發布日期：2022-07-14 點擊率：14
無論是最簡單的裝配驗證還是復雜的 3維機器料箱揀選，任何機器視覺應用的第一步通常都是通過模式匹配技術在相機視野中找到關注的對象或特征。關注對象的定位通常決定了成功還是失敗。如果模式匹配軟件工具無法精確定位圖像中的零件，則其無法引導、識別、檢查、計數或測量零件。雖然找到零件聽起來很簡單，但在實際生產環境中，零件外觀的差異會使此步驟極富挑戰性(圖 3)。雖然視覺系統被培訓根據圖案來識別零件，但即使控制最嚴格的制造過程，元件在視覺系統中的外觀也會有一些差異(圖 4)。
為獲得準確、可靠且可重復的結果，視覺系統的零件定位工具必須有足夠的智能來快速并準確地將培訓模式和下移至生產線上的實際對象進行比較(模式匹配)。零件定位在四種主要機器視覺應用中都是關鍵的第一步。這些類別包括：
● 引導
需要引導的原因可能有多種。首先，機器視覺系統可以定位零件的位置和方向，然后將其與規定的公差進行對比，并確保它位于正確的角度以便準確地驗證裝配。然后可以通過引導將零件在二維和三維空間中的位置和方向報告給機器人或機器控制器，使機器人能夠定位零件或讓機器能夠對準零件。機器視覺引導在許多任務中可以實現比手動定位更高的速度和準確性，例如在貨板上或之外排列零件，包裝傳送帶上的零件，查找并對準零件以與其他組件裝配，將零件放到貨架上，或從箱子中取出零件。
也可通過引導與其他機器視覺工具對準。這是機器視覺的一個非常強大的功能，因為生產期間零件可能會以未知的方向出現在相機視野中。通過定位零件再將其與其他機器視覺工具對齊，機器視覺可以實現自動工具固定。這涉及定位零件上的關鍵特征以精確放置卡尺、斑點、邊緣或其他視覺軟件工具從而正確地與零件產生相互作用。這種方法使制造商能夠在同一條生產線上制造多個產品并減少了對檢測時需要維持零件位置的昂貴的硬件換型的需求。
有時候引導需要幾何圖案搭配。圖案搭配工具必須能處理對比度和照明方面之間存在的差異，以及比例、旋轉和其他因素的變化，同時每次都要可靠地找到零件。這是因為其他機器視覺軟件工具的對準需要圖案搭配獲得位置信息。
● 識別
視覺技術可以讀取代碼和字母數字字符
零件標識和識別機器視覺系統可以讀取條碼 (1維)、數據矩陣代碼 (2維)、直接部件標識 (DPM) 和零件、標簽與包裝上印刷的字符。先由光學字符識別 (OCR) 系統在不知情的情況下讀取字母數字字符，然后由字符驗證 (OCV) 系統確認字符串的存在。此外，機器視覺系統可以通過定位具體圖案來識別零件或根據顏色、形狀或大小識別物品。
DPM 應用將代碼或字符串直接標記到零件上。各行業制造商通常使用該技術在遇到瓶頸難題的工廠中預防錯誤、啟用有效的限制策略、監控工藝控制和質量控制指標，以及量化問題區域。通過直接部件標記進行追溯可以改善資產追溯和零件真偽驗證。通過記錄成品子組件中各元件的譜系信息，它還可以提供單位級數據，從而推動出色技術支持和保修服務的提供。
傳統的條形碼在商品零售和庫存控制方面已被廣泛接受。但是追溯信息遠不是標準條形碼能夠容納的。為了提高數據容量，公司開發了二維代碼，例如 Data Matrix，它可以保存更多信息，包括幾乎任何成品的制造商、產品標識、批號甚至唯一序列號。
● 測量
測量距離和位置以評估是否符合規格
測量應用中的機器視覺系統計算測量對象上兩個個或更多個點或幾何位置之間的距離以確定這些測量是否符合規格。如果不符合，視覺系統向機器控制器發送失敗信號，觸發拒絕機制以將對象從生產線上彈出。
在實際應用中，使用固定安裝的相機采集通過相機視野的零件圖像，然后系統使用軟件計算圖像中各個點之間的距離。因為許多機器視覺系統可以測量 毫米范圍內的對象特征，所以能解決許多手工接觸測量無法處理的應用。
● 檢查
識別缺陷、異常和其他制造缺陷
檢查應用中的機器視覺系統用于檢測制造的產品中的缺陷、污染、功能缺陷和其他異常。例如檢查藥物的藥片是否有缺陷，驗證顯示屏上的圖標或確認像素的存在，或檢測觸摸屏以評估背光對比度的水平。
機器視覺也可檢查產品的完整性，例如保證食品和藥品行業產品和包裝是否相符，以及檢查瓶子的密封、瓶蓋和環的安全性。
這些類別可標記為GIGI縮寫形式。
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