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專注于機器視覺、AI人工智能、激光、視覺檢測設備！
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2020-09-26 08:52:03 責任編輯： 瑞智光電 0
工業零件的設備視覺檢測在工業生產中，傳統的檢測技術必須眾多的檢測工人，不僅影響生產效率，而且帶來不可靠因素。視覺檢測技術克服了傳統檢測技術的缺陷，它以檢測的安全性、靠譜性及自行化程度高等優點而得到廣泛的應用，成為現如今檢測技術的研究熱點之一。
設備視覺檢測的主要過程為：首先采用CCD攝像機將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理軟件，根據像素分布和亮度、顏色等信息內容，轉變成數字化信號。圖像軟件對這些信號進行各種運算來抽取目標的特點，如：面積、長度、數量、位置等。最后，根據預設的容許度和其他條件輸出結果，如：規格、角度、偏移量、個數、合格／不合格等，極大的提高了工作效率和商品的品質。
今天，我們給大家分享一下基于設備視覺的工業零件檢測是如何實現的，這里我們選用高分辨率面陣相機和雙遠心鏡頭來做示例。
對于工業零件的全檢測過程如下：
（1）將零件放到傳送帶上，隨電動機的移動送到CCD下方；
（2）對工業鏡頭進行曝光控制并采集圖像；
（3）將采集到的圖像傳給計算機；
（4）對圖像進行濾波等預處理；
（5）選取待測量部分區域，對這一區域進行亞像素定位，找出這一區域的邊緣，完成邊緣之間長度的測量；
（6）對角度的測量采用模板匹配的方法自行找出待測圖像中的角度，隨后測出角度的值；
（7）在實際生產測量中，根據技術指標規定，判斷零件是不是合格；
（8）合格零件由剔除機構送入商品箱，不合格零件送入廢品箱。
我們知道，影響軟件測量精密度的要素有許多種，通過實際分析，主要有成像軟件的誤差、各種噪聲、標定誤差和軟件算法等的誤差，下面我們來看看這些誤差對檢測軟件的影響和解決辦法。
1．成像軟件的誤差：CCD的分辨率是測量軟件中的一項重要指標，使用的CCD攝像機分辨率越高、被測目標物的實際規格越小，圖像的物面分辨率就越高，即可使得軟件檢測精密度越高。成像軟件的幾何畸變誤差是典型的軟件誤差，是影響光學檢測精密度的要素之一。選用維視圖像高品質的雙遠心鏡頭可提高檢測精密度。
2．各種噪聲：包括照明軟件由于配電電源波動及其燈源本身的發光不穩定產生的任意起伏噪聲，光響應非均勻性引起的空間起伏噪聲，攝像機由于暗電流分布不均、各光敏元大小、間隔不等引起的噪聲。選用亮度大、亮度可調、均勻性及穩定性好的設備視覺燈源和對CCD進行合理的參數設定可有利于噪聲的控制。
3．標定誤差：軟件在標定過程中會引入誤差，通過對標準件在攝像機視場內不同方位進行多次采集圖像進行標定，隨后求其均值作為最后的標定系數，這樣既可消除鏡頭畸變引起的誤差又可去掉標定過程引入的任意誤差。
4．軟件算法誤差：不同的圖像處理和分析手段及其不同的檢測方法和計算公式，都會帶來不同的誤差。瑞智光電智能檢測軟件配合高分辨CCD和雙遠心鏡頭可有效提高檢測精密度，減少軟件算法誤差。
