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视觉定位/视觉校准

时间:2020-08-20 17:45 点击次数:
 

视觉定位/视觉校准是另一个采用图像处理的过程,同时检测零件和产品的数量和存在性、外观(异物、缺陷)和尺寸(长度、直径)。采用图像处理系统进行视觉定位/校准的目的多种多样:

  • 玻璃基板的定位
  • 标签或条形码失调的测量
  • 检测IC芯片的定位
  • 检测食物容器上是否有不校准的盖子
  • 机床位置控制(视觉引导机器人)

这一部分介绍了利用图像处理进行定位和校准的基本原理和具体应用。
 

基于图像处理的位置检测定位/校准的基本原理

实现快速可靠的定位

为了提高生产过程的效率,需要对目标与机床或工作台之间的位置关系进行实时检测,并对系统进行仔细的控制。检测精度差可能导致工件缺陷。如果检测和控制之间存在时间延迟,生产率可能会下降。准确和快速的定位/校准是工厂自动化(FA)的关键。图像处理已经越来越多地被用来实现这一目标。

视觉定位/校准中的问题

生产液晶面板需要高精度的定位过程,如玻璃或薄膜层压.虽然近年来图像处理系统已变得普遍,但它们有几个问题:

  • 使用图像处理系统进行定位需要花费太多的时间和人力进行校准。
  • 该进程具有黑匣子的功能,因此很难添加功能,而且该流程缺乏通用性。
  • 为了实现高精度、高速度的定位,需要专家知识。
  • 定位不能满足所需的精度要求,因此使用受到限制。

近年来,由于自动标定自动完成标定,提高了视觉校准精度,使系统定位准确,这些问题得到了克服。

利用图像处理的定位流程

首先要了解利用图像处理的定位/校准流程。根据图像处理系统的不同,流量可能有一些变化。本节介绍了使用瑞视特科技的“RT-X系列”进行定位的基本流程,并给出了一个玻璃层压的例子。

自动视觉校准

通过模式搜索(搜索处理)或其他方法检测校准标记的位置,并计算舞台轴线方向和旋转中心位置。

参考位置登记

注册要将目标移动到的目的地。

视觉校准

测量目标的位置并计算校正量以达到基准位置。

视觉定位

将计算的位置信息反馈给PLC或其他主机系统,并控制工作台执行定位。

定位

利用图像处理进行视觉定位/校准的优势

将图像处理系统引入定位/校准具有多种优势:

基于模式搜索的高精度位置检测

模式搜索(搜索处理)是利用图像处理进行视觉定位/校准必不可少的技术。模式搜索自动检测参考图像或图案(标记),称为校准或定位标记。使用镜头畸变校正和 滤光片提高了位置检测的精度。

Lens distortion correction Before correction/After correction Perspective distortion correction Before correction/After correction
改进TCT的自动视觉校准

传统的基于坐标的位置控制存在着目标和表不校准、检测精度不高等问题,阻碍了位置/角度的理想检测。近年来,由于模式搜索(搜索处理)技术的进步,自动标定的精度有了很大的提高。自动高速高精度校准现在是可能的,结果是改进的TCT。

基于图像处理的高精度检测支持的准确控制

通过使用高像素计数视觉系统和改进的图像处理技术,现在可以检测到高精度的校准标记。ShapeTrax是瑞视特科技的Profile搜索技术,它提供了业内较高的精度。它允许位置检测的精度为0.025像素的线性和重复性。

Linearity data

除了检测校准标记外,即使没有校准标记,也可以根据每个应用的需要灵活地实现位置检测。实现这一目标的方法包括检测PCB拐角处的虚拟交叉点或基于晶圆缺口的定位。

Detection of a virtual intersection at the corner of a PCB
Positioning based on a wafer notch

使用高像素数相机实现定位/校准

瑞视特科技提供高像素数的相机,有2100万像素,提供了业内较好的解决方案。通常使用的像素较少的相机,如0.3或200万像素,存在以下问题。高像素相机可以消除这些问题。

你曾经遭受过这些问题吗?
由于角点检测不稳定,无法稳定检测多个圆形截面的产品。
Conventional: When a rounded surface is large, the straight section is too short to detect the corner stably. Some products have no straight section to use for detection. When a 21 megapixel camera is used to capture the entire image of the product From now on: The entire image of the product can be captured while conventional accuracy is maintained. This allows high accuracy detection of the profile of the entire shape, even when the product has a complex shape.

当一个2100万像素的相机被用来捕捉整个产品的图像时,即使是复杂的轮廓也能以很高的精度被检测出来。这确保了产品的稳定和准确的视觉校准,而不管产品的形状如何。
 

转换需要大量的劳动力,因为不同的产品是在同一条生产线上生产的。
Conventional:The dimensions of products change frequently. This requires labor to change the layout for each changeover. When a 21 megapixel camera is used to capture the entire image of the product From now on:No layout change is necessary for changeover.  The camera can be fixed to the same position, which makes the mechanism simple.

为了满足要求的精度与低分辨率相机,视野应设置较小的。因此,当不同的产品在同一条线上制造时,每次转换都须改变相机的布局。当一个2100万像素的相机被用来捕捉整个产品的图像时,转换的劳动力就不再需要了。相机可以固定在同一位置,使生产系统更简单。此外,还可以同时检测两个或两个以上的产品。
 

使用图像处理的外观/尺寸检测是在与校准分开的过程中执行的。
Conventional:Appearance/dimension inspection using image processing is performed in a separate process from alignment. When a 21 megapixel camera is used to capture the entire image of the product From now on:Appearance or dimension inspection of the product as a whole can be performed simultaneously with alignment.

在许多情况下,外观或尺寸检测是在与视觉校准不同的过程中执行的。当一个2100万像素的相机被用来捕捉整个产品的图像时,可以同时对整个产品进行校准和外观检测。这导致了生产设施的精简。

实际应用

产品的精度不断提高,对生产过程的精度提出了更高的要求。还须提高生产率,以提高产量。为了满足这些需求,人们对利用图像处理系统进行定位和校准的需求越来越大。下面是一些利用图像处理和校准的例子。

车身装配中的传感导孔

工业机器人在包括焊接、搬运和装配在内的生产过程中是必不可少的。传统的系统需要复杂的坐标教学来进行原点设置和定位。可能需要根据产品或个人差异进行精细调整。利用图像处理进行定位/标定可以解决这些问题。在门或其他重型零件的装配过程中,图像处理可用于识别导向孔和控制机器人。这使得生产更快、更可靠。瑞视特科技还提出了用于工业机器人的视觉引导机器人解决方案。

视觉引导机器人

模式失调校准

对于半导体器件制造中使用的晶片,在微米级上的图案不校准可能成为致命的缺陷。有关缺陷的位置信息须通过使用光学显微镜等仪器进行检测来获得。例如,当使用支持2100万像素的XG-X系列彩色相机时,可以准确地检测包括晶圆旋转方向在内的图案或位置的偏差。

电子元器件装配

随着智能手机和平板电脑的设计更加紧凑,电子设备行业对高装配精度的需求也在增加。XG-X系列支持2100万像素的彩色相机,具有高分辨率和高视场,在其类中提供像素数。它能够清晰地检测芯片的细节,实现高精度的视觉校准。它允许准确装配甚至微小的部件,如电子元件。

Assembly of electronic components
21 megapixel camera Capabilities of a 21 megapixel cameraA large capacity image of 21 million effective pixels (5104 x 4092 pixels) can be transmitted quickly at 16x speed, in just 110 ms. This allows detection of minute defects and details of large targets, which were impossible with conventional cameras. 0.31 megapixel The entire image looks blurred and nothing can be identified 5 megapixels The profiles of chips appear blurred and accurate detection is difficult. 21 megapixels Everything is clear including the details, so accurate judgment is possible.

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