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尺寸测量|产品尺寸检测

时间:2020-08-20 17:45 点击次数:
 

产品尺寸检测/尺寸测量是一种外观检测。它在判断零件或产品是否已按规格加工或装配过/失效判断方面起着重要作用。这些尺寸检测可以通过图像处理实现自动化:

  • 测量零件或产品的尺寸
  • 测量O形环的内径或外径或中心坐标
  • 测量金属零件顶端的圆度或角
  • 边缘和标签的测量位置
  • 薄板/薄膜产品的测量宽度

产品尺寸检测是视觉检测的基础,然而,由于它需要大量的时间和精力,所以很难引入。随着工厂自动化(FA)的不断扩大,基于图像处理的尺寸测量也越来越多。本页介绍了图像处理尺寸检测的基本原理、优点和实际应用。

产品尺寸检测的基本原理

引入图像处理的优点

通常,零件和产品的尺寸用微规或卡尺测量,或用检测夹具检测,以确保精度没有变化。使用微量规或卡尺等仪器测量不可避免地会因工人之间的个体差异和测量条件的不同而产生误差。检验夹具的检验结果可用于判断产品是否在公差范围内。然而,它没有显示准确的测量值。

其他尺寸测量方法包括光学比较器、GD&T和轮廓测量系统以及三维测量系统。他们共同的问题是需要手动操作,而且既费时又昂贵。

通过图像处理,可以从采集到的图像中获取不同的维数。根据这些数据很容易检测零件和产品各部分的尺寸,并判断它们是否在公差范围内。另一个优点是,您可以测量角度或圆的圆度与不同截面的长度同时,并将它们保存为数值数据。

缺陷检测防止有缺陷产品的监督和流出

使用各种测量系统和夹具进行产品尺寸检测往往需要许多离线过程。因此,传统的人工检测需要大量的人力和成本。另一方面,样品检验存在缺陷工件漏检或漏检的可能性。利用图像处理系统进行尺寸检测,可以实现对所有目标的在线尺寸测量。这确保了稳定的产品质量,同时降低了成本。

提高生产率的更快检测

零件和产品的在线尺寸测量允许大大减少检测时间。图像处理系统使检测速度更快,有助于提高生产率。

质量信息的存储与管理

基于夹具的尺寸检测不能提供准确的测量数据。它只检测尺寸是否在公差范围内。采用图像处理的尺寸检测不仅提供了通过/失效判断结果,而且还提供了多个截面准确尺寸的数值数据,便于存储和管理。这些信息也可以有效地用于可追溯性管理或过程改进。

尺寸测量基础:基于边缘检测的测量

基于边缘检测的测量通常用于图像处理的尺寸检测。本节解释像素分辨率,亚像素处理的基础,以及边缘检测的原理,以帮助理解边缘检测。

图像分辨率与判断公差的关系

视觉系统的图像拾取装置由像素阵列组成。在尺寸测量中,可以根据这个像素数和视场计算尺寸公差。计算的一个重要因素是像素分辨率,它是对应于图像拾取设备的单个像素的实际长度。这个公式可以计算像素分辨率:

像素分辨率=Y方向的视场[mm]/Y方向图像拾取装置的像素数[像素]

例如,假设您使用的是一个0.31万像素的照相机和一个200万像素的照相机。Y方向上的像素数对于0.31万像素相机是480像素,对于200万像素相机是1200像素。

当视场为100毫米时:

[0.31万像素]
像素分辨率=100 mm/480像素=0.208 mm/像素
[200万像素]
像素分辨率=100 mm/1200像素=0.083 mm/像素
[2100万像素]
像素分辨率=100 mm/4092像素=0.024 mm/像素

通过这种方法可以计算像素分辨率。下表显示用于典型图像处理系统的相机的像素分辨率参考值,从0.31万像素到2100万像素。

像素分辨率参考值
  视场(Y方向)[mm]
相机像素数 1 5 10 20 30 50 100 200 500
331万像素 0.002 0.01 0.021 0.042 0.063 0.104 0.208 0.417 1.042
200万像素 0.0008 0.004 0.008 0.017 0.025 0.042 0.083 0.167 0.417
500万像素 0.0005 0.002 0.005 0.01 0.015 0.024 0.049 0.098 0.244
2100万像素 0.0002 0.001 0.002 0.005 0.007 0.012 0.024 0.049 0.122
  • *0.31万像素传感器在CCD Y方向的像素数=480像素
  • *200万像素传感器在CCD的Y方向上的像素数=1200像素
  • *500万像素传感器在CCD Y方向的像素数=2050像素
  • *在2100万像素相机的Y方向上的图像拾取设备像素数=4092像素

在尺寸检测中,用于区分良、有缺陷工件的公差通常以±5像素为单位计算。这是基于这样的假设,即确保稳定的容差判断的像素数大约是可重复性的10倍。由于典型视觉系统在理想条件下的可重复性约为0.1像素,实际可重复性为0.5像素,包括一定的余量。将这个数字乘以10,得到±5像素,这个值可以被看作是公差设置的单位。您可以使用此值计算实际尺寸公差,使用此公式:

实际尺寸公差[mm]=像素分辨率(Y方向视场)[mm]/Y方向的CCD像素数x5像素

[0.31万像素]
尺寸公差=0.208 mm/像素x5像素=1.04mm
[200万像素]
尺寸公差=0.083 mm/像素x5像素=0.415 mm
[2100万像素]
尺寸公差=0.024 mm/像素x5像素=0.12mm

您需要选择提供所需精度的视觉系统和视场。

容差判断值
  视场(Y方向)[mm]
相机像素数 1 5 10 20 30 50 100 200 500
331万像素 0.01 0.05 0.1 0.2 0.3 0.5 1.0 2.1 5.2
200万像素 0.004 0.02 0.04 0.08 0.1 0.2 0.4 0.8 2.1
500万像素 0.002 0.01 0.02 0.05 0.07 0.1 0.2 0.5 1.2
2100万像素 0.001 0.006 0.01 0.02 0.04 0.06 0.1 0.2 0.6

关于图像分辨率

亚像素处理基础

如上所述,像素分辨率是一个像素的实际维度值。然而,在现实中,使用图像处理的尺寸测量可以通过近似计算将尺寸显示为小于一个像素的单位。这就是所谓的亚像素处理。

亚像素是比像素小的单位.例如,瑞视特科技的图像处理提供了1/1000像素单位的尺寸数据。

Edge measurement value (pixel) The position of the edge is calculated in units less than a pixel. Width of one pixel
亚像素处理原理

亚像素处理检测对比度在明亮和黑暗之间变化的边缘,将其转换为投影波形,然后执行差分处理。微分波形的峰值被确定为边缘点。

基于边缘检测的尺寸测量

边缘检测对于使用高像素分辨率(高精度)的尺寸测量尤其重要。本节描述边缘检测的基本流程。

1.预测

垂直于检测方向扫描目标,以获得投影线的平均阴影。投影线的平均阴影波形称为投影波形。

2.分化

投影波形的微分显示可能是边缘点的更大的微分值。分化是一个发现阴影变化的过程(等级等级)。

3.修正,使较大差值100%

应用修正,使较大差分值和绝对值变为100%,以稳定边缘。超过指定边缘灵敏度的微分波形的峰值被确定为边缘点。

4.亚像素处理

计算三个像素的波形,一个在差分波形的峰值和两个相邻的像素,并测量以0.001像素为单位的边缘位置。

实际应用

随着工厂自动化程度的提高,节省检验时间已成为一项挑战,尺寸测量也是如此。利用图像处理进行测量已经成为这种过程改进的主要技术。

芯片电容器产品不同尺寸的检测

除电容器体的直径和长度外,其各部分可分成若干段,以进行边缘位置检测,并获得缩小部分的直径或引线的长度或弯曲。每个零件的尺寸都能被准确测量。

Inspection screen Original image / Processed image
瓶口尺寸测量

即使在使用内联时,尺寸也能被准确地测量。例如,您可以捕获PET瓶从侧面沿直线移动的图像,并测量瓶颈环的尺寸以检测产品缺陷成型、不正确的类型或装配故障。这种内插产品尺寸检测提高了效率。

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