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包装检测|计量检测|数量检测

时间:2020-08-20 17:45 点击次数:
 

计量检测是用于数量检测,或存在/不存在的部分工作目标。有许多不同类型的在场检测,例如:

  • 数纸箱中的瓶子
  • 检测包装中是否有手册/附件
  • 检测食品标签的存在
  • 检测多氯联苯上是否有电子元件
  • 检测螺丝/垫圈是否有固定部件
  • 检测胶粘剂的使用情况
  • 检测是否存在切割或钻孔工作

在验收/包装期间和生产线上进行了现场计量检测,这是理所当然的。近年来,由于工厂自动化程度的提高,视觉系统和图像处理技术得到了积极的应用。本页面描述了使用视觉系统和图像处理进行在场检测的优点,以及利用图像处理进行在场检测的基本原理和实际应用。

 

从图像中准确识别数量或缺失零件的存在性检测的基本原理

引入图像处理的优点

长期以来,在场检测一直依赖于使用人眼的视觉检测。然而,这涉及到监督的风险,取决于检测专员的身体状况或经验、房间的亮度或一天中的时间。为了减少人为误差,提高工作效率,在检测任务中引入了图像处理。

由于工人之间的个体差异和监督,视觉检测可能导致准确性的变化。人工检测需要大量的时间和人力。为了解决这些问题,我们引入了图像处理来代替人眼来识别和判断目标。近年来,具有高速传输能力的高像素全色相机已经出现,图像处理技术也取得了重大进展。图像处理在汽车、食品/制药、电子设备和商品等多个行业中得到了广泛的应用,并且已经成为FA的重要组成部分。

提高工作效率+降低劳动力成本

视觉检测需要每个过程的检测人员。复杂的产品须离线检测,这需要额外的时间。视觉系统现在已经发展到提供更快的传输和处理,以便他们可以实现可靠的存在检测,即使使用内联。这提供了更高的工作效率和额外的积极影响,例如大幅降低劳动力成本。

即使是微小或半透明的零件也是可以辨认的。

使用传统的单色相机,很难区分对比度低的物体,如白色和黄色物体。彩色相机允许稳定的检测,并确保准确的检测对象是难以区分视觉,如存在油脂的应用。此外,高像素视觉系统的出现,如2100万像素类型,以及过滤器和其他图像增强技术的进步,使微小部件的准确计量成为可能。

在场检测基础:二进制处理和BLOB分析

基于视觉系统的存在检测是基于二值处理和BLOB分析两种图像处理方法。本节描述二进制处理和BLOB分析使用一个典型的256级单色相机捕获的数据。

CCD(Pixel)与图像处理基础

二进制处理将数据转换为黑白两种阴影级别。

单色相机用256度灰度表示图像。二值化处理将以灰度表示的图像转换为由两层阴影组成的图像,即黑色和白色。根据指定的阈值将每个像素转换为黑色或白色。(如果值超过阈值,则转换为白色;如果值低于阈值,则转换为黑色。)

When the threshold is set to 100

二值化处理使图像从模棱两可(如下面的)变为清晰,使提取更容易,从而实现快速准确的判断。

Original image (insufficient brightness) Binary image
目标计量的BLOB分析

BLOB分析是一种典型的图像分析方法。一个水珠意味着一个小块。在包装过程检测是否存在,它意味着具有相同阴影值的像素的聚集。例如,假设二进制处理后有两个白色部分(目标或BLOB)。计算这些白色区域的数量是检测存在的基本方法之一。

在下面的示例中,用二进制处理转换原始图像,并根据面积大小计算白色块。这是另一个BLOB分析。

除计量外,BLOB分析还可用于获取各种信息,例如:

  • 图像中目标的存在/缺失
  • 图像中的目标数
  • 图像中的目标区域(单位:像素)
  • 图像中目标的长度或周长(单位:像素)
  • 目标在图像中的位置
  • 图像中目标的缺陷或几何特征

其他在场数量检测方法

除了二进制处理和BLOB分析之外,还有其他检测部件数量或包装过程中检测缺失的方法。让我们看看这些方法。

搜索与注册目标类似的对象

为要计量检测的目标注册一个主表,然后在搜索区域内检测到类似的目标。

基于颜色信息的判断

用彩色摄像机捕获图像,将目标的色调、色度和亮度三个值转换为数值,并执行颜色区分。根据颜色差异可以识别出差异,从而可以更准确地判断。

Hue value:235 Hue value:15 Difference: 220

实际应用

使用图像处理的存在性检测已经被用于各种任务。本节介绍了一些例子。

检测计量在一个包裹里数瓶子的数量

在场检测数量较基本的用途是计量。即使在生产线上,饮料瓶或医用产品的数量也可以准确地检测计算出来,这一应用程序正在食品和制药业应用。

检测油脂用的数量

在场检测不限于判断是否存在的简单应用程序。例如,在汽车工业中,图像处理技术已被应用于球头和传动轴轴承的润滑脂状态的判断。

Inspection screen OK / NG (insufficient grease)
数量检测一个案例中的产品

图像检测既能区分目标类型,又能计量目标。它还用于包装前的检测(用于计量、类型差异、存在性检测等)。

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