机器视觉和图像系统开发人员实现稳定系统并能够监控所需问题的 9 个步骤
机器视觉系统中问题的性质具有挑战性，因为每项任务都不同。它具有独特的功能。因此，设计步骤是非常必要的。实施所有这些步骤以获得您想要的系统。
第 1 步：在审计中设定目标
研究表明，人体监测的准确率仅为 80%。
这些研究还表明，自动化机器检测系统已被证明在检测相同的工作时是准确、可靠和不知疲倦的。
要建立自动化视觉系统，首要任务是确定工作的成本和收益。显然，机器视觉系统的成本投资回收可以在短时间内收回，因为它有助于改进生产流程、提高生产率、降低劳动力成本和退货。
例如，在建筑材料制造商的板材检测应用中，估计有 15% 至 20% 的产品因工件缺陷和工艺缺陷而被丢弃。一家工厂每年生产超过 30 亿泰铢的材料。制造商预测，如果视觉系统由此产生的节省将超过 5000 万泰铢。由于经济效益高，该厂家很快采用机器视觉作为其主要生产技术。
另一个审计目标与系统更改有关。同样，在应用所描述的板材检查中。系统的不同形式很重要，因为检查必须在需要速度的生产环境中进行。因此，需要坚固耐用的计算机 （IPC） 和封闭的检查区域。
其他审计目标侧重于运营商。板材检测系统的操作员不会精通视觉系统技术，因此系统必须易于配置。它具有简单的用户界面，需要微调和低维护。
实施机器视觉系统的目标可以分为以下几个主题：
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减少生产过程中产生的废物。 -
减少机器停止更改生产的时间。减少首次设置机器的时间。 -
减少用于检查工件质量的劳动量。 -
提高产品质量。使检查更加稳定。防止浪费到达客户手中。 -
收集生产过程中发生的信息。 -
因为检测到有废物落在客户身上，所以有必要计划想办法防止它发生。
第 2 步：计算检查工件的时间
检查时间将计算总时间。自从工件开始进入检测系统。用于处理的拍摄时间和数据传输时间。如果检验时间与生产周期时间相差很大，我们就需要改变检验方法，例如生产线每分钟可以生产1000个零件，但检验时间每分钟可以检验100个零件。
查找处理时间。加工类型会极大地影响时间。例如，如果我们需要在检查前对准或定向工件。选择边缘检测功能会使检测速度非常快，因为它只使用线上的像素数，但如果我们选择使用图案匹配功能，处理时间会相当慢。
有助于更快地缩短检查时间的技术。
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选择图像捕捉速度高的数码相机——采集，在市场上可以达到每秒1000帧。如果是模拟相机，它只能达到每秒 30 帧。 -
选择 MMX Vision 软件处理器可将处理效率提高多达 400%。 -
图像采集硬件 — 可以支持图像处理技术，例如在可编程感兴趣区域 FOV 上进行部分图像扫描，以及在 FOV 上进行像素衰减。 -
选择最新的计算机以获得高速处理器
第 3 步：确定要检查的方式或要检查的缺陷。
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在购买机器视觉系统之前，我们必须清楚地识别缺陷的特征，并确定哪些部分无法实现自动化。应该回答的问题是，一个好的工件有什么特点。有问题的工件有什么特点？当你想区分好坏的部分时，显而易见的是什么？
我们需要对废弃物进行统计，以了解哪些类型最常发生。哪些类型发生率最低，以帮助评估废弃物的整体情况。如果我们不对废弃物进行分类，检测系统将很难实现自动化。这一步需要系统集成商的参与。
创建一个废弃物和可接受零件的数据库。这是机器视觉系统设计的重要组成部分。在这个阶段，我们使用不是很昂贵的相机设备。无论是相机本身、图像采集卡和各种照明设备，都要评估这种工作是否可以轻松检查。如果我们的原型能够工作，它将确保使用更高质量设备的实际系统能够高效工作。
第四步：照明设备和输送系统的选择
选择合适的照明和对工件的正确抓握的目标非常重要。适当的照明和正确的夹紧可以显着减少机器视觉编程时间。
使用正确的照明和空间放置将确保每次拍摄时图像一致，从而轻松编写软件。我们必须选择合适的输送方式，无论是输送机、x-y 定位台、机器人的使用，还是各种运动控制的使用。
光学系统对于用于尺寸、定位、分拣、监测和控制的机器视觉系统的成功非常重要。照明系统最重要的功能是创建具有均匀光强度的图像。你想看的部分可以与背景分开。
光的另一个功能是减少工件运动的影响。通过频闪电源控制系统使用高亮度光，以光泽度减少工件表面的眩光。为各种应用找到合适光线的一个重要因素是相机、镜头和光干扰的类型以及图像处理技术。
第 5 步：镜头和相机选择
最小分辨率和所需的 FOV 大小是选择镜头和相机时使用的两个参数。在应用中，我们将考虑我们要检查的最小缺陷尺寸，假设我们想找到最小的缺陷尺寸是 0.25 毫米，轴向视场的尺寸位于 20 毫米，并且为了确保系统可以检查小至 0.25 毫米的缺陷，该区域的像素数必须至少为 4 个像素，因此如果尺寸为 1 毫米，则等于 16 像素。
您可以通过以下链接在文章中找到有关相机计算和解决方案的更多信息。
我们在选择镜头时需要使用的另一个参数是工作距离（WD）或镜头前部到工件的距离，必须考虑这一点，因为我们需要将相机安装在远离可能对相机有害的点的地方。选择镜头时，有必要考虑景深（DOF），这是在工作距离发生变化的情况下我们可以拍摄清晰照片的最大距离。
第 6 步：选择用于摄影的硬件
从上一点开始，我们已经提到了相机的分辨率。接下来，我们需要考虑的是相机速度或帧速率，检查 FPS 每秒需要多少帧，具体取决于我们检查的设备在检查时是静止的还是正在移动的。高分辨率相机通常具有较低的帧速率。
在机器视觉相机中，有两种类型的快门：卷帘快门和全局快门，适用于检测静止的试样，以及全局快门，用于检测移动的试样。
另一个决定因素是选择彩色相机还是黑白相机。
使用彩色相机会让我们的眼睛更容易看到，这与黑白图像不同，但在工业中，计算机使用黑白系统或黑白作为数字 0 1 进行处理。通常，黑白相机是 8 位图像，而彩色相机是 24 位图像，也有 RGB 数据。
总体而言，颜色通常不会提供有关被检查对象的重要附加信息。当检查图像中对象的空间关系时尤其如此，例如边的数量和它们之间的距离。
然而，颜色很重要。当它是被检查对象之间的唯一区别时，例如在保险丝、电容器、电阻器和平板电脑检查中。如果应用中需要高分辨率，请使用三芯片相机或红绿蓝 （RGB）。
摄影的另一种选择是线扫描相机。使用单线双充电器传感器而不是方形阵列。线扫描相机通常在零件移动时聚焦在窄线上，每秒可生成 10,000 张或更多图像。这些线可以一根一根地处理，也可以一般将它们连接成二维。线扫描相机图像对于检测圆形或圆柱形零件特别有用，因为当零件旋转和拍摄时，其表面会展开成一个长图像，易于检查。此外，照明技术要求较低，因为只需要零件的扫描线，而整个部分的线并不多。
线扫描相机系统通常安装在图像中物体移动的应用中，例如生产线上的系统。
第 7 步：连接成像系统和运动控制系统
当我们在生产线上测试实际系统时，我们发现需要设计一个触发传感器系统，以确保每次使用相机移动时，都可以在FOV中检查相机系统，传感器足够快以跟上图像，并且照明系统和相机速度必须足够，不会导致图像失焦或造成模糊。我们需要选择适合工件类型和安装点的贴纸传感器类型，无论是光电传感器还是接近传感器。
第 8 步：试验生产线并调整设置
从图像中完成基本程序后，我们存储了 OK 和 NG 图像。下一步是将原型系统投入生产线上的实际试验，以便在真实环境中使用。我们需要合适的相机、镜头和照明。我们需要在足够的时间内进行安装以测试系统。为了使 calribate 软件足够稳定，所有这些都必须存储生产线中发生的各种光强或我们可能看不到的事件的数据。
检查的目标是能够检测出有缺陷的零件。可能会有一些好产品被拒绝，这取决于客户能接受多少好产品过度拒绝的百分比。我们将不得不对被拒绝的废物进行拍照，并检查是否有系统无法检查的任何类型的废物。为了继续编辑程序，
第 9 步：设计用户界面
我们可以使用各品牌图像处理程序自带的User Interface书写系统，该系统还会附带写入HMI的功能，以显示必要的数值或添加功能来调整各种系统，以便用户可以轻松访问程序并自行调整或编辑机器视觉相机的检查。
