缺陷系統(tǒng)設(shè)計(jì)要點(diǎn)

大多數(shù)基于PC的視覺系統(tǒng)都可以執(zhí)行檢測任務(wù)，在設(shè)計(jì)構(gòu)缺陷檢測系統(tǒng)時(shí)，首先需要確定要完成什么樣的檢測任務(wù)以及該任務(wù)對(duì)性能的具體要求。例如在電子產(chǎn)品制造中大多數(shù)視覺系統(tǒng)用于發(fā)現(xiàn)有缺陷零部件，那么攝像頭加上視覺系統(tǒng)能看到缺陷嗎？回答這個(gè)問題常常需要先建立一個(gè)不良品和良品測試數(shù)據(jù)庫，然后在這個(gè)基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)使用該圖像數(shù)據(jù)庫作為樣本的樣機(jī)系統(tǒng)，這種方法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)樣機(jī)只需很少改動(dòng)就能得到正確的軟件設(shè)置。

照明系統(tǒng)的選用

在視覺檢測應(yīng)用中照明非常關(guān)鍵，因?yàn)樗鼙ＷC圖像采集是在一致條件下進(jìn)行的。應(yīng)使用正確的照明，使被測部件與周圍背景形成鮮明的對(duì)比，并得到盡可能多的灰度等級(jí)，這樣視覺效果就會(huì)明顯表現(xiàn)出來。對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)的部件，還可以用閃光光源使圖像瞬時(shí)固定。

外界自然光的影響

照明的另外一個(gè)目的是減小反射。有時(shí)反射來自周圍自然光線，會(huì)隨時(shí)間而變化，因此同樣的場合白天和夜晚相比光線變化要大得多，這就需要配置照明或使用光罩，以遮擋周圍的光線。

硬件考慮因素

選擇視覺系統(tǒng)首先要選擇正確的攝像頭和鏡頭。構(gòu)建圖像的基本單元稱為像素，一幅普通圖像實(shí)際上是成千上萬像素填滿的圖框。具體應(yīng)用要求不僅包括每幅圖像所需像素?cái)?shù)，還要包括攝像頭鏡頭類型。

相機(jī)顏色的影響

另外一個(gè)要決定是用彩色還是單色。雖然彩色攝像頭能夠產(chǎn)生更吸引人的圖像，但彩色并不能增加多少有價(jià)值的信息，而且一般情況下需要用更多的時(shí)間來進(jìn)行處理(單色圖像通常是8位/像素，而彩色圖像需要32位/像素)，這一點(diǎn)在測量邊緣距離應(yīng)用中特別突出。然而有時(shí)候色彩是唯一辨別因素，這時(shí)彩色就變得很重要，例如在檢測熔斷絲、電容或電阻時(shí)可能需要搜索某種特定的色彩。對(duì)于高分辨率彩色應(yīng)用場合，可以考慮使用三片式或RGB攝像頭。

在選擇基于PC的視覺系統(tǒng)時(shí)，還需要圖像采集硬件，這時(shí)要考慮的特性包括驅(qū)動(dòng)軟件，以及硬件能否很好與運(yùn)動(dòng)控制和數(shù)據(jù)采集集成在一起。例如可以用運(yùn)動(dòng)控制監(jiān)測部件傳送帶的速度，使得圖像采集與整個(gè)流程同步；還可以將機(jī)器振動(dòng)、壓力監(jiān)控和溫度控制包括在生產(chǎn)系統(tǒng)中，以便預(yù)先制訂維護(hù)計(jì)劃。用戶能夠很容易將傳送帶控制與圖像采集硬件集成在一起，從而在數(shù)據(jù)采集硬件、軟件和運(yùn)動(dòng)控制之間實(shí)現(xiàn)同步，得到一個(gè)完整的解決方案。

邊緣檢測

邊緣檢測的一個(gè)用途是通過測量兩個(gè)邊緣的間距來判定部件缺陷，這類測量很容易用PC實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，測量計(jì)算越來越快，這對(duì)那些對(duì)時(shí)間要求很苛刻的人來講是一個(gè)重要的考慮因素。也可以用邊緣檢測來檢測部件上某個(gè)特定部分，它對(duì)部件上的邊緣數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，然后將這個(gè)數(shù)與預(yù)置數(shù)據(jù)相比較，依此完成搜索。如果值匹配，說明部件上找到這一部分，如果值不匹配，就認(rèn)為部件有缺陷。

關(guān)于邊緣的定義是指圖像中相鄰像素灰度值出現(xiàn)明顯變化的區(qū)域。邊緣檢測沿搜索區(qū)域?qū)σ粋€(gè)一維曲線像素值進(jìn)行搜索，一維搜索區(qū)域可以是直線、圓弧、橢圓弧、矩形或多邊形的邊界，或者手繪區(qū)域的邊線，軟件對(duì)沿線像素值進(jìn)行分析，檢測是否有明顯的強(qiáng)度變化。

用戶可以指定強(qiáng)度變化的臨界值，以判定什么樣的變化構(gòu)成邊緣，這些參數(shù)包括：邊緣強(qiáng)度，用來定義背景和邊緣之間灰度值最小差；邊緣長度，指邊緣和背景之間產(chǎn)生所需灰度差必需最大距離；邊緣極性，判斷邊緣是往上升的邊還是往下降的邊；邊緣位置，用來確定圖像中邊緣的X，Y坐標(biāo)。通過改變這些值，用戶可以用編程方法定義各種臨界值，以發(fā)現(xiàn)不同成像環(huán)境下的各個(gè)邊緣。

產(chǎn)品缺陷圖形匹配識(shí)別

所謂圖形匹配，就是先有一個(gè)己知圖案(模板)，然后判定這種圖案在被檢部件上是否存在，或是將其當(dāng)作基準(zhǔn)作為進(jìn)行其它測量的起點(diǎn)。傳統(tǒng)圖形匹配技術(shù)包括標(biāo)準(zhǔn)互相關(guān)、錐形匹配和比例常數(shù)匹配。

標(biāo)準(zhǔn)互相關(guān)是在圖像中尋找圖案最常用的方法。由于其內(nèi)部原理是基于系列乘法操作，所以相關(guān)運(yùn)算過程很費(fèi)時(shí)間，但使用像MMX之類的新技術(shù)能夠進(jìn)行并行乘法，可減少總計(jì)算時(shí)間。用戶可通過縮小圖像尺寸或限制圖像匹配區(qū)域加速匹配過程。不過基本標(biāo)準(zhǔn)互相關(guān)技術(shù)還是不能滿足許多應(yīng)用對(duì)速度的要求。

也可以通過縮小圖像和模板圖案的尺寸減少計(jì)算時(shí)間，錐形匹配就是這樣一種技術(shù)。在這種方法里，對(duì)圖像和模板兩者都進(jìn)行部分采樣,使其空間分辨率變小，甚至可以將圖像和模板尺寸減至它們原始尺寸的四分之一。這樣首先在縮小的圖像中進(jìn)行匹配運(yùn)算，因?yàn)閳D像小了，匹配更加快速，處理完成后，只有原始圖像具有很高匹配度才考慮繼續(xù)進(jìn)行余下匹配處理。

當(dāng)圖像沒有縮放和旋轉(zhuǎn)時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)互相關(guān)是探查圖形一個(gè)很好的方法，互相關(guān)一般能檢測同一尺寸圖形旋轉(zhuǎn)5至10度后的圖像。但將相關(guān)計(jì)算范圍進(jìn)行延伸以檢測那些比例變化和旋轉(zhuǎn)較大的圖形則比較困難，對(duì)于按比例變化的圖形，用戶必須重復(fù)縮放或調(diào)整模板尺寸，然后進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，這給匹配過程增加很大工作量；而對(duì)于旋轉(zhuǎn)的處理更加困難，如果能夠從圖像中找到有關(guān)旋轉(zhuǎn)的線索，則可以簡單地旋轉(zhuǎn)模板并進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，但如果旋轉(zhuǎn)的性質(zhì)不知道，尋找最佳匹配需要對(duì)模板進(jìn)行盡可能多的旋轉(zhuǎn)處理。

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