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Innovative Bildverarbeitungstechnologie fördert die industrielle Automatisierung

Heutzutage, mit dem Aufkommen von Industrie 4.0, spielt die Bildverarbeitungstechnologie nach und nach eine sehr wichtige Position in der industriellen Automatisierung. Die kontinuierliche Innovation der Bildverarbeitungstechnologie hat den Fortschritt der industriellen Automatisierung, der intelligenten Sicherheit und der künstlichen Intelligenz vorangetrieben. Die Entwicklung hat den Bereichen, in denen diese Technologie angewendet werden kann, mehr Entwicklungspotenzial und -möglichkeiten gebracht.

Jeder sagt, dass 80 % der Informationen, die Menschen von der Außenwelt wahrnehmen, durch die Augen aufgenommen werden, und die Menge an Informationen, die im Bild enthalten ist, ist die größte. Das Aufkommen der Machine Vision-Technologie besteht darin, Augen zu installieren, die die Außenwelt für Maschinen und Geräte wahrnehmen, damit die Maschine visuelle Funktionen wie der Mensch hat, um verschiedene Erkennungs-, Beurteilungs-, Identifizierungs-, Mess- und andere Funktionen zu realisieren.

Lassen Sie uns heute den Charme der Bildverarbeitungstechnologie erleben.

Innovative Bildverarbeitungstechnologie fördert die industrielle Automatisierung

Fünf typische Architekturen der Bildverarbeitung

1. Beleuchtung

Ich erinnere mich noch, dass ein Technologe während meiner Teilnahme an einer Konferenz zum Thema Bildverarbeitungstechnologie die Bedeutung der Beleuchtung in der Bildverarbeitung besonders hervorgehoben hat. Es versteht sich, dass die Beleuchtung ein wichtiger Faktor ist, der die Eingabe des Bildverarbeitungssystems beeinflusst und sich direkt auf die Qualität der Eingabedaten und den Anwendungseffekt auswirkt.

Die Lichtquelle kann in sichtbares Licht und unsichtbares Licht unterteilt werden. Mehrere häufig verwendete sichtbare Lichtquellen sind weiße Fahnenlampen, Leuchtstofflampen, Quecksilberlampen und Natriumlampen. Der Nachteil von sichtbarem Licht besteht darin, dass die Lichtenergie nicht stabil gehalten werden kann. Die Lichtenergie einigermaßen stabil zu halten, ist ein dringendes Problem, das in der Praxis gelöst werden muss. Andererseits kann das Umgebungslicht die Bildqualität beeinträchtigen, sodass ein Schutzschirm verwendet werden kann, um die Auswirkungen des Umgebungslichts zu reduzieren.

Beleuchtungssystem kann je nach Beleuchtungsmethode in Hintergrundbeleuchtung, Vorwärtsbeleuchtung, strukturiertes Licht und Stroboskopbeleuchtung unterteilt werden. Unter ihnen ist die Hintergrundbeleuchtung das zu messende Objekt, das zwischen der Lichtquelle und der Kamera platziert wird, und ihr Vorteil besteht darin, dass sie kontrastreiche Bilder erhalten kann. Die Vorwärtsbeleuchtung besteht darin, dass sich die Lichtquelle und die Kamera auf derselben Seite des zu prüfenden Objekts befinden, was für die Installation bequem ist. Die Beleuchtung mit strukturiertem Licht dient dazu, ein Gitter oder eine Linienlichtquelle auf das Messobjekt zu projizieren und die dreidimensionalen Informationen des Messobjekts entsprechend der durch sie erzeugten Verzerrung zu demodulieren. Stroboskopbeleuchtung soll hochfrequente Lichtimpulse auf das Objekt einstrahlen, und die Kameraaufnahme erfordert eine Synchronisation mit der Lichtquelle.

2. Objektiv

Die Linse entspricht der Existenz des menschlichen Auges. Es ist hauptsächlich für die Lichtstrahlmodulation im Bildverarbeitungssystem verantwortlich und vervollständigt die Signalübertragung. Es versteht sich, dass die meisten der bisher auf dem Markt erhältlichen Objektive die Anforderungen von Bildverarbeitungsanwendungen erfüllen können, aber professionellere Bildverarbeitungssysteme erfordern möglicherweise kundenspezifische Objektive und Beschichtungen. Glücklicherweise sind viele Objektivhersteller mit eigener Produktion bereit, Objektive an diese Anwendungsanforderungen anzupassen. Natürlich sind diese kundenspezifischen Objektive teurer, daher werden sie normalerweise nur in bestimmten, nicht kostensensiblen Bildgebungssystemen (wie militärische Anwendungen) oder in der Produktionslinie von Großserienverbraucherprodukten verwendet.

3. Industriekamera

Die wichtigste Funktion einer Industriekamera in einem Bildverarbeitungssystem besteht darin, optische Signale in elektrische Signale umzuwandeln. Im Vergleich zu herkömmlichen Kameras hat es eine höhere Sendeleistung, Anti-Interferenz-Leistung und stabile Bildgebungsfähigkeiten. Nach verschiedenen Standards gibt es mehrere Klassifizierungen: Je nach Ausgangssignalmodus kann es in analoge Industriekameras und digitale Industriekameras unterteilt werden; nach verschiedenen Chiptypen kann es in CCD-Industriekameras und CMOS-Industriekameras unterteilt werden.

4. Framegrabber

Obwohl der Framegrabber nur ein Teil eines kompletten Machine-Vision-Systems ist, spielt er eine sehr wichtige Rolle und bestimmt direkt die Schnittstelle der Kamera: Schwarzweiß, Farbe, Analog, Digital usw. Die typischen sind PCI-Capture-Karte, 1394-Capture-Karte, VGA-Capture-Karte und GigE-Gigabit-Netzwerk-Capture-Karte. Einige dieser Aufnahmekarten verfügen über integrierte Mehrkanalschalter, die mehrere Kameras anschließen und mehrere Informationskanäle gleichzeitig erfassen können.

5. Bildverarbeitungssoftware

Machine-Vision-Software ist eine Schlüsselkomponente der automatischen Verarbeitung in einem Machine-Vision-System. Entsprechend den spezifischen Anwendungsanforderungen wird das Softwarepaket neu entwickelt, um die Bildaufnahme, Anzeige, Speicherung und Verarbeitung automatisch abzuschließen. Durch die frühzeitige Übertragung an die dedizierte Bildverarbeitungssoftware wird es je nach Pixelverteilung, Helligkeit, Farbe und anderen Informationen in ein digitales Signal umgewandelt; die Software für maschinelles Sehen führt dann verschiedene Operationen an diesen Signalen durch, um die Eigenschaften des Ziels zu extrahieren, und steuert dann die Szene gemäß den Ergebnissen der Unterscheidung. Geräteaktion.

Fünf gemeinsame Anwendungsbereiche

Machine Vision kann als das Seelenfenster industrieller Automatisierungssysteme bezeichnet werden. Von der Objekt-/Barcode-Identifikation, Produktinspektion, Größenmessung des Aussehens bis hin zur Positionierung von Roboterarmen/Übertragungsgeräten ist dies ein Stadium, in dem die Bildverarbeitungstechnologie eingesetzt werden kann, sodass ihr Anwendungsbereich sehr breit ist. Umfangreich, die Anwendungsfelder der Industrie sind noch schillernder.

1. Bilderkennungsanwendung

Bilderkennung ist die Verwendung von maschinellem Sehen, um Bilder zu verarbeiten, zu analysieren und zu verstehen, um Ziele und Objekte in verschiedenen Modi zu identifizieren. Die typischste Anwendung der Bilderkennung im Bereich der industriellen Bildverarbeitung ist die Erkennung von zweidimensionalen Codes. Zweidimensionale Codes sind die gebräuchlichsten unserer üblichen Barcodes. Speichern Sie eine große Menge an Dateninformationen in diesem kleinen zweidimensionalen Code und verfolgen und verwalten Sie das Produkt über den Barcode. Durch das Bildverarbeitungssystem ist es bequem, den Barcode auf der Oberfläche verschiedener Materialien zu identifizieren und zu lesen, was die Effizienz der modernen Produktion erheblich verbessert. .

2. Bilderkennungsanwendung

Inspektion ist eine der wichtigsten Anwendungen in der Bildverarbeitungsindustrie. Fast alle Produkte müssen überprüft werden. Die manuelle Inspektion hat viele Nachteile. Die Genauigkeit der manuellen Inspektion ist gering. Bei längerem Arbeiten kann die Genauigkeit nicht garantiert werden. Die langsame Geschwindigkeit wirkt sich leicht auf die Effizienz des gesamten Produktionsprozesses aus. Daher wird maschinelles Sehen auch in großem Umfang bei der Bilderkennung verwendet, beispielsweise bei der Erkennung von Zeichen am Rand einer Münze. Im fünften RMB-Satz, der im Oktober 2000 ausgegeben wurde, verfügt die Seite der Ein-Yuan-Münze über eine verbesserte Fälschungsschutzfunktion. Aufgrund der strengen Kontrollanforderungen des Produktionsprozesses wird im letzten Prägeprozess ein Sichtkontrollsystem installiert; während des Druckprozesses Farbregistrierungs- und Farbabstimmungsprüfung, Druckqualitätsprüfung von Getränkeflaschenverschlüssen im Verpackungsprozess, Barcode- und Zeichenerkennung auf Produktverpackungen usw.; Defekterkennung von Glasflaschen. Die Fehlererkennung von Glasflaschen durch das Bildverarbeitungssystem umfasst auch die Kategorie der medizinischen Glasflaschen. Das heißt, Machine Vision umfasst auch den medizinischen Bereich. Zu den Hauptinspektionen gehören die Größenprüfung, die Erkennung von Fehlern im Aussehen des Flaschenkörpers, die Erkennung von Flaschenschulterfehlern, die Erkennung der Flaschenmündung usw.

3. Anwendung zur visuellen Positionierung

Die visuelle Positionierung erfordert, dass das Bildverarbeitungssystem das getestete Teil schnell und genau findet und seine Position bestätigt. Auf dem Gebiet der Halbleiterverpackung muss die Ausrüstung den Aufnahmekopf entsprechend den durch maschinelles Sehen erhaltenen Chippositionsinformationen einstellen, den Chip genau aufnehmen und binden. Dies ist die grundlegendste Anwendung der Bildpositionierung in der Bildverarbeitungsindustrie.

4. Anwendung zur Objektmessung

Das größte Merkmal industrieller Bildverarbeitungsanwendungen ist die berührungslose Messtechnologie, die ebenfalls hochpräzise und schnell arbeitet, aber berührungslos und verschleißfrei ist und die versteckte Gefahr von Sekundärschäden durch Berührung eliminiert Messung. Zu den gängigen Messanwendungen gehören Gangs, Anschlüsse, Autoteile, IC-Komponentenstifte, Spiralbohrer und Luoding-Gewindeprüfung.

5. Anwendung zum Sortieren von Objekten

Tatsächlich basiert die Anwendung der Objektsortierung auf einer Verknüpfung nach Erkennung und Erkennung, und das Bild wird durch ein Bildverarbeitungssystem verarbeitet, um eine Sortierung zu erreichen. In industriellen Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung wird es häufig zum Sortieren von Lebensmitteln, zum automatischen Sortieren von Oberflächenfehlern an Teilen und zum Sortieren von Baumwollfasern verwendet.

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