机器视觉工作过程
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机器视觉工作过程:视觉系统的输出并非图像视频信号,而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。通常,机器视觉测试就是用机器代替肉眼来做测量和判断.首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如:面积、长度、数量、位置等。最后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。
1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心,向图像采集部分发送触发脉 冲,可分为连续触发和外部触发。
2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时,分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3、摄像机停止目前的扫描,重新开始新的一帧扫描,或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态,启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6、摄像机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化,或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值(合格或不合格)。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
11、通过Excel等方式打印缺陷输出结果(生产批号、缺陷位置、坐标、面积、类别、产生时间等信息)
从上述的工作流程可以看出,机器视觉解决方案是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域,例如机器人、飞行物体导制等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。
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