機器視覺：我對機器視覺的理解是使用工業(yè)相機對產(chǎn)品進行拍照，檢測，輸出結(jié)果，機構(gòu)利用結(jié)果進行剔除等動作。根據(jù)機械視覺的工序，就會涉及到產(chǎn)品的定位，光源，拍照，檢測工具，輸出I/O等。 我們最近有個案例就是視覺系統(tǒng)的一個縮影。先介紹一下，該案例是對洗發(fā)液瓶子的檢測，有三種大小不一的規(guī)格，檢測內(nèi)容包括瓶蓋有無，是否蓋好，以及瓶子的正反面的批號檢測。 1.定位 對象或特征的精確定位是一個檢測系統(tǒng)或由視覺引導的運動系統(tǒng)的重要功能。瓶子在運行中可定會出現(xiàn)位置的不穩(wěn)定，而且有三種大小不一的產(chǎn)品規(guī)格，如何確保每次的位置一致呢？該案例，我們克服定位不穩(wěn)定的方式主要是機構(gòu)保證和視覺定位。

1）機構(gòu)傳感器 機構(gòu)保證，當然是靠傳感器來確保，由于有三種大小不一的產(chǎn)品規(guī)格，怎么樣才能讓客戶更換產(chǎn)品更方便？我們就根據(jù)三種規(guī)格的高度，標簽的位置設置了一款傳感器的支架，如下圖，三個高度分別是三個檔位，生產(chǎn)不同的產(chǎn)品，只要使用相對應的檔位傳感器即可，一秒即可！

2）視覺定位 使用Conmeas軟件，對產(chǎn)品進行更為精確的定位，conmeas軟件是我們自己開發(fā)的軟件，視覺的定位就是使用模板，在搜索的局域內(nèi)先尋找模板，進行初定位，從而使檢測框跟隨產(chǎn)品一起移動，避免了產(chǎn)品字符批號太小，無法找尋的問題。 2.光源與照明 眾所周知，適當?shù)臒艄夂驼彰鲗σ曈X應用的成功至關(guān)重要。有時，盡管選擇了最合適的燈光和照明，但是，如果被監(jiān)測 的對象或特征稍微變動一下，就要求相應改變燈光和照明亮度，故一切光源均需要良好的定位作為基礎的根據(jù)檢測不同的項目自然需要選用不同的光源，該案例主要檢測瓶蓋，與瓶身的批號。 瓶蓋的檢測：1）有無瓶蓋檢測 2）瓶蓋是否蓋好 根據(jù)這兩項內(nèi)容，很容易的想到使用灰度來檢測，自然使用背光源。 平身正反面的批號檢測：需要檢測批號，使用條形燈。如果你想只用普通的條形燈，那就錯了。 1）由于產(chǎn)品運動快，安裝環(huán)境昏暗； 2）產(chǎn)品的大小不一，正反面的批號的高度也不一，產(chǎn)品運動中檢測，環(huán)境昏暗自然需要亮度較大的光源，同時產(chǎn)品的大小不一，也涉及到相機景深的問題，外部光源強大，那光圈就可以打小點，景深會大，另外產(chǎn)品的正反面批號的高度不一樣，自然也要考慮到光源的安裝位置問題，根據(jù)這些考慮，該案例了頻閃條形燈。產(chǎn)品經(jīng)過時，光源閃亮，能瞬間產(chǎn)生高亮光。另外使用頻閃光源，還有其它好處，省電，減少光污染。

3.視覺檢測 針對檢測內(nèi)容，一共用了三個相機，相機一檢測正面批號，相機二檢測反面批號，相機三檢測瓶蓋情況，下面我們介紹一下各個相機的檢測情況 1）相機一，相機二檢測批號方法是一樣的 a, 圖象預處理 由于瓶子上的批號在運動中，亮度和對象表面或材料不同是會有變化的，所以圖像預處理是非常的重要。圖象預處理算法能把批號的特征點放大，以使視覺工具能更好的檢測它們，去除其它雜點以至視覺工具能更準確穩(wěn)定的檢測。 b, OCV檢測 使用Conmeas軟件使用OCV的檢測方式，使用該檢測方式最大的特點是操作方便，按照我們平常對OCV的理解，OCV需要訓練很多字符，這個是件很麻煩的事，一般是需要建立一個字符庫的，為了方便操作，我們簡化了很多繁瑣的步驟，只需要點擊一個訓練的按鈕，添加即可。

2）相機三檢測瓶蓋的有無，瓶蓋是否擰好 檢測瓶蓋的有無，只需要在瓶蓋的位置檢測灰度即可，沒有瓶蓋的時候，灰度為255，有瓶蓋的時候灰度為170左右，這樣就足以判別，另外有瓶蓋，但瓶蓋并沒有擰好與又該證明去判斷呢？其實原理也是一樣的，就如下面的圖片一樣，擰不好或者擰過了的瓶蓋也會露出一些空白的地方，因為有了良好的定位工具的保證，檢測框會隨著瓶子精確移動，故值需要把檢測框放置在瓶蓋的邊緣，檢測灰度即可。

3）輸出I/O 產(chǎn)品的輸出信號相對來說比較簡單，把產(chǎn)品照片處理后的NG信號發(fā)給PLC 應用循環(huán)時間： 現(xiàn)場產(chǎn)品運行的時間為5pcs/s, Conmeas軟件簡化了拍照時間和拍照后圖片的處理時間，才能適應快速生產(chǎn)的要求 產(chǎn)品長時間測試： 現(xiàn)場產(chǎn)品經(jīng)過一個月的測試，能達到誤檢測為1‰，漏檢為零。