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电子发烧友网>电子资料下载>人工智能>机器视觉调试中可能会出现那些问题详细解决方法资料说明

机器视觉调试中可能会出现那些问题详细解决方法资料说明

2019-07-16 | doc | 0.16 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  作为尺寸测量的视觉系统,核心的指标就是系统的精度,而在大多数情况下,精度的调试和验证过程也正是最耗时间和人力的。可以说,掌握正确的调试和验证方法直接关系到项目的成败。

  在统计学中,有多种用以评价测量系统的指标(参阅《测量系统分析》)。在本文中,选取“重复性”和“准确性”用以评价。

  重复性最大差值(简称“重复性”):选取5只产品,用视觉系统各测10次;计算每只产品的最大测量值和最小测量值间的差值,然后取所有差值中的最大值。

  准确性最大差值(简称“准确性”,又称“偏倚”):选取10只产品,用视觉系统各测5次,计算各次的平均值,再用三次元显微镜等工具也各测5次,计算各次的平均值;最后计算两个值间差值的绝对值,取其中的最大值。

?

  重复性=Max (Max单产品-Min单产品)

  准确性=Max ( |Average单产品视觉-Average单产品三次元| )

  值得注意的是,为了保证取得数据客观真实,视觉系统和三次元测量时都应该重新取放产品。

  明确了评价的指标和方法,下面我们谈谈影响视觉系统精度的因素有哪些。

  A. 镜头光轴的方向角(Z轴)

  二维视觉检测系统测量的是二维尺寸,三维空间图像沿着镜头光轴方向投影到CCD靶面,然后用软件分析CCD不同位置的像素灰度达到测量的目的。如果光轴的方向角与预期的有差异,空间图像就不能得到一个正确的投影,从而造成错误的结果。通常的处理方法是设计校准基准块以协助确认,用机械的方法调整Z轴方向角。请参阅“中心pin测试机改善报告”第6、7页。

  B. 视觉边界和真实边界间的差异

  测量通常都是要求计算产品的某个机械边界的位置度,而视觉系统的软件分析是基于灰度边界的,倘若灰度边界和机械边界不重合,测量的误差将会产生。机器视觉照明的主要课题正是要使灰度边界清晰稳定,而且与机械边界重合;对于某些机械边界不锐利、有倒角、圆弧过渡形式的产品,照明方案尤其需要仔细斟酌,确保成像的“饱满”。请参阅“中心pin测试机问题分析”第5、6页。另一点需要提醒的是,“饱满”一般是通过使用合理的照射角度、而非照射强度实现;事实上,过度曝光通常是应该避免的,因为CCD的物理单元接受的光强过大时,相邻的物理单元灰度会受到影响,从而影响检测边缘的真实性。

  C. 测量的位置和几何算法(广义)

  要保证测量的重复性,必须保证每次测量的是同一位置。这需要我们仔细分析产品的尺寸特点,设计合适的机械夹具定位产品,选取正确的软件定位工具,以达到上述目的。

  要保证测量的准确性,我们必须确认视觉和三次元使用同样的几何算法。在实际操作中,我们会在视觉系统和三次元上使用同一个产品夹具,同样的调整水平的方式,使用同样的测量方法,如点到线的距离、绝对高度等。

  D. 产品放置的稳定性

  产品在反复取放的测量过程中,如果放置的X、Y、Z方向位置出现偏差,可能影响上文所提及的三个因素,进而对系统的重复性产生影响。倘若测量的是绝对尺寸,放置的稳定性对几何算法的影响就更为直接和致命。

  相对尺寸:产品自身的某两个位置的相对位置尺寸。

  绝对尺寸:产品紧靠在某个机械基准,然后测量产品某个位置在相对相机的

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