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施努卡:机器视觉集成系统(机器视觉图像处理系统包括)

2021-11-16 13:40 作者:施努卡机器视觉  | 我要投稿

机器视觉系统集成发展的现状和前景

机器视觉系统集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲

自从35年前广泛使用的商业组件被引入以来,熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该技术成功的关键因素。近年来,机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长,零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面,称职的机器视觉集成商——无论是集成公司还是工程团队中的个人——比以往任何时候都扮演着重要的角色。

集成与易用性

首先要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说,减轻最终用户的应用程序风险。总的来说,机器视觉技术的实现技术还没有像PLC、运动控制甚至机器人技术那样被整个工业工程界广泛理解。聘请具有机器视觉技术经验的集成商,从根本上有助于确保项目的最终成功和可靠性。

不过,对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点,也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期,许多机器视觉组件开始出现,它们不需要低级编程,并且具有用户界面,这使得工具的配置更加容易。20世纪90年代智能相机技术的爆炸式发展巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。最近发布或引入了一些新组件,声称可以消除某些应用程序的机器视觉任务的粗略配置。

尽管如此,机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业最近以创纪录的水平增长,机器视觉集成行业似乎也出现了显著增长(不过,有趣的是,由于市场上很少收集到机器视觉集成方面的硬数据)。

对集成服务的一些持续需求,甚至包括所谓的易于使用的组件,是机器视觉实现的基本性质,这需要有关光学和照明等方面的高级知识,这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。但是,机器视觉集成服务需求的持续增长,很大程度上是由于工业内部对需要使用尖端机器视觉技术的最具挑战性的应用程序的实现的持续和不断扩大的需求

机器视觉图像处理系统包括

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。

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。

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。

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