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选择视觉软件需要考虑的10个方面 点击:12915 | 回复:46



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发表于:2007-07-20 01:03:00
楼主
1. 定位器 对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。传统的物体定位采用的是灰度值相关来识别物体。尽管这种技术得到了广泛的应用,但是,它在图象质量变差的情况下,就缺乏稳定性。图象质量变差可能是由于凌乱、亮度不同和遮盖等因素的影响。相反,几何对象定位法是一种最新的方法,它使用对象的轮廓来识别对象及其特征。Adept的HexSight 软件和AdeptVision sAVI 系统两者都是用非常先进的轮廓检测技术来进行识别对象。一个可靠的定位器可不需要夹具来定位零件,因此节约了成本。 2. 光学装置与照明 众所周知,适当的光学装置和照明对视觉应用的成功至关重要。有时,尽管选择了最合适的光学装置和照明,但是,如果被监测的对象或特征稍微变动一下,就要求相应改变灯光和照明亮度。例如,晶片的抛光表面的不同,在OCR应用中激光蚀刻的标志的质量的不同。一个稳定性好的定位工具如Adept的几何对象定位器能轻松地处理由于光聚集和亮度不同的改变使得图象质量变差这样的情况。使用适当的软件能让你消除必要的调光操作,无论其图象质量如何改变。 3. 完整的工具集对绑在一起的多个工具 机器视觉软件主要以两种典型的形式出售 —— 一种是完整的视觉工具集,另一种是用于特定任务的工具的应用,如BGA检测。最终用户的应用将决定是使用一套完整的视觉工具集还是使用众多的特定的工具。 视觉工具是一般的应用或算法,它能对图象或图象某个部分完成预定的任务。例如,一个斑点检测工具可以找出一组暗的或亮的象素,并测量出这个斑点的各种尺寸。选择一款视觉系统的重点在于拥有一套完整的视觉工具集。虽然你在作项目之初不需要所有的工具,但是,几年之后你的要求就会改变,对新的应用就可能需要另外的工具。Adept的HexSight软件是一款全面的机器视觉库,它基于当今流行的软件平台,如:Visual Basic,Visual C++与ActiveX控件。可选的HexSight的符号工具与OCR、数字矩阵和条形码解码工具一起提供。AdeptVision sAVI系统与一个用于视觉和运动应用编程的简单图形接口一起提供。 4. 编程和操作方便 简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键。当今机器视觉产品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口应该从“设置”和“操作”这两方面来评价。对一个工程师来讲,它应该非常复杂,而对于一个操作者来说应非常简单。例如,一个视觉系统的校准应该简单得只点击几次鼠标,而不是象在火箭科学中的练习。 5. 亚象素精度 视觉系统的分辨率是系统能分辨的最小特征。例如,1’’的视觉范围(FOV)使用一个640 x 480象素的计算机图象将得到1/640的分辨率或0.00156’’。实际上,机器视觉算法具有亚象素的能力。也就是说,这些算法能够测量或得出比一个象素更小的单位。Adept的几何对象定位工具能精确到一个象素的1/40。而所有其他视觉系统工具只能精确到一个象素的1/10到1/20。视觉工具的亚象素精度取决于图象的质量和算法的强大 6. 将来的升级 机器视觉系统可应用在各种场合,他们的应用范围可从时髦的摄像机到监视系统。当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。几种供应商提供的通用视觉软件能为最终用户配置合适的照明、光学系统和视觉工具。专用软件包如BGA检测、OCR等也可当作预先配置好的软件出售。基于通用目的的视觉软件系统更好升级。最终用户应该根据附加的摄像机、照明的变化、视觉工具的变化等来考虑将来对系统的需求。 例如,若一个需要多摄像头的系统,就要对一个基于图像捕捉卡的系统与一个基于时髦摄像机的系统的价格和灵活性进行对比。Adept 的HexSight 软件能够兼容多种第三方生产的图像捕捉卡和摄像头,并包括火线摄像头。 7. 图象预处理 检测特征点和缺陷是非常的重要,不管亮度和对象表面或材料不同。图象预处理算法能把图象的特征点放大,以使视觉工具能更好的检测它们。同样,特征点也能被缩小,以至视觉工具可忽略它们。例如HexSight 的形态操作可用来去掉或填充对象中的小孔,在稀疏的点处分开对象或连接相邻的对象。与此相似,滤波操作可用于输入图象的卷积。可得到如此广泛的预处理算法是复杂的视觉应用成功的关键。 8. 视觉引导的运动 如果你的应用需要一个视觉系统来引导机器人,那么必须知道视觉系统与运动系统是如何集成的。对于校准和操作,没集成的运动系统与视觉系统是初步的系统,机械人或机构和视觉系统是分开校准的。在操作中,一台独立的视觉系统根据在视觉坐标系统中的已知位置计算出零件位置的偏移量,然后发指令给机器人的手臂在离初始化编程的拾取位置的偏移量处拾取零件。相反,一个集成系统如Adeptvision sAVI控制器,它能在一个坐标系统中校准视觉系统和机器人。零件定位然后可定义与在机器人编程的相同的六自由度坐标空间。 9. 系统集成 如果你对机器视觉技术不是很精通,那么你针对你的项目就需要一个系统集成商。理想的视觉产品能被系统集成商广泛接受。Adept有一个称之为Adept推荐视觉集成商(PVI)的活动,可在Adept的产品上对系统集成商进行训练。这些系统集成商具有处理最棘手的机器视觉项目的应用工程资源。另外,这些PVI非常适合处理Adept的机器人和运动产品。这对于需要运动和视觉的项目来说,是理想的资源。 10. 工厂层连接 目前,有各种与视觉系统通讯的方法,通用的接口象串口(RS-232)、RS-485、并口、Ethernet、Devicenet、数字I/O等。更新的接口如IEEE-1394和USB也得到了广泛的应用。当评估视觉系统时,要考虑工厂层的可连接性。 典型地,机器视觉系统是一个与其它工厂层设备和工厂的信息系统接口的数据获取系统。一些供应商的软件能在局域网或因特网上对视觉系统进行远程操作。在特定行业,如药物,机器视觉系统对特定的应用被要求是独立的,从而确保设置不受远程操作的干扰。当选择一款视觉系统时,视觉系统的通讯接口是一个重要的考虑,不应该被忽视。AdeptVision sAVI控制器能与Rs-232,Rs-485,Devicenet,Ethernet和Firewire接口进行连接。



诸葛西风

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41楼

现在做TP外观检测设备,对CCD应用不是很懂,学了!

雷域

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42楼


 争取搞懂吧,目前看有点难。


LeTaoTao

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43楼
 蛮好的!       顶

AP0908331

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44楼
讲的很全面

雾里看花2018

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45楼

刚进这行觉得不太难,真进了后才明白有这么多需要仔细考虑的方面,硬件软件差了都不行。

北京矩视智能

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发表于:2020-03-24 20:09:46
46楼

1、HalconVisionPro为代表的传统机器视觉软件,通过调用各种算法因子,针对目标特征,定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题,和判断有无的简单问题,但对复杂检测类的需求,漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降,国产软件售价仅几千元甚至免费,但前期开发和后期维护成本较高,在使用时面临很大的局限性。

2、以康耐视的VIDISualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件,将深度学习的标注、训练、测试流程,以PC软件的方式进行封装,降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题,或用深度学习的标注方法,提高开发效率。但从实际应用效果来看,当前的深度学习主要以监督学习为主,针对不同场景,需要大量的模型选择、调参等工作,无法针对所有场景,通用性的解决,因此,并没有解决传统算法需要定制开发的难题,并且用户的使用门槛较高,普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。

3、北京矩视智能科技有限公司,成立于2017年,先后获融资近千万元,创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具,线上实现标注、训练、测试流程,依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库,用户上传、标注图片后,将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练,用户无需任何操作,线上测试效果后,下载SDK即可本地化运行,真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上,矩视智能将云端工具直接免费,下载sdk后,仅需购买Lisence加密狗,即可本地运行,且价格直达千元级,致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。 



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