有无检测(数量/缺货)

有无检测(数量/缺货)

根据图像正确判断数量及缺货,有无检测的基本原理

有无检测,是指确认数量或工件上的部件及加工等“有无”的检测。有无检测中包含了各种内容,例如下列各项。

  • 纸箱内的瓶身数量计数
  • 包装内说明书/附件的有无检测
  • 食品标签的有无检测
  • 印刷电路板上电子部件的有无检测
  • 固定零件的螺丝及垫片的有无检测
  • 粘着剂涂抹的有无检测
  • 切削及钻孔加工的有无检测 等

有无检测是进货发货时及生产线上的常规检测,近年来,伴随着工厂自动化(FA)的进程,视觉系统及视觉系统技术正在不断被积极导入。在此,我们将从视觉系统及视觉系统的运用优势入手,介绍采用视觉系统的有无检测的基本原理,以及具体案例。

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导入视觉系统的优点

长久以来,有无检测都必须依靠人类肉眼的“目视检测”来完成,检测人员的身体情况、经验、室内亮度、时间段等因素,都会导致漏检的风险。为了杜绝此类人为错误,实现作业高效化,视觉系统技术正在被不断导入检测现场。

目视检测可能会因个人差导致精度波动及漏检的发生,而全数检测又会耗费大量的时间和人力。为了替代人眼进行工件的识别及判断,视觉系统被导入了。近年来,高像素、高速传输的全彩相机进入市场,视觉系统技术也实现了飞跃性的发展,在汽车、食品、医药品、电子设备、日用品等各类现场普及,成为了工厂自动化中不可或缺的技术。

作业高效化+人工费削减

目视检测必须在各工序配备检测人员,对复杂产品必须实施离线检测,耗费时间。但近年来,随着视觉系统传输速度、处理速度高速化进程的推进,在线上也能切实实施有无检测。这一进步,在实现作业高效化的同时,带来了人工费大幅削减等效果。

对极小零件、半透明零件也能进行识别

过去,黑白相机难以辨别白色和黄色这种对比度较低的对象。但彩色相机则能实现稳定检测,对于诸如有无涂抹润滑脂这种难以通过目视辨别的情况,也能实现正确检测。此外,基恩士还推出了诸如2100万像素的高像素数型视觉系统,借助各类滤波器等预处理技术的发展,对于极小零件的个数等,也能进行正确计数。

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有无检测的基础 ~二值化处理与斑点分析~

在采用视觉系统的有无检测中,“二值化处理”和“斑点分析”视觉系统成为了基础技术。下面将就常规256灰度级黑白相机拍摄的数据,对二值化处理及斑点分析进行说明。

CCD(像素)和视觉系统基础

转换为白与黑的2灰度级“二值化处理”

黑白相机以256灰度级的浓淡表现图像,二值化处理则将通过浓淡表现的图像,转换为白与黑的2灰度级。确定某阈值,根据该阈值实施置换处理,超出该阈值则显示为白色,低于阈值则显示为黑色。

设定阈值=100时

如下不清晰的目标物,也能借由二值化处理变得清晰,便于抽取,实现快速正确的判定。

计数目标物的“斑点分析”

分析通过二值化处理简化辨别后的图像之常规方法就是“斑点分析”。斑点(Blob)是“小块”的意思,在有无检测中,代表浓度相同的像素的集合体。例如,假设二值化处理后,出现了2块白色部分(目标物/斑点)。对该白色部分数量进行计数的技术,就是有无检测的基本方法。

例如,对如下图像施加二值化处理,将根据面积基准对白色图像的斑块进行计数。这也是斑点分析技术之一。

在斑点分析中,除了数量计数外,还能够获取其他各类信息。

  • 图像上目标物的有无
  • 图像上目标物的数量
  • 图像上目标物的面积(像素单位)
  • 图像上目标物的长度及周长(像素单位)
  • 图像上目标物的位置
  • 图像上目标物的缺陷及形状特征 等
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其他有无检测

除了二值化处理+斑点分析外,还有其他检测数量、缺货的方法。下面介绍相关方法。

注册类似工件进行搜索

这是一种对计数对象工件实施主控注册,检测搜索范围内类似工件的检测方法。

利用颜色信息进行判定

这是一种用彩色相机拍摄图像,将目标物色相、饱和度、明亮度的3值数值化,实施颜色辨别的方法。通过颜色差分进行判断,可实现更正确的判定。

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具体应用

采用视觉系统的有无检测,被运用于各类场合。下面进行部分用途的介绍。

包装箱内的瓶数计数

有无检测最基础的用途,就是计数。在生产线上,也能对饮料塑料瓶、医药品安瓿的瓶数等进行正确计数,可广泛用于食品、药品等对安全性要求较高的行业。

包装箱内的瓶数计数
润滑脂涂抹量的检测

有无检测不光可以进行“有”“无”的判定。例如汽车行业中,在判定驱动轴球节及轴承部润滑脂涂抹情况时,也能够利用视觉系统技术。

润滑脂涂抹量的检测
检测外壳内的产品瓶数

导入图像检测后,不仅能进行瓶数计数,还能辨别工件种类。该功能也被运用于出厂前的最终检测(瓶数、品种辨别、有无等)。

检测外壳内的产品瓶数
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