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有無檢測(數量/缺貨)

有無檢測(數量/缺貨)

有無檢測,是指確認數量或工件上的部件及加工等“有無”的檢測。有無檢測中包含了各種內容,例如下列各項。

  • 紙箱內的瓶身數量計數
  • 包裝內說明書/附件的有無檢測
  • 食品標簽的有無檢測
  • 印刷電路板上電子部件的有無檢測
  • 固定零件的螺絲及墊片的有無檢測
  • 粘著劑涂抹的有無檢測
  • 切削及鉆孔加工的有無檢測 等

有無檢測是進貨發貨時及生產線上的常規檢測,近年來,伴隨著工廠自動化(FA)的進程,視覺系統及視覺系統技術正在不斷被積極導入。在此,我們將從視覺系統及視覺系統的運用優勢入手,介紹采用視覺系統的有無檢測的基本原理,以及具體案例。

根據圖像正確判斷數量及缺貨,有無檢測的基本原理

導入視覺系統的優點

長久以來,有無檢測都必須依靠人類肉眼的“目視檢測”來完成,檢測人員的身體情況、經驗、室內亮度、時間段等因素,都會導致漏檢的風險。為了杜絕此類人為錯誤,實現作業高效化,視覺系統技術正在被不斷導入檢測現場。

目視檢測可能會因個人差導致精度波動及漏檢的發生,而全數檢測又會耗費大量的時間和人力。為了替代人眼進行工件的識別及判斷,視覺系統被導入了。近年來,高像素、高速傳輸的全彩相機進入市場,視覺系統技術也實現了飛躍性的發展,在汽車、食品、醫藥品、電子設備、日用品等各類現場普及,成為了工廠自動化中不可或缺的技術。

作業高效化+人工費削減

目視檢測必須在各工序配備檢測人員,對復雜產品必須實施離線檢測,耗費時間。但近年來,隨著視覺系統傳輸速度、處理速度高速化進程的推進,在線上也能切實實施有無檢測。這一進步,在實現作業高效化的同時,帶來了人工費大幅削減等效果。

對極小零件、半透明零件也能進行識別

過去,黑白相機難以辨別白色和黃色這種對比度較低的對象。但彩色相機則能實現穩定檢測,對于諸如有無涂抹潤滑脂這種難以通過目視辨別的情況,也能實現正確檢測。此外,基恩士還推出了諸如2100萬像素的高像素數型視覺系統,借助各類濾波器等預處理技術的發展,對于極小零件的個數等,也能進行正確計數。

有無檢測的基礎 ~二值化處理與斑點分析~

在采用視覺系統的有無檢測中,“二值化處理”和“斑點分析”視覺系統成為了基礎技術。下面將就256灰度級黑白相機拍攝的數據,對二值化處理及斑點分析進行說明。

CCD(像素)和視覺系統基礎

轉換為白與黑的2灰度級“二值化處理”

黑白相機以256灰度級的濃淡表現圖像,二值化處理則將通過濃淡表現的圖像,轉換為白與黑的2灰度級。確定某閾值,根據該閾值實施置換處理,超出該閾值則顯示為白色,低于閾值則顯示為黑色。

設定閾值=100時

如下不清晰的目標物,也能借由二值化處理變得清晰,便于抽取,實現快速正確的判定。

原圖像(照明亮度低)

原圖像(照明亮度低)

二值化圖像

二值化圖像

計數目標物的“斑點分析”

分析通過二值化處理簡化辨別后的圖像之常規方法就是“斑點分析”。斑點(Blob)是“小塊”的意思,在有無檢測中,代表濃度相同的像素的集合體。例如,假設二值化處理后,出現了2塊白色部分(目標物/斑點)。對該白色部分數量進行計數的技術,就是有無檢測的基本方法。

例如,對如下圖像施加二值化處理,將根據面積基準對白色圖像的斑塊進行計數。這也是斑點分析技術之一。

在斑點分析中,除了數量計數外,還能夠獲取其他各類信息。

  • 圖像上目標物的有無
  • 圖像上目標物的數量
  • 圖像上目標物的面積(像素單位)
  • 圖像上目標物的長度及周長(像素單位)
  • 圖像上目標物的位置
  • 圖像上目標物的缺陷及形狀特征 等

其他有無檢測

除了二值化處理+斑點分析外,還有其他檢測數量、缺貨的方法。下面介紹相關方法。

注冊類似工件進行搜索

這是一種對計數對象工件實施主控注冊,檢測搜索范圍內類似工件的檢測方法。

利用顏色信息進行判定

這是一種用彩色相機拍攝圖像,將目標物色相、飽和度、明亮度的3值數值化,實施顏色辨別的方法。通過顏色差分進行判斷,可實現更正確的判定。

具體應用

采用視覺系統的有無檢測,被運用于各類場合。下面進行部分用途的介紹。

包裝箱內的瓶數計數

有無檢測最基礎的用途,就是計數。在生產線上,也能對飲料塑料瓶、醫藥品安瓿的瓶數等進行正確計數,可廣泛用于食品、藥品等對安全性要求較高的行業。

包裝箱內的瓶數計數
潤滑脂涂抹量的檢測

有無檢測不光可以進行“有”“無”的判定。例如汽車行業中,在判定驅動軸球節及軸承部潤滑脂涂抹情況時,也能夠利用視覺系統技術。

檢測畫面

OK
OK
NG(潤滑脂不足)
NG(潤滑脂不足)
檢測外殼內的產品瓶數

導入圖像檢測后,不僅能進行瓶數計數,還能辨別工件種類。該功能也被運用于出廠前的最終檢測(瓶數、品種辨別、有無等)。

檢測外殼內的產品瓶數

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