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选择一款合适的机器视觉系统软件需要注意什么?需要注意以下几点:
2 g9 l3 W2 Q- r( R, n+ R6 N2 k1、定位器
( @# K( j# E7 t) H* m对象或特征的精确定位是一个检测系统或视觉引导系统的重要功能。传统的物体定位采用的是相关灰度值来识别物体。但它在图像质量变差的情况下,将缺乏稳定性。图象质量变差可能是由于亮度不同或遮盖等因素的影响。目前,出来一种新方法——几何对象定位法,它使用对象的轮廓来识别对象及其特征。一个可靠的定位器不需要夹具来定位零件,因此节约了成本。$ B8 t) f& Y& x% b- V& l
2、光学装置与照明
7 F+ D; A+ p3 _适当的光学装置和照明对机器视觉应用至关重要。有时,尽管选择了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能轻松地处理由于光聚集和亮度不同的改变使得图像质量变差这样的情况。
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3、完整的工具集' M$ t$ r( ?; R% u1 A# h
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。机器视觉工具是一般的应用或算法,它能对图像或图像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像素,并测量出这个斑点的各种尺寸。选择一款适合的视觉系统的重点在于拥有一套完整的视觉工具集。
6 v: v/ s {: v+ ?. K1 s8 a+ b* {4、编程和操作方便
& p8 q1 a; k7 N5 F' {2 g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它们的图形接口。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。5 f3 c) U; Z+ y/ X
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5、亚像素精度
& o2 g5 P# D S4 o' @机器视觉系统的分辨率是系统能分辨的最小特征。机器视觉算法具有亚像素的能力。也就是说,这些算法能够测量或得出比一个像素更小的单位。8 ]. f2 i3 f" ~" i% J( b! m/ d: V
6、未来升级能力
" |' v4 @+ r- c7 e6 s1 d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未来的升级能力。通用机器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。基于通用目的的机器视觉软件系统未来将更好升级。最终用户应该根据附加的摄像机、照明的变化、机器视觉工具的变化等来考虑将来对系统的需求。% v- K+ p8 ~: q# i- _( E; P z$ r( H- Q
7、图像预处理1 ~- C0 \( y1 [' M+ N9 v& X
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。图像预处理算法能把图像的特征点放大,以使机器视觉工具能更好的检测它们。可得到广泛的预处理算法是复杂的机器视觉应用成功的关键。8 ~# K+ Q F! i( N
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8、视觉引导系统
" c: q# ~# j& ^; E) ?; N如果你的应用需要一个视觉引导系统来引导机器人,那么必须知道机器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机器视觉系统是初步的系统,机器人和视觉系统是分开校准的。在操作中,一台独立的机器视觉系统可根据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引导其校准运行轨迹。% R; [9 ^( C; T! @3 B
9、系统集成7 c& m+ s2 c1 }% T
如果你对机器视觉技术不是很精通,那么针对你的项目就需要一个系统集成商,良好的机器视觉软件能被系统集成商广泛接受。
" b# B" l3 i0 X+ @& ?( s, l10、工厂层连接7 C$ J' B) a2 e5 y7 X5 g& D
目前,有各种与机器视觉系统通讯的方法,通用的接口,像串口(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。当评估机器视觉系统时,要考虑工厂层的可连接性。当选择一款机器视觉系统时,机器视觉系统的通讯接口是一个重要的考虑项,不应该被忽视。% a1 l/ n# C+ y H+ {
以上就是选择一款合适的机器视觉系统软件需要注意的,希望可以帮助到大家。深圳四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。
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