El principio de funcionamiento del sistema de visión artificial se puede entender simplemente como "la máquina ve con sus ojos y analiza con su cerebro". Principalmente adquiere la imagen objetivo a través de dispositivos de adquisición de imágenes (como cámaras industriales), y luego analiza y juzga la imagen a través de algoritmos de procesamiento de imágenes para lograr los propósitos de detección, identificación, posicionamiento, medición, etc. Lo siguiente es el flujo de trabajo básico del sistema de visión de la máquina:
1. Componentes
- Elfuente de luzProporciona iluminación estable y apropiada para hacer que las características del objeto objetivo sean más claras.
- Elcámara industrial(Dispositivo de adquisición de imágenes) captura la imagen y convierte la señal de luz en una señal eléctrica. Las comunes incluyen cámaras en blanco y negro, cámaras de color, cámaras de matriz de línea y cámaras de matriz de área.
- EllenteDetermina la claridad, el aumento y el campo de visión de la imagen, y juega un papel en el enfoque y las imágenes.
- Estándares de Grabber / Interfaz de Frame(como USB3. 0, GIGE, enlace de cámara, etc.) se utilizan para transmitir las imágenes capturadas por la cámara al sistema de procesamiento.
- Elunidad de procesamiento de imágenes(generalmente una computadora industrial o una plataforma informática integrada) ejecuta el algoritmo de visión artificial para analizar, juzgar y tomar decisiones sobre la imagen.
- Elsistema de softwareIncluye software de procesamiento de imágenes, módulos de algoritmo, interfaces de usuario, etc., que se utilizan para completar tareas de aplicación específicas.
- ElUnidad de ejecución (como PLC, Robot)Realiza acciones específicas de acuerdo con los resultados del procesamiento, como clasificar, rechazar productos defectuosos, posicionamiento y ensamblaje, etc.
2. Flujo de trabajo
- Adquisición de imágenes: la cámara dispara el objeto objetivo en un momento específico, forma una imagen a través de la lente y recoge la imagen.
- Preprocesamiento de imágenes: como Denoising, Mejora de contraste, extracción de borde, transformación de escala de grises, etc., para mejorar la calidad de la imagen.
- Extracción y análisis de características: identifique el borde, la forma, el color, el código de barras, el carácter y otra información del área objetivo.
- Resultados de juicio y salida: haga juicios de acuerdo con los estándares establecidos (como si el tamaño está calificado, si la posición es correcta) y transmite los resultados al sistema de control.
- Ejecución de control de retroalimentación: el controlador impulsa la acción mecánica (como rechazo, agarre, parada, etc.) de acuerdo con los resultados visuales.
3. Campo de aplicación
- Inspección de calidad: detectar defectos de apariencia del producto, errores dimensionales, etc.
- Guía de posicionamiento: proporcione posiciones precisas de comprensión o ensamblaje para robots industriales.
- Reconocimiento y clasificación: reconocimiento de código de barras, reconocimiento de caracteres (OCR), reconocimiento de color, etc.
- Medición: Medición de alta precisión de parámetros geométricos como tamaño, ángulo, planitud, etc.
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