影響機器視覺檢測設(shè)備測量精度的因素有哪些
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影響機器視覺檢測設(shè)備測量精度的因素有哪些
深度學(xué)習(xí)突破傳統(tǒng)機器視覺瓶頸，持續(xù)有效地提高印刷產(chǎn)品質(zhì)檢的準(zhǔn)確性
西克智能傳感技術(shù)提供全面的工業(yè)4.0智能方案，應(yīng)用于輪胎及醫(yī)療行業(yè)
自動駕駛BEV感知的下一步是什么？
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影響機器視覺檢測設(shè)備測量精度的因素有哪些
近些年 機器視覺 系統(tǒng)應(yīng)用已經(jīng)的非常廣泛，機器視覺系統(tǒng)的高精度、高檢測效率、降低生產(chǎn)成本，深受企業(yè)青睞。再好的東西也會出現(xiàn)問題，機器視覺系統(tǒng)在使用過程中，由于各種因素的影響，測量精度會降低，給企業(yè)帶來不便。今天我們就來講講影響機器視覺檢測設(shè)備測量精度的因素有哪些，在遇到問題時能提供一些參考。
在一些機器視覺檢測項目中，許多客戶都遇到了檢測精度的問題。例如，要求以10um的精度測量加工零件的外部尺寸、內(nèi)徑和外徑。目前很多配置選擇500萬工業(yè)相機鏡頭頭，理論上可以達到10um的精度。但是實際客戶測試的精度離10um的要求還很遠，能做到30um就很不錯了。誤差大的主要原因如下：
一、視覺檢測設(shè)備硬件方面的選擇
1、工業(yè)相機的選擇
CMOS相機本身芯片的特點，在拍攝一些物體時，容易造成邊緣輪廓的對比度較差，圖像噪聲較大，給軟件測量帶來誤差，需要花較多的時間解決。
2、光源的選擇
光源也視覺檢測精度中很重要的一環(huán)。在某些應(yīng)用場景要求高的情況下，背光源會在在某一點產(chǎn)生的光會向空間任意角度發(fā)散，如果檢測圓形、柱形物體，在被測物體的邊緣會產(chǎn)生很明顯的衍射現(xiàn)象，導(dǎo)致拍攝的圖像效果出現(xiàn)偏差。另外，光源的亮度對物品拍攝的亮暗有著很大的影響。
3、鏡頭的選擇
因為很多機械部件都有高低差和大景深。但是普通鏡頭由于透視因素很難拍攝在軟件處理過程中，很難找到最真實、最準(zhǔn)確的邊緣輪廓，圖像處理算法提出了更高的圖像處理算法要求。
二、視覺檢測設(shè)備軟件方面的問題
1.軟件算法出現(xiàn)錯誤
即使再嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊曈X檢測方法、計算公式和圖像處理方法，在不同的環(huán)境與設(shè)備影響下，也難以避免對檢測系統(tǒng)的測量精度產(chǎn)生影響，造成一定程度的誤差，但這種誤差處理起來相對容易。
2.校準(zhǔn)誤差
校準(zhǔn)過程是視覺檢測必須的一個過程。系統(tǒng)會在校準(zhǔn)過程中引入誤差。該方法利用攝像機視場不同位置的多個圖像校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)部件，計算其平均值作為校正系數(shù)，消除鏡頭畸變引起的誤差。但有一點要注意，標(biāo)定過程會產(chǎn)生隨機性誤差。
3、成像系統(tǒng)誤差
工業(yè)相機的分辨率越高，而被測物體的實際尺寸越小。成像物體表面的分辨率越高，系統(tǒng)檢測精度就會越高。幾何失真是影響光學(xué)檢測精度的典型系統(tǒng)誤差和重要因素。
三、視覺檢測中環(huán)境影響
1、振動
振動在視覺檢測中最影響效果的因素之一。即使是輕微的振動也可能會導(dǎo)致圖像模糊和失真，而可變部分可能導(dǎo)致不同的圖像，長期曝光會導(dǎo)致圖像清晰度失真。因此大部分工業(yè)相機都經(jīng)過防震處理，同時還需要保證相機在運動過程中有良好平穩(wěn)性，減少振動的影響。
2、環(huán)境光
光污染在視覺檢測中是很難避免的，光污染會導(dǎo)致拍攝的圖像失真、模糊。在視覺檢測中可以使用高亮度調(diào)制光源，同時減少傳感器的曝光時間、減小光圈，能有效將環(huán)境光的影響降至最低。
3、污漬，水汽和灰塵
在一些視覺檢測中不可避免會出現(xiàn)污漬，水汽，灰塵。這污漬，水汽，灰塵會附著在相機鏡頭和光源表面產(chǎn)生遮擋，影響成像的質(zhì)量，不利于視覺檢測。
4、溫度
一般情況下工業(yè)相機工作環(huán)境的溫度-5度到65度之間，過高的溫度環(huán)境會給相機成像帶來噪度，影響成像的質(zhì)量，從而影響視覺檢測結(jié)果。
5、維護與保養(yǎng)
視覺檢測設(shè)備是很精密的，因此選擇使用環(huán)境也很重要。不能隨便弄個場地，好的環(huán)境，對設(shè)備安裝也有好處。視覺檢測設(shè)備的狀態(tài)良好與否，是檢測結(jié)果的重要前提。
精度測量取決于分辨率
在機器視覺測量中提供高精度和低不確定度的決定性因素是獲取的圖像的分辨率。在這種情況下，術(shù)語分辨率 （或圖像分辨率）意味著以實際單位的單個像素的大小。簡而言之，如果一個攝像機傳感器在水平方向上包含1000個像素，并且采用光學(xué)器件來獲取覆蓋真實世界場景中1英寸寬的區(qū)域的圖像，則單個像素將代表0.001“。請注意，這是相機制造商或分析軟件不會改變的基本指標(biāo)。
一個特定的應(yīng)用程序有多少像素就足夠了？
作為一種衡量標(biāo)準(zhǔn)，機器視覺系統(tǒng)中最小的測量單位（稍后提到的一些例外情況）就是單個像素。與任何測量系統(tǒng)一樣，為了進行可重復(fù)和可靠的測量，必須使用最小測量單位（作為一般經(jīng)驗法則）為所需測量公差帶的十分之一的測量儀。在剛描述的例子中，可以估計系統(tǒng)提供大約+/- 0.005“的精確度測量（0.01”的公差帶，十倍儀表單位）。
工程師首先使用機器視覺進行測量往往嚴(yán)重低估了達到理想水平的測量精度不確定性所需的像素數(shù)量。事實上，它可能需要多臺攝像機，專業(yè)攝像機（如線掃描成像儀）或單個部件的多個視圖來達到指定檢測容差所需的分辨率。
如果需要，展開解決方案
有時候，我們可以用數(shù)學(xué)方法在成像系統(tǒng)中擠出額外的分辨率，使用算法來報告亞像素重復(fù)性的特征。一些例子是灰度邊緣分析，幾何或相關(guān)搜索，圓形或線條擬合等回歸，以及某些情況下的連通性。如果可以通過使用這些工具來考慮子像素結(jié)果，則如前所述，最小的測量單位可以小于單個像素。請注意，由供應(yīng)商提供的子像素能力估計值只是這個估計值，通常用于最好的成像，光學(xué)和部件表示。請謹(jǐn)慎使用任意子像素期望值作為指定系統(tǒng)測量功能的決定性因素。用實際零件和圖像測試系統(tǒng)，以經(jīng)驗確定子像素的能力。
使用高分辨率光學(xué)元件
成像是光學(xué)和照明的功能（我們將在后面討論，部分介紹）。對于大多數(shù)應(yīng)用，所使用的唯一光學(xué)器件將是透鏡組件，但是選擇該透鏡對于度量應(yīng)用是至關(guān)重要的。除了向傳感器提供適當(dāng)?shù)恼鎸嵤澜绯叽绲膱D像之外，為了計量，鏡頭必須盡可能精確地再現(xiàn)圖像而不失真。此外，鏡頭也具有分辨率度量標(biāo)準(zhǔn)，其通常被指定為每mm或者每英寸的線對（lp / mm，lp / in），并且通過擴展可以具有用于MTF（調(diào)制轉(zhuǎn)換函數(shù)）的規(guī)格或者更簡單地具有能力在高lp / mm的情況下產(chǎn)生高對比度的鏡頭。像素數(shù)越高，這些鏡頭指標(biāo)越重要。確保指定的光學(xué)元件是為機器視覺應(yīng)用設(shè)計的高質(zhì)量，高分辨率產(chǎn)品。
遠心鏡頭在許多情況下對測量應(yīng)用非常有用。遠心鏡頭使用光學(xué)組合來實際消除由圖像中的視差引起的所有失真。其結(jié)果是幾乎所有圖像都與傳感器平行的圖像。平面幾何關(guān)系（在圖像平面中）完全保留，使測量更加直接和直接。一如既往，在規(guī)范之前測試成像。
對于需要非常小視場（例如小于幾毫米）的應(yīng)用，請考慮使用專門為機器視覺制造的顯微鏡光學(xué)元件和/或高倍率光學(xué)元件。這些可從許多供應(yīng)商處獲得。不建議使用擴展器或附加放大倍率將標(biāo)準(zhǔn)光學(xué)元件推至更高倍率。
關(guān)于照明和部件特征以及展示的以下想法。
選擇正確的照明
在計量學(xué)中，照明的選擇可能起關(guān)鍵作用。不幸的是，沒有具體的規(guī)則可以應(yīng)用于照明。盡管在生產(chǎn)線上實現(xiàn)自動化背光的物理實現(xiàn)可能是一個挑戰(zhàn)，但許多計量應(yīng)用都受益于背光照明（如下所述，部分展示）。正面照明可能會突出顯示必須標(biāo)識以進行測量的特征邊緣?？紤]使用低角度或結(jié)構(gòu)化的照明來突出低對比度的特點。當(dāng)試圖測量非常小的特征（例如分辨率低于0.001mm）時，可以使用長波長的顏色，例如藍色或紫色來提高對比度。如果零件處于運動狀態(tài)（即使不是），請考慮使LED照明器頻閃以獲得最佳強度和燈泡壽命。
在所有情況下，成功的機器視覺照明都需要在實驗室和地板上進行實驗，以確保選擇正確的組件。
注意零件特征
給定特定照明技術(shù)的照相機的光學(xué)系統(tǒng)可見的特征通常不具有用于機器視覺工具的相同特征，可以在零件印刷上指定或使用手動測量儀來測量。例如，測量直徑較小但相當(dāng)深的通孔的直徑 - 高精度和低不確定性。如果使用前部照明，則只會測量孔的頂部邊緣。如果期望的檢查是模仿插入量規(guī)，這可能是不可接受的。另一方面，如果使用背光，由于孔的深度，光學(xué)器件不可能“平均”圖像中的整個孔。更有可能的是，光學(xué)器件將集中在鉆孔頂部，底部，中部的某一深度處，并且這個結(jié)果可能不是所期望的。仔細(xì)選擇照明，光學(xué)和算法，以確保測量商定的表面。了解在許多情況下，出于上述原因，在線非接觸機器視覺測量不會完全重復(fù)物理測量設(shè)備。
被檢測的部件必須重復(fù)呈現(xiàn)。在離線設(shè)置中，成像，光學(xué)，分辨率和算法可能都是完美的，但是您發(fā)現(xiàn)在線測量的可重復(fù)性和可靠性很差。通常情況下，部分呈現(xiàn)不一致。有時候，部分演示甚至可能無法實現(xiàn)某種度量。以例如前面描述的小而深的鉆孔為例。當(dāng)該孔的表面垂直于透鏡時，圖像直接從孔的深處取下，可以成功測量。但是，如果零件稍微傾斜，那么這樣的孔可以明顯地變成橢圓形，或者如果是背光，則會被完全遮蔽。對于非接觸式測量的成像，首先必須減輕所有可能的零件表示變化，然后理解在任何情況下，零件表示都將對測量中的一些疊加誤差負(fù)責(zé)。在確定和指定分辨率，光學(xué)和照明時考慮到這一點。
文章來源：小白學(xué)視覺
深度學(xué)習(xí)突破傳統(tǒng)機器視覺瓶頸，持續(xù)有效地提高印刷產(chǎn)品質(zhì)檢的準(zhǔn)確性--機器視覺網(wǎng) 2022-12-29 13:43:00
2022-12-29 13:43:00 來源: 中國機器視覺網(wǎng)
印刷是我們衣、食、住、行不可取少的一部分，各式各樣的印刷制品填充著我們生活的方方面面。從食品、藥品等外包裝；到窗花、墻紙、瓷妝等建材；再到精密儀表板、電路板、交通標(biāo)志，無一不是需要使用印刷技術(shù)的產(chǎn)品。印刷行業(yè)是一個特殊的加工行業(yè)，但在工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于工藝的原因，印制產(chǎn)品往往存在印刷不當(dāng)、錯印、漏印等現(xiàn)象，為了能夠更好地完善印刷技術(shù)，其中一個必不可少的環(huán)節(jié)，就是對印刷產(chǎn)品進行印刷質(zhì)量檢查。
為了提升印刷產(chǎn)品出廠的合格率，對于印刷處存在缺陷的產(chǎn)品，必須通過檢測予以剔除。在使用人工檢測會造成大量錯檢、漏檢和人工損傷的情況下，相關(guān)制造企業(yè)轉(zhuǎn)向?qū)で蟾咝У臋z測技術(shù)。
傳統(tǒng)機器視覺對印刷產(chǎn)品檢測的限制
近年來，隨著機器視覺技術(shù)在產(chǎn)品缺陷檢測中的應(yīng)用
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西克智能傳感技術(shù)提供全面的工業(yè)4.0智能方案，應(yīng)用于輪胎及醫(yī)療行業(yè)--機器視覺網(wǎng) 2022-12-29 13:53:12
2022-12-29 13:53:12 來源: 中國機器視覺網(wǎng)
IO-Link通訊方式及IO-Link傳感器以其參數(shù)可視化、靈活讀寫、狀態(tài)診斷預(yù)維護等優(yōu)勢，成為越來越多客戶關(guān)注的內(nèi)容，也是工業(yè)4.0智能傳感器方案不可或缺的一部分。SICK基于IO-Link推出一系列智能傳感器與智能網(wǎng)關(guān)，從硬件感知和數(shù)據(jù)傳輸層面提供全面的工業(yè)4.0智能方案。
IO-Link預(yù)測性維護案例-輪胎行業(yè)密煉車間智能化改造
密煉車間采用密煉機將數(shù)十種化工原料配比混合，因有粉料的加入存在污染，是輪胎生產(chǎn)中環(huán)境條件頗為惡劣的一線車間。進行來料檢測時，由于車間粉料污染的存在，安裝在車間里的光電傳感器工作一段時間過后因為前鏡沾染臟污，容易造成誤觸發(fā)，進而造成設(shè)備空運行，影響節(jié)拍和生產(chǎn)效率。
客戶痛點
橡膠廠的密煉車間是橡膠廠里對人體傷
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自動駕駛BEV感知的下一步是什么？ 2022-12-28 17:08
生成鳥瞰圖的方法我想到四種：
1、BEV，通過視覺將汽車周圍的車輛等生成鳥瞰圖，過程相當(dāng)復(fù)雜，它不能識別紅綠燈和路標(biāo)，又要與多個攝像頭的算法融合，不同攝像頭的車輛圖像都不完整，很難將車輛和行人的運動速度同時轉(zhuǎn)成鳥瞰圖，會有時延的問題。之前看特斯拉將馬路邊的房子都生成了3Ｄ，感覺沒必要，只要在AR地圖畫一條界線即可。
比如車道線和道路邊緣在投影到向量空間后位置非常不準(zhǔn)。AI為什么不直接在地圖上開車，而不是通過攝像頭識別？
2、通過激光雷達和毫米波雷達生成鳥瞰圖，但點在數(shù)據(jù)集中非常稀疏，無法識別人、有遮擋物（大貨車）也無法識別遠處物體等問題。4Ｄ毫米波雷達可以識別靜態(tài)物體
3、通過低軌衛(wèi)星實時生成鳥瞰圖
如果在隧道里和地下停車場就看不到了，除非通過熱成像
4、通過GPS定位實時生
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Detect Concrete Cracks with YOLOv7 Instance Segmentation：用YOLOv7實例分割檢測混凝土裂縫
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金屬件自動化檢測設(shè)備 12-29 ,有無檢測（缺失檢測）,五金工具
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