Kaasaegses tootmises ja automatiseeritud kontrollis on tööstuskaameratest saanud masinnägemissüsteemide põhikomponent. Olgu selleks elektroonika tootmine, autoosade testimine, toiduainete pakendamine või meditsiiniseadmete testimine, võtmerolli mängivad tööstuskaamerad, objektiivid ja valgusallikad. Need koos määravad süsteemi pildikvaliteedi ja tuvastamise täpsuse. Mõistlik parameetrite valik, objektiivide sobitamine ja teaduslikud valgustusmeetodid, mis põhinevad vajadustel, mõjutavad otseselt tuvastustulemuste täpsust ja usaldusväärsust. Selles artiklis tutvustatakse tööstuskaamerate klassifikatsiooni, peamisi parameetreid, objektiivide sobitamise põhimõtteid, valiku kaalutlusi, samuti valgusallika tüüpe ja valgustusmeetodeid, et aidata kasutajatel paremini mõista masinnägemisseadmete rakendust.
Tööstuskaamerate klassifikatsioon
Tööstuslikud kaamerad jagunevad kujutise meetodite järgi peamiselt alaskannimiskaamerateks ja joonskaneerimiskaamerateks:
ala skaneerimise kaamera
Ala skaneerimise kaamera kogub korraga mitu rida pilte ja väljastab need kaadritena. Sellel on lai valik rakendusi, näiteks pindala, kuju, suuruse, asukoha ja isegi temperatuuri mõõtmine. Kogu pildi kogumiseks kasutatakse kahemõõtmelist pikslite massiivi, mis sobib seisvate või väikese kiirusega liikuvate objektide tuvastamiseks. Selle eelised on intuitiivne pildistamine ja lihtne käsitsemine.
Line scan kaamera
Line scan kaameratel on kõrge skaneerimissagedus ja kõrge eraldusvõime. Ridade kaupa skannitud 'rida' pikslite kaudu liidetakse tervikpilt kokku. Tavaliselt kasutatakse kiiretel tootmisliinidel või suureformaadilistel kontrollidel, näiteks paberil, riidel, liitiumaku pooluste tükkidel, PCB-plaadi kontrollimisel jne. Selle eelised on kõrge eraldusvõime, kiire kiirus ja pildimoonutuste puudumine.
Lisaks saab tööstuskaamerad andmeedastusmeetodi järgi jagada ka liidesetüüpideks nagu USB3.0, GigE, Camera Link ja CoaXPress. USB3.0 liides on lihtne ja hõlpsasti kasutatav, samas kui GigE edastuskaugus on pikk. Camera Link ja CoaXPress sobivad rohkem kiirete tuvastamise stsenaariumide jaoks, mis nõuavad äärmiselt suurt andmeside ribalaiust.
Tööstuskaamera parameetrid
Valikuprotsessi käigus määravad pildistamise jõudluse kaamera põhiparameetrid:
Eraldusvõime: pikslite arv, mida kaamera suudab pildile jäädvustada, mis mõjutab pildi detailsuse taset ja mõõtmise täpsust ning määrab, kas tuvastatud objekti üksikasju saab selgelt esitada. Näiteks on kõrge eraldusvõimega kaameraid vaja pisikeste kriimude tuvastamiseks, muidu jäävad need kergesti kahe silma vahele.
Kaadrisagedus: näitab kaamera poolt sekundis jäädvustatud piltide arvu, mis on tihedalt seotud tootmistsükliga. Kiired tootmisliinid peavad kasutama suure kaadrisagedusega kaameraid, et vältida pildikaadri kadumise tõttu mittetäielikku tuvastamist. Suure kaadrisagedusega kaamerad sobivad kiiresti liikuvate objektide jäädvustamiseks ja analüüsimiseks.
Piksli suurus: piksli suurus on iga piksli pindala. Mida suurem on piksli suurus, seda tugevam on valgustundlikkus ja seda väiksem on müra; mida väiksem on piksel, seda suurem on eraldusvõime, kuid nõuded valgustingimustele on karmimad.
Dünaamiline ulatus: tähistab kaamera tuvastatud valgussignaalide ulatust. Fikseeritud kaamera puhul on selle dünaamiline ulatus fikseeritud väärtus ega muutu koos välistingimuste muutumisega. Kaamera pildistamisvõimaluste mõõtmine, kui samaaegselt eksisteerivad tugevad heledad ja tumedad alad, on see oluline ka metallpindade ja peegeldavate detailide tuvastamiseks.
Liidese ribalaius: veenduge, et kogutud kujutised saaks õigeaegselt tööstusarvutisse edastada, et vältida viivituse või ebapiisava ribalaiuse tõttu tuvastamistulemuste mõjutamist.
Nendel parameetritel on erinevates rakendusstsenaariumides erinevad nõuded. Näiteks 3C elektroonikatööstus keskendub kõrgele eraldusvõimele ja suurele kaadrisagedusele, samas kui logistiline sorteerimine paneb rohkem rõhku kiirele edastuskiirusele ja reaalajas jõudlusele.
Kuidas sobitada tööstuslikke kaameraid objektiividega
Kaamerad ja objektiivid on lahutamatu paar ning ainult siis, kui need on õigesti sobitatud, saavutavad need maksimaalse jõudluse:
Eraldusvõime sobitamine: objektiivi optiline eraldusvõime peab ühtima kaamera pikslitega. Kui kasutate madala eraldusvõimega objektiiviga suure pikslisisaldusega kaamerat, langeb pildikvaliteet oluliselt.
Sihtpinna katvus: objektiiv peab katma kaamera anduri sihtpinna, vastasel juhul tekivad sellised probleemid nagu vinjeteerimine ja mittetäielik pildistamine.
Fookuskauguse valik: vastavalt tuvastusobjekti suurusele ja kaamera paigaldusruumile valige sobiva fookuskaugusega objektiiv, et tagada vajaliku vaatevälja täielikkus.
Spetsiaalsed läätsed: näiteks teletsentrilisi läätsi kasutatakse sageli ülitäpse mõõtmete mõõtmiseks, et vältida perspektiivvigu; suured läbipaistva avaga objektiivid sobivad pildistamiseks vähese valgusega keskkondades.
Näiteks liitiumakude välimuse kontrollimisel on sageli vaja kõrge eraldusvõimega tööstuskaamerat koos teletsentrilise objektiiviga, et mõõta täpselt mõõte ja tuvastada äärmiselt peeneid defekte.
Millele tööstuskaamerate valimisel tähelepanu pöörata
Praktilistes rakendustes peaks kaamera valik ühendama järgmised tegurid:
Tuvastusobjekti omadused: kas see tuvastab suuruse, pinnadefektid või vöötkoodituvastuse? Erinevatel ülesannetel on erinevad nõuded eraldusvõimele ja pildistamise kiirusele.
Tootmisliini kiirus: mida kiirem on tootmisliin, seda kõrgemad on kaamera kaadrisageduse ja liidese ribalaiuse nõuded.
Töökeskkond: Arvestada tuleb tolmu, vibratsiooni, niiskuse ja temperatuuri muutustega. Näiteks kui töötate õues või kõrge õhuniiskusega keskkonnas, peaksite valima IP67 kaitseklassiga tööstuskaamera.
Süsteemi ühilduvus: kaamera peab töötama sujuvalt objektiivi, valgusallika, salvestuskaardi ja tarkvaraga, et tagada kogu süsteemi stabiilne töö.
Millised on levinumad valgusallikad?
Valgusallikas on masinnägemise oluline osa. Valgusallika mõistlik valik võib pildiefekti oluliselt parandada:
Rõngasvalgusallikas: tagab ühtlase valgustuse, sobib pinna kontrollimiseks ja defektide tuvastamiseks.
Varraste valgusallikas: katab suure osa töödeldavast detailist ja seda kasutatakse sageli pakendite, klaas- või metallpindade kontrollimiseks.
Taustvalgustuse allikas: tõstab mõõtmete mõõtmiseks ja võõrkehade tuvastamiseks esile tooriku piirjooned.
Koaksiaalne valgusallikas: sobib peegeldavate materjalide pinna tuvastamiseks tagamaks, et detaile ei häiriks tugev valgus.
Punktvalgusallikas: koondab valgustuse väikesele alale kohalike detailide tuvastamiseks.
Kuidas õigesti valgustada
Peate valima mitte ainult õige valgusallika, vaid oluline on ka selle kasutamine. Levinud valgustusmeetodid on järgmised:
Esivalgustus: Valgustab ühtlaselt kogu töödeldavat detaili, sobib üldiseks vaatlemiseks.
Külgvalgustus: tõstab esile tekstuuri ja pinnadefektid, nagu kriimustused, mõlgid jne.
Taustvalgustus: täiustab kontuure ja servi, mida kasutatakse laialdaselt mõõtmete mõõtmisel ja võõrkehade tuvastamisel.
Mitme nurgaga valgustus: sobib keerukate toorikute jaoks, vähendades varjude ja peegelduste põhjustatud pimedate nurkade tuvastamist.
Näiteks metallosade kontrollimisel võib külgvalgustus tõhusalt esile tuua pinnadefekte, samas kui klaasi kontrollimisel võib taustvalgustus esile tuua praod ja võõrkehad.
Masinnägemise kontrollimisel moodustavad tööstuskaamerad, objektiivid ja valgusallikad koos tervikliku nägemissüsteemi. Kaamera parameetrite mõistlik konfiguratsioon, teaduslik objektiivi valik ja õige valgustusmeetod määravad otseselt tuvastamistulemuste täpsuse ja stabiilsuse. Praktilistes rakendustes arvestab Zhixiang Vision igakülgselt klientide valikut ja sobitamist, lähtudes kontrolliülesannetest, tootmisliini kiirusest ja keskkonnateguritest, luues seeläbi tõhusa ja stabiilse visuaalse kontrollisüsteemi.
Tehisintellekti ja süvaõppe algoritmide lisandumisega ei piirdu tööstuskaamerate funktsioonid ainult 'pildistamisega', vaid arenevad järk-järgult intelligentse tuvastamise ja andmeanalüüsi suunas. See tähendab, et tulevased tööstuslikud visioonisüsteemid mängivad töötlevas tööstuses suuremat rolli, pakkudes ettevõtetele kindlat tuge kulude vähendamisel, efektiivsuse suurendamisel ja saagikuse suurendamisel.
