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视觉传感器: 能清楚 识别从微妙色差到光泽物体表面伤痕

欧姆龙技术

视觉传感器(图像处理检测装置)

产品特点

从微妙 的色差乃至光泽物体的表面伤痕都能清晰识别的视觉传感器

技术特点

凭借逼 真色彩合成技术,识别能 力比单色方式提高了约65,000倍


应用高 动态范围图像处理技术,明暗拍 摄区域比过去扩大了5,000倍

从微妙 的色差乃至光泽物体的表面伤痕都能清晰识别的视觉传感器

在生产现场,通过采 用视觉传感器检测零部件,可避免次品外流。视觉传 感器主要由捕捉检查对象物体(拍摄)用的摄 像头以及处理图像的控制器组成。通过摄 像头捕捉图像信息,检测拍摄对象的数量、位置关系、形状等特点,用于判 断产品是否合格或将检验数据传送给机器人等其它生产设备。例如,在检查 电视或手机用微小电子零部件的电极污迹方面,每分钟 可检测数以千计的零部件。还可用 于检测手机操作部分的伤痕、污迹以及印刷效果等。

2006年1月欧姆 龙独立开发的视觉传感器FZ3,凝聚了"逼真色彩合成技术",是世界首台可实现1,677万色的 彩色图像处理产品。与过去 采用单色处理方式的图像处理相比,识别能力提高了约65,000倍。可识别 单色方式无法辨别的微妙色彩差异,从而能 更高精度地检测缺陷及对象物体。同时,应用"高动态 范围图像处理技术",首次实 现了检测装置商品化。即使对 于汽车发动机的结构件或者锂电池的外观等视觉传感器最棘手的光泽金属表面的零部件,它也能 以鲜明的画面进行精确检测并判断优劣。

 

拥有"逼真色彩合成技术"及"高动态 范围图像处理技术"的欧姆龙视觉传感器FZ3进一步 扩大了检测范围,可检测 迄今为止难以识别的对象物体,从而为 提高产品质量及自动化生产做出更大的贡献。

技术特 长逼真色彩合成技术

凭借逼 真色彩合成技术,识别能 力比单色方式提高了大约65,000倍

生产现 场视觉传感器的检测目标,是通过 画面来检测零部件的外观尺寸及其质量,与使用 普通数码摄像头相比,要求更精确、更高速的图像处理。为此,在生产 现场较为普遍的是采用信息量较少的单色方式处理图像。即使是 在彩色摄像头得到普及之后,仍然将 捕捉到的彩色画面通过控制器转换成单色信号,再进行图像处理。

但这种 方式只能用单色的256级灰度 层次体现对象物体。例如,在蓝色 的检查对象物体上粘有深蓝色的污迹或伤痕时,虽然人 眼能够分辨优劣,但由于 单色图像处理的深浅度(对比度)等级层次少,导致无 法区分产品的优劣。领悟到 这种单色图像处理局限及问题的欧姆龙,全新开 发了能实现彩色图像处理的运算法则,这就是 逼真色彩合成技术。

它能够 将彩色图像分解为红、绿、蓝各256级层次,总共为1677万种色彩成分,并根据 各种颜色的层次差对不同的颜色进行定义,从而创 造出可根据定义检测图像结构类似点以及图像变化点的运算法则。与仅有256级灰度 层次识别的单色图像处理方式相比,逼真色 彩合成方式的识别能力提高了大约65,000倍。通过这种方式,能够以 单色图像处理方式相同的速度,高精度 地检测原来无法辨别的微妙色差。

 


今后,通过将 逼真色彩合成技术与各种图像处理技术结合在一起,进一步提高检验能力,不断扩 展过去只能通过人眼确认的产品检验自动化范围。

技术特长高动态 范围图像处理技术

高动态 范围图像处理技术,明暗拍 摄领域比过去扩大了5,000倍

以图像 处理方式确保检验精度的关键,在于"如何稳 定地捕捉鲜明画面"。虽然通 过采用逼真色彩合成技术,能够高 精度地对几乎所有对象物体进行检测,但是对 于金属等表面有光泽的对象物体的检测,仍然是一大课题。由于金 属表面的反光率较高,如果反光过大,画面就 会出现晕影导致高光溢出。相反,如果光 线太暗就会形成块状的黑斑,很难稳 定捕捉鲜明的画面。即使是 昼夜光线变化等微小的外来乱射光,也会产生影响。为此,在选择 照明器具种类及角度调试方面,需要花 费相当长的时间。

针对这种情况,旨在开 发出不受外部照明环境光线影响,能稳定 捕捉最佳画面的方法,欧姆龙展开了研发。其结果是,在视觉传感器FZ3中采用了能将多幅画面高速合成为一幅鲜明图像的高动态 范围图像处理技术,并首次 将其应用于生产现场。

高动态 范围图像处理技术能自动改变快门速度,拍摄多 幅亮度不同的画面,同时自 动筛选适当与不适当的部位,将多幅 画面高速合成为一幅动态范围宽广的图像。通过采用这一技术,将生产 现场普通摄像头的对比度动态范围提高了5,000倍。还通过 开发适合检验用途,可高速 处理图像生成的运算法则,不仅对 于小型零部件的金属表面,即使是 难以保持亮度均衡的大型零部件,欧姆龙 视觉传感器也能生成检验用的鲜明图像。

高动态 范围图像处理技术,解决了 多年来作为难题的光线影响,不需要 有照明方面高深的专业知识,任何人 都能以稳定的画面进行检验,从而扩大了检验范围,即使是 原先难以识别的对象物体也能精确检测。今后将 不断发展这一技术,进一步 加快解决生产现场难题的速度。

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