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视觉传感器工作原理及实际应用 - 全文

2018年03月01日 10:17 网络整理 作者: 用户评论(0

  视觉传感器简介

  视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,主要由一个或者两个图形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。

  图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机,也可以是最新出现的数字摄像机等。

  视觉传感器的工作原理

  视觉传感器是一种具有从一整幅图像捕获光线的数发千计像素的能力的传感器,其中,图像的清晰和细腻程度常用分辨率来衡量,以像素数量表示。

  邦纳工程公司提供的部分视觉传感器能够瞧捕获130万像素,因此,无论距离目标数米或数厘米元,传感器都能“看到”细腻的目标图像,视觉传感器应用其本要素是掌握如何应用视觉传感器的两个关键点的照明和软件工具。

  视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。Banner工程公司提供的部分视觉传感器能够捕获130万像素。因此,无论距离目标数米或数厘米远,传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。

  在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在360度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断。

  视觉传感器的应用领域

  1、针对不同的汽车组装厂当中,而视觉传感器在这个领域当中主要是负责检验由机器人进行操作的相关车门边框的胶珠是不是符合标准,有没有保持正确的宽度。

  2、视觉传感器的应用还包括各类瓶装厂,而视觉传感器的存在可以帮助大家校验瓶盖的组装是不是达到了正确密封的标准。除此之外,还可以检查瓶内的装灌液位是不是符合标准。不仅如此,还能视觉传感器还能检查瓶子在封盖之前,是否有异物掉到了瓶内。

  3、视觉传感器的应用领域还包括了各种普通的包装生产厂,在这类厂商当中视觉传感器可以检查相关的位置有没有贴上符合标准的包装标签等。

  4、在各类药品包装生产线当中,视觉传感器可以检查阿司匹林药品的包装内是不是存在各种破损、缺失药片等情况。


  视觉传感器在工业中的应用

  当前视觉传感器技术已得到了十分广泛的应用,工业、科技等领域中都在广泛使用。其中工业检测、医学图像分析、交通安全、家电等领域的应用是比较典型的,下面主要介绍下视觉传感器在工业中的应用。

  1、视觉传感器在工业生产中的定位控制

  将视觉传感器应用于焊缝跟踪自动系统中已经有了明显效果。例如在储汽罐、船体等形状的焊接中,视觉传感器代替了人眼,再配以外围控制系统能实现实时焊接控制,其技术优势主要有:

  (1)信息丰富,主要是因为焊接回路和传感器是不冲突的,因此提供的信息就较为丰富。

  (2)利用传感器技术可以获得大量信息,且信息测量的精度较高。

  (3)传感器技术对强电场和磁场有较强的抗干扰能力,不会影响其工作。

  (4)在工作时不用接触到产品,因此对各种坡口形状都能进行检测

  (5)能同时控制焊接跟踪和焊接质量。传感器技术实现焊接跟踪方式主要是:先获取图像信息,图像信息主要是通过CCD传感器获得的;再通过识别、分析、处理图像得到焊枪中心、焊缝中心的位置信息;最后控制系统会根据焊枪中心和焊缝中心的位置信息调节焊枪位置,实现焊接跟踪。视觉传感器的使用除了能高精度确定出焊缝中心位置外,对焊缝断面形状、面积等信息也能进行检测。都东等指出利用视觉传感器获取焊接对象信息时可采用以焊接对象宏观三维结构特征为基础的视觉传感方法和以焊接对象与去光学特征为基础的视觉传感方法两种方法,获取焊接信息时采用的传感方式有三种,即焊前、焊中和焊后。因此,与传统焊接方法相比,视觉系统在焊接领域的发展空间更为广阔。

  2、视觉传感器在工业生产中的条件检测

  视觉传感器的工业条件检测应用是非常广泛的,在工业生产中,视觉传感器往往需要与工业控制系统,如机械手,PLC伺服电机等相配合,它将计算机、显示器等作为图像处理和显示设备并配以相应软件以完成更为复杂的视觉检测任务,如图2所示为DQ200视觉检测系统。视觉传感器被安装在机械手上,PLC控制六轴机械手的运动,从而将视觉传感器带到所需位置拍照,实现了对待检测工件的多方位自动拍摄。拍摄完毕后,图像将被传送给计算机,由计算机通过相关软件完成复杂的图像处理和分析,并将最后的分析结果通过通讯接口发回给PLC,而PLC将控制外围设备根据检测结果做出相应的动作。由此可见,利用视觉传感器和外围控制系统相组合,可以实现真正意义上的工业自动化检测,而视觉传感器则是工业自动检测系统中不可或缺的部分。

  又如在药品生产中,药品生产日期的检测十分重要。传统检测主要依赖于人眼,但由于人眼的局限性,难免漏检,如果出现了这种情况就需要全部重检测,这就提高了药品的生产成本,降低了生产效率。因此何梓滨就提出在药品生产日期检测中使用视觉传感器技术,还专门设计了视觉传感器检测系统,经过测试证明此系统在药品生产日期检测中具有可行性。此外他还详细讲述了视觉传感器的组成及对图像进行捕捉时的处理流程,通过对视觉传感器的详细分析得出在药品生产日期检测中使用视觉传感器代替人眼工作,极大的提高了工作效率,降低了人力资源的使用和生产成本,促进了产品自动化速度的进一步提高。

  3、视觉传感器在工业中的应用发展趋势

  目前世界传感器由于摄像机在标定过程中程序比较复杂,就会造成精确度不高等问题,目前只能在大批量、重复率高且目标对象差异不大的情况下适用,在目标对象存在较大差异的环境中应用就有点困难。但随着科学技术的发展,视觉传感器未来发展将是十分可观的,也是充满希望的。且随着制造业的发展和视觉传感器需求的增多,视觉传感器相关产品将会越来越多,技术也会得以很大的提高,视觉传感器在应用上将从低端向高端发展,并朝着智能化、一体化方向发展。

  视觉传感技术的应用案例

  1、汽车车身视觉检测系统

  车身成型是汽车制造的关键工序之一,对车身的各项指标要求严格,需对车身进行100%的检测。传统的车身检测方法是利用三坐标测量机,其操作复杂,速度慢,工期长,只能进行抽检。

  通常,车身的关键尺寸主要是挡风玻璃尺寸、车门安装处棱边位置、定位孔位置等。因此视觉传感器分布于这些位置附近,测量其相应的棱边、孔、表面的空间位置尺寸。在生产线上设计测量工位,车身定位后,置于一框架内,框架由纵横分布的金属柱、杆构成,可根据需要在框架上灵活安装视觉传感器。根据测量点的数量可安装相应数量的视觉传感器,(通常情况下每个视觉传感器测量一个被测点),根据不同形式的传感器包括双目立体视觉传感器、轮廓传感器等多种类型。

  测量系统工作过程为:由生产线运送车身到测量工位进行准确定位,然后传感器按要求顺序开始工作,计算机采集检测点图像并进行处理,计算出被测点的空间三维坐标,计算值与标准值比对,得出检测结果,并将车身送出测量工位。

  2、钢管直线度、截面尺寸在线视觉检测系统

  在工业生产中,无缝钢管是一类重要的工业产品,而它的质量参数则是制造的重要数据,其中钢管的直线度及截面积是主要的几何参数,是控制无缝钢管制造质量的关键,但由于以下原因使得参数的测量成为难题:

  (1)无缝钢管采取非接触式测量,且制造现场环境恶劣;

  (2)无缝钢管的空间尺寸大,这也要求检测系统具备很大的测量空间。视觉传感技术的出现解决了上述问题,视觉传感技术采用的是非接触式测量且测量范围大。

  测量系统由多个结构光传感器组成,传感器上结构光投射器投射的光平面和被测钢管相交,得到钢管截面圆周上的部分圆弧,传感器测量部分圆弧在空间中的位置。系统中每一个传感器实现一个截面上部分圆弧的测量,通过适当的数学方法,由圆弧拟合得到截面尺寸和截面圆心的空间位置,由截面圆心分布的空间包络,得到直线度参数。测量系统在计算机的控制下,可在数秒内完成测量,满足实时性要求。

  3、三维形貌视觉测量

  在三维形貌数字化测量技术是逆向工程和产品数字化设计、管理及制造的基础支撑技术。它所实现三维形貌数字化测量的机理是将视觉非接触、快速测量和最新的高分辨力数字成像技术相结合。由于所测量的物体多是大型、具有复杂表面的物体,测量通常分为局部三维信息获取和整体拼接两部分,先利用视觉扫描传感器对被测形貌各个局部区域进行测量,再采用拼接技术将各部分形貌进行拼接最终得到完整图像。

  这项传感器的视觉扫描测头采用局域双目立体视觉测量原理设计。形貌整体拼接实质上是将所采集到的数据放到公共坐标上,这样就能得到整体的数据描述。通过高分辨率数码相机从测量空间的上方以不同的角度和位置对被测量进行数据收集,运用光束定向交汇平差原理得到控制点空间坐标并建立全局坐标系,最后通过各个坐标系进行关联、转换,完成数据拼接。

  视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式,是自然界生物获取信息的最有效手段,是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的,基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息,由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉,人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统,尽管与人类视觉系统相差很大,但是这对传感器技术而言是突破性的进步。

  视觉传感器技术的实质就是图像处理技术,通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题,由此广受工业制造界的欢迎。

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( 发表人:姚远香 )

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