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這是自動化視覺檢測的未來嗎?

發布時間:2018/04/19 點擊量:

通常現在的係統都應用在生產線上對產品已經產生缺陷進行實時監控或檢測。一個視覺檢查係統通常由檢查物體的不同表麵的多個采集係統組成。

在典型的采集係統中,產品由光源照射,通過相機采集捕獲產品圖像。然後由軟件係統對其進行分析以確定產品是否存在任何缺陷和質量問題,  最後再進行相應的剔廢處理。

由於沒有統一的解決方案,為了自動檢查對象的所有部分,需要為類似產品的每個產品或係列定製這些視覺係統。這些視覺係統的開發由係統集成商執行,係統集成商與製造商密切合作以確定最合適的檢查解決方案以滿足應用的需求。


在與係統集成商的典型谘詢過程中,製造商需要係統在產品線可識別相應的缺陷並要求對缺陷的數量和類型進行定義。係統集成商會測試不同的采集係統原型,獲得最佳的後續需要的缺陷檢測的圖像。關於在原型中使用硬件組件的選型等主要基於構建係統的工程師的豐富的成像、光學等相關經驗,並涉及結果評估的迭代經驗過程。

在開發原型時,可以評估係統在時間應用的檢測效率精度等相關參數,並與製造商討論。然後可以對係統進行改進,直到滿足製造商的所有質量控製要求。一旦完成,原型將在最終係統構建並集成到生產線之前進一步優化。

讓它變得敏捷

已證明這種係統在許多現代生產環境中非常有效。但是,它們通常用於僅檢測有限數量的產品類型的缺陷,並且無法檢查各種產品類型。然而,在未來,高度定製產品的生產意味著製造商可能要求在一條生產線上檢查許多不同類型的小批量產品。因此,需要認真重新考慮通過單個專用檢查站檢查此類產品的現有僵化概念。

根據德國凱澤斯勞滕弗勞恩霍夫工業數學研究所的博士生Petra Gospodnetic的說法,解決方案是自動化初始檢查計劃流程。 Gospodnetic女士在題為“檢查4.0 – 讓它變得敏捷”的演講中概述了她在今年6月在克羅地亞杜布羅夫尼克舉行的EMVA商務會議上如何實現這一想法。

Gospodnetic女士承認,觀眾中的許多行業資深人士可能對是否可以開發這樣一個包羅萬象的視覺係統持懷疑態度。實際上,她承認許多人可能認為創建這樣一個靈活的係統可能被認為是不可能的,特別是考慮到產品,形狀和材料的多樣性 – 更不用說各種缺陷類型 – 這樣的係統需要多功能,足以容納。然而,她認為,如果利用計算機視覺,計算機圖形學,機器學習和機器人技術方麵的許多最新進展,那麽這種視覺檢測解決方案的開發確實是可能的。如果在所有這些看似不同的區域中開發的專業知識可能會對機器視覺檢測問題產生影響,那麽就有可能創建高度靈活的檢測站,以適應多種產品變型。

虛擬圖像處理

為了創建這樣一個靈活的係統,Gospodnetic女士提出有必要開發一個能夠進行虛擬圖像處理的計算機模擬框架。該框架將實際模擬檢查環境並使用該模型來評估不同的圖像處理算法。

對整個檢測環境進行建模意味著它不僅要模擬要在虛擬空間中檢查的產品的屬性,還要對係統中所有硬件組件的屬性進行建模,例如照明係統,攝像機和光學係統。基於一組預定義的要求,例如速度,覆蓋範圍和精度,框架將進一步產生一組最小的興趣點,標記產品應在何處以及如何檢查。

為了創建靈活的視覺檢測係統,弗勞恩霍夫研究人員認為有必要開發一種能夠進行虛擬圖像處理的計算機模擬框架。該框架將實際模擬檢查環境並使用該模型來評估不同的圖像處理算法。對整個檢查環境進行建模意味著它不僅要模擬要在虛擬空間中檢查的產品的屬性,還要對係統中所有硬件組件的屬性進行建模。基於一組預定義的要求,例如速度,覆蓋範圍和精度,框架將產生一組最小的興趣點,標記產品應在何處以及如何檢查。

在建模階段,虛擬檢查環境提供了一種可能性,即在係統集成商致力於組裝構建所需的實際硬件和軟件產品之前,係統應檢查的每個產品的屬性並評估潛在缺陷類型的可見性。檢查站。一旦創建,最終的檢查計劃將被傳遞到機器人臂模擬器 – 已經在市場上可用 – 以便在檢查過程中為機器人創建遍曆路徑。

Gospodnetic女士認為,產品的3D模型(或數字雙胞胎) – 而不是產品本身 – 可以用作創建可用於檢查產品的檢查程序的基礎。今天,基於物理的渲染已經在電影和廣告業中用於創建各種場景的計算機生成的圖像,這些圖像在視覺上難以從這些場景的實際圖像中辨別。采用這種方法後,可以對檢查係統檢查的產品進行相同的操作,並將結果用於檢驗計劃和優化目的。

今天,麵對檢查複雜形狀物體的係統集成商需要根據個人經驗確定如何在檢查站中設置照明和攝像機以檢查特定物體,以便沒有遮擋並且整個表麵都經過徹底檢查。然而,通過使用基於物理的部件模擬,Gospodnetic女士提出可以計算相機可見的表麵區域,並找到覆蓋所有這些區域所需的最小相機位置集。

為了使這樣的係統成為現實,可以使用零件的3D模型(通常是三角網格)來進行參數化表麵近似,從而創建數學描述,使得每個點處的曲率和方向等表麵特征成為可能。被評估。從參數表麵近似,可以生成並優化覆蓋幾何模型的表麵的候選候選者,以確保視覺檢查係統能夠覆蓋目標表麵。

當然,為了充分檢查產品,還需要模擬照明對產品的影響,以便考慮在現實生活場景中可能遇到的理想部件上的缺陷的數量和類型。如今,係統集成商基於許多不同的缺陷產品樣本構建係統。然而,Fraunhofer團隊致力於新框架的開發,旨在改變範例,並在產品的許多樣本上使用機器學習,以模擬材料的正確和預期響應,並使用它來識別缺陷作為變體。理想。

建模過程

然而,使用單個零件的3D模型來定義基於幾何形狀的感興趣區域將僅是開發這種模擬器的過程的一部分。對整個檢驗係統進行建模,然後對其有效性進行建模將完全是另一回事。如前所述,這還需要考慮對用於檢查產品的係統的所有其他組成部分進行建模,例如機器人係統的機械結構的運動以及安裝在其上的照相機和照明。

為了確定照明將如何影響由相機捕獲的產品的圖像,這種模擬器將需要對係統中采用的照明進行數學建模。這裏,諸如光線跟蹤之類的計算機圖形技術可以用於通過跟蹤來自光源的光的路徑並模擬其與虛擬對象的相遇的效果來模擬將由係統中的相機捕獲的圖像。

當然,在對要檢查的零件進行建模的同時,可以使我們更接近於能夠構建靈活的虛擬視覺檢測係統,該係統可以在現實世界中部署之前進行廣泛試驗,在完全成熟的虛擬視覺之前需要做更多的工作係統可用於在施工前對係統進行建模。這樣的係統需要視覺組件製造商之間的協作,並且需要建立許多標準以確保構建這樣的虛擬環境所需的硬件和軟件模型都有效地互操作。

雖然杜布羅夫尼克的EMVA觀眾中的許多高管對Gospodnetic女士提出的未來願景印象深刻,但其他人仍然有點憤世嫉俗,以至於這樣一個偉大的想法永遠無法實現。然而,Gospodnetic女士認識到這些問題,並呼籲在場的成員與她的研究小組合作,使她對靈活檢查的願景成為現實。


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