來源:未知| 發(fā)布時(shí)間:2020-12-10| 瀏覽數(shù):載入中...
在產(chǎn)品制造過程中,由于各種原因,零部件不可避免的會(huì)產(chǎn)生多種缺陷,如印制電路板上出現(xiàn)孔錯(cuò)位、劃傷、斷路、短路、污染等缺陷,液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有劃痕、顆粒、mura等缺陷,帶鋼表面產(chǎn)生裂紋、輥印、孔洞、麻點(diǎn)等缺陷,這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的性能,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí):Φ缴踩瑢τ脩粼斐删薮蠼?jīng)濟(jì)損失。
傳統(tǒng)缺陷檢測方法為人工目視檢測法,目前在手機(jī)、平板顯示、太陽能、鋰電池等諸多行業(yè),仍然有大量的產(chǎn)業(yè)工人從事這項(xiàng)工作。這種人工視覺檢測方法需要在強(qiáng)光照明條件下進(jìn)行,不僅對檢測人員的眼睛傷害很大,且存在主觀性強(qiáng)、人眼空間和時(shí)間分辨率有限、檢測不確定性大、易產(chǎn)生歧義、效率低下等缺點(diǎn),已很難滿足現(xiàn)代工業(yè)高速、高分辨率的檢測要求。
隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,利用基于光學(xué)圖像傳感的表面缺陷自動(dòng)光學(xué)(視覺)檢測技術(shù)取代人工目視檢測表面缺陷,已逐漸成為表面缺陷檢測的重要手段,因?yàn)檫@種方法具有自動(dòng)化、非接觸、速度快、精度高、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)。
什么是AOI
自動(dòng)光學(xué)檢測(automated optical inspection, AOI)技術(shù),也稱為機(jī)器視覺檢測(machine vision inspection, MVI)技術(shù)或自動(dòng)視覺檢測(automated visual inspection, AVI)技術(shù)。在有些行業(yè),如平板顯示、半導(dǎo)體、太陽能等制造行業(yè),AOI這一術(shù)語更加流行,被人知曉。但是AOI和MVI/AVI在概念和功能上還是有細(xì)微差別的。
從狹義上來說,MVI是一種集成了圖像傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、運(yùn)動(dòng)控制技術(shù),在工業(yè)生產(chǎn)過程中,執(zhí)行測量、檢測、識(shí)別和引導(dǎo)等任務(wù)的一種新興的科學(xué)技術(shù)。MVI的基本原理可用圖 1 來表示,它采用光學(xué)成像方法(如相機(jī),或者一個(gè)復(fù)雜的光學(xué)成像系統(tǒng))模擬人眼的的視覺成像功能,用計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)代替人腦執(zhí)行數(shù)據(jù)處理,把結(jié)果反饋給執(zhí)行機(jī)構(gòu)(如機(jī)械手)代替人手完成各種規(guī)定的任務(wù)。
從廣義上來說,MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術(shù),在不同的應(yīng)用領(lǐng)域其定義可能有著細(xì)微的差別,但都離開不了兩個(gè)根本的方法與技術(shù),即從圖像中獲取所需信息,然后反饋給自動(dòng)化執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成特定的任務(wù)??梢哉f基于任何圖像傳感方法(如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等)的自動(dòng)化檢測技術(shù)都可以認(rèn)為是MVI或AVI。當(dāng)采用光學(xué)成像方法時(shí),MVI實(shí)際上就變?yōu)锳OI。因此AOI可以認(rèn)為是MVI的一種特例。
根據(jù)成像方法的不同,AOI又可分為三維(3D)AOI和二維(2D)AOI,三維AOI 主要用于物體外形幾何參數(shù)的測量、零件分組、定位、識(shí)別、機(jī)器人引導(dǎo)等場合; 二維AOI主要用于產(chǎn)品外觀(色彩、缺陷等)檢測、不同物體或外觀分類、良疵品檢測與分類等場合。
AOI系統(tǒng)集成技術(shù)
AOI系統(tǒng)集成技術(shù)牽涉到關(guān)鍵器件、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、整機(jī)集成、軟件開發(fā)等。AOI系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵器件有圖像傳感器(相機(jī))、鏡頭、光源、采集與預(yù)處理卡、計(jì)算機(jī)(工控機(jī)、服務(wù)器)等。圖像傳感器常用的是各種型號(hào)的CMOS/CCD相機(jī),圖像傳感器、鏡頭、光源三者組合構(gòu)成了大多數(shù)自動(dòng)光學(xué)檢測系統(tǒng)中感知單元,器件的選擇與配置需要根據(jù)檢測要求進(jìn)行合計(jì)設(shè)計(jì)與選型。
光源的選擇(顏色、波長、功率、照明方式等)除了分辨與增強(qiáng)特征外,還需考慮圖像傳感器對光源光譜的靈敏度范圍。鏡頭的選擇需要考慮視場角、景深、分辨率等光學(xué)參數(shù),鏡頭的光學(xué)分辨率要和圖像傳感器的空間分辨率匹配才能達(dá)到性價(jià)比。一般情況下,鏡頭的光學(xué)分辨率略高于圖像傳感器的空間分辨率為宜,盡可能采用黑白相機(jī)成像,提高成像分辨能力。圖像傳感器(相機(jī))采用面陣或線陣需根據(jù)具體情況而定,選型時(shí)需要考慮的因素有成像視場、空間分辨率、幀率、數(shù)據(jù)帶寬等。對于運(yùn)動(dòng)物體的檢測,要考慮圖像運(yùn)動(dòng)模糊帶來的不利影響,準(zhǔn)確計(jì)算導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)模糊的曝光時(shí)間,確定圖像傳感器的型號(hào)。圖像傳感器的曝光時(shí)間應(yīng)小于導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)模糊的曝光時(shí)間,快速曝光選擇全局快門模式為宜,高速情況下不易采用卷簾式曝光模式;為了獲得的信噪比,圖像傳感器的增益盡可能為1,圖像亮度的提升盡可能用光源的能量(功率)來彌補(bǔ),或者在不影響可用的成像景深情況下,增大鏡頭的孔徑光闌。高速圖像數(shù)據(jù)處理與軟件開發(fā)是自動(dòng)光學(xué)檢測的技術(shù)。由于自動(dòng)光學(xué)檢測是以圖像傳感獲取被測信息,數(shù)據(jù)量大,尤其是高速在線檢測,圖像數(shù)據(jù)有時(shí)是海量的,為滿足生產(chǎn)節(jié)拍需求,必須采用高速數(shù)據(jù)處理技術(shù)。常用的方法有共享內(nèi)存式的多線程處理,共享內(nèi)存或分布式內(nèi)存多進(jìn)程處理等;在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上采用分布式計(jì)算機(jī)集群,把巨大的圖像分時(shí)、分塊分割成小塊數(shù)據(jù)流,分散到集群系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)處理。對于耗時(shí)復(fù)雜的算法,有時(shí)只靠計(jì)算機(jī)CPU很難滿足時(shí)間要求,這時(shí)還需配備硬件處理技術(shù),如采用DSP、GPU和FPGA等硬件處理模塊,與CPU協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)快速復(fù)雜的計(jì)算難題。
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