从应用程序中学到的机器视觉经验

正如NIWeek 2016所讨论的，最近的两个汽车案例研究显示了近期高性能机器视觉应用的价值。高速、清晰的塑料瓶检测也显示了处理能力和智能软件如何帮助加快机器视觉应用的集成。案例研究是视觉峰会的一部分，着眼于高速、高分辨率的连续运动检测。

快速移动的网络模糊了缺陷

在生产20英尺宽的汽车天花板泡沫卷筒时，人眼无法在600英尺/分钟的卷筒过程中检测到缺陷，特别是泡沫或附着织物的缺陷仅为0.020/英寸。体育校长克雷格·博尔萨克(Craig Borsack)解释道G2技术．人类检查员在超过一英尺的泡沫中遗漏了眼泪。

视觉系统集成商使用了第四代自动化web检测平台，该平台从反射存储器、本地存储发展到基于现场可编程门阵列(FPGA)的实时图像处理。Borsack说，集成技术提供了自动缺陷检测、缺陷区域标记、厚度检测和其他现成组件的功能。FPGA处理图像处理、获取和20英尺宽的图像，带宽为70 MB/秒。

采用多线程处理，信息进入人机界面进行二进制掩码和边缘检测，用于连续宽度测量;他解释说，第二个线程用于图像缺陷处理，另一个线程用于图像存储到数据库，用于数据分析和记录缺陷位置和缺陷图像。

安装过程中使用了9个摄像头，每组3个，以提供突出缺陷所需的独特方向。而不是有缺陷的卷筒造成客户的痛苦，缺陷可以详细说明并提供折扣。Borsack说，信息可以让客户以合适的价格轻松解决这些缺陷。

边缘检测，模式匹配

FCC印第安纳州为本田重建离合器。该公司的嵌入式系统工程师Tanner Blair表示，污垢和划痕并不是被检查部件的一部分，而之前的视觉系统并不总是能区分这一点国家仪器．

布莱尔说，应用程序的问题包括不一致的照明，金属表面，污垢，油脂和划痕。此外，在视野范围内是各种类型的铆钉。客户对改变灯光不感兴趣，而是专注于改变图像分析的算法。他说，在感兴趣的领域内，检测软件专注于从内到外、从暗到亮的圆形边缘检测，忽略了中心孔，并提供了准确的检测。

瓶螺纹检查

该公司应用工程Vivian Le解释说，在检查成型透明塑料瓶的螺纹质量时可能会遇到挑战Graftek成像．有时挂起闪光灯会被误认为是多线程。

感兴趣的区域是“S”测量，这是一个行业标准测量瓶的顶部到最上面的螺纹的顶部边缘之间的距离。瓶子是背光的，360度成像，每旋转10度获得一个图像。在感兴趣的区域内，使用了五种测量模式匹配。她说，问题在于线的形状会随着角度的变化而变化，瓶子的顶部看起来类似于穿线。

使用模式匹配，因此软件可以学习线程作为模板，因为视图根据旋转而变化。使用三种模式匹配，软件选择所有匹配的最高分。用耙子进行边缘检测，观察螺纹的上边缘和瓶顶，计算两点之间的距离。连续采集识别特征和维度，变化小至0.05英寸。乐说。

马克·霍斯克，内容经理，CFE Media，控制工程，mhoske@cfemedia.com．

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关键概念

• 机器视觉处理高速，高分辨率的检查。
• 现场可编程基于门阵列(FPGA)的处理器提供多线程分析。
• 系统集成商可以帮助实现。

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