導(dǎo)語:產(chǎn)品自動分揀是高速自動化生產(chǎn)系統(tǒng)中常用的一個重要環(huán)節(jié),可以大大提高分揀的效率,解決企業(yè)對生產(chǎn)高速高質(zhì)量的需求。而傳統(tǒng)的自動化生產(chǎn)線中采用分揀的方法主要是使用大量的傳感器進(jìn)行監(jiān)測,以達(dá)到分揀的目的,這種方法簡單、投資小;缺點則是檢測速度慢、靈活性差。隨著科技的進(jìn)步和技術(shù)的革新,目前圖像處理技術(shù)逐漸趨于穩(wěn)定和成熟,采用機(jī)器視覺進(jìn)行分揀可以達(dá)到速度快、可靠性高、無接觸式檢測等。本文基于機(jī)器視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對產(chǎn)品的分揀。
產(chǎn)品分揀的處理過程
1.采集圖像。采集的方式有離線和在線兩種方式,離線即事先拍攝好儲存在文件夾中的圖像,而在線采集就是連接相機(jī)進(jìn)行實時采集圖像。圖像的格式為BMP或JPG格式。采集我們需要的進(jìn)行分揀的產(chǎn)品圖像,如圖1所示。
圖1
2.選擇PatMax圖案(1-10)工具。檢測部件-->產(chǎn)品識別工具-->PatMax圖案(1-10)工具;如圖2所示。
圖2
3.設(shè)置檢測區(qū)域。添加工具之后,根據(jù)檢測需要選擇區(qū)域的大小,如下圖3所示綠色框為檢測區(qū)域。
檢測區(qū)域設(shè)置原則:為了保證每個產(chǎn)品能夠被檢測到,盡可能的將區(qū)域范圍更大。增大檢測范圍將會增加檢測的執(zhí)行時間。所以為了保證檢測的效率,根據(jù)實際的檢測物創(chuàng)建合適的搜索區(qū)域。
圖3
4.訓(xùn)練產(chǎn)品模板。選擇模型區(qū)域,逐一的訓(xùn)練所有的產(chǎn)品模型,并且為它們命名以便區(qū)分。如圖4、圖5所示。
訓(xùn)練規(guī)則:選擇每個產(chǎn)品獨有的圖案,模型區(qū)域盡可能的小,可以提高檢測的精度。
圖4
圖5
5.設(shè)置檢測參數(shù)。設(shè)置檢測模式、合格閾值、對比度閾值、角度公差、縮放公差等。
圖6
模式:識別和驗證模式。識別會自動識別已訓(xùn)練的模型庫的產(chǎn)品圖案,并報告產(chǎn)品ID;驗證用于驗證圖案的正確性,指定已訓(xùn)練的模型庫中的某一圖案與找到的圖案進(jìn)行比較。
合格閾值:訓(xùn)練的模型圖案與已找到的圖案之間的相似度。只有大于或等于設(shè)定的值才能視為OK。
對比度閾值:已找到圖案中存在的最小對比度。已找到的圖案對比度必須大于設(shè)定的值。
角度公差:模型圖案允許出現(xiàn)的最大角度范圍。
縮放公差:已找到圖案模型與訓(xùn)練的圖案之間的縮放比例。
差異接受:已找到圖案模型與訓(xùn)練的圖案之間允許的分?jǐn)?shù)差。
查找模式:用于訓(xùn)練和識別的搜索模式;PatMax 或 PatQuick;PatMax 比 PatQuick精確度高,執(zhí)行時間較長。
6.輸出結(jié)果。
此類方法可以用于產(chǎn)品的分類識別,可應(yīng)用在工業(yè)的工件識別、包裝標(biāo)簽的識別等。小編希望小伙伴們有所幫助。
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