机器视觉的成功起点
2009-02-16
作者:来源:机器视觉网
假设你正在琢磨有关机器视觉的问题,摄像头选择、照明方案与设置程序都可能吸引你的注意力。但位于密歇根的一家集成商Aptúra Machine Vision Solutions总裁David Dechow认为,应忽略这些想法,除非你已经对应用作了全面分析。
Dechow在视觉领域做了25年的工程师、程序员和经理,他说:“很多视觉应用失败或只有有限成功,究其原因是人们都忽视了这个重要的分析阶段。”
Dechow在视觉领域做了25年的工程师、程序员和经理,他说:“很多视觉应用失败或只有有限成功,究其原因是人们都忽视了这个重要的分析阶段。”
Dechow解释说,即使在此分析开始以前,还需要了解自己工序的检测需求,还应知道公司的质量要求。你的公司准备花多少钱来改进检测工序?谁将是项目的拥护者,或者采用一种不太讨人喜欢的方案——将决策交给一个委员会。
为了做应用分析,Dechow采用客户问卷探寻一系列有关当前生产过程、检测标准和元件描述的问题。这些重要问题是:生产过程中哪些产生了误差?怎样在当前系统下拒绝坏元件,采取了哪些措施来提高产量?需要检测元件的哪些特性?是否需要读取条形?
Dechow也坚信,待检元件要有一个完整的描述。这个描述应该包括几何结构和特性等物理细节,以及元件所有可能的变化:包括颜色、大小、材料和表面加工情况。另外,元件是否会随时间而变化?
Dechow解释说:“元件描述非常重要,包括图纸和照片,因为检测系统必须足够灵活,才能处理所有可能的变化。”
同等重要的是充分了解那个向检测台提供元件的材料处理系统。系统的速度和吞吐量如何?元件的位置变化如何?是否会有冲击和振动?机器视觉对元件的呈现方式极其敏感,解决这一挑战可能比设计检测系统更加困难。Dechow称:“元件需要针对摄像机进行正确的安装,在生产设置中完成这项工作要比在实验室的平台上难得多。”
应用分析中的其他重要问题还有操作界面。是否希望机器操作员看到检测结果,或者能使用机器视觉来控制系统?视觉系统是否需要与PLC(可编程逻辑控制器)或机器人进行连接?
最后,自动化团队必须就新检测系统成功的构成达成一致。它需要为一个元件定义具体的验收标准,这个过程一般包括定义一个好元件的全部属性。
Dechow说,只有完成了这些及其他应用分析步骤以后,才准备好转到项目规格阶段,即实际设计检测系统,选择需要的软件和硬件。
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