前言
  计算机视觉的应用大致上可以分成定位 (Location)、量测 (Measurement)、识别(Recognition)、缺陷检测 (Defect Inspection)四大类,其中以定位的应用最为广泛,机器视觉系统同时涵盖了多项功能,例如检视主机板上的电子组件。机">
技术频道

机器视觉的应用-打孔机影像定位系统设计

  前言
  计算机视觉的应用大致上可以分成定位 (Location)、量测 (Measurement)、识别(Recognition)、缺陷检测 (Defect Inspection)四大类,其中以定位的应用最为广泛,机器视觉系统同时涵盖了多项功能,例如检视主机板上的电子组件。机器视觉也可以用来控制机械手臂,在机械手臂上加装CCD,利用影像辨识的定位,带动机械手臂来做一些高危险性的医疗研究,例如:病毒研究、药物混合等,都可以用这种方式来做控制,除了精准之外,对人类的生命也比较有安全保障。
  
  影像定位后的坐标转换
  市面上影像比对的函数库(Library)很多,使用者可以自行选用合适的函数库。本文以下所提的系统采用Euresys公司开发的 eVision EasyMatch,这是一种基于灰度相关性的图像匹配函数库,速度非常快,而且能够达到次像素(sub-pixel)精度的匹配结果。对于旋转、比率变化(缩/放)和平移等,都能精确找到模板图像(Golden Image)的位置。故本文仅对影像定位后的二维坐标产生的“位移”与“旋转”做探讨。
  
  坐标位移
  


  

  
  坐标旋转
  

  

  
  坐标位移+旋转
  遇到同时发生坐标位移&旋转时,先计算位移,再套用旋转的公式,即可算出最后的结果。
  
  系统架构
  本系统为介绍如何设计出结合“机械运动”与“计算机视觉”的自动化定位系统。
  
  基本架构
  1、GEME-3000主控制器: 含HSL控制卡, 安装Windows® XP操作系统
  2、3-Axis定位平台:三菱伺服马达+滚珠螺杆
  3、运动控制器:HSL-4XMO控制模块。
  4、计算机视觉组件:使用IEEE1394 CCD采集影像,利用Euresys eVision的EasyMatch进行影像比对(Pattern Match),作定位偏移的补正计算。
  
  

  

  
  系统流程
  本系统为介绍如何设计出结合“机械运动”与“计算机视觉”的自动化定位系统。
  
  系统校正
  1、Mitsubishi 驱动器调校:10,000 pulse/roll
  2、滚珠螺杆的螺距vs. Pulse/Roll:
  3、如,螺距=10mm/roll,10,000 pulse/roll  1um/pulse
  4、F.O.V. (Field of View) 的选定:F.O.V.要大于定位点的大小,太小可接受的“初步定位”误差变小;太大因定位点影像太小,影像定位误差大。
  5、CCD工作距离的选定:工作距离要大于打孔顶针,以免对焦时打孔顶针撞到工件。当F.O.V.及工作距离确认后,即求出 LENS & Ext. Ring。
  
  教导作业
  1、启动系统3轴回Home,待3轴回定位后,再由人工将工件置于3轴之定位平台上并作“初步定位” ;
  2、手动控制Z轴缓慢下降,使其接近定位平台上方 (约0.5~1.0mm);
  3、手动控制X/Y轴,使打孔顶针刚好在工件第一个孔位上方;再将Z轴缓慢下降,使其插入第一个孔位内。如定位不准,可以手动移动工件,使其定位更准确。
  4、精确定位后,将Z轴上升至CCD的实时影像可看到完整“定位点”后,执行下列“流程图” 。
  
  

  

  
  自动定位
  1、由人工将工件置于3轴定位平台上,作“初步定位”后并启动本系统;
  2、系统会驱动3轴定位平台将CCD移至定位点上方 (2个不同位置),取像并利用已 “教导” 之标准影像做“影像比对”作业,
  3、计算出“初步定位”之偏移量(Shift X/Y) 及 旋转角度 (Rotation Angle);
  

  

  4、通过“极坐标转换” ,重新计算工件上所有孔位的新坐标 (Point Table)。
  [void CalNewLocate(F64 angle, F64 shiftx, F64 shifty)
  {
   int i;
   F64 P[TOTAL_POINT*2];
   F64 t;
   for (i=0; i   P[i*2] = sqrt( OrgLocate[i*2] * OrgLocate[i*2]
   + OrgLocate[i*2+1] * OrgLocate[i*2+1]);
   P[i*2+1] = atan2( OrgLocate[i*2],
   OrgLocate[i*2+1])+ angle;
   }
   for (i=0; i   t = P[i*2]*sin(P[i*2+1]);
   NewLocate[i*2] = (shiftx + t)*SCALE_X;
   t = P[i*2]*cos(P[i*2+1]);
   NewLocate[i*2+1] = (shifty + t)*SCALE_Y;
   }
  }
  ]
  
  结语
  机器视觉系统应用在现今的工业上,不但大幅的提升了工业的生产力,而且增加了使用者的能力。机器视觉系统适用在哪些领域中:
  
  1.需要显微镜或放大镜配合的工作,长期使用放大工具对视力将会造成很大的损害,且操作人员的素质也成为检验上不定的因素。
  2.高危险工作环境,例如高温、低温、真空、高压、高噪音、高量辐射、高电压、大电流的工作环境。
  3.重复性工作,一成不变的工作容易造成操作人员的倦怠,容易产生疏忽而受伤,或有怠工的现象,而机器视觉能二十四小时无休止的工作,且能在高速下执行检查,而检视的准确度也能控制在较稳定的程度之内。
  4.需要快速处理的状况,如军事武器操控,实时、大量的生产线。
  5.高精确性工作,如量测、定位、对象判别。
  
  参考数据
  [1] ADLINK PMC-7852 user manual
  [2] ADLINK HSL-4XMO user manual
  [3] Euresys eVision user manual

文章版权归西部工控xbgk所有,未经许可不得转载。