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机器视觉是如何实现对透明物体进行检测的?

发布时间:2019-11-01 18:44 来源:未知 编辑:admin

  一次性注射器是一种常见的医疗器械。由于它能有效地避免交叉感染,因此得到了广泛的推广和应用。如图1所示,一次性注射器主要由针筒和针管组成。注射器的字符缺陷对注射器的外观和使用有很大的影响。注射器字符缺陷的主要原因是印刷过程中出现的字符缺失、缺损等质量问题。

  对于批量生产,通过人眼目视或触摸来检查字符缺陷,很容易产生视觉疲劳,甚至用针尖划伤手指。另一方面,手工检测效率低,容易漏检,难以保证产品质量,严重影响了一次性注射器的生产效率。

  注射器针筒为透明圆柱体,在检测字符时不能一次完全检测。当使用线阵相机进行图像采集时,由于针筒的透明性,针筒两侧的字符会相互干扰检测。如图1所示,本实验中针筒上方的字符颜色是黑色和红色,在生产过程中应该考虑兼容性。

  此案例旨在通过机器视觉检测,排除反光以及注射器上相对面的字符干扰,达到检测出针筒字符完整性的目的。

  实验环境是自行搭建的模拟现场环境。如图2所示,本实验采用了印刷行业使用率较高的线扫描相机。它能在针筒的生产过程中连续、匀速地对针筒进行扫描,从而实现对针筒的整个表面的均匀检测。该镜头采用高清晰度1000万像素的定焦镜头。全视场的分辨率可达140lp/mm,保证了图像的清晰度。由于针筒字符的颜色分为黑色和红色,我们需要使用相同的照明方法来实现兼容性。

  实验中,我们使用高亮度的线性光源从工件顶部斜射。这种照明方法能够使字符与背景形成清晰的对比,并且能够满足的兼容性。另外,由于针筒的形状是圆柱形的,如果只用一个前灯,就不能消除对侧字符的干扰,所以需要增加平行的背光来消除干扰。

  通过以上照明方式和机器视觉硬件的合理搭配,不仅获得了清晰的图像,而且很好地实现了采集图像的兼容性。效果如下图:

  在检测字符缺陷时,由于不同字符形态差异较大,且无固定形状,普通算法难以对其完整度进行有效检验。

  机器视觉软件功能丰富,拥有图像、增强、定位、测量、检测、识别、通信、控制等功能。结合视觉开发包中的算法库(SDK),用户还可以根据自己的需求灵活、定向开发应用程序。

  如图6、图7所示, 使用机器视觉软件中二值化、旋转平移等图像增强功能,调整待检测图像与模板的位置,然后通过变量模型检测工具,将待检测字符图片与标准模板进行对比,计算出缺损字符的大小和位置。在字符精度极低的情况下,通过智能视觉软件SCI 也能精准定位出字符的缺损位置和尺寸。

  本文以注射器作为透明物体的实验对象,使用机器视觉硬件,结合SciSmart智能视觉软件,克服了透明物品检测难点,实现了透明物体在实际生产过程中的检测兼容性。

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