Camera công nghiệp – Machine Vision

Camera công nghiệp – Machine Vision Theo. Theo Automated Imaging Association (AIA) Hiệp hội Hình ảnh Tự động, Machine Vision bao gồm tất cả các ứng dụng công nghiệp và phi công nghiệp. Sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm, hướng dẫn vận hành các thiết bị thực hiện các chức năng dựa trên việc chụp và xử lý hình ảnh.

Camera công nghiệp – Machine Vision của Corning® USA

HOT DEAL: Trọn bộ phần cứng và phần mềm AF Explorer Development Kit, sẵn sàng để sử dụng với chi phí đầu tư chỉ từ 29.990.000 VNĐ

(Tính năng lấy nét tự động nhanh đến 01 ms với thấu kính lỏng Varioptic® chống rung tuyệt đối)

Corning® Varioptic® AF Explorer Development Kit

Cấu tạo Corning® Varioptic® AF Explorer Development Kit

MAUG 231211 AF Explorer User Guide

1. Pedestals
2. Four types of LEDs (White, UV 395nm, IR 850nm, 950nm)
3. USB3.0 Type-C Cable
4. TOF Sensor
5. Corning® Varioptic® C-S-series Auto Focus Lens Module (default configuration includes the Corning® Varioptic® C-S-25H0-075 Auto Focus Lens Module)
6. Sensor Board (default configuration includes the Sony® IMX335 5Mpx sensor -1/2.8”)
7. Main Board based on Cypress EZ-USB® CX3 chip

Phần mềm AF Lab

Bộ công cụ phát triển AF Explorer bao gồm ứng dụng AF Lab dành cho các nhà phát triển để sử dụng các chức năng như Kiểm soát lấy nét, Kiểm soát phơi sáng, Kiểm soát hiệu chỉnh ống kính, Kiểm soát cân bằng trắng và Nhiệt độ màu, v.v. Nó được thiết kế cho nền tảng Windows. Ứng dụng AF Lab phụ thuộc rất nhiều vào các giao thức UVC và đặc biệt là phần mở rộng của nó. Các thông báo giao thức mở rộng UVC hoàn chỉnh được liệt kê trong hướng dẫn sử dụng.

Phần mềm AF Lab

Tóm tắt các chức năng được hỗ trợ:

  • Kích hoạt lấy nét tự động
  • Điều khiển lấy nét bằng tay
  • Lấy nét tự động liên tục vòng kín (CL) (CAF) dựa trên phép đo độ tương phản
  • Điều khiển lấy nét tự động liên tục Hybrid (HB) và Open-Loop (OL) thông qua bảng tra cứu CAF
  • Lựa chọn mô-đun ống kính lỏng
  • Kiểm soát ROI (Vùng quan tâm) lấy nét tự động
  • Chuyển đổi lấy nét định kỳ
  • Điều khiển mục tiêu độ sáng và phơi sáng tự động
  • Kiểm soát phơi sáng thủ công (thời gian phơi sáng và mức tăng phơi sáng)
  • Kiểm soát khuếch đại RGB để cân bằng trắng
  • Kiểm soát nhiệt độ màu
  • Truy cập đăng ký hiệu chỉnh ống kính
  • Truy cập đăng ký cảm biến chung
  • Cảm biến phụ trợ (Cảm biến gia tốc/Con quay hồi chuyển, Cảm biến khoảng cách TOF, Cảm biến nhiệt độ)

 

Cấu tạo Camera công nghiệp – Machine Vision

Mặc dù Camera công nghiệp – Machine Vision sử dụng nhiều thuật toán và cách tiếp cận đòi hỏi độ bền, độ tin cậy và độ ổn định cao hơn so với hệ thống thị giác học thuật / giáo dục và thường. Nhưng nó lại có chi phí thấp hơn nhiều so với hệ thống Machine Vision được sử dụng trong các ứng dụng của chính phủ / quân sự. Do đó, Camera công nghiệp – Machine Vision cần có:

  • Chi phí thấp.
  • Độ chính xác chấp nhận được.
  • Độ bền cao.
  • Độ tin cậy cao
  • Độ ổn định cơ học và nhiệt độ cao.

Mô tả cấu tạo Camera công nghiệp - Machine Vision

Hệ thống machine vision công nghiệp có cảm biến kỹ thuật số được bảo vệ bên trong máy ảnh công nghiệp có hệ thấu kính quang học chuyên dụng để thu hình ảnh. Phần cứng và phần mềm máy tính có thể xử lý, phân tích và đo lường các đặc điểm khác nhau để đưa ra quyết định gửi đi đến các nơi khác và/hoặc lưu trữ. Một hệ Camera công nghiệp – Machine Vision sẽ cần tối thiểu các thành phần sau:

Hệ đèn chiếu sáng – Lighting illumination
Ống kính – Lens
Máy ảnh – Camera
Cáp kết nối – Cabling
Thiết bị ngoại vi giao diện – Interface Peripherals
Nền tảng máy tính – Computing Platforms
Phần mềm xử lý – Software

Hệ đèn chiếu sáng – Lighting illumination

Khi máy ảnh chụp ảnh của một vật thể, nhiệm vụ thực sự của nó là ghi lại ánh sáng mà vật thể đó phản chiếu. Mức độ ánh sáng bị hấp thụ hoặc phản xạ phụ thuộc vào bề mặt của vật thể đó là trong suốt, mờ hay đục. Để ống kính và cảm biến hoạt động hiệu quả cùng nhau, độ tương phản mạnh phải được tái tạo bằng cách chiếu sáng vật thể một cách thích hợp. Phải hiểu rõ các đặc điểm của đối tượng được kiểm tra và bản chất của bất kỳ khuyết tật nào để sử dụng hình học chiếu sáng thích hợp.

Hệ đèn chiếu sáng - Lighting illumination

 

Ống kính Lens Camera công nghiệp – Machine Vision

Ống kính lens Camera công nghiệp - Machine Vision

Ống kính hình ảnh inamgin lens còn được gọi là ống kính thị giác máy machine vision lens, ống kính vật kính | objective lens hoặc vật kính | objective. Để đơn giản, ống kính tạo ảnh sẽ được gọi là ống kính | lens.

Liquid lens thấu kính lỏng

Hiện tượng điện hóa xảy ra khi một giọt chất lỏng cách điện (ví dụ như giọt dầu) đọng lại trên một bề mặt phẳng, được làm bằng vật liệu dẫn điện được phủ một lớp cách điện và kỵ nước, sau đó cả giọt và bề mặt đều được ngâm trong chất lỏng dẫn điện (ví dụ: chất điện phân). Sau đó, điện áp được đặt giữa chất nền dẫn điện và chất lỏng dẫn điện làm cho giọt chất lỏng thay đổi hình dạng. Hiệu ứng này được gọi là làm ướt bằng điện.

Thiết kế cấu trúc thấu kính lỏng có thể điều chỉnh đảm bảo:

  • Trục quang học ổn định nhờ định tâm hình nón của giọt nước.
  • Không nhạy cảm với định hướng, bằng cách sử dụng hai chất lỏng có mật độ bằng nhau
  • Khả năng chống sốc cao nhờ cấu trúc cơ học đơn giản và mật độ bằng nhau Tùy thuộc vào điện áp đặt vào, thấu kính có thể là thấu kính phân kỳ, thấu kính phẳng hoặc thấu kính hội tụ.

Liquid lens thấu kính lỏng

 

Ưu điển của Liquid lens thấu kính lỏng Corning® Varioptic® Lenses

Liquid lens thau kinh long Varioptic Lense Corning e1718512729278

Cách truyền thống để thực hiện chức năng lấy nét tự động là di chuyển cơ học mô-đun ống kính để điều chỉnh độ dài tiêu cự phía sau (khoảng cách đến cảm biến hình ảnh) tùy thuộc vào khoảng cách đối tượng. Phương pháp này bộc lộ một số nhược điểm:

  • Yêu cầu động cơ cồng kềnh và dễ vỡ
  • Ma sát của các bộ phận nhỏ dẫn đến hư hỏng, trục trặc sau vài trăm nghìn lần tác động
  • Tiếng ồn và mức tiêu thụ điện năng cao khi di chuyển khối lượng lớn của mô-đun ống kính

Các đặc điểm độc đáo của Ống kính Varioptic Corning mang lại những điều sau:

  • Không có bộ phận chuyển động
  • Độ bền hàng trăm triệu chu kỳ
  • Tốc độ: nhanh hơn nhiều so với các thiết bị truyền động cơ khí
  • Độ bền và khả năng chống sốc cơ học chưa từng có: được thử nghiệm ở mức 4200g / 0,23ms /100 lần (x2 hướng)
  • Khả năng lấy nét gần: từ vô cực đến dưới 5 cm
  • Tiêu thụ điện năng thấp: lên tới vài mW ở mức ống kính
  • Hoạt động im lặng

 

Máy ảnh – Camera

Vỏ bảo vệ chứa ngàm ống kính, cảm biến hình ảnh imagine sensor, bộ xử lý, thiết bị điện tử công suất và giao diện liên lạc được gọi là camera trong thị Machine Vision. 

Độ phân giải Camera công nghiệp - Machine Vision

Khả năng chụp ảnh được chiếu sáng chính xác của đối tượng được kiểm tra của máy ảnh không chỉ phụ thuộc vào ống kính mà còn phụ thuộc vào cảm biến hình ảnh bên trong máy ảnh. Cảm biến hình ảnh image sensors thường sử dụng thiết bị ghép điện tích (CCD) hoặc công nghệ bán dẫn oxit kim loại bổ sung (CMOS) để chuyển đổi ánh sáng (photon) thành tín hiệu điện (electron). Về cơ bản, công việc của cảm biến hình ảnh image sensors là thu ánh sáng và chuyển đổi nó thành hình ảnh kỹ thuật số để cân bằng độ nhiễu, độ nhạy và dải động.

Hình ảnh là một tập hợp các pixel. Ánh sáng yếu tạo ra các pixel tối, trong khi ánh sáng mạnh tạo ra các pixel sáng hơn. Điều quan trọng là đảm bảo máy ảnh có độ phân giải cảm biến image sensors solution phù hợp cho ứng dụng. Độ phân giải càng cao thì hình ảnh sẽ càng chi tiết và số đo càng chính xác. Kích thước bộ phận, dung sai kiểm tra và các thông số khác sẽ quyết định độ phân giải cần thiết.

Thu nhận dữ liệu hình ảnh và xử lý:

Xử lý hình ảnh là cơ chế trích xuất thông tin từ hình ảnh kỹ thuật số và có thể diễn ra bên ngoài trong hệ thống dựa trên PC hoặc bên trong hệ thống thị giác độc lập. Quá trình xử lý được thực hiện bằng phần mềm và bao gồm một số bước. Đầu tiên, một hình ảnh được thu được từ cảm biến.

Trong một số trường hợp, có thể cần phải xử lý trước để tối ưu hóa hình ảnh và đảm bảo rằng tất cả các tính năng cần thiết đều nổi bật. Tiếp theo, phần mềm định vị các tính năng cụ thể, chạy các phép đo và so sánh chúng với thông số kỹ thuật. Cuối cùng, một quyết định được đưa ra và kết quả được thông báo.

Closed-loop Auto Focus lấy nét tự động tiêu chuẩn

Closed loop Thu nhận dữ liệu hình ảnh và xử lý

Đây là phương pháp lấy nét tự động tiêu chuẩn, trong đó bộ xử lý chạy vòng lặp tối ưu hóa độ tương phản để tối đa hóa độ sắc nét của hình ảnh.

Tự động lấy nét vòng kín Closed-loop Auto Focus bao gồm:

  • Cảm biến hình ảnh
  • Một thấu kính quang học bao gồm thấu kính lấy nét cố định và một thấu kính có thể điều chỉnh được
  • IC điều khiển ống kính có thể điều chỉnh
  • Bộ xử lý (ISP, FPGA…)

Bộ xử lý thực hiện các tác vụ sau:

  • Đo độ tương phản trên đầu ra hình ảnh của cảm biến
  • Sửa đổi lệnh IC điều khiển để tối đa hóa độ tương phản hình ảnh này.

Ống kính Varioptic Corning cung cấp các thuật toán lấy nét tự động đã được tối ưu hóa cho ống kính có thể điều chỉnh. Hiệu suất tổng thể phụ thuộc vào nhiều thông số hệ thống như tốc độ khung hình cảm biến và tốc độ xử lý; thông thường, vòng lấy nét tự động hoàn chỉnh có thể được hoàn thành trong 8 đến 12 khung hình.

Open-loop Vòng lặp mở

Open loop Thu nhận dữ liệu hình ảnh và xử lýVòng lặp mở là chế độ trong đó lệnh lấy nét được gửi trực tiếp đến ống kính, chẳng hạn như từ phép đo khoảng cách bên ngoài.

Mặc dù vòng kín Closed-loop Auto Focus của ống kính có thể điều chỉnh cực kỳ nhanh nhưng vẫn có những trường hợp không thể thu được nhiều khung hình để thực hiện vòng lấy nét. Trong trường hợp này, giải pháp là sử dụng lấy nét vòng hở, trong đó không sử dụng phản hồi cảm biến.

Lấy nét vòng lặp mở dựa trên bảng tra cứu trong đó khoảng cách lấy nét mong muốn được liên kết với lệnh IC điều khiển. Bảng tra cứu này ban đầu được hiệu chỉnh thông qua một quy trình dễ dàng vì phản ứng của ống kính là tuyến tính và ổn định. Việc lấy nét sau đó được kích hoạt thông qua một thiết bị bên ngoài bên ngoài, ví dụ:

  • Thiết bị đo khoảng cách (máy đo từ xa) đo vị trí vật thể theo thời gian thực.
  • Một tập hợp các khoảng cách được xác định trước, v.v.

Thông qua việc bổ sung thiết bị bổ sung này, điều khiển vòng lặp mở cho phép lấy nét cực nhanh trong đó chỉ có thể lấy nét trong một khung hình.

So sánh Vòng kín closed-loop và vòng lặp mở open-loop

Ưu điểm chính của hệ thống vòng kín là sự tích hợp đơn giản. Thật vậy, một hệ thống vòng hở sẽ cần:

  • Thiết bị đo khoảng cách
  • Cảm biến nhiệt độ
  • Hiệu chuẩn thiết bị trong quá trình sản xuất

Ngoài ra, hệ thống vòng hở có thể dễ bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến thể nào trong hệ thống. Để có hiệu suất tối ưu, nên kết hợp vòng lặp mở và vòng kín: vòng lặp mở để tìm kiếm thô và vòng kín để tìm kiếm tinh.

Chế độ quét Sweep mode

 

Sweep mode Thu nhan du lieu hinh anh va xu ly e1718507197506
Chế độ này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng mà hình ảnh không cần phải lấy nét, điển hình như trên các ứng dụng giải mã bay. Đường tăng tiêu cự là sự thay đổi tuyến tính của công suất quang của thấu kính lỏng theo thời gian, cho phép thu được hình ảnh trong khi Ống kính lỏng vẫn đang chuyển động mà hầu như không có thời gian ổn định.

Nguyên tắc là bao phủ toàn bộ phạm vi công suất quang của thấu kính lỏng, chẳng hạn như tiêu điểm di chuyển giữa vô cực và khoảng cách ngắn, đảm bảo tập trung mọi đối tượng được nhắm mục tiêu ít nhất vào một hình ảnh.

Việc thu thập được hình ảnh sau đó có thể được phân tích và giải mã song song. Phương pháp này có thể cực kỳ nhanh vì nó không yêu cầu bất kỳ thời gian ổn định nào giữa 2 vị trí lấy nét dựa vào đặc tính duy nhất của Ống kính lỏng là có thể cung cấp chất lượng quang học cao ngay cả khi công suất quang đang được thay đổi.

Ứng dụng Camera công nghiệp – Machine Vision

Mục tiêu Ứng dụng Camera công nghiệp – Machine Vision
Nâng cao chất lượng Kiểm tra, đo lường, đo lường và xác minh lắp ráp
Tăng năng suất Các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trước đây được thực hiện thủ công giờ đây được thực hiện tự động
Tính linh hoạt Sản xuất Đo lường và đo lường/Hướng dẫn robot/Xác minh hoạt động trước
Giảm thời gian dừng và cài đặt máy (downtime) Chuyển đổi được lập trình trước
Thông tin đầy đủ hơn và kiểm soát quy trình chặt chẽ hơn Các tác vụ thủ công hiện có thể cung cấp phản hồi dữ liệu máy tính
Giảm chi phí đầu tư thiết bị Thêm tầm camera công nghiệp vào máy sẽ cải thiện hiệu suất của nó, tránh lỗi thời
Chi phí sản xuất thấp hơn Một hệ thống machine vision so với nhiều người / Phát hiện sai sót
sớm trong quá trình này
Giảm tỷ lệ phế liệu, lỗi hỏng Inspection, measurement, and gauging
Kiểm soát hàng tồn kho Nhận dạng và nhận dạng ký tự quang học
Giảm diện tích sàn, không gian Một hệ thống machine vision so với nhiều người

Camera công nghiệp – Machine Vision có thể kiểm tra những gì?

Ứng dụng kiểm tra bằng thị giác máy rất rộng lớn, điều đó có nghĩa là bất kỳ nhà sản xuất thực phẩm nào trong bất kỳ lĩnh vực nào cũng có thể tận dụng sức mạnh của công nghệ để xử lý các vấn đề cụ thể liên quan đến chất lượng sản phẩm.
Hệ thống thị giác máy có thể được triển khai vào các dây chuyền sản xuất khác nhau và được cấu hình để phù hợp với các yêu cầu kiểm tra và ứng dụng cụ thể.

  • Kiểm tra sự có mặt / vắng mặt.
  • Kiểm tra định hướng
  • Kiểm tra số lượng và hình dạng
  • Kiểm tra màu sắc
  • Phát hiện vật thể lạ
  • Kiểm tra và xác nhận con dấu
  • Kiểm tra và xác minh nhãn
  • Đọc và kiểm tra ngày in
  • Đọc và kiểm tra mã vạch và mã QR.

 

Các bước thiết lập Camera công nghiệp – Machine Vision

  • Bước 1. Xác định mục tiêu kiểm tra. Nhiệm vụ đầu tiên là xác định ngân sách chi phí và lợi ích của ứng dụng.
  • Bước 2. Dự kiến ​​thời gian kiểm tra. Tính toán thời gian kiểm tra tổng thể của hệ thống phải bao gồm xử lý vật liệu, thu thập hình ảnh và xử lý dữ liệu.
  • Bước 3. Xác định các tính năng hoặc khiếm khuyết. Xác định rõ lỗi đối với bộ phận được kiểm tra và khía cạnh hệ thống nào không thể tự động hóa.
  • Bước 4. Chọn kỹ thuật xử lý ánh sáng và vật liệu. Mục tiêu kiểm tra ánh sáng và xử lý vật liệu thích hợp là định vị và làm nổi bật bộ phận được kiểm tra.
  • Bước 5. Chọn ống kính. Yêu cầu về độ phân giải tối thiểu và trường nhìn (FOV) là hai thông số chính trong việc chọn ống kính và máy ảnh. “Khoảng cách làm việc” hoặc khoảng cách từ ống kính đến vật thể cũng được xem xét. Việc lựa chọn ống kính cũng nên xem xét tính toán độ sâu trường ảnh, là độ sâu đối tượng tối đa cần thiết để lấy nét đúng cách.
  • Bước 6. Chọn phần cứng thu nhận hình ảnh dựa trên việc hệ thống thị giác sẽ được định vị phù hợp với quy trình sản xuất hay được sử dụng làm hệ thống kiểm tra ngoại tuyến.
  • Bước 7. Phát triển chiến lược xây dựng một ứng dụng thị giác thường bao gồm các thí nghiệm thông minh được thực hiện trên hình ảnh. Tuy nhiên, phương pháp lập trình trial and error này thường tốn kém.
  • Bước 8. Tích hợp thu thập dữ liệu và điều khiển chuyển động. Khi sản phẩm được đặt đúng vị trí, một vòng cảm ứng hoặc tế bào quang điện sẽ điều khiển một đường kỹ thuật số để kích hoạt máy ảnh và phần cứng thu nhận hình ảnh.
  • Bước 9. Hiệu chỉnh và thử nghiệm chiến lược kiểm tra. Sau khi chiến lược xử lý hình ảnh cho dây chuyền sản xuất được phát triển bằng cơ sở dữ liệu hình ảnh thử nghiệm. Bước tiếp theo là hiệu chỉnh hệ thống và thử nghiệm chiến lược kiểm tra trên dây chuyền sản xuất.
  • Bước 10. Phát triển giao diện vận hành kết hợp các thành phần để hiệu chuẩn, thiết lập hệ thống tự động và kiểm tra hệ thống.