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机器视觉技术及其在包装印刷质量检测中的应用
日期:2007-8-2 22:17:58 人气:49     [ ]
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机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

  机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

  一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分:光源,镜头,CCD照相机,图像处理单元(或图像捕获卡),图像处理软件,监视器,通讯/输入输出单元等。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号, 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布、亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,然后再根据预设的判别准则输出判断结果,去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性,要求能够适应工业现场恶劣的环境,要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性,并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性,要求高速度和高精度。

  视觉系统的输出并非图像视频信号,而是经过运算处理之后的检测结果,如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后,指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作,如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类,可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性,高度的编程灵活性和良好的Windows界面,同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例,系统内含高性能图像捕获卡,一般可接多个镜头,配套软件方面,从低到高有几个层次,如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL,可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境,甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件,用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中,视觉的作用更像一个智能化的传感器,图像处理单元独立于系统,通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理,系统软件固化在图像处理器中,通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置,或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化,小型化、高速化、低成本的特点,代表厂商为日本松下、德国Siemens等。

  德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累,SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统,并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统,它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内,提供PROFIBUS的联网方式(通讯速率达12Mbps)或集成的I/O和RS232接口。更重要的,通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态,VS 710第一次将PC的灵活性,PLC的可靠性、分布式网络技术,和一体化设计结合在一起,使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。机器视觉系统在印刷包装中的应用

1、自动印刷品质量检测

  自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号,对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处,系统就认为这个被检测图像为不合格品。印刷过程中产生的各种错误,对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同,如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。

  最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术,现在较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比,区别在哪里?以人的目视为例,当我们聚精会神地注视某印刷品时,如果印刷品的对比色比较强烈,则人眼可以发现的、最小的缺陷,是对比色明显、不小于0.3mm的缺陷;但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况,如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷,尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话,人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现0.10mm大小的缺陷,即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。

  但是从实际使用上来说,即便是同样的全色对比系统,其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷,而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说,如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标,简单地检测或许已经足够了,而国内的多数印刷品,特别是各种标签,具有许多特点,带有太多的闪光元素,如金、银卡纸,烫印、压凹凸或上光印刷品,这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力,也许是5个灰度级差,也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。

  标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题,通常情况下,检测设备是通过镜头采集影像,在镜头范围内的中间部分,影像非常清晰,但边缘部分的影像可能会产生虚影,而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说,如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分,比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi,则检测精度将大幅提高,同时因为避免了边缘部分的虚影,从而使检测的结果更加稳定。

  采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。现场操作者可以凭借全自动检测设备的及时报警,根据实时分析报告,及时对工作中的问题进行调整,或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率,管理者可以依据检测结果的分析报告,对生产过程进行跟踪,更有利于生产技术的管理。因为客户所要求的,高质量的检测设备,不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏,还要求具备事后的分析能力。某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率,还能协助生产商改进工艺流程,建立质量管理体系,达到一个长期稳定的质量标准。

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出处:本站原创 作者:佚名
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