- Визуални сензори
- Визуален сензор O2D
- Технология
Технология на визуалния сензор O2D
O2D в детайли
Проверка на контура
Откриването на контури е важен инструмент за обработка на 2D изображения. Ръбовете, както и преходите от преден план към фон се откриват и от тази информация се изчислява контур. Отличителната черта на откриването на контур е, че то работи надеждно и при смущения, причинени от външна светлина, тъй като външната светлина обикновено попада върху целия обект. Относителната разлика между предния и задния план се измества, но контурът все още се открива с еднаква сигурност. След това се извършва проверка на обекта чрез съпоставяне на референтен контур с текущия обект.
Откриване на контур чрез:
- Извличане на обекта, който да бъде отличен от фона чрез регулиране на светлинната ситуация
- Оптимизиране на контура чрез изтриване на ненужни области
- Алгоритъмът открива евентуални контури в директното изображение, които се отличават като добри или лоши части въз основа на прагова стойност (ниво)
Къде се прилага откриването на контури:
Методът се използва главно при откриване на модели и форми, както и разпознаване на обекти, като обикновено се прилага при щанцоване, фрезоване, струговане или сглобяване. Откриването на контури се използва за осигуряване на качество в тези области.
Точков анализ
Точковия анализ е важен метод за обработка на изображения, при който характеристиките на изображението се избират и анализират в група от сходни съседни пиксели.
Точков (изкуствено създадена дума Binary Large Object (голям двоичен обект) в този контекст означава Binary-Logic Data Object (информационен обект с двоична логика), което свободно се превежда като набор от пиксели с едно и също логическо състояние. Изборът на съседните пиксели обикновено се извършва чрез определяне на праг на стойността на сивата скала. След това от анализа могат да се направят заключения относно различни характеристики. Добре известна функция например е броячът на пиксели.
Точков анализ чрез:
- Извличане на област на интерес от фона чрез задаване на праг над стойността на сивото
- Оптимизиране на критериите за търсене чрез различни атрибути
- Изчисляване на търсените характеристики, като брой пиксели (брояч на пиксели), площ, център на тежестта, ориентация, форма (напр. кръглост, правоъгълност) и диаметър
Къде се прилага точковия анализ?
Има много различни приложения. Например точков анализ може да се използва за контрол на окомплектоваността, откриване на наличие или откриване на резба, както и за преброяване и сортиране на обекти.
Проследяване на позицията
Проследяването на позицията се извършва с помощта на закотвящ контур, който се намира еднократно в изображението. С помощта на този контур зоните за търсене могат да проследяват други модели (например зоната за търсене на BLOB анализ) по позиция, както и по ориентация.
Графично представяне на проследяване на позиция въз основа на примера:
Откриване на топчета спойка върху щипка
- На върховете на щипка трябва да се провери дали са налице и трите топчета спойка (показани в зелено).
Тъй като контурът на дадено топче спойка варира, но площта му остава постоянна, се използва BLOB анализ. Зоните за търсене, показани в оранжево, са дефинирани за наблюдение на наличието в областта, която трябва да бъде проверена. - За да се проследят тези зони за търсене в зависимост от позицията и ориентацията на щипката, се определя референтен контур – така наречения „закотвящ“ контур (показан в розово). След това контурът на лявото закръгление на щипката се „закотвя“ със зоните за търсене на BLOB анализа.
- Ако щипката сега се завърти например на 20 градуса, закотвящият контур също се намира в завъртяно състояние. След това оранжевите зони за търсене на точков анализ се проследяват автоматично до правилната позиция и ориентация.
Семейството O2D5 от ifm използва CMOS процесор за изображения с 1,2 MP (1280 x 960 пиксела).
- Всеки пиксел съдържа фотон, който събира и усилва светлината от обективите на камерата.
- Микрообективите на всеки пиксел максимизират фотонния контакт.
- Фотонът натрупва електрически заряд, пропорционален на количеството светлина, което получава.
- Електрическият заряд се преобразува в аналогов сигнал за напрежение.
- Аналоговият сигнал се предава към A/D преобразувател.
- Процесорът на изображения оценява всеки цифров сигнал и го обединява в изображение.
CMOS процесорите за изображения са по-лесни, по-бързи и по-евтини за производство, което ги прави най-широко използваните на пазара.
За да увеличите максимално контраста за всеки пиксел, е важно да изберете правилното осветление. Семейството O2D се доставя с интегрирани LED източници на светлина с висок интензитет в RGB-W (червено, зелено, синьо, бяло) и инфрачервено.
Моля, забележете, че сензорът за изображения не е цветен сензор!
Изборът на източник на светлина с различен цвят, обаче, може да има драматичен ефект върху контраста на изображението. Картината по-долу показва пастели на дневна светлина и, за сравнение, осветени от различните светодиоди на сензора O2D5.
Сравнение на различните източници на светлина
Тип светлина | Моля, имайте предвид следното: |
---|---|
Дневна светлина (справка) |
|
Червена светлина |
|
Зелена светлина |
|
Синя светлина |
|
Бяла светлина |
|
Инфрачервена светлина |
|
Ефект на поляризационния филтър
Може да е трудно да се получат остри контури или зони върху лъскави предмети поради отраженията. Сензорите O2D5 с RGB-W източници на светлина съдържат поляризационен филтър, който може да се включва или изключва, за да се минимизира ефектът от отраженията.
- без поляризационен филтър
- с поляризационен филтър