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干货丨机器视觉是如何实现对透明物体进行检测的?

--机器视觉是如何实现对透明物体进行检测

供稿:广东奥普特科技股份有限公司 2018/11/28 9:57:19

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背景介绍      

一次性注射器是一种常见的医疗器械,它因能够有效避免交叉感染,得到广泛的推广和使用。如图1所示,一次性注射器主要由针筒和针管两个部分组成,其中针筒上字符缺损,对注射器的外观及使用的影响很大。注射器字符缺损的原因,主要是由于在印刷字符过程中可能会产生的字符缺失、缺损等质量问题。

对于批量生产,依靠人工目检或触摸来检测字符缺损,一方面容易产生视觉疲劳,甚至被针尖划伤手指; 另一方面人工检测效率低、易漏检,难以保证产品质量,严重影响一次性注射器的生产效率。

今天,小编为各位小伙伴们带来注射器字符缺损检测的案例

 一、检测难点及目的  

注射器针筒为透明圆柱体,在检测字符时无法一次性检测完全。在利用线阵相机进行采集图像时,会因注射器针筒的透明因素,在检测一侧字符时,相对面的字符会对检测造成干扰。如图1所示,此次实验中针筒上方字符颜色为黑红两种,需要考虑到生产过程中的兼容性。

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。

二、视觉检测硬件系统  

实验环境采用自行搭建的模拟现场环境。如图2所示:实验中采用了在印刷行业中使用率较高的OPT线扫相机,其可在针筒生产过程中连续、匀速对针筒逐行进行扫描,达到对其整个表面均匀检测。镜头采用高清晰1000万像素级定焦镜头,全视场分辨率可达140lp/mm,保证了图像的清晰度。因针筒字符颜色分为黑、红两种颜色,需要采用同一种打光方式达到兼容目的,实验中,我们采用OPT-LSG高亮线形光源系列从工件斜上方进行打光,此打光方式,能够使字符与背景产生明显对比,同时能够满足兼容。此外因针筒的形状为圆柱体,若只采用单一的前光打光,无法排除相对面的字符的干扰,因此需要在此基础上添加OPT-FLP平行背光源系列进行辅助打光消除干扰。


三、获取图像  

通过以上打光方式与机器视觉硬件的合理搭配,使得在获取清晰图像的同时,也很好的实现了采集图像的兼容性,效果图如下:


四、软件处理效果  

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

OPT旗下品牌SCI的SciSmart兴发娱乐 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SciVision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开发应用程序。


如图6、图7所示, 使用SciSmart兴发娱乐 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SciSmart兴发娱乐 视觉软件,也能精准定位出字符的缺损位置和尺寸。

案例总结  

本文以注射器作为透明物体的实验对象,使用我司机器视觉硬件,结合SciSmart兴发娱乐 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。

OPT深耕机器视觉12年,为汽车、食品/医药、电子设备、液晶/半导体、树脂/容器、日用品等行业提供极具竞争力的视觉成像解决方案。

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审核编辑(王静)
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