- 视觉传感器
- 双重功能视觉类型 O2D
- 软件和参数设置
软件和参数设置
视觉传感器参数设置非常简单
双重功能视觉传感器使用ifm Vision Assistant进行参数设置和编程。用户可根据该直观软件的逐步引导来完成参数设置。无论是新手还是专家,都可利用预设向导快速、可靠且轻松地处理视觉应用。
利用所谓的逻辑层,可以执行可视化编程和逻辑链路。对于图像处理专家而言,还可使用具有大量扩展功能的高级模式。
体验如传感器般简单的图像处理系统的性能。
可点击播放的动画!
可点击播放的动画!
什么是轮廓检测?
轮廓检测是一种重要的2D图像处理工具,可检测边缘以及从前景到背景的过渡,并根据这些信息计算轮廓。其特点在于能够可靠抑制外部光干扰,因为外部光通常照射在整个物体上。尽管前景与背景间的相对差异不断变化,但轮廓检测的确定性不变。因此,可以通过匹配参考轮廓与当前物体来执行物体检验。
轮廓检测的方法:
- 通过调整照明,提取需要在背景中突出显示的物体
- 通过删除不必要的区域,对轮廓进行优化
- 采用算法检测实时图像中的可能轮廓,并根据阈值(评分)将其归类为合格或不合格零件
轮廓检测的应用:
该方法主要用在常见于冲孔、铣削、车铣或装配等领域的图案和形状检测以及物体识别应用中。在这些领域中,轮廓检测被用于质量保证。
什么是BLOB分析?
BLOB分析是一种重要的图形处理方法,用于选择和分析一组类似的相邻像素中的图像特点。
在这里,BLOB(二进制大对象)指的是二进制逻辑数据对象。可以将其简单地理解为具有相同逻辑状态的一组像素。相邻像素的选择通常通过对灰度值的范围进行设定来完成。然后,可以根据该分析来得出有关各种特征的结论。其常见的一项功能是像素计数器。
BLOB分析的方法:
- 通过设定灰度值范围提取背景中的ROI区域
- 通过不同属性优化搜索条件
- 计算所搜索的特征,例如像素数量(像素计数器)、区域重心、方向、形状(例如圆度、矩形度)和直径
BLOB分析的应用
BLOB分析的应用非常广泛。例如,其可以用于完整性监测、存在性检测或螺纹检测以及对物体进行计数和分拣。
图1)
在夹子端部,必须检查所有三个锡球是否都存在(图示为绿色)。
由于锡球的轮廓各不相同,但所在的区域保持不变,因此使用BLOB分析。图示橙色的搜索区被定义为对所要检查的区域进行存在监测。
图2)
为了根据夹子的位置和方向追踪这些搜索区,定义了参考轮廓,即所谓的锚定轮廓(图示为粉色)。然后,使用BLOB分析的搜索区来“锚定”夹子的左半边轮廓。
图3)
例如,若夹子现在旋转20度,则锚定轮廓同样可见于旋转后的状态。然后, BLOB分析的橙色搜索区将自动追踪至正确的位置和方向。