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机器视觉的应用-打孔机影像定位系统设计

信息时间:2007-04-06 信息来源:

      前言
      计算机视觉的应用大致上可以分成定位 (Location)、量测 (Measurement)、识别(Recognition)、缺陷检测 (Defect Inspection)四大类,其中以定位的应用最为广泛,机器视觉系统同时涵盖了多项功能,例如检视主机板上的电子组件。机器视觉也可以用来控制机械手臂,在机械手臂上加装CCD,利用影像辨识的定位,带动机械手臂来做一些高危险性的医疗研究,例如:病毒研究、药物混合等,都可以用这种方式来做控制,除了精准之外,对人类的生命也比较有安全保障。
      
      影像定位后的坐标转换
      市面上影像比对的函数库(Library)很多,使用者可以自行选用合适的函数库。本文以下所提的系统采用Euresys公司开发的 eVision EasyMatch,这是一种基于灰度相关性的图像匹配函数库,速度非常快,而且能够达到次像素(sub-pixel)精度的匹配结果。对于旋转、比率变化(缩/放)和平移等,都能精确找到模板图像(Golden Image)的位置。故本文仅对影像定位后的二维坐标产生的“位移”与“旋转”做探讨。
      
      坐标位移
      


      

      
      坐标旋转
      

      

      
      坐标位移+旋转
      遇到同时发生坐标位移&旋转时,先计算位移,再套用旋转的公式,即可算出最后的结果。
      
      系统架构
      本系统为介绍如何设计出结合“机械运动”与“计算机视觉”的自动化定位系统。
      
      基本架构
      1、GEME-3000主控制器: 含HSL控制卡, 安装Windows® XP操作系统
      2、3-Axis定位平台:三菱伺服马达+滚珠螺杆
      3、运动控制器:HSL-4XMO控制模块。
      4、计算机视觉组件:使用IEEE1394 CCD采集影像,利用Euresys eVision的EasyMatch进行影像比对(Pattern Match),作定位偏移的补正计算。
      
      

      

      
      系统流程
      本系统为介绍如何设计出结合“机械运动”与“计算机视觉”的自动化定位系统。
      
      系统校正
      1、Mitsubishi 驱动器调校:10,000 pulse/roll
      2、滚珠螺杆的螺距vs. Pulse/Roll:
      3、如,螺距=10mm/roll,10,000 pulse/roll  1um/pulse
      4、F.O.V. (Field of View) 的选定:F.O.V.要大于定位点的大小,太小可接受的“初步定位”误差变小;太大因定位点影像太小,影像定位误差大。
      5、CCD工作距离的选定:工作距离要大于打孔顶针,以免对焦时打孔顶针撞到工件。当F.O.V.及工作距离确认后,即求出 LENS & Ext. Ring。
      
      教导作业
      1、启动系统3轴回Home,待3轴回定位后,再由人工将工件置于3轴之定位平台上并作“初步定位” ;
      2、手动控制Z轴缓慢下降,使其接近定位平台上方 (约0.5~1.0mm);
      3、手动控制X/Y轴,使打孔顶针刚好在工件第一个孔位上方;再将Z轴缓慢下降,使其插入第一个孔位内。如定位不准,可以手动移动工件,使其定位更准确。
      4、精确定位后,将Z轴上升至CCD的实时影像可看到完整“定位点”后,执行下列“流程图” 。
      
      

      

      
      自动定位
      1、由人工将工件置于3轴定位平台上,作“初步定位”后并启动本系统;
      2、系统会驱动3轴定位平台将CCD移至定位点上方 (2个不同位置),取像并利用已 “教导” 之标准影像做“影像比对”作业,
      3、计算出“初步定位”之偏移量(Shift X/Y) 及 旋转角度 (Rotation Angle);
      

      

      4、通过“极坐标转换” ,重新计算工件上所有孔位的新坐标 (Point Table)。
      [void CalNewLocate(F64 angle, F64 shiftx, F64 shifty)
      {
       int i;
       F64 P[TOTAL_POINT*2];
       F64 t;
       for (i=0; i   P[i*2] = sqrt( OrgLocate[i*2] * OrgLocate[i*2]
       + OrgLocate[i*2+1] * OrgLocate[i*2+1]);
       P[i*2+1] = atan2( OrgLocate[i*2],
       OrgLocate[i*2+1])+ angle;
       }
       for (i=0; i   t = P[i*2]*sin(P[i*2+1]);
       NewLocate[i*2] = (shiftx + t)*SCALE_X;
       t = P[i*2]*cos(P[i*2+1]);
       NewLocate[i*2+1] = (shifty + t)*SCALE_Y;
       }
      }
      ]
      
      结语
      机器视觉系统应用在现今的工业上,不但大幅的提升了工业的生产力,而且增加了使用者的能力。机器视觉系统适用在哪些领域中:
      
      1.需要显微镜或放大镜配合的工作,长期使用放大工具对视力将会造成很大的损害,且操作人员的素质也成为检验上不定的因素。
      2.高危险工作环境,例如高温、低温、真空、高压、高噪音、高量辐射、高电压、大电流的工作环境。
      3.重复性工作,一成不变的工作容易造成操作人员的倦怠,容易产生疏忽而受伤,或有怠工的现象,而机器视觉能二十四小时无休止的工作,且能在高速下执行检查,而检视的准确度也能控制在较稳定的程度之内。
      4.需要快速处理的状况,如军事武器操控,实时、大量的生产线。
      5.高精确性工作,如量测、定位、对象判别。
      
      参考数据
      [1] ADLINK PMC-7852 user manual
      [2] ADLINK HSL-4XMO user manual
      [3] Euresys eVision user manual
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