我是如何在2个小时用智能CCD图像检测系统实现一个零件的自动分选项目

2023-05-16

项目实例完整代码可以下载Examples:https://pan.baidu.com/s/1YPjR_TPJYLmriXNVnNbgZg 提取码:52ai 

有一种水表的塑料齿轮,是有注塑机大批量生产出来,外观和尺寸基本相似,唯一的区别是零件表面有一个凸起的数字,代表来自不同的模具,现在工厂要求把零件按不同的数字进行分选。技术指标是:检测速度每分钟不少于200个;检测准确率达于99.9%;支持的齿轮种类包含白色、红色、黑色及不同尺寸的多种类型;用户可以比较方便的添加新的型号。其中一种的零件的照片如图:

面对客户这样苛刻的要求,本项目采用的Basler aca1300相机作为图像采集设备,采用同轴光源已保证可以把特征轮廓清晰的呈现,采用康恩士智能CCD图像检测软件作为图像处理平台。主要处理步骤如下(部分步骤省略):

1、首先用对象计数工具识别齿轮零件的位置

2、利用尺寸零件的位置建立坐标,使ROI区域可以跟随零件的位置

3、利用图像运算工具对图像进行剪裁,消除容易特征无关的区域

4、另外增加一个对象计数工具,识别零件上小黑点的位置,作为齿轮零件的角度信息

5、利用几何工具中的两点角度工具得到零件的角度

6、利用图像变换工具,对图像的角度进行校正,使所有图像的角度都校正成黑点朝上的角度。以提高图像识别的准确率和执行速度。

7、创建几何匹配工具,并学习数字部位的形状,自动保存为一个识别模板

8、在完章图像中测试几何匹配的自动识别与定位效果

9、重复步骤7和步骤8,完成其他字符的模板学习

10、添加逻辑运算工具,设定多个几何匹配识别结果的组合逻辑

11、增加显示注释工具,使界面可以实时显示识别结果

12、增加IO输出工具,把不同字符的识别结果分别通过继电器输出1、继电器输出2、继电器输出3、继电器输出4传给PLC。

这样一个零件的自动识别项目就完成了,通过实际测试,根据实际情况再调整部分ROI区域和参数,即可以达到较好的效果。

具体工程完章代码可以在一下链接中下载到:https://pan.baidu.com/s/1YPjR_TPJYLmriXNVnNbgZg 提取码:52ai 

谢谢大家,请多提意见。

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