机器计算机视觉的应用—打孔机影像定位系统设计

发布于:2007/3/30 9:16:55 | 342 次阅读

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)的匹配结果。对于旋转、比率变化(缩/放)和平移等,都能找到模板图像(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(见图1)。
  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
  ■  GEME-3000主控制器:含HSL控制卡,安装Windows?XP操作系统
  ■  3-Axis定位平台:三菱伺服马达+滚珠螺杆
  ■  运动控制器:HSL-4XMO控制模块。
  ■  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
  ■  Mitsubishi驱动器调校:10,000 pulse/roll
  ■  滚珠螺杆的螺距vs. Pulse/Roll:
  ■  如,螺距=10mm/roll,10,000 pulse/roll —>1um/pulse
  ■  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。

 

 

 


图2:系统架构实机图

 

  ■  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
  ■  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”;
  ■  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);
  ■  手动控制X/Y轴,使打孔顶针刚好在工件个孔位上方;再将Z轴缓慢下降,使其插入个孔位内。如定位不准,可以手动移动工件,使其定位更准确。
  ■  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
  ■  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;
  ■  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,
  ■  “初步定位”之偏移量(Shift X/Y)及旋转角度(Rotation Angle);
  tx = GoldeXY[CCD_Find][1] - m_Find.GetCenterX();
  ty = GoldeXY[CCD_Find][0] - m_Find.GetCenterY();
  if (CCD_Find==0) {//次定位
  shiftx = ZeroX - tx*Calibration;
  shifty = CCD_Y - ty*Calibration;}
  else {  //第二次定位
  dx = CCD_Locate[1][0]  - tx*Calibration;
  dy = CCD_Y - ty*Calibration;
  angle = atan2( dy - shifty, shiftx-dx);
  CalNewLocate(angle, shiftx, shifty);}
  ■  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  { //极坐标转换

  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:

  ■  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。
  ■  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。
  ■  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。
  ■  需要快速处理的状况,如军事武器操控,实时、大量的生产线。
  ■  高性工作,如量测、定位、对象判别。

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