尺寸測量
尺寸測量
作為外觀檢測之一的尺寸檢測,是判定部件及產品加工/組裝是否符合規格要求的重要檢測。在如下的尺寸檢測中,可以借助視覺系統,實現自動化。
- 測量部件及產品的最大、最小尺寸
- 測量O形環內徑及外徑的最大值、最小值、平均值、中心坐標等
- 測量金屬部件頂端部分的R或角度
- 測量端面及標簽的位置
- 測量膜片、薄膜狀產品的寬度 等
尺寸測量是檢測的基礎,卻受到人工及時間成本的制約。近年來,隨著工廠自動化(FA:Factory Automation)的推廣,借助視覺系統的尺寸測量也正在普及。下面將就利用視覺系統的尺寸測量介紹基本原理及其優點、具體案例。
判斷加工是否符合規格要求,尺寸測量的基本原理
導入視覺系統的優點
通常,部件及產品的尺寸都是借助千分尺、游標卡尺等工具進行測量,利用檢測夾具確認精度是否存在波動。但使用千分尺、游標卡尺等測量儀器進行測量,會受到個人差及測量條件的影響,必然產生誤差。使用檢測夾具時,雖然可以判定尺寸是否處于公差范圍內,但卻無法得知正確的測量值。
還可以用投影儀、輪廓形狀測量儀、3D測量儀等方法測量尺寸,但這些方法都必須依靠手動作業,時間和成本是一大難題。
而采用視覺系統,就能夠通過拍攝的數據,獲取各類尺寸信息。根據拍攝的數據,可以輕松測量部件及產品各部位的尺寸,并判定尺寸是否處于公差范圍內。除了各部位的長度外,還能同時測量角度、圓的R等,還能以數值的形式保存為數據,這也是該功能的一大優點。
通過全數檢測避免漏檢、不良品流出
用各種測量儀器及夾具檢測尺寸時,離線的工序增加。因此,這種形式的全數檢測,會耗費大量的人工和成本。但抽取檢測又會造成漏檢、不良品流出的可能性。利用視覺系統系統進行尺寸檢測,就可以在線上實施全數尺寸測量。在抑制成本的同時,可以實現產品質量的穩定化。
檢測高速化帶來的生產性提升
可以在線上進行部件及產品的尺寸測量,能大幅縮短檢測所需的時間。視覺系統系統實現了檢測的高速化,有助于提升生產性。
品質信息的保存及管理
用夾具實施的尺寸檢測,無法獲取正確的測量數據。只能用來確認尺寸是否處于公差范圍內。而視覺系統實施的尺寸檢測,不僅能判定合格與否,還能獲取各部位的正確尺寸數值,便于保存和管理。利用好這些信息,還能有效確保可追溯性,改良工序。
尺寸測量的基礎 ~借助邊緣檢測的測量~
借助視覺系統實施的尺寸檢測,通常會運用邊緣檢測進行測量。為了幫助各位理解邊緣檢測,下面將就必要的像素分辨率和亞像素處理基礎,以及邊緣檢測的原理進行說明。
圖像分辨率和判定公差的關聯性
視覺系統的感光元件中,像素(pixel)呈格子狀排列。尺寸測量可以根據該像素數及拍攝視野大致計算出“尺寸公差”。其中最重要的,就是代表“感光元件中的1像素相當于多少mm”的“像素分辨率”。像素分辨率可通過以下公式表達。
像素分辨率 = 拍攝視野(Y方向)[mm] ÷ 感光元件的Y方向像素數[像素]
例如,假設使用了31萬像素和200萬像素的相機。31萬像素的Y方向像素數為480像素,200萬像素則為1200像素。
將拍攝視野設為100 mm時
- 【31萬像素】
- 像素分辨率?。健?00 mm ÷ 480像素 = 0.208 mm/像素
- 【200萬像素】
- 像素分辨率?。健?00 mm ÷ 1200像素?。健?.083 mm/像素
- 【2100萬像素】
- 像素分辨率?。健?00 mm ÷ 4092像素?。健?.024 mm/像素
像素分辨率如上所示。下面,將針對31萬像素到2100萬像素相機,對像素分辨率的情況做大致總結。
像素分辨率 參考值
拍攝視野(Y方向)[mm] | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
相機的像素數 | 1 | 5 | 10 | 20 | 30 | 50 | 100 | 200 | 500 |
31萬像素 | 0.002 | 0.01 | 0.021 | 0.042 | 0.063 | 0.104 | 0.208 | 0.417 | 1.042 |
200萬像素 | 0.0008 | 0.004 | 0.008 | 0.017 | 0.025 | 0.042 | 0.083 | 0.167 | 0.417 |
500萬像素 | 0.0005 | 0.002 | 0.005 | 0.01 | 0.015 | 0.024 | 0.049 | 0.098 | 0.244 |
2100萬像素 | 0.0002 | 0.001 | 0.002 | 0.005 | 0.007 | 0.012 | 0.024 | 0.049 | 0.122 |
- *31萬像素傳感器CCD的Y方向像素數?。健?80像素
- *200萬像素傳感器CCD的Y方向像素數 = 1200像素
- *500萬像素傳感器CCD的Y方向像素數?。健?050像素
- *2100萬像素相機感光元件的Y方向像素數?。健?092像素
尺寸檢測中,公差被作為辨別良品和不良品的閾值,通常以±5像素為基準進行計算。該公式中,將可以作為公差進行穩定判定的像素數,當作重復精度的10倍左右,視覺系統的理想條件約為0.1像素,為了留有余地,將重復精度假設為0.5像素。將該重復精度的10倍——±5像素作為能夠設定為公差的最小估算值,就可以通過以下公式,求出實際尺寸值。
公差實際尺寸值[mm]= 像素分辨率(Y方向視野尺寸(mm)÷ CCD的Y方向像素數) × 5像素
- 【31萬像素】
- 尺寸公差 = 0.208 mm/像素 × 5像素 = 1.04 mm
- 【200萬像素】
- 尺寸公差 = 0.083 mm/像素 × 5像素 = 0.415 mm
- 【2100萬像素】
- 尺寸公差 = 0.024 mm/像素 × 5像素 = 0.12 mm
如上所示,必須根據精度要求選擇視覺系統及拍攝視野。
公差判定值 參考值
拍攝視野(Y方向)[mm] | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
相機的像素數 | 1 | 5 | 10 | 20 | 30 | 50 | 100 | 200 | 500 |
31萬像素 | 0.01 | 0.05 | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.5 | 1.0 | 2.1 | 5.2 |
200萬像素 | 0.004 | 0.02 | 0.04 | 0.08 | 0.1 | 0.2 | 0.4 | 0.8 | 2.1 |
500萬像素 | 0.002 | 0.01 | 0.02 | 0.05 | 0.07 | 0.1 | 0.2 | 0.5 | 1.2 |
2100萬像素 | 0.001 | 0.006 | 0.01 | 0.02 | 0.04 | 0.06 | 0.1 | 0.2 | 0.6 |
亞像素處理基礎
上述內容中,將圖像分辨率詮釋為單個像素的實際尺寸值。但實際用視覺系統的尺寸測量,可以通過近似計算得出小于1像素的單位。這種方法就是亞像素處理。
亞像素是將像素細分化后的單位,例如在基恩士的視覺系統中,可以獲取的尺寸數據最小單位為1/1000像素。
亞像素的原理介紹
亞像素處理中,將檢測代表明暗對比度變化邊界的邊緣,并將其轉換為投影波形,施加微分處理。再將微分波形中的峰值點作為邊緣點進行計算。
何謂利用邊緣檢測的尺寸測量
以高像素分辨率(=精度)測量尺寸時,邊緣檢測變得非常重要。下面就邊緣檢測的基本流程進行說明。
1.投影處理
實施垂直于檢測方向的掃描,求出各投影線的平均濃度。投影線平均濃度波形被稱為投影波形。
2.微分處理
通過對投影波形施加微分處理,存在邊緣可能性的位置其微分值將會增大。微分處理就是求出濃淡(灰度級)變化的處理。
微分波形(邊緣強度波形)
3.通過補正使微分最大值實現100%
施加補正,使微分值和絕對值的最大值成為100%,穩定邊緣。將微分波形中超出設定邊緣敏感度的峰值點,作為邊緣點。
4.亞像素處理
對于微分波形中最大部分的中心附近的 3像素進行運算,以0.001像素為單位測量邊緣位置。
具體應用
伴隨著工廠自動化的普及,縮短檢測工序的時間成為了課題,其實尺寸測量也同樣如此。正在逐漸成為此類工序改良主流的,就是利用視覺系統的方法。
檢測電容器的各種尺寸
除了電容器主體的直徑及長度外,還能夠測量變細部分的最小直徑、引線長度及彎曲等,分段檢測各部分的邊緣位置??梢詼y量各部位的正確尺寸。
檢測畫面
測量瓶體邊緣的尺寸
在線上也能實現正確的尺寸測量。例如,橫向拍攝在生產線上流動的塑料瓶,通過測量瓶身頸環的尺寸,檢測成型不良、品種差異、裝配錯誤等。在線上進行尺寸檢測,實現了高效化。
檢測畫面