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机器视觉中常见的对位模型

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  • 发布时间:2021-06-10 08:40
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【概要描述】  视觉对位应用通过调整物体的xyθ位置值,实现精确贴合,文章集中讲述了几种常见的对位贴合的方式,让读者对对位应用有较为全面的认知。

机器视觉中常见的对位模型

【概要描述】  视觉对位应用通过调整物体的xyθ位置值,实现精确贴合,文章集中讲述了几种常见的对位贴合的方式,让读者对对位应用有较为全面的认知。

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  视觉对位应用通过调整物体的xyθ位置值,实现精确贴合,文章集中讲述了几种常见的对位贴合的方式,让读者对对位应用有较为全面的认知。

 

  一、前 言

 

  完整的对位系统通常包含目标相机和对位相机。如经典的上下相机对位。应用中,上相机为目标相机,拍摄被贴合物(一般静止不动);下相机为对象相机,拍摄贴合物料(吸附于机械结构上,可主动调整姿态)。对相机中的物体通过调整xyθ姿态,使其与目标相机中的物体姿态一致,从而达到精确贴合的效果。

  实际应用中,出于成本或结构设计等原因,会对完整的对位系统进行裁剪,一般会取消目标相机,通过机械定位等方式使得目标相机处的物体姿态始终保持一致,则只需每次在对象相机中将物体调整为示教状态下的姿态即可完成相同的贴合效果。这类应用被称为自对位应用,即统一在对象相机中与模板位置进行对位。

  自对位应用的通用流程分为以下几步:

  确定目标处的物体姿态,并将其按照固定的机械移动量(一般仅平移)L移动至对象相机视野中;

  对象相机将此时物体的姿态设置为模板位置,此过程称之为示教;

  每次重新来料时在对象相机中取图,计算每次的实时姿态与模板位置的偏移量xyθ;

  将偏移量发送给机械进行纠偏,如有条件可多次纠偏提高精度;

  纠偏完成后再次移动固定的机械量L至目标处完成贴合。

  自对位应用主要应用领域为上下料设备、COG、FOG、PCB、丝印、小家电组装等。与完整的对位系统相比,由于缺少目标相机,精度相对会差一些。

  

 

图1 自对位系统示例

  

  二、自对位模型

 

  1.单相机mark点模型

  

 

图2 单相机单mark点模型

  说明:非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置,平台端(对象相机处)的产品来料姿态随机,通过形状匹配,灰度匹配等匹配工具确定mark点的位置(一般为产品中心)和角度,结合手眼标定的结果和对位计算工具计算出纠偏量,按照通用步骤中的3,4,5步完成对位。

  应用场景:小尺寸产品(刚性要求高,mark点相对产品的位置固定)或精度要求相对较低的场景。

  精度:±0.1mm。

  2.单相机双mark点模型

  

 

图3 单相机双mark点模型

  

 

图4 单相机双mark点示例

  说明:非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置,平台端(对象相机处)的产品来料姿态随机,通过匹配工具辅助其他几何定位工具(抓边,抓圆等)确定mark点的位置(一般为长边的两个顶点或对角线的两个顶点),用两个mark点的中点计算平移,用长边或对角线计算角度,结合手眼标定的结果和对位计算工具计算出纠偏量,按照通用步骤中的3,4,5步完成对位。

  应用场景:小尺寸产品,相对单mark点精度要求更高的场景(角度敏感)。

  精度:±0.08mm。

  3.单相机四mark点模型

  

 

图5 单相机四mark点模型

  

 

图6 单相机四mark点示例

  说明:非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置,平台端(对象相机处)的产品来料姿态随机,通过匹配工具辅助其他几何定位工具(抓边,抓圆等)确定mark点的位置(一般为矩形的四个顶点),用两条对角线的交点计算平移,用两条对角线的角度平均值计算角度,结合手眼标定的结果和对位计算工具计算出纠偏量,按照通用步骤中的3,4,5步完成对位。

  应用场景:小尺寸产品,相对双mark点精度要求更高的场景。

  精度:±0.05mm。

  4.双相机双mark点模型

  

 

图7 双相机双mark点模型

  

 

图8 双相机双mark点示例

  说明:双相机模型分为两种,一种为真双相机(两个物理相机),另一种为虚拟双相机(一个物理相机,通过移动拍摄两次)。非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置,平台端(对象相机处)的产品来料姿态随机,通过匹配工具辅助其他几何定位工具(抓边,抓圆等)确定mark点的位置(一般为长边的两个顶点或对角线的两个顶点),用两个mark点的中点计算平移,用长边或对角线计算角度,结合手眼标定(需统一坐标系)的结果和对位计算工具计算出纠偏量,按照通用步骤中的3,4,5步完成对位。

  应用场景:中尺寸产品,优化单相机双mark点模型在较大尺寸产品时精度不够的问题。

  精度:±0.05mm。

  5.四相机四mark点模型

  

 

图9 四相机四mark点模型

  

 

图10 四相机四mark点示例

  说明:四相机模型分为三种,一种为真四相机(四个物理相机),另外两种为虚四相机(一个物理相机,通过移动拍摄四次,效率低不常见或两个物理相机,通过移动拍摄两次)。非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置,平台端(对象相机处)的产品来料姿态随机,通过匹配工具辅助其他几何定位工具(抓边,抓圆等)确定mark点的位置(一般为矩形的四个顶点),用两条对角线的交点计算平移,用两条对角线的角度平均值计算角度,结合手眼标定的结果和对位计算工具计算出纠偏量,按照通用步骤中的3,4,5步完成对位。

  应用场景:中尺寸或大尺寸产品,优化单相机四mark点模型在大尺寸产品时精度不够的问题。

  精度:±0.05mm。

  6.四相机抓边模型

  

 

图11 四相机抓边模型

  

 

图12 四相机抓边示例

  说明:四相机抓边模型为丝印系统专用的对位模型。非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置。四相机均位于平台端,分别拍摄矩形的四条边,测量四条边到基准位置对应的边距,从而判断产品姿态是否调整到位。

  应用场景:丝印产品,直角矩形屏幕。

  精度:±0.02mm。

  7.五相机抓边模型

  

 

图13 五相机抓边模型

  

 

图14 五相机抓边示例

  说明:五相机抓边模型为丝印系统专用的对位模型。非平台端(即目标处)上的产品通过定位销等机械定位方式确保来料都是在相对固定的位置。五相机均位于平台端,分别拍摄矩形的四条边(一条长边有两个相机),测量四条边到基准位置对应的边距,从而判断产品姿态是否调整到位。与四相机抓边模型相比,由于长边上多了一个相机纠正角度,因此五相机抓边模型的角度精度更高。

  应用场景:丝印产品,弧角矩形屏幕。

  精度:±0.02mm。

  针对不同的自对位应用场景,汇川视觉推出了KINOVISION系列产品!

  

 

KINOVISION-超能 S 系列

 

 

KINOVISION-匠心 M 系列

 

 

KINOVISION-轻量 L 系列

  

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