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有了 3D 相机技术,就能实现产品质量零缺陷?

基于软件的相机图像评估可以帮助我们在生产流程的早期发现产品缺陷和异常问题。这种早期缺陷检测也成为产品质量保证过程中的一个重要环节。因此,越来越多的生产线开始应用最新的相机技术,以期尽可能实现产品质量零缺陷。

为了实现提升产品质量和流程质量这一目标,生产商必须不断地调整他们的生产工序。迫于时间和成本上的巨大压力,生产商必须加快生产速度并减少资源浪费,因此他们在自动检测流程方面进行了大量的投入。如果不使用机器,单靠人力很难实现这些目标。随着越来越多的质保工作转向自动化,实验室检测这一类重要但时间和费用成本较高的流程已经被“在线”产品检验所替代。借助现代工业相机技术,在生产的过程中,生产商可以随时在流程的任何环节对受检件及其特性进行评估,而不会对其他工序造成干扰。借助图像处理,我们可以获得大量的优势并扩大相机的应用范围。在生产流程中,采用“光学测量及检测流程”可以快速完成产品质量检测,且完全不存在磨损。采用工业相机替代简单的条形码阅读器之后,工业相机不仅可以读取条形码的内容,还可以确定并评估条形码的质量、对齐程度、颜色、大小、周围情况及其他信息。工业相机不仅可以扩展检测的范围,还可以提升检测的质量,更容易实现自动化产品质量检测。

工业相机可在产品缺陷造成难以纠正的不良后果之前进行早期检测。但哪一种相机技术可以满足最严格的测量和检测设备要求,并能够让机器自主决策从而最大程度地协助甚至替代人类?

IDS Imaging Development Systems GmbH 公司 Ensenso 系列产品经理 Martin Hennemann 博士: 3D 图像处理技术可以极大地提升产品测量和检测的灵活性和准确性

现代 3D 相机技术使机器人能够分析其处所的环境,从而自主地应对不同的情形。除了车间受检件的尺寸及位置数据之外,3D相机还可以借助环境数据精准地计算出受检件与参考件之间的偏差或缺陷程度。我们可以在在线检测中利用这一优势,使工业相机可以判断出组装的产品部件是否“正确”。

汽车制造业出现“部件组装错误”的可能性较高,因为汽车制造过程中会用到大量不同型号的零部件。客户可以按照各自的规格标准组装出理想的车型,例如选择哪种轮胎、引擎、底盘及内饰等。因此自动检测系统对于汽车组装人员来说尤为有用,可以及时防止他们安装错误或者存在缺陷的零部件。自动检测系统可以减少检测所需的人力和时间投入,降低由于产品缺陷导致停产的风险。

汽车组装过程中存在的高度个性化特征将不可避免地导致误差,如果没有相机技术为我们提供辅助的话,要对组装过程进行管理或检测几乎是不可能的。 —— Martin Hennemann 博士

借助 HALCON 3D 图像处理技术,IDS相机能够检测出受检件与参考件之间哪怕是极其细微的差异。图像:2018 年 Control 展览会 IDS 演示,该图像采用 Ensenso 3D 立体视觉相机拍摄。
借助 HALCON 3D 图像处理技术,IDS相机能够检测出受检件与参考件之间哪怕是极其细微的差异。图像:2018 年 Control 展览会 IDS 演示,该图像采用 Ensenso 3D 立体视觉相机拍摄。

今年 4 月,在德国斯图加特举办的“2018 年国际质量控制及仪器仪表展览会 (Control 2018)”上,IDS 公司展示了“3D 物体检测”技术。该演示系统利用 Ensenso N35 3D 相机重新构建物体,并借助 HALCON 图像处理技术进行数据对比。通过将生成的 3D 数据与参考模型数据进行对比,检测出两者之间存在的偏差或不一致。3D 图像处理技术可以检测出受检件所具有的而人眼无法识别的异常情况。利用 Ensenso 3D 相机实现超高精度数字化处理,并结合图像处理技术进行物体检测,可以显著提升后续流程的产品质量。

3D 技术与 2D 技术相辅相成。每项技术都有其各自的优势。将 3D 技术与 2D 技术结合使用可以满足当前及未来的生产要求,同时可有效地减少产品存在的问题。” —— Martin Hennemann 博士

Martin Hennemann 博士看来,3D 相机技术是对 2D 相机技术的有益补充。通过将两者结合使用,我们可以拓展更多的功能。这两种技术都有其各自的优势和适用范围。3D 数据可以使相机了解物体的形状、表面结构及空间位置。而2D 数据则可以准确地检测物体的边缘和颜色,并读取标识。在上文所述的 IDS 演示中,3D 数据用于对物体进行比较。所有零件代码都有助于零件的识别。这些代码都通过 2D 相机图像进行解码。汽车制造商在产品最终检测中会结合使用 3D 和 2D 相机检测技术,以便对照标准规格测量成品汽车车身的间隙尺寸。相机技术在很多方面都有助于生产商实现“零缺陷”的生产目标。根据产品检测所采用的标准,有时候为了尽可能地减少生产过程中的差错,需要使用其中的一种或两种相机技术。

 

对于文字识别 (OCR) 和边缘检测,在进行图像处理时最好使用传统的 2D 图像。
对于文字识别 (OCR) 和边缘检测,在进行图像处理时最好使用传统的 2D 图像。来源:MVTec HALCON

此外,相机系统也可以对生产过程中的人工工位的工作流程进行监测。通过图像评估可以检测出操作员是否拾取了正确的零件、安装的螺丝个数是否正确以及是否漏装了任何零件。下游系统可以通过监测器发送声光报警或通过投影的方式来提示操作是否正确。这样可以确保在生产过程中进行有效的质量控制。

相机技术和产品生产技术都在不断地演变和发展。但每项新的相机技术问世后,并不会立即取代先前的技术。经过过去几年的迅猛发展,新的 3D 技术可以展示物品的不同特性,并催生了各种新的应用。但它依然只是对 2D 技术的一种补充,并未取代 2D 技术。同样,从“简单的”图像传送机器,发展到“智能”自适应图像处理解决方案,相机自身也在不断地推陈出新。通过将相机、传感器、智能操作、通信和多功能特性完美结合,IDS NXT 相机等机器视觉系统不仅可以提供 3D 和 2D 相机功能,同时也可以检测生产过程中的差错,从而保证产品质量。

生产“完美无缺”的产品是我们一直以来孜孜以求的目标,但即使投入大量的资金并使用最先进的技术,也依然无法做到这一点。即便如此,对于希望实现这个目标的企业而言,使用工业相机和评估技术已成为生产过程中不可或缺的要素。

视频: 使用 Ensenso 3D 立体视觉相机和 HALCON 图像处理实现“3D 物体检测”