视觉检测设备

视觉检测设备就是用于代替人眼来做测量和判断的自动化检测仪器设备。视觉检测是用于生产、装配或包装的有价值的机制，是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。

视觉检测设备结构和原理

视觉检测设备系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉检测设备用在检测产品 缺陷方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

图像部件

摄像机捕捉被检测物体的电子图像，然后将其发送到处理器进行分析。电子图像被转换成数字，表示图像最小的部分，即像素。图像显示的像素数量称作分辨率。图像的分辨率越高，包含的像素数量越多，进行检测时，图像的像素数量越多，检测结果越准确。

摄像机

视觉检测系统的摄像机有三个变量需要调整，以优化捕捉到的图像。它们是光圈、对比度和快门速度。

照明部件

正确的照明对帮助创建有效检测所需的对比度很关键。当对一件产品的正确系统设置进行评估时，设计师会花费相当多的时间用来确定检测所需的最佳照明。照明解决方案的类型、几何形状、颜色和强度应当提供尽可能强的对比。

软件工具

视觉检测设备恩使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。

视觉检测设备原理：

视觉检测涉及拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析，确保符合其制造商的质量标准。不符合质量标准的对象会被跟踪和剔除。

掌握视觉检测设备的工作原理对评估该系统对公司运作所做的贡献十分重要。必须充分在设置视觉检测系统时所涉及到的变量。正确设置这些变量，采用合适的容差，这对确保在动态的生产环境中有效而可靠地运行系统而言至关重要。如果一个变量调整或设计不正确，系统将连续出现错误剔除，证明使用不可靠。

国内视觉检测行业现状

目前国内视觉检测行业似乎有百花齐放之势，然而技术实力却又良莠不齐。

从视觉检测行业市场来看，总体市场很大，细分市场很杂。因此到底是做精还是做广，对很多企业来说是个很艰难的抉择。个别细分领域市场被少数公司先下手为强了，例如医药。

行业内部看，主要分为面阵相机和线阵相机方向。面阵相机技术门槛不是很高，从业公司很多，同质化现象严重，互相抄袭的情况时有发生。线阵相机方向技术门槛较高，竞争没有特别激烈，同时也没有出现公认的巨头。也有小部分滥竽充数者，强行接单，做不下去就撤了，我司为两家公司收拾过残局。

检测方式上看，又可分为在线检测和非在线检测。在线检测即视觉设备架设在产线上。非在线检测以圆盘检测为主，必须涉及上料、剔料等自动化控制。做机器视觉的核心技术当然是图像处理算法，不过工程实操上电气、信号处理等其它技术都不能忽视，最简单的光源的选择、打光的方式都有很深的学问，有的甚至需要“老司机”口口相传，这也是重要的行业壁垒。简单来说就是，想做好就得门门清。

视觉检测设备光源选型

在视觉检测设备系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。想要好的视觉检测效果，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。

光源选型基本要素：

亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。

对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。

好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。

视觉检测设备的应用

1、视觉检测在PCB板检测中的应用

利用视觉系统对PCB裸板进行检测，检测板上的导线和元件的位置和间距错误、线路和元件的尺寸错误、元件形状错误、线路的通段、板上污损等。

2、视觉检测设备应用于印刷行业

利用在线/离线的视觉系统发现印刷过程中的质量问题，如堆墨、飞墨、缺印/浅印、套印不准、颜色偏差等，同时在线设备可将颜色偏差和墨量多少的检测结果反馈给PLC,控制印刷设备的供墨量，对供墨量进行在线调节，提高印刷质量和效率。

3、视觉检测在零件检测中应用

机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如硬币、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

4、视觉检测在汽车安全中的应用

对于大多数人来说，还是在靠主观思想和意识判断开车过程中的突发事件，随着安全事故频频多发，安全理念已备受人们关注，数字化被用作汽车安全监测系统成为主流，也备受业内热议。

视觉检测设备应用于布匹生产

在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。

在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。