海康视觉VM3.4的定位引导功能使用体验
这是一个视觉引导在点胶贴片行业的应用案例。

这是一个视觉引导在点胶贴片行业的应用案例。

该台设备两条产线同时生产,双边共使用8套相机,其中6套相机担负定位引导任务,另外2套相机担负成品缺陷检测任务。
常听到“指哪打哪”,如果说机器人解决了怎么“打”的问题,那么,视觉就是解决怎么“指”的问题。本文撷取项目中针对客户提供的不同批次原材料,以及同一批次原材料所摆放的角度不同,而点胶和贴片坐标要随之做相应改变,采用视觉定位是目前常用的方法。

选取的相机型号:MV-CA050-10GM,E系列35mm镜头。安装在离原材料35cm上方,对摆放在模具上的直径45mm的塑料件拍照

调好相机焦距和曝光时间,获得的图像:


图片中由圆形和椭圆形构成的特征区域,就是需要精确定位的孔位。

每个产品有3个孔位需要定位,于是流程中也分出3个分支。在相机获取产品图像后,用高精度特征值模块匹配到圆形轮廓和椭圆孔位的中心点


做到这里的时候,本以为圆形轮廓的中心点已经查找到了,实际小量测试不同批次的原材料,发现贴片的效果有时并不准确(贴片孔位直径7mm,贴片精度要求<0.1mm),进一步对比各批次原材料,发现椭圆相对于圆形轮廓的位置变化很大,而贴片对位仅要求圆形轮廓的中心,也就是说特征匹配的中心并非圆形中心。

尝试用圆形查找

(这里曾试过舍弃特征值匹配,直接用圆查找,但不知为何单幅图片的重复触发查找,每次定位坐标都相差较大;先用特征匹配,再位置修正,接着圆形查找,重复性较好)


将3个圆形孔位中心的像素坐标与机器人的物理坐标进行标定,得到的结果用TCP通信发送给机器人,单像素精度对应物理坐标0.061mm,理论上满足小于0.1mm的贴片精度要求。

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全部评论 1
Vurry 作者

15号写的,发布时间却是17号,完美错过有奖征文,这个互动太慢了呢!

2022-02-18 10:13:26
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FengYu 回复 Vurry 作者 :

你好,能分享下素材和程序文件吗? 学习学习

2022-04-28 10:24:10
V版主_Sherry 回复 Vurry 作者 :

您好,您没有错过活动呢!给您按照投稿时间算

2022-03-02 13:50:09
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