Computer Vision Kamera Auswahl

Einer unserer Machine Vision-Experten begann damit, eine geeignete Computer Vision Kamera für das Objekterkennungssystem des Kunden zu empfehlen. Wir rieten dazu, unsere 3MP USB3 Kamera ‚MER2-302-56U3C‘ aufgrund der Anforderungen des Systems zu verwenden. Der Kunde plante, die Kamera über dem Förderband in einem Abstand von etwa 3 Metern vom PC zu platzieren. Deshalb rieten wir ihnen, eine Kamera mit einer USB3-Schnittstelle zu verwenden. Für Applikationen, bei denen keine Präferenz für eine bestimmte Schnittstelle besteht, wird eine USB3-Schnittstelle Kamera aus mehreren Gründen empfohlen. Erstens hat eine USB3 Kamera im Vergleich zu einer Gigabit Ethernet-Schnittstelle Kamera eine viermal höhere Bandbreite. Im Allgemeinen bieten unsere USB3-Kameras einen Preisvorteil und es ist nur ein USB3-Kabel erforderlich, um sowohl die Datenübertragung als auch die Stromversorgung zu ermöglichen.

Alle unsere Standard-Industriekameras, die für Applikationen wie die Objekterkennung auf dem Förderband verwendet werden, sind sowohl in Schwarzweiß als auch in Farbe erhältlich. Für diese Applikation bevorzugte der Kunde die Verwendung einer Farb-Kamera anstelle einer monochromen Kamera, die Bilder in Schwarzweiß aufnimmt. Durch die Wahl einer Farb-Computer Vision-Kamera ist die Einrichtung zukunftssicher für den Wunsch, eines Tages Farben zur Unterscheidung von Flecken zu erkennen.

Darüber hinaus sollte die Wahl zwischen einem global Shutter oder einem rolling Shutter Computer Vision Kamera getroffen werden. Unser vision Experte riet zur Verwendung einer global Shutter Kamera. Dies hing damit zusammen, dass die Objekterkennung erfolgen sollte, während das Förderband in Bewegung ist. Global Shutter-Kameras werden für Applikationen verwendet, bei denen sich die Kamera oder das Objekt bewegt, während die Bilder aufgenommen werden. Weitere Informationen über global vs. rolling Shutter-Kameras finden Sie, indem Sie auf den Link klicken.

Zusätzlich unterstützten wir den Kunden bei der Bestimmung der erforderlichen Kamera-Auflösung. Der Kunde wusste noch nicht, welche Auflösung für die Objekterkennung auf dem Förderband notwendig war. Jedes Mal, wenn das Objekt auf dem Förderband erfasst wird, sollte es als Ei erkannt und auf Flecken überprüft werden. Der Kunde informierte uns, dass die Eier nicht immer an derselben Stelle des Förderbands positioniert sind. Sie wussten jedoch, dass sich die Eier in einem Bereich von maximal 300x240mm befinden werden. Dies nennen wir das erforderliche Sichtfeld (FOV). Ein einzelnes Ei hat eine Länge zwischen 55 und 57mm. Die Flecken auf den Eiern, die erkannt werden sollten, sind 0,5x0,5mm oder größer.

Um diese kleinsten Details von nur 0,5 mm zu sehen, ist eine Systemauflösung von 0,16 mm/Pixel erforderlich. Dies basiert auf drei Pixeln pro kleinstem Detail. Eine Computer Vision Kamera mit mindestens 1800x1440 Pixeln (2,59 MP) ist notwendig, um das gesamte Sichtfeld abzudecken.

Deshalb bietet unsere 3MP Kamera mit 2048x1536 Pixeln eine großartige Lösung, um über dem Förderband montiert zu werden. Mit dieser Computer Vision Kamera zur Objekterkennung können auch Punkte von 0,5 mm erkannt werden.

Zusammenfassend bietet unsere 3MP Kamera eine kostengünstige Computer Vision Kamera Lösung zur Objekterkennung auf einem Förderband und profitiert von der hohen Bildrate und der benutzerfreundlichen USB3-Schnittstelle.

Objektiv für 3MP Computer Vision Kamera

Jede C-mount Computer Vision Kamera benötigt ein geeignetes Objektiv. Das am besten geeignete C-mount Objektiv für diese Förderband Applikation wurde von dem Machine Vision-Experten basierend auf einigen Spezifikationen empfohlen. Um die richtige Brennweite des Objektiv zu bestimmen, um einen bestimmten Öffnungswinkel zu erreichen, ist es wichtig, das erforderliche Sichtfeld (Field of View, FOV) zu kennen. Dies ist die gesamte Fläche (horizontal und vertikal in mm) des Förderbands, die der Kunde mit der Computer Vision Kamera erfassen möchte. Für diese Applikation beträgt das erforderliche Sichtfeld 300x240mm. Der Kunde bevorzugte einen Arbeitsabstand (Working Distance, WD) zwischen 600 und 800mm. Dies ist der Abstand zwischen dem zu erkennenden Objekt und der über dem Förderband positionierten Kamera.

Die empfohlene USB3 vision Kamera hat eine Auflösung von 2048x1536 Pixeln und eine Pixelgröße von 3,45 µm. Um die Brennweite des C-mount Objektiv zu berechnen, kann unser Online-Objektiv Rechner-Tool verwendet werden. Das Bild zeigt, dass das Ausfüllen der Spezifikationen in diesem Tool zu einer berechneten Brennweite von 16MM führt.

Unser 5MP 16MM C-mount Objektiv für Computer Vision-Kameras mit einer maximalen Sensorgröße von 2/3" bietet eine großartige Lösung. Dieses C-mount Objektiv ist Teil unserer sehr lichtempfindlichen 5MP Objektiv-Serie, bei der sowohl die Blende (beginnend bei F1.4) als auch der Fokus justiert und mit Schrauben fixiert werden können. Ein etwas größeres Sichtfeld von 320x240mm wird sichtbar sein, wenn die 3MP Kamera mit diesem 16MM Objektiv verwendet wird.

Zubehör für Computer Vision Applikationen

Alle unsere Computer Vision-Kameras, wie die empfohlene 3MP Kamera, sollten mit einem PC verbunden werden. PCs haben schnelle Prozessoren und leistungsstarke GPUs, die es ihnen ermöglichen, Bilder schnell und effizient zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Zusätzliche Software für die Objekterkennung muss zur Bildverarbeitung verwendet werden. Um eine stabile Verbindung zwischen dem PC und der Kamera zu gewährleisten, empfehlen wir, eines unserer USB3-Kabel zu verwenden, um die Kamera anzuschließen. Zum Beispiel kann unser 1 Meter USB3-Kabel oder 4,6 Meter USB3-Kabel verwendet werden. Um den Montageprozess der Kamera zu vereinfachen, empfehlen wir die Verwendung einer Stativmontageplatte.

Zusätzlich, um die Kamera und das Objektiv vor Staub und Schmutz zu schützen, empfahl der Machine Vision Experte die Verwendung unseres aluminium Machine Vision Kamera. Dieses wasserdichte Industriegehäuse schützt die Kamera in der staubigen Produktionsumgebung, in der sich das Förderband befindet und das vision System installiert ist. Das Aluminiumgehäuse enthält zwei Verlängerungsringe, die beide notwendig sind, um das Objektiv Rohr zu verlängern. Dies liegt daran, dass das Objektiv eine Länge zwischen 30mm und 45mm (33,9mm) hat. Bitte überprüfen Sie die Produktseite des Gehäuses für das Installationsvideo.

Computer Vision-Software zur Objekterkennung auf Förderbändern

Wie bereits erwähnt, ist Bildverarbeitungssoftware erforderlich, um die Objekte auf dem Förderband zu erkennen. Diese 3MP Kamera ist wie unsere anderen industriellen Kameras GenIcam-kompatibel, was bedeutet, dass sie mit einer Vielzahl von Software von Drittanbietern verwendet werden kann, einschließlich MvTec Halcon, Cognex Vision Pro, OpenCV und Arm Boards Software.

Um zu beginnen, kann unser Software Development Kit (SDK) kostenlos auf unserer Website heruntergeladen werden. In diesem SDK können Kamera wie die Belichtungszeit und Bildrate eingestellt werden. Darüber hinaus kann ein erstes Bild erstellt und gespeichert werden. Das SDK unterstützt Betriebssysteme wie Windows, Linux und Android und ist kompatibel mit regulären und industriellen PCs sowie ARM-Plattformen. Das SDK unterstützt Programmiersprachen wie C++, C#/.NET und Python.

Unser Kunde hat das Ziel, die Eier und Mängel zu erkennen, indem er seine eigene Software in Python schreibt. Unser SDK bietet Beispielprogramme, einschließlich des Python probe, um Bilder zu erfassen. Einer der Artikel in unserem Wissenszentrum bietet weitere Informationen über die Verwendung eines Python probe mit PyCharm.

Support für Computer Vision Applikationen

Können wir Sie bei der Auswahl der besten Support für die Computer Vision-Lösung zur Objekterkennung in Förderbandsystemen unterstützen? Oder einer ähnlichen vision Applikation? Teilen Sie einfach die Anforderungen Ihrer Applikation mit, und wir beraten Sie über das am besten geeignete Objektiv und die Kamera für Ihr Projekt.