So verwenden Sie OpenCV zur Automatisierung der Komponentenprüfung
Max Reijngoudt
In Produktionsprozessen ist es sehr wichtig, die Qualität sicherzustellen. In vielen Fällen geschieht dies immer noch mit dem menschlichen Auge, was später zu Problemen führen kann. Wir sehen, dass immer mehr Unternehmen in der Qualitätskontrolle und anderen Produktionsprozessen auf maschinelles Sehen umsteigen. In diesem Artikel erklären wir eine Anwendung, bei der maschinelles Sehen in Kombination mit OpenCV-Software zur Prüfung von Halbfertigprodukten verwendet wird. Natürlich kann die Analyse von Produkten auch mit anderen Softwareprogrammen durchgeführt werden, aber in diesem speziellen Fall werden wir auf die Möglichkeiten mit OpenCV eingehen.
Table of contents
Einführung von OpenCV für industrielle Anwendungen
OpenCV (Offene Source Computer Vision Bibliothek) ist eine vielseitige und weit verbreitete Softwarebibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen. Sie bietet eine umfassende Reihe von Tools und Algorithmen, die auf verschiedene industrielle Inspektionsaufgaben angewendet werden können. Einige der wichtigsten Funktionen von OpenCV sind:
- Über 2500 optimierte Algorithmen für Bildverarbeitung und -analyse
- Unterstützung für mehrere Programmiersprachen, darunter Python, C++ und Java
- Plattformübergreifende Kompatibilität (Windows, Linux, macOS, Android)
- Aktiver Community-Support und regelmäßige Updates
Anwendung für industrielle Bildverarbeitung
Wir erhielten eine Anfrage für eine Bildverarbeitungsanlage, mit der der Kunde Produkte erkennen, lokalisieren und messen wollte, damit das Produkt für den nächsten Fertigungsschritt bereit war. Wir führten 4 Schritte aus, um die richtige Anlage für seine Anwendung auszuwählen:
Industriekamera zur automatisierten Bauteilprüfung
Die Kamera musste in einem Abstand von etwa 3300 mm direkt über dem Produkt hängen. Wenn die Kamera die Bilder des Produkts aufnimmt, wollte der Kunde diese anschließend mit OpenCV verarbeiten. Das Produkt war etwa 700 x 700 mm groß und es sollten kleine Details von 3 x 3 mm zu sehen sein. Die Idee war, letztendlich einen größeren Bereich, nämlich 3000 x 2000 mm, zu visualisieren, um mehrere Produkte gleichzeitig verarbeiten zu können. Angesichts dieser Spezifikationen ist eine Bildverarbeitungskamera mit mindestens 3000 x 2000 Pixeln erforderlich. Eine Kamera, die diese Anforderungen erfüllt, ist eine 12MP USB3.0-Kamera „MER2-1220-32U3C“.
Bildverarbeitungs-Objektiv für die IMX226
Der Kunde gab in seiner Anfrage an, dass er ein Setup mit einem telezentrischen Objektiv bevorzugen würde. Normalerweise empfehlen wir Kunden, wenn Ihr Sichtfeld größer als 65 x 50 mm ist, besser ein Standard-C-Montier-Objektiv zu verwenden. Darüber hinaus hat ein telezentrisches Objektiv einen festen Arbeitsabstand und kann nur auf diesen Arbeitsabstand fokussiert werden.
Der nächste Schritt besteht darin, ein geeignetes Industrieobjektiv für die Kamera zu berechnen. Zur Berechnung verwenden wir den Objektivrechner auf unserer Website. Unten sehen Sie einen Screenshot unseres Objektivrechners:
Objektivrechner
Der Objektivrechner zeigt, dass wir ein 8mm C-Montier Objektiv benötigen. Eine gute Option wäre daher dieses VA-LCM-10MP-08MM-F2.8-015.
Bildverarbeitungs-Beleuchtung zur Automatisierung der Komponentenprüfung
Ein komplettes Setup ist ohne zusätzliche Beleuchtung für die industrielle Bildverarbeitung nicht komplett. Der Kunde gab in seiner Anfrage an, dass er selbst über ein Ringlicht nachdenkt. In vielen Fällen ist ein Ringlicht eine gute Option als Beleuchtung, aber in diesem speziellen Fall gibt es eine bessere Alternative. Angesichts des relativ großen Arbeitsabstands (3300 mm) kann bei Verwendung eines Ringlichts zu viel Licht verloren gehen. Daher wäre es besser, zwei unserer neuen LED-Spots zu verwenden.
VA Imaging hat vor Kurzem einen neuen LED-Spot herausgebracht. Der LED-Spot verfügt über austauschbare optische Linsen und ist mit einem Öffnungswinkel von 90, 60 und 30 Grad erhältlich. So können Sie Objekte besser beleuchten als mit normalen LEDs. Hauptvorteile dieses LED-Spots:
– Vielseitige Lösung mit optischen Linsen mit 90 Grad, 60 Grad und 30 Grad
– Kompaktes Design – Schutzart IP67
– Optische Beleuchtung durch hocheffiziente LEDs
Weitere Informationen zu diesem LED-Spot finden Sie auf unserer Website.
OpenCV Software
Die Bildverarbeitungskamera muss mit unserem Software Entwicklungs- Kit gesteuert werden. Dieses SEK kann kostenlos von der Download-Seite heruntergeladen werden. Das SEK enthält Programmierbeispiele und eine Benutzeroberfläche zum einfachen Einstellen der Kameraparameter.
Der Kunde hat bereits bei der Bewerbung angegeben, dass er OpenCV-Software verwenden möchte. OpenCV ist eine Offene-Quelle-Bildverarbeitungssoftwarebibliothek mit einer weit verbreiteten Infrastruktur, die mit mehreren Anwendungen verwendet werden kann. Weitere Informationen zum Herunterladen von 3D-Software von Drittanbietern für unsere Bildverarbeitungskameras finden Sie in diesem Artikel aus unserem Wissenszentrum: So installieren Sie USB3-GigE-Industriekameras mit Software von Drittanbietern.
Die OpenCV-Bibliothek enthält mehr als 2500 Algorithmen, die für Folgendes verwendet werden können:
- Objektidentifikation
- Verfolgung von Kamerabewegungen
- Erstellen von 3D-Modellen von Objekten
- Vergleichen von Bildern
- usw.
OpenCV verfügt über Python-, C++-, Java- und MATLAB-Schnittstellen und unterstützt Android, Windows, Linux und Mac OS.
Fragen?
Mit der richtigen Kombination aus Hardware und Software können Sie Ihre Qualitätskontrollprozesse revolutionieren und kontinuierliche Verbesserungen in Ihrer Produktionslinie vorantreiben. Wenn Sie weitere Fragen zu den Möglichkeiten haben, die die industrielle Bildverarbeitung Ihrer Anwendung bieten kann, oder mehr über die Funktionen der OpenCV-Software erfahren möchten, zögern Sie bitte nicht, uns über das unten stehende Kontaktformular zu kontaktieren.
Unsere Ingenieure helfen Ihnen gerne weiter!
