Einführung in OpenCV für industrielle Applikationen

OpenCV (Open Source Computer Vision Bibliothek) ist eine vielseitige und weit verbreitete Softwarebibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen. Sie bietet ein umfassendes Set von Werkzeugen und Algorithmen, die auf verschiedene industrielle Inspektionsaufgaben angewendet werden können. Einige der wichtigsten Funktionen von OpenCV sind:

• Über 2500 optimierte Algorithmen zur Bildverarbeitung und -analyse
• Support für mehrere Programmiersprachen, einschließlich Python, C++ und Java
• Plattformübergreifende Kompatibilität (Windows, Linux, macOS, Android)
• Aktive Gemeinschaft Support und regelmäßige Updates

Machine vision Applikation

Wir haben eine Anfrage für ein Machine Vision -Setup erhalten, bei dem der Kunde Produkte erkennen, lokalisieren und messen wollte, damit das Produkt für den nächsten Fertigungsschritt bereit ist. Wir haben 4 Schritte unternommen, um das richtige Setup für seine Anwendung auszuwählen:

Industrielle Kamera zur automatisierten Inspektion von Komponenten

Die Kamera musste in einem Abstand von etwa 3300 mm direkt über dem Produkt hängen. Wenn die Kamera Bilder des Produkts aufnimmt, wollte der Kunde diese dann mit OpenCV verarbeiten. Das Produkt war etwa 700x700 mm groß und sollte kleine Details von 3x3 mm sichtbar machen. Die Idee war, letztendlich ein größeres Gebiet zu visualisieren, nämlich 3000x2000 mm, um mehrere Produkte gleichzeitig verarbeiten zu können. Angesichts dieser Spezifikationen ist eine Machine Vision Kamera mit mindestens 3000 x 2000 Pixeln erforderlich. Eine Kamera, die diese Anforderungen erfüllt, ist eine 12MP USB3.0 ‘MER2-1220-32U3C’ Kamera.

Machine vision Objektiv für IMX226

Der Kunde hat in seiner Anfrage angegeben, dass er eine Einrichtung mit einem telezentrischen Objektiv bevorzugen würde. Wir empfehlen unseren Kunden normalerweise, dass es besser ist, ein Standard-C-mount Objektiv zu verwenden, wenn Ihr Sichtfeld größer als 65 x 50 mm ist. Darüber hinaus hat ein telezentrisches Objektiv einen festen Arbeitsabstand und kann nur auf diesen Arbeitsabstand fokussiert werden.

Der nächste Schritt besteht darin, ein geeignetes industrielles Objektiv für die Kamera zu berechnen. Um dies zu berechnen, verwenden wir den Objektiv Rechner auf unserer Website. Siehe unten für einen Screenshot unseres Objektiv Rechners:

Der Objektiv Rechner zeigt, dass wir ein 8mm C-mount Objektiv benötigen. Eine gute Option wäre daher dieses LCM-10MP-08MM-F2.8-1.5-ND1.

Machine vision-Beleuchtung zur Automatisierung der Komponenteninspektion

Ein komplettes Setup ist nicht vollständig, ohne zusätzliches Machine Vision hinzuzufügen. Der Kunde gab in seiner Anfrage an, dass er selbst über ein ringlicht nachdachte. 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) könnte zu viel Licht verloren gehen, wenn man ein ringlicht verwendet. Es wäre daher besser, zwei unserer neuen LED-Scheinwerfer zu verwenden.

Kürzlich hat VA Imaging ein neues LED-Spotlight veröffentlicht. Das 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 90-Grad-, 60-Grad- und 30-Grad-Linsen
• Kompaktes Design
• Schutzart IP67
• Optische Beleuchtung durch hocheffiziente LEDs

Weitere Informationen zu diesem LED-Spot finden Sie auf unserer Website.

OpenCV Software

Die Machine Vision Kamera muss mit unserem Software Development Kit gesteuert werden. Dieses SDK kann kostenlos von der Download-Seite heruntergeladen werden. Das SDK enthält Programmierbeispiele und eine Benutzeroberfläche, um die Parameter der Kamera einfach einzustellen.

Der Kunde hat bereits zum Zeitpunkt der Applikation angegeben, dass er die OpenCV-Software verwenden möchte. OpenCV ist eine Open-Source-Machine Vision-Softwarebibliothek mit einer weit verbreiteten Infrastruktur, die mit mehreren Applikationen verwendet werden kann. Weitere Informationen zum Herunterladen von 3D-Party-Software für unsere Machine Vision-Kameras finden Sie in diesem Artikel aus unserem Wissenszentrum: So installieren Sie USB3 – GigE-Industrielle Kameras mit 3rd Party Software.

Die OpenCV-Bibliothek verfügt über mehr als 2500 Algorithmen, die verwendet werden können für:

- Objektidentifikation

- Verfolgung der Kamera

- Erstellen Sie 3D-Modelle von Objekten

- Bilder vergleichen

- Usw.

OpenCV hat Schnittstellen für Python, C++, Java und MATLAB 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 Machine Vision Ihrer Applikation bieten kann, oder mehr über die Funktionen der OpenCV-Software erfahren möchten, zögern Sie bitte nicht, uns über das untenstehende Kontaktformular zu kontaktieren.

Unsere Ingenieure helfen Ihnen gerne weiter!