Système de calibrage et de tri des légumes avec caméras de vision
L’un de nos ingénieurs en vision recommande un exemple de configuration de test avec caméra et logiciel pour ce système de vision de calibrage des légumes. Grâce aux liens, nos produits et nos tarifs sont immédiatement visibles afin de fournir un accès direct aux informations concernant ce système de vision de calibrage des légumes.
Pour cette application, notre client souhaitait détecter la qualité de coupe des carottes et les calibrer sur la base des photos prises avec nos caméras industrielles. Il devait classer les carottes endommagées séparément des carottes saines. L’utilisation d’un système de vision industrielle pour détecter les paramètres lui a permis d’approuver ou de rejeter les fissures présentes sur les carottes en vue d’une utilisation ultérieure.
Sélection de caméra industrielle
Tout d'abord, nous commençons par la sélection de la caméra industrielle pour le système de vision de calibrage et de tri des légumes. La recommandation était notre caméra GigE 1,60 MP MER2-160-75GC-P qui était basée sur les spécifications et les détails de l'application de notre client.
Tout d'abord, le client ne savait pas quelle interface de caméra il lui fallait et n'avait aucune préférence spécifique en matière d'interface. Lorsque la distance entre un PC et une caméra est inférieure à 4,6 mètres, une caméra USB3 est conseillée afin de bénéficier d'une bande passante 4 fois plus élevée qu'une caméra GigE, de la transmission des données et de l'alimentation via un seul câble, ainsi que d'un avantage de prix.
Pour différencier les couleurs, une caméra couleur a été sélectionnée. Comme les légumes se déplacent sur un tapis roulant, nous conseillons d'utiliser une caméra à obturateur Global au lieu d'une caméra à rolling shutter pour ce système de vision spécifique de calibrage des carottes. Vous pouvez en savoir plus sur l'obturateur Global vs. l'obturateur roulant dans cet article de notre Centre de connaissances.
Ensuite, afin de pouvoir mesurer la fréquence d'images de la caméra et le nombre de prises de vue à effectuer par seconde, nous avons interrogé le client sur la vitesse réelle du tapis roulant et, sur la base d'une vitesse d'environ 19 m/s, nous avons calculé la fréquence d'images requise de la caméra, qui était de 75fps.
Pour déterminer la résolution requise, qui restait incertaine pour le chercheur au préalable, nous lui avons proposé un support en la calculant sur la base des plus petits détails qu'il souhaitait capturer sur la surface des carottes, tels que leurs fissures et les dommages. Pour voir les plus petites fissures d'environ 0,85mm dans le champ de vision d'environ 400*300 mm, une résolution système de 1,6 MP est requise. Sur la base de 3 pixels par détail de la plus petite fissure, au moins 1440*1080 pixels étaient requis. Notre caméra MER2-160-75GC-P 1,6 MP équipée du capteur Sony IMX273 offre une excellente solution haute résolution pour une détection précise des fissures et des dommages lors du calibrage de la qualité des carottes/légumes.
Objectif pour capteur Sony IMX273
La caméra 1,6 MP sélectionnée pour ce système de vision destiné au calibrage des légumes est équipée d'un capteur Sony IMX273, qui est un capteur de 1/2,9”. Afin de déterminer quel objectif est le mieux adapté à ce système de vision, nous avons utilisé notre calculateur d'objectif en ligne. En fonction de 2 spécifications du système de vision, le champ de vision horizontal (FOV) requis et la distance de travail (WD), la distance focale correcte est calculée.
Le client exige un FOV de 400x300 mm et préfère une WD comprise entre 900-1000 mm. Le calcul montre que, pour ces spécifications, un objectif de distance focale 12MM est recommandé. Il est également indiqué que la distance de travail sera de 1000 mm et que le champ de vision sera légèrement plus grand que souhaité. Cela est dû à la taille du capteur de la caméra, dont le rapport du nombre de pixels n'est pas le même que celui du champ de vision de 400*300 mm. Le champ de vision final sera d'environ 409*307 mm. notre objectif à monture C 12MM F2.0 1/1.8", l'objectif VA-LCM-5MP-12MM-F2.0-018 , est un objectif sans distorsion < 0.3% qui offre une excellente solution pour la caméra 1,6 MP.
Éclairage industriel pour le calibrage de la qualité des légumes
L’ajout d’un éclairage de Vision industrielle à l’inspection du calibrage des carottes augmente le contraste et met en évidence les fissures et dommages existants à la surface des carottes. Afin de minimiser et d’éliminer les ombres, un système d’éclairage sur la face supérieure du convoyeur est conseillé. Le contraste amélioré lors de l’utilisation d’un éclairage supérieur pour le système de vision d’inspection du calibrage des légumes facilite la détection des fissures et l’identification des dommages sur les légumes afin de pouvoir les trier ensuite. Pour l’éclairage, nous recommandons une lumière environ 10 % plus grande que le champ de vision. Nous recommandons 2 de nos barres lumineuses, la série de barres lumineuses VA-BL3 blanche 275*16, à placer au-dessus du convoyeur. De plus, elles sont disponibles en stock express. Cela signifie qu’elles peuvent être expédiées immédiatement au client.
Comme l’application devait avoir lieu dans une zone extérieure, nous avons recommandé à la fois un filtre d'objectif polarisant et une feuille polarisante afin d’éliminer les éventuels éblouissements et reflets.
Un filtre d'objectif polarisant : le filtre d'objectif LFT-LPOL-M25.5 est conçu pour les objectifs à monture C avec le filetage de filtre M25.5xP0.5, tel que l’objectif à monture C de 12 mm recommandé.
Une feuille de filtre polarisant : la feuille de filtre polarisant linéaire polarise le Retroéclairage lorsqu’elle est placée devant la source lumineuse. Elle peut également être découpée selon la taille préférée du client.
Logiciel de traitement d'images pour le calibrage des légumes
Une seule Caméra, objectif et éclairage ne constituent pas un système de vision complet de tri des légumes. Pour l'inspection réelle de la qualité des légumes, un logiciel de traitement d'images est nécessaire afin de détecter les fissures et les dommages sur les légumes. Nos caméras sont compatibles GenIcam, ce qui signifie qu'elles peuvent être utilisées avec divers logiciels tiers, notamment MvTec Halcon, NI LabVIEW, Cognex Vision pro, MATLAB, Open CV et le logiciel Arm Boards.
Pour la programmation initiale, notre SDK gratuit peut être utilisé pour acquérir des images et définir les paramètres de la caméra.
Le kit de développement logiciel est compatible avec les PC standard et industriels ainsi qu'avec les plateformes ARM, notamment les séries NVIDIA TX et Raspberry Pi. Les systèmes d'exploitation pris en charge incluent Windows, Linux et Android. Les systèmes d'exploitation Notably et Apple MAC OS ne sont pas pris en charge pour une utilisation industrielle, mais les ingénieurs peuvent exécuter une machine virtuelle avec Windows ou Linux sur MAC pour assurer la compatibilité. Le SDK prend en charge des langages de programmation tels que C++, C#/. NET et Python.il est possible d'obtenir des langages supplémentaires sur demande, car ils ne sont pas inclus dans le package standard.
Pour cet exemple d'application de tri de légumes / carottes, le client a apprécié de travailler avec un logiciel facile à utiliser pour les collègues moins expérimentés. C'est pourquoi l'utilisation du logiciel Zebra Aura Vision est conseillée. Ce logiciel puissant et convivial offre un environnement graphique robuste qui ressemble à une « boîte à outils ».
En utilisant ce logiciel pour compléter votre application de tri des légumes, la taille des dommages et leur nombre peuvent être détectés.
Pour acquérir des connaissances sur le logiciel Aurora Vision, la version lite gratuite est disponible avec tous les algorithmes standard.
ApplicationACs de tri et de calibrage des légumes
Une application de calibrage et de tri des légumes avec système de vision est également utilisée dans une variété d'autres applications et industries, celle-ci a été utilisée dans une industrie agricole. Cependant, elle est aussi souvent utilisée dans les industries alimentaires. Par exemple, un système de vision pourrait automatiser le comptage et l'analyse de nombreux fruits à un rythme rapide dans la production alimentaire. Pour l'imagerie haute vitesse, une caméra industrielle de vision telle que notre caméra 1,6 MP avec 227 fps, la caméra MER2-160-227U3C, à pleine résolution pourrait offrir une excellente solution matérielle de vision.
Outre l'inspection des fissures sur la surface des carottes, un système de vision pourrait également être utilisé pour détecter la décoloration et la qualité de la peau sur la surface des légumes.
Prise en charge des applications de calibrage et de tri des légumes
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