Automatisering en kwaliteitscontrole van autowasstraten met machinevision

Door technologische ontwikkelingen worden steeds meer processen geautomatiseerd. Een plek waar we dit ook steeds vaker zien, zijn wasstraten. Door de jaren heen zijn wasstraten steeds geavanceerder geworden en uitgerust met de nieuwste technologieën om preciezer en efficiënter te werken. In dit artikel leggen we uit hoe we cameratechnologie met behulp van machine vision kunnen gebruiken om wasstraten verder te automatiseren.
Automatisering en kwaliteitscontrole van autowasstraten met machinevision

Een voorbeeld waarbij industriële camera-technologie een autowasstraat kan helpen, is bij het detecteren van autovelgen. In een autowasstraat worden de velgen van auto's vaak met hoge druk gewassen; het is belangrijk dat dit alleen de velgen raakt en niet de rest van het chassis van de auto. Voorheen werd dit vaak door één persoon gedaan en moest deze persoon zelf in de gaten houden of de velgen schoon waren en of de rest van de auto niet beschadigd raakte. Nu veel van deze processen geautomatiseerd zijn, kan dit sneller en beter met machine vision worden gedaan. Dit artikel geeft een voorbeeld van een mogelijke machine vision-cameraopstelling die u voor dit type Applicatie kunt gebruiken.

Machine vision-cameraselectie voor automatisering van autowasstraten

Via onze webshop VA-Imaging.com bieden wij een breed portfolio van machine vision-camera's, lenzen en accessoires. Onze accountmanagers helpen u graag bij het selecteren van de juiste hardware en software voor uw projecten, door specifieke vragen te stellen om te bepalen welke configuratie het beste aansluit bij uw specificaties.

Bij de aanvraag voor de autowasstraat gaf de klant aan details van ongeveer 0,1 mm te willen kunnen zien op een velg met een maximale diameter van 23 inch (58,42 cm). Dit betekent dat een camera met een resolutie van minimaal 2100 x 1770 pixels nodig is.

De klant had geen voorkeur voor een specifieke camera-interface, maar gaf aan dat de afstand tussen de camera en pc kort is. Wij adviseren klanten dat als de afstand tussen de camera en pc korter is dan 4,6 meter, het het beste is om een USB3-camera te gebruiken.

De volgende stap is het bepalen van het gewenste shuttertype van de camera. Global shutter- en Rolling shutter-camera's werken op verschillende manieren. Wij adviseren klanten dat als de camera of het object beweegt, zij een global shutter-camera moeten gebruiken. Als de camera en/of het object stilstaat, wordt een rolling shutter-camera aanbevolen. Omdat auto's soms voorbijrijden terwijl er nog beweging is, wordt bij deze Applicatie aanbevolen een global shutter-camera te gebruiken. Het verschil tussen global en rolling shutter-camera's wordt in dit artikel verder uitgelegd vanuit ons Kenniscentrum op de website.

Een geschikte camera die aan de bovenstaande specificaties voldoet, is de 5MP USB3 Camera ‘MER2-503-36U3C’. Deze 5MP-camera is de beste optie voor deze specifieke Applicatie. Verdere specificaties van deze camera zijn te vinden op de productpagina van de camera op de website. Bovendien kunnen de datasheets van onze camera's eenvoudig worden gedownload vanaf onze downloadpagina.

MER2-503-36U3C Camera USB3 Vision 1

Bereken de juiste lens om de autowasstraat te automatiseren

Een geschikte opstelling omvat ook de juiste machine vision-lens. Voor deze berekening gebruiken we altijd onze lenscalculator op onze website.

In de eerste stap van de lenscalculator moet u de gegevens van de camera invoeren. De resolutie en pixels van een machine vision-camera zijn te vinden op de productpagina.

De volgende stap is het invoeren van de gegevens van uw project/Applicatie. Het gezichtsveld is het volledige gebied dat de camera moet kunnen afbeelden. De werkafstand is de afstand tussen de camera en het object. In deze Applicatie was de werkafstand variabel, maar bij voorkeur tussen 1 en 2 meter.  

Bij de derde stap kunt u zien welke brandpuntsafstand van de lenzen wordt aanbevolen. In dit geval is dit een 16mm lens. In de vorige stap is het ook mogelijk om al een gewenste brandpuntsafstand op te geven. Als u dit vooraf definieert, wordt de werkafstand automatisch dienovereenkomstig ingesteld.

In stap 4 van de lenscalculator kunt u uw gezichtsveld en werkafstand zien bij gebruik van een 16mm lens. Een geschikte lens voor de MER2-503-36U3C camera is de 16mm C-mount lens 'VA-LCM-5MP-16MM-F1.4-015'

Zie de schermafbeelding voor alle ingevulde waarden van de lenscalculator voor deze Applicatie.

Lens_Calculator_car_wash_automation

Machine vision-accessoires

Omdat de camera's in een wasstraat worden geplaatst, moeten ze ook worden beschermd tegen water en vuil. Daarom raden we ook aan om een ​​behuizing voor de camera te gebruiken. Onze aluminium machine vision camerabehuizing is hiervoor een goede optie. Bekijk ons ​​artikel als u meer informatie wilt over het kiezen van een machine vision behuizing voor uw toepassing.

Aluminium_Machine_Vision_Camera_Housing

Industriële LED-verlichting

Een machine vision-opstelling is niet compleet zonder toevoeging van machine vision-verlichting. Omdat de omgeving vochtig kan zijn en de camera ook beschermd moet worden, geldt dit eveneens voor de verlichting.

VA Imaging heeft onlangs een nieuwe LED spot uitgebracht die, net als de behuizing, IP67-gecertificeerd is. IP67 betekent dat de verlichting bestand is tegen vuil en water.

Deze LED spot is voorzien van door de gebruiker verwisselbare optische lenzen (90 / 60 / 30 graden) en biedt daarom een geschikte oplossing voor veelzijdige vision-applicaties waarbij flexibiliteit vereist is. Meer informatie over deze LED spot is te vinden op de productpagina, op de website.

VA-SL-90x80-W - LED Spot

Software voor autowasautomatisering

Een belangrijke stap is het kiezen van uw machine vision software. De camera's moeten worden aangestuurd met onze eigen DAHENG Software Development Kit. Deze kan eenvoudig gratis worden gedownload van onze website. Met de SDK kunt u eenvoudig de parameters van de camera aanpassen naar een gewenste waarde.

Voor verdere inspectie koos de klant ervoor om hun eigen software te schrijven met behulp van de programmeertaal Python. Meer informatie over het gebruik van Python met Daheng Imaging machine vision camera's is te vinden in dit artikel, 'Hoe u een Python-voorbeeld gebruikt om afbeeldingen te verkrijgen met behulp van Pycharm'.

Neem contact met ons op voor vragen of hulp

Als u vragen heeft of contact wilt opnemen met de accountmanagers van VA Imaging voor hulp bij uw project, staat ons team klaar om u te helpen. Of u nu op zoek bent naar advies op maat over het selecteren van de juiste hardware of begeleiding nodig hebt bij de beste machine vision-opstelling, wij zijn er om u te ondersteunen. Vul het onderstaande formulier in en wij nemen binnen 24 uur contact met u op.