Como utilizar o OpenCV para automatizar a inspeção de componentes
Max Reijngoudt
Nos processos de produção, é muito importante garantir a qualidade. Em muitos casos, isto ainda é feito com o olho humano, o que pode causar problemas posteriormente. Verificamos que cada vez mais empresas estão a fazer a transição para machine vision no controlo de qualidade e noutros processos de produção. Neste artigo, explicamos uma aplicação onde machine vision é utilizada em combinação com o software OpenCV para inspecionar produtos semiacabados. Naturalmente, a análise de produtos também pode ser realizada com outros programas de software, mas neste caso em particular iremos detalhar as possibilidades com o OpenCV.
Table of contents
Apresentação do OpenCV para Aplicações Industriais
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de software versátil e amplamente utilizada para computer vision e aprendizagem automática. Oferece um conjunto abrangente de ferramentas e algoritmos que podem ser aplicados a várias tarefas de inspeção industrial. Algumas das principais características do OpenCV incluem:
- Mais de 2500 algoritmos otimizados para processamento e análise de imagem
- Suporte para várias linguagens de programação, incluindo Python, C++ e Java
- Compatibilidade multiplataforma (Windows, Linux, macOS, Android)
- Suporte ativo da comunidade e atualizações regulares
aplicação de Machine vision
Recebemos um pedido para uma configuração de machine vision onde o cliente pretendia reconhecer, localizar e medir produtos para que o produto estivesse pronto para o passo seguinte de fabrico. Seguimos 4 passos para escolher a configuração certa para a sua aplicação:
Câmera industrial para inspeção automatizada de componentes
A câmera precisava estar suspensa a cerca de 3300mm de distância, diretamente acima do produto. Quando a câmera capturasse as imagens do produto, o cliente pretendia processá-las com OpenCV. O produto tinha aproximadamente 700x700mm e era necessário conseguir visualizar pequenos detalhes de 3x3mm. A ideia era, eventualmente, visualizar uma área maior, nomeadamente 3000x2000mm, para poder processar vários produtos em simultâneo. Dadas estas especificações, é necessária uma machine vision camera com pelo menos 3000 x 2000 píxeis. Uma câmera que cumpre estes requisitos é uma câmera USB3.0 de 12MP ‘MER2-1220-32U3C’.
Lente de machine vision para IMX226
O cliente indicou no seu pedido que preferia uma configuração com uma lente telecêntrica. Normalmente recomendamos aos clientes que, se o seu campo de visão for superior a 65 x 50 mm, é preferível utilizar uma lente C-mount padrão. Além disso, uma lente telecêntrica tem uma distância de trabalho fixa e só pode ser focada nessa distância de trabalho.
O passo seguinte é calcular uma lente industrial adequada para a câmera. Para este cálculo, utilizamos o calculador de lentes no nosso website. Veja abaixo uma captura de ecrã do nosso calculador de lentes:
Calculadora de Lente
O calculador de lentes mostra que precisamos de uma lente C-mount de 8mm. Uma boa opção seria, portanto, esta VA-LCM-10MP-08MM-F2.8-015
Iluminação para Machine vision para automatizar a inspeção de componentes
Uma configuração completa não está completa sem adicionar iluminação machine vision adicional. O cliente indicou no seu pedido que estava a considerar um ring light. Em muitos casos, um ring light é uma boa opção como iluminação, mas neste caso específico existe uma alternativa melhor. Dada a distância de trabalho relativamente elevada (3300 mm), pode perder-se demasiada luz ao utilizar um ring light. Por isso, seria preferível utilizar dois dos nossos novos projetores LED.
Recentemente, a VA Imaging lançou um novo projetor LED. O projetor LED possui lentes óticas intercambiáveis e está disponível com ângulos de abertura de 90, 60 e 30 graus. Assim, pode iluminar objetos de forma mais eficiente do que com LEDs normais.
Principais vantagens deste projetor LED:
- Solução versátil com lentes óticas de 90, 60 e 30 graus
- Design compacto
- Classificação IP67
- Iluminação ótica devido a LEDs de alta eficiência
Mais informações sobre este projetor LED podem ser encontradas no nosso website.
Software OpenCV
A câmera de machine vision precisa ser controlada com o nosso Software Development Kit. Este SDK está disponível gratuitamente para download na página de downloads. O SDK contém exemplos de programação e uma interface de utilizador para definir facilmente os parâmetros da câmera.
O cliente já indicou no momento da aplicação que pretendia utilizar o software OpenCV. O OpenCV é uma biblioteca de software open-source de machine vision com uma infraestrutura amplamente utilizada que pode ser usada em várias aplicações. Mais informações sobre como descarregar software de terceiros para as nossas câmeras de machine vision podem ser encontradas neste artigo do nosso centro de conhecimento: Como instalar câmeras industriais USB3 – GigE com software de terceiros.
A biblioteca OpenCV possui mais de 2500 algoritmos que podem ser
usados para:
- Identificação de objetos
- Rastrear movimentos da câmera
- Criar modelos 3D de objetos
- Comparar imagens
- Etc.
O OpenCV possui interfaces para Python, C++, Java e MATLAB e suporta Android, Windows, Linux e Mac OS.
Questões?
Com a combinação certa de hardware e software, pode revolucionar os seus processos de controlo de qualidade e impulsionar a melhoria contínua na sua linha de produção. Se tiver mais questões sobre as possibilidades que machine vision pode oferecer à sua aplicação ou se gostaria de saber mais sobre as capacidades do software OpenCV, não hesite em contactar-nos através do formulário de contacto abaixo.
Os nossos engenheiros terão todo o gosto em ajudá-lo!
