Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über Vision-Sensoren sowie ihre Anwendungen und Funktionsweisen. Werfen Sie auch einen Blick auf die Liste der 7 Hersteller von Vision-Sensoren und deren Firmenranking.
Inhaltsübersicht
Vision-Sensoren sind Sensoren, die die von einer Kamera aufgenommenen Bilder verwenden, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Objekten oder Unterschiede zwischen ihnen festzustellen.
Konkret berechnet er Merkmalsgrößen wie Form, Fläche, Schwerpunkt, Länge und Position des Objekts, vergleicht sie mit Daten und vorgegebenen Kriterien und gibt die unterschiedenen Ergebnisse aus.
Vision-Sensoren werden an verschiedenen Produktionsstandorten eingesetzt, um Arbeit und Arbeitskräfte in Fabriken zu sparen, um große Mengen von Gegenständen zu prüfen, die von geschulten Inspektoren nicht visuell geprüft werden können, und um die Inspektionsebene zu erweitern, z. B. zur Bestimmung von Details.
Im Automobilbau werden sie bei der Herstellung einer breiten Palette von Bauteilen eingesetzt. Bei der Produktion von Kleinteilen ist eine Schraubenfertigungsstraße ein Beispiel dafür. Sie werden für alles eingesetzt, von der Erkennung von Fremdkörpern vor dem Versand bis hin zum Vorhandensein von Fehlern und sogar der Qualität der Beschichtung.
Vision-Sensoren werden auch eingesetzt, um das Aussehen von Teilen zu prüfen, die als Komponenten zusammengebaut werden. Die Vision-Sensoren werden an einem Roboterarm befestigt, und es werden mehrere Bilder zur Prüfung aufgenommen.
In Produktionslinien für elektronische Bauteile sind die Produkte selbst extrem detailliert und schwer visuell zu prüfen. Hier ist der Einsatz von Vision-Sensoren unerlässlich.
In der Pharma- und Lebensmittelindustrie haben die zu prüfenden Objekte keine feste Form wie Industrieprodukte. Die Beurteilung erfolgt oft hauptsächlich auf der Grundlage der Farbe.
Um die Funktionsweise von Vision-Sensoren zu verstehen, ist es wichtig, die vom Bildverarbeitungssensor durchgeführte Verarbeitung zu kennen.
Das durch das Kameraobjektiv eingefangene Licht wird von Bildsensoren, die CCD (Charge Coupled Device) oder CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) genannt werden, in ein elektrisches Signal umgewandelt. Ein Bildsensor ist eine Anordnung von Punkten auf einer ebenen Fläche.
Die Anzahl der Punkte wird als Anzahl der Pixel bezeichnet und ist im Katalog von Digitalkameras und Smartphone-Kameras zu finden. Durch die Anordnung der elektrischen Signale für jedes Pixel wird ein Bild gezeichnet.
Das vom Bildsensor in elektrische Signale umgewandelte Bild muss zu einem leicht zu messenden Bild verarbeitet werden. Diese Verarbeitung wird als Vorverarbeitung bezeichnet. Die Vorverarbeitung umfasst die Glättung, um kleine Unregelmäßigkeiten im Bild zu reduzieren und die Prüfung zu stabilisieren, die Expansion und Kontraktion, um Rauschen zu entfernen, und die Kantenextraktion, um die Prüfung von Fehlern zu erleichtern.
Das zu prüfende Objekt befindet sich nicht immer in der gleichen Position oder Ausrichtung relativ zum Objektiv. Daher wird eine Lagekorrektur durchgeführt. Bei der Lagekorrektur wird das erfasste Bild in eine Position gebracht, in der es leichter zu messen ist.
Nach der Positionskorrektur ist eine Verarbeitung erforderlich, um die für die Inspektion erforderlichen Merkmalsmengen aus den Videoinformationen zu extrahieren. Werden zum Beispiel Bereiche mit sehr großen Helligkeitsänderungen erkannt, können diese als Konturen (Kanten) des zu prüfenden Objekts identifiziert werden.
Wenn das resultierende Bild in kleine Bereiche unterteilt wird und Helligkeitsunterschiede innerhalb der Bereiche extrahiert werden, kann festgestellt werden, dass es sich um Kratzer oder Flecken einer bestimmten Größe handelt. Die Einstellungen für die Extraktion von Merkmalswerten sind für Vision-Sensoren sehr wichtig.
Vision-Sensoren wandeln Bilder in elektrische Signale um, aber im Falle von Inspektionen müssen die Kriterien für das Bestehen oder Nichtbestehen vom Bediener festgelegt werden. In letzter Zeit wird zunehmend KI für solche Pass/Fail-Entscheidungen eingesetzt.
1. Prüfung auf Verunreinigungen durch Fremdkörper
Durch die Registrierung eines Referenzbildmusters und die Beurteilung, ob es diesem Muster ähnelt oder nicht, ist es möglich, das Vorhandensein von Fremdkörpern zu prüfen.
2. Konturerfassung
Konturen können erkannt werden, indem die Suchrichtung und der Farbwechsel als Bedingungen festgelegt und Unterschiede in der Bilddichte und Hell/Dunkelheit erkannt werden. Durch den Vergleich der Ergebnisse mit voreingestellten Schwellenwerten ist es möglich, Anomalien und Verunreinigungen des Produkts zu erkennen.
3. Zeichenprüfung
Mit diesem System wird festgestellt, ob ein Produkt korrekt bedruckt wurde, wie z.B. die Gravur von Teilen oder der Druck von Etiketten und Verfallsdaten.
*einschließlich Lieferanten etc.
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Rangliste in der Welt
AbleitungsmethodeRang | Unternehmen | Aktie lecken |
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1 | ifm electronic gmbh | 40% |
2 | wenglor sensoric elektronische Geräte GmbH | 20% |
3 | Leuze electronic GmbH + Co. KG | 20% |
4 | Pepperl+Fuchs Vertrieb Deutschland GmbH | 20% |
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