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一次完整的机器视觉检测流程通常包括以下几个步骤#xff0c;每个步骤都会占用时间#xff1a;
图像采集#xff1a; 相机曝光和传输图像到计算机的时间。这是硬件层面的基础耗时。
图像预处理#xff1a; 对原始图像进行优化#xff0c;例如降噪、对比…一、检测耗时的构成
一次完整的机器视觉检测流程通常包括以下几个步骤每个步骤都会占用时间
图像采集 相机曝光和传输图像到计算机的时间。这是硬件层面的基础耗时。
图像预处理 对原始图像进行优化例如降噪、对比度增强、色彩校正等以便于后续分析。
特征提取与算法分析 这是最核心、最耗时的部分。计算机运行检测算法来识别和测量拼图的各项特征。
结果判断与输出 根据算法分析的结果判断拼图是“合格”还是“不合格”并触发相应的动作如剔除不良品。
总耗时 图像采集时间 图像预处理时间 算法分析时间 结果输出时间。其中算法分析时间通常是最大的变量。
二、决定检测耗时的关键因素
硬件性能基础决定因素
工业相机
分辨率 分辨率越高图像像素越多需要处理的数据量就越大耗时自然增加。检测微小的印刷瑕疵需要高分辨率但检测轮廓可能不需要。
帧率 高帧率相机能在单位时间内拍摄更多图片但通常需要更强大的硬件支持才能处理过来。
曝光时间 拍摄一张清晰图片所需的最短曝光时间。环境光不足时需要延长曝光时间这会直接增加图像采集的耗时。
镜头 高质量的镜头能提供更清晰、畸变更小的图像可以减少预处理和算法分析的难度间接提升速度。
光源 稳定、均匀、对比度高的打光方案是视觉检测的灵魂。好的打光能直接凸显目标特征大幅减少算法复杂度从而显著降低耗时。
计算机处理单元
CPU 对于复杂的逻辑运算和传统的图像处理算法CPU的性能至关重要。
GPU 如果使用基于深度学习的检测算法GPU的并行计算能力会起到决定性作用能比CPU快几个数量级。软件与算法复杂度核心变量
这是影响耗时最显著的因素。
检测项目的数量和复杂度
简单检测 只检测拼图是否存在、轮廓是否完整。耗时极短可能只需几十毫秒。
复杂检测 同时检测多项内容如
印刷质量 颜色是否正确、有无漏印、污点、划痕。需要复杂的纹理分析
尺寸精度 每个凸起和凹陷的尺寸是否在公差范围内。需要高精度的边缘提取和测量
形状缺陷 有无毛边、断裂、变形。
材质缺陷 表面有无气泡、杂质。
每增加一个检测项就需要多运行一个或多个算法模块耗时成倍增加。
采用的算法技术
传统算法如Blob分析、边缘检测、模板匹配 速度通常很快尤其针对规则、特征明显的检测。耗时相对稳定。
深度学习算法尤其是基于CNN的缺陷检测/分类模型 精度高适应性强但推理过程 的计算量远大于传统算法。虽然GPU可以加速但通常仍比简单的传统算法慢。其优势在于处理复杂、不规则的缺陷。
图像处理区域ROI 聪明的做法是只对图像中需要检测的关键区域进行分析而不是处理整张图片。合理设置ROI可以大幅减少数据处理量。生产节拍与系统流程
生产线的速度 视觉系统的检测速度必须大于或等于生产线的节拍。例如生产线每秒通过10个拼图那么视觉系统的总处理时间就必须小于100毫秒。
触发方式
连续触发飞拍 相机在运动中拍照对机械和软件的同步要求高但速度最快。
传感器触发 产品到达检测位时传感器触发相机拍照。这是最常见的方式耗时稳定。
机械动作时间 如果检测到不良品需要剔除气动阀门或机械臂的执行时间也会计入总周期但这部分不属于视觉处理耗时。
