一 Попит на галузь на з'єднувач M8 - у виявленні статусу
Роз'єми M8 широко використовуються в таких полях, як машина для автоматизації фабрики, автомобільна електроніка та залізничний транзит, і їх штекер - у статусі безпосередньо впливає на стабільність системи. Наприклад, у підключенні датчиків спільних роботів погане введення одного роз'єму може призвести до помилки зворотного зв’язку положення, що перевищує 0,1 мм, що призводить до неконтрольованого руху робототехнічної руки. Традиційний ручний візуальний огляд має недоліки низької ефективності та високої швидкості помилкового виявлення, тоді як візуальні системи можуть виявляти кілька роз'ємів в секунду зі швидкістю виявлення менше 0,01%, значно покращуючи якість виробництва.
2, архітектура обладнання та вибір системи візуального огляду
1. Конфігурація промислової камери та об'єктива
Вибір роздільної здатності: Для виявлення зміщення штифтів 0,1 мм потрібно, необхідна камера з роздільною здатністю 5 мільйонів пікселів або більше. Наприклад, камери серії Basler ACE можуть досягти точності виявлення 0,05 мм/піксель при роздільній здатності 1080p.
Параметри об'єктива: Прийняття телевізійного об'єктива для усунення спотворення перспективи робоча відстань контролюється в межах 50-100 мм, гарантуючи, що поле огляду охоплює всю поверхню вставки.
Дизайн джерела світла: кругова світлодіодна підсвічування в парі з коаксіальним світлом, який може чітко розрізнити металеві краї шпильок та розетків. Експеримент показує, що 45 -градусне косове світло може посилити контраст тіні в корені штифта та покращити швидкість розпізнавання дефектів.
2. Блок обробки зображень
Вбудована система Vision: наприклад, Intelligent Camera Rangerc50 IVP Rangerc50, з побудованою - в модулі попередньої обробки FPGA, може завершити виявлення краю, відповідність шаблонів та інші алгоритми в режимі реального часу, з швидкістю обробки до 120 кадрів в секунду.
Базова система ПК: підходить для багатоамерних сценаріїв виявлення спільної роботи, використовуючи Basler Pylon SDK для досягнення мульти - залучення різьби зображення та бібліотеки Halcon для реконструкції хмари 3D -точки.
3, алгоритм виявлення ядра та шлях впровадження
1. Розташування Джека та видобуток краю
Накопичена функція напрямку градієнта квантування: Створіть бібліотеку шаблонів для контурів з'єднувачів, обчислюючи градієнтну гістограму кожного пікселя на зображенні. Експеримент показує, що точність розпізнавання цього методу для з'єднувачів M8 досягає 99,7%, і він все ще може стабільно працювати навіть у складному фоні.
Аналіз гістограми сканування: сканувати зображення з'єднувача вздовж горизонтального/вертикального напрямку та підраховуйте положення перехідних точок сірого масштабу. Входячи певну модель роз'єму M8, як приклад, амплітуда мутації сірого рівня його краю розетки на лінії сканування перевищує 50, що може точно знайти центр розетки.
2. Модель класифікації для підключення - у статусі
Традиційна обробка зображень:
Вимірювання геометричного параметра: обчисліть такі параметри, як відхилення відстані в центральній відстані та кут нахилу між шпильками та розетками. Наприклад, коли зміщення штифтового центру перевищує 0,2 мм або кут нахилу більше 2 градусів, його оцінюють як погане введення.
Сегментація порогу сірого масштабу: алгоритм OTSU автоматично визначає поріг сегментації між шпильками та розетками, виявляючи такі дефекти, як відсутні або зігнуті шпильки.
Глибокі рішення для навчання:
Виявлення об'єктів Yolov5: Навчіть модель для розпізнавання стану вставки (нормальна/половина вставлена/не вставлена), досягаючи значення карти 98,2% на 1000 анотованих зображень.
Класифікаційна мережа Resnet50: виконує сегментацію області 224 × 224 пікселів на вилку - у поверхні та виводить вилку - на рівні якості (відмінно/добре/погано) після введення в мережу зі швидкістю точності 97,5%.
4, оптимізація процесу виявлення в промислових сценаріях
1. Динамічне виявлення та реальне - Відгук часу
Застосування високої - Швидкісна лінійна камера масиву: На безперервній виробничій лінії лінійна камера масиву використовується для сканування роз'єму на частоті лінії 10 кГц і компенсації руху за допомогою кодера. Наприклад, певна виробнича лінія автомобільної електроніки збільшила швидкість виявлення до 300 роз'ємів в хвилину через це рішення.
КОЛОГАЛЬНА КОРОБКА PLC: Візуальна система передає результати виявлення (OK/NG сигналів) у режимі реального часу до ПЛК за допомогою протоколу TCP/IP, викликаючи механізм сортування для видалення дефектних продуктів. Експериментальні дані показують, що ця схема знижує пропущену швидкість виявлення дефектних продуктів з 3% до 0,2%.
2. Підвищена адаптованість навколишнього середовища
Дизайн проти вібрації: У умовах вібрації алгоритм фільтрації частот домену використовується для придушення розмиття зображення, викликаного механічною вібрацією. Наприклад, зберігання сигналу частотного діапазону 50-200 Гц через смуговий фільтр може ефективно витягнути функції краю роз'єму.
Мультиспектральна технологія візуалізації: для сцени забруднення, таких як плями нафти та пил у поєднанні з видимим світлом та інфрачервоною візуалізацією, анти {- функції інтерференції витягуються за допомогою основних компонентів (PCA). Тести показали, що цей метод все ще може підтримувати точність виявлення понад 95% у сильно забруднених умовах.
5, типові випадки застосування та перевірка продуктивності
1. Виявлення датчиків роботів
У певному проекті промислового робота в Axis промислові системи Visual System виявляє стан вставки роз'єму M8:
Конфігурація апаратного забезпечення: 2 5- камери Megapixel CMOS, поєднані з телеоб'єктивом та круговим джерелом світлодіодного світла.
Індикатори тестування: центральне до центрального відхилення штифтів менше або дорівнює 0,15 мм, кут нахилу менше або дорівнює 1,5 градусу, похибка глибини введення менше або дорівнює 0,3 мм.
Ефект впровадження: Після запуску системи точність позиціонування роботів покращилася до ± 0,03 мм, що втричі перевищує ручне виявлення, а рівень відмови обладнання знизився на 80%.
2. Тестування нової системи управління акумуляторами енергетики
У певній лінії виробництва BMS BMS Visual System виявляє з'єднувачі M8:
Вміст тестування: такі дефекти, як окислення розетки, згинання штифтів та пошкодження шару ізоляції.
Оптимізація алгоритму: U - Мережа семантичної сегментаційної мережі використовується для виконання класифікації рівня пікселів на вилку - у поверхні, зі швидкістю виявлення до 20 кадрів в секунду.
Дані про досягнення: Система досягає 100% виявлення в Інтернеті, з нульовою пропущеною швидкістю виявлення та помилковою швидкістю виявлення менше 0,5%, забезпечуючи надійну роботу системи BMS протягом 5 років.
