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[NI技术]基于LabVIEW和NIVision技术开发刹车自动检测系统.docVIP

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[NI技术]基于LabVIEW和NIVision技术开发刹车自动检测系统.doc

[NI技术]基于LabVIEW 和NI Vision技术开 发刹车自动检测系统 每次设计新算法或 修改已有算法,我们 不得不在数百个刹车 图片上验证,以确保 算法在整个样本集里 是可靠的。带批处理 能力的NI Vision Builder,是 完成此项任务不可或 缺的工具。 - A. Ashok Kumar, Soliton Automation Private Limited The Challenge: 开发一个稳定可靠的 机器视觉系统,用于 作刹车鼓装置的自动 检测,能区别出零件 材质、光泽、颜色和 形状,以及装配偏 差。 The Solution: 使用NI的技术开发 核心的图像处理算 法,在大量样本集验 证已开发算法,克服 各种挑战,实现一个 高度可靠的机器视觉 系统。 我们在十周之内利用 必威体育精装版虚拟仪器和机器 视觉技术,开发一个 刹车全自动检测系 统。 Author (s): Anand Chinnaswamy - Soliton Automation Private Limited P. Kannan - Soliton Automation Private Limited A. Ashok Kumar - Soliton Automation Private Limited 我们的客户是拥有印 度国内外顾客的汽车 刹车鼓一级零部件供 应商。在过去,他们 曾尝试用很多不同视 觉系统检测刹车鼓装 置,但成功案例甚 少。先前系统的主要 问题在于依赖模式匹 配,这后来被证明在 处理多变复杂的装置 时是不合适的。 客户所需的检测要求 包括: 各种零件是否都存在 弹簧恢复 零件正确固定或衔接 齿轮零件装配方向 弹片角度定位 刹车片位置 某些零件是否已有螺 纹 字符是否已经标识好 测量直径、长度和厚 度 我们的客户正在寻找 满足以下要求且具有 成本效益的测试系 统: 灵活性-能够测试不同刹车 鼓模型的 可靠性-测试结果可靠且具 有一致性 网络化-测试结果可接入局 域网 交付-整个检测系统争取 在10周内交付使用 紧凑封装-有效地利用宝贵的生 产车间空间 我们选择1280 x 960像素索尼 FireWire数 码相机,它具有可编 程功能,可在应用软 件中设置的参数超过 12个,包括:快门 速度和过滤器等。同 时安装NI- IMAQ 1394 驱动软件,可实现与 相机接口相连。 从最开始,我们的客 户就非常清楚他们需 要一个十分灵活的视 觉系统。基于以前经 验,他们明白标准的 可配置视觉系统是不 合适的。而NI视觉开发模块(Vision Development Module)的演 示让他们完全相信这 就是适合他们的应用 的产品。 软硬件结合,确保准 确性和可靠性 刹车检测站包含安装 夹具的旋转工作台, 每个类型的刹车装置 都有对应夹具。在夹 具上手动装夹刹车装 置后,气动夹钳固定 住装置,并对中机械 装置,确保成像前刹 车片在中心位置上。 我们使用 IEEE1394高 分辨率相机和对应的 视频采集板卡。针对 不同刹车模型,软件 控制的自动变焦镜头 能让我们的客户能够 充分利用相机的分辨 率。 旋转工作台保证刹车 装置的四个象限均能 独自成像,以提高有 效的分辨率。采集后 的图片被传至电脑进 行分析。定制软件利 用不同的算法分析图 片,并根据刹车鼓是 否合格来驱动装置。 应用软件对于该系统 的成功起到至关重要 的作用。比如,零件 上一些可见的差异对 于“汽车”来说有可 能是正常的。另外, 后台零件的存在、不 存在或位置改变都会 影响零件的检测。刹 车片位置的改变,虽 然在对中机构的调整 下不会太大,但依然 是个挑战。 对于上述状况,模式 匹配算法是无法达到 可靠的效果,因此我 们建立自定义算法。 例如,我们设计一个 算法检测弹簧恢复。 每次设计新算法或修 改已有算法,我们不 得不在数个刹车图片 上验证,以确保算法 在整个样本集中是可 靠的。带批处理能力 的NI Vision Builder,是 完成此项任务不可或 缺的工具。 就算不能利用该方法 开发并核实新算法, 我们意识到,对于之 前所提的各种条件变 化,它们也不是百分 之百可靠的。为确保 该系统顺利工作,我 们采用自适应技术反 复改变算法中的某个 参数,如临界值,直 到找到合适的值为 止。如果在迭代的最 后仍未能找到该特 征,我们可以判定该 特征并不存在。根据 样本集中的图片,我 们能确定一个可用的 取值范围用来迭代, 从而减少所需处理时 间。 1/3 适合多变零件的全自 动系统 我们在十周之内利用 必威体育精装版虚拟仪器和机器 视觉技术,开发一个 刹车全自动检测系 统。虽然零件的情况 复杂多变,我们依然 能够利用自定义的自 适应算法以确保测试 的可靠

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