vision industrielle
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Vision IndustrielleTRANSCRIPT
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Systmes de Vision imprimable
Technologie de la vision
industrielle
Bases du traitement dimages Pixels
Le signal vido envoy par la camra comprend des
informations de luminosit qui changent au fur et mesure
que le temps scoule. Toutefois, le temps (position sur
lcran) ne peut pas tre dtermin avec ce signal. Si on
divise une ligne de balayage sur la base dune impulsion
dhorloge possdant une frquence spcifique (cf. illustration
ci-dessus), on est alors en mesure de dterminer la position
horizontale sur lcran. La position verticale tant lorigine
dtermine par le numro de la ligne de balayage, cela
permet donc dobtenir un quadrillage de lcran. Chaque
lment de ce quadrillage est appel pixel. Limage dune
cible est reconnue comme tant la combinaison de pixels
blancs et noirs. Tous les traitements dimage seffectuent sur
la base des pixels.
Conversion binaire numrique
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Le signal vido envoy par la camra est un signal
analogique. Afin de pouvoir utiliser le signal vido pour
diffrentes mesures et diffrenciations, ce signal analogique
doit tre converti en signal numrique. On dfinit pour cela un
niveau seuil pour le signal vido. Les zones qui sont plus
claires que le niveau seuil sont dfinies comme tant
blanches, tandis que celles qui sont plus sombres sont
dfinies comme tant noires. Le signal numrique
correspondant un pixel blanc est gal 1(= HI), le signal
numrique correspondant un pixel noir est gal 0 (= LO).
Traitement par les niveaux de gris
Les processus de traitement dimages utilisent soit la
conversion binaire, soit une chelle de gris. Les appareils de
la srie CV-110 recourent la seconde mthode, laquelle est
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base sur les variations de luminosit de limage obtenue par
la camra. La conversion binaire ne permet de reconnatre
limage quen deux couleurs, le noir et le blanc, autrement dit
des 1 et des 0. Le traitement sur lchelle des gris permet
par contre dobtenir une plus grande diffrenciation, lchelle
de luminosit tant divise en 8 bits (soit 256 niveaux). Cette
seconde mthode permet donc de garantir une bien meilleure
prcision dans la dtection.
Traitement couleur (conversion binaire
suppress par extraction de couleur)
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Le signal vido couleur provenant de la camra est converti
en donnes numriques RVB par la conversion A/N de
limage. Ces donnes sont utilises pour lopration de
diffrence afin dobtenir les donnes de R- (moins) V, B-V et
R-B partir des donnes RVB reues. Ces six paramtres
dinformation couleur sont utiliss pour contrler le degr de
correspondance par rapport la couleur spcifie. Ceci
seffectue en dfinissant la plage sur lcran puis en extrayant
la couleur qui correspond celle prcdemment dfinie.
Ensuite, chaque pixel subit une conversion binaire en pixel
extrait ou non extrait. Ce processus dopration de diffrence
assure une extraction stable mme pour les couleurs
sombres et des vitesses de traitement rapides.
Traitement par chelle de nuances couleur
Les donnes dinformation couleur sont divises en 256 niveaux.
En fonction de la couleur extraite, les couleurs sont divises
en 256 niveaux. La couleur extraite est spcifie comme tant
le niveau 255 et les autres couleurs qui possdent une plus
grande diffrence de donnes de teinte couleur sont
spcifies comme tant plus proche du niveau 0. la
diffrence de la conversion binaire couleur, le traitement par
chelonnement des nuances couleur utilise des donnes de
nuances 256 niveaux et de ce fait ce traitement assure une
dtection stable mme lorsque la couleur dune cible varie
cause de diffrences individuelles. Comme pour la conversion
binaire couleur, les six paramtres sont utiliss pour
lopration interne.
Exemple
Le cas du rouge (R) est expliqu ci-
dessous. (La mme explication
Caractristiques du
traitement
dchelonnement de nuances couleur
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sapplique aux autres paramtres.)
Mme si la
luminosit
ambiante change
ou si la couleur de
la cible varie
cause de
diffrences
individuelles, le
traitement par
chelonnement de
nuances couleur
assure une
dtection plus
stable que la
conversion binaire.
o tant donn que le traitement dchelonnement des
nuances couleur utilise des donnes 256 niveaux, il
est plus efficace pour la mesure de positionnement que
la conversion binaire. (Un traitement subpixel est
possible).
Fonction filtre
La fonction filtre supprime ou met en vidence le bruit et la
distorsion des donnes de limage capture si bien que
limage est facile contrler ou diffrencier. Le filtre permet
de convertir les donnes de limage dorigine sous une forme
plus simple.
EXPAND
Le pixel cible est remplac par le
pixel le plus brillant parmi le pixel
cible et les huit pixels lentourant.
Ce filtre restaure toute partie de
lettre manquante. Limage blanche
Le processus de filtrage
utilise une zone de 3 x 3
pixels autour du pixel
cible.
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sagrandit dune taille. EXPAND
rpte deux fois le mme
processus pour augmenter leffet.
SHRINK
Le pixel cible est remplac par le
pixel le plus sombre parmi le pixel
cible et les huit pixels lentourant.
Ce filtre supprime les
composantes de bruit faibles.
Limage blanche se rtrcit dune
taille.
Example
Avant Aprs (EXPAND)
Aprs (SHRINK)
Principe du traitement des images Recherche de motif
Recherche un motif sur une image
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Le motif cible de limage
de rfrence est enregistr et stock dans une fentre de
motif. La fentre de motif balaye alors la fentre de recherche
spcifie du ct suprieur gauche au ct infrieur droit pour
dtecter la position qui correspond le mieux limage
enregistre.
Recherche de motif avec un traitement par niveaux
de gris
La recherche de motif utilise un
traitement dimage par niveaux de gris qui affecte 256
niveaux de gris chaque pixel puis recherche le motif cible.
Le traitement binaire, en comparaison, ne reconnat les
images quen noir et blanc
Recherche de motif avec extraction de couleur
Le systme de vision couleur
srie CV-700/301 reconnat le motif stock dans la fentre de
motif non seulement grce la brillance (CV-301) mais
galement grce la technologie RVB qui affecte 256
niveaux de couleur chaque pixel (CV- 700). La srie CV-
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700/301 est idale pour la dtection de cibles ayant la mme
forme mais possdant des couleurs diffrentes.
Traitement subpixel
Le traitement dimage habituel est
effectu par unit d1 pixel, tandis que la mthode de
traitement subpixel effectue des dtections de position par
unit de 0,1 pixel. Ceci permet une dtection de position de
haute prcision, tendant le champ dapplication au
positionnement et aux mesures dimensionnelles de haute
prcision.
Mthode de corrlation normalise
La mthode de recherche de motif est prcise et nest pas affecte par des variations de brillance.
La mthode de recherche de motif
niveaux de gris reconnat chaque pixel du motif de limage
de rfrence comme possdant un des 256 niveaux de gris et
compare ces donnes avec les informations de limage
lcran afin de dtecter la position. Toutefois, avec cette
mthode, une dtection prcise de position est parfois difficile
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car la valeur absolue des donnes de niveaux de gris est
facilement affecte par des variations de la lumire ambiante.
La mthode de corrlation normalise permet un contrle de
conformit, par rapport au motif, non affect par la lumire
ambiante. Comme le montrent les illustrations suivantes, la
luminosit moyenne de limage globale est soustraite de la
luminosit (donnes de niveaux de gris) de chaque pixel pour
limage de rfrence et limage en entre. Cette mthode,
appele normalisation, limine la diffrence de luminosit des
deux images globales. Limage est ensuite place la
position o les motifs des images de rfrence et dentre
correspondent le mieux (c.--d. prsentent la plus forte
corrlation) et la position du motif cible dans limage est alors
dtecte avec prcision.
Dtection de bords
En dfinissant la fentre de dtection de bords sur lcran de
limage, vous pouvez localiser la section o la luminosit
change dans limage et en dduire quil sagit dun bord. Cette
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mthode est efficace pour la dtection des coordonnes
absolues dun bord ou pour le contrle dimensionnel de
pices usines.
Principe de base de la dtection de bord
Un bord est une sparation entre des zones lumineuses et
des zones fonces d'une image. La dtection dun bord
reprsente la dtection de cette frontire entre diffrentes
nuances par un traitement dimages. Les bords peuvent tre
obtenus par le processus suivant.
Traitement par projection
Application d'un traitement par projection l'image dans la
zone de mesure. Le traitement par projection balaie limage
verticalement par rapport la direction de dtection afin
dobtenir lintensit moyenne de chaque ligne de projection.
La courbe de chaque ligne de projection sappelle courbe de
projection.
Description du traitement par
projection
Le traitement par projection sert
obtenir lintensit moyenne de la
direction de projection, il rduit au
minimum les fausses dtections
provoques par le bruit des zones
de mesure.
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Traitement diffrentiel
Un traitement de diffrentiel est appliqu en se basant sur la
courbe de projection. Les plus grands carts sont obtenues
quand les diffrences entre les nuances qui forment les bords
sont distinctes.
Description du traitement diffrentiel
La variation de nuance (intensit)
est obtenue par ce processus et
toutes les influences provoques
par des variations des valeurs
absolues dintensit dans les
zones de mesure sont limines.
(Exemple) La valeur absolue
dintensit est 0 sil ny a
aucune variation de nuance. Si la
couleur passe du blanc (255) au
noir (0), la variation est de -255.
La valeur maximum de l'cart doit toujours tre de
100%
Afin de rduire au minimum les effets externes tels que des
changements de lintensit de lclairage, etc., une
compensation ncessaire doit tre effectue afin que la
valeur maximum de l'cart soit toujours maintenue 100%.
Ensuite, la position du bord est dtermine partir du point
maximal de la courbe diffrentielle qui dpasse la sensibilit
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de bord prrgle (%). Le point maximal de la variation de
contraste tant alors dtect, une dtection de bord fiable est
possible mme sur les lignes de production relles o
lintensit de lclairage varie frquemment.
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Bases des fonctions
dinspection Dtection de zone (conversion binaire)
Cette fonction dtecte la zone en comptant le nombre de
pixels noirs ou blancs lintrieur de la fentre circulaire ou
rectangulaire. Avec le traitement couleur, la zone est dtecte
en comptant le nombre de pixels couleur extraits ou non
extraits.
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Mesure dimensionnelle
Diverses dimensions sont mesures en dfinissant une
fentre sur limage et en mesurant la distance entre les bords
dtects laide de la fentre.
Mesure du diamtre interne
Mesure du diamtre externe
Fonction Blob (Nue)
Un groupe de pixels prsentant la
mme plage dintensit dans une image binaire (noire et
blanche) sappelle une nue . Le nombre de nues, et des
caractristiques telles que l'aire et le centre, sont mesures
par loutil Blob (nue).
Caractristiques mesures par la fonction Blob
Centre de gravit
Aire
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Le centre de la gravit de la
nue est mesur en
coordonnes X-Y.
Le nombre de pixels de la
nue est mesur.
Angle de laxe principal
Langle de laxe principal
partir de laxe horizontal (x)
est mesur dans la plage
90.
Diamtre de Fret
Les longueurs dans les
directions X et Y du rectangle
circonscrit de la nue sont
mesures.
Primtre
Le primtre de la nue est
mesur.
Arrondi
Un cercle parfait est
reprsent par le nombre
1,000 par rapport
lovalisation mesure de
chaque nue.
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Dtection de rayures et dfauts
(TACHE)
Principe de dtection des
taches (quand la direction de la
dtection est rgle sur X)
1. En dplaant un segment
de dimension arbitraire
dans la zone dinspection
sur le quart de la taille
(amplitude du
mouvement), on mesure
lintensit moyenne.
2. La diffrence entre
lintensit maximum et
minimum dans les 4
segments directionnels
comprenant le segment
dobservation ( dans
la figure droite) est
mesure. Cette valeur
devient le niveau de
tache du segment
dobservation.
3. Si le niveau de tache
dpasse le seuil prtabli,
le segment d'observation
est compt comme une
tache. Ce comptage sera
reflt dans le rsultat de
l'inspection, et sera
appel aire de la tache
.
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Le segment dobservation est
alors nouveau dplac sur le
quart de sa taille et la procdure
est rpte des points 1 3.
Rfrence Lorsque les directions de dtection
sont spcifies comme directions X et
Y (bidimensionnelles).
Si l'on spcifie X et Y, la
diffrence entre l'intensit
maximum et minimum des 16
segments (4 segments dans la
direction X x 4 segments dans la
direction de Y comprenant le
segment d'observation) est
mesure.
Avantages de l'algorithme de tache par rapport
la mthode standard utilisant la binarisation
o tant donn qu'une image de niveaux de gris est
directement traite, il n'est pas ncessaire de configurer
les rglages binaires selon la cible.
o Puisque l'on utilise la variation de contraste entre le
segment dobservation et l'arrire-plan au lieu des valeurs
absolues dintensit, la mesure reste fiable mme si l'tat
de surface et lintensit de lclairage varient. Dtection des rayures sur la surface d'une pice
moule
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Conditions
initiales
Outil tache : la rayure peut tre dtecte
mme lorsque lintensit de lclairage
diminue.
Outil nue : limage binarise a chang en
raison de la diminution de lintensit de
lclairage et la dtection est mauvaise.
Position de contour volutif
Le segment spcifi dans la zone de dtection de bord est
balay et les valeurs maximum, minimum et moyennes de
chaque point sont obtenues. C'est efficace pour la mesure
des diamtres externes maximum/minimum et pour la
dtection de pices saillantes.
Si la zone de mesure est dans une
forme rectangulaire Si la zone de mesure est dans une
forme circulaire
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o Si une dtection de position trs prcise est requise,
rduisez la taille du segment.
o Pour diminuer le temps de traitement, augmentez la
largeur de dcalage du segment (amplitude du
dplacement).
o Le sens d'volution indique la direction dans laquelle le
segment se dplace.
Examen de lintensit
Puisqu'il est possible de mesurer la valeur moyenne du
contraste (intensit), les valeurs maximum/minimum et la
valeur de dviation dans la zone de mesure, elles peuvent
galement servir la mesure de la zone rsistante aux
fluctuations de l'intensit de l'clairage ou la dtection de
rayures grande vitesse.
Si la diffrence de temprature est
importante
o Intensit moyenne de la
vitre 1 : 50
o Intensit moyenne de la
vitre 2 : 200
Si la diffrence de temprature est
minime
o Intensit moyenne de la
vitre 1 : 150
o Intensit moyenne de la
vitre 2 : 200
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o Diffrence d'intensit :
150
o Diffrence d'intensit :
150 Systmes de Vision imprimable
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Jugement de zone par
binarisation 1. Dterminer le niveau binaire qui divise une
image en blanc et noir
Chaque lment de limage peut se trouver dans l'chelle
256 niveaux. En rglant le seuil sur une certaine partie de la
squence de l'chelle, un lment dimage est class en
blanc ou noir selon sa luminosit. Ceci sappelle la
binarisation et le seuil sappelle le niveau binaire.
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2. Dterminer la zone d'inspection avec la
fentre de test
L'outil zones permet
l'utilisateur de dfinir une fentre l'cran pour dtecter
l'existence ou la taille des pixels pertinents dans la fentre. La
dtermination des pixels pertinents dans la fentre
s'appelle la binarisation.
3. Exemples dinspection
Dtection des lments manquants pendant le
processus d'emballage
tant donn que l'appareil capture la totalit de l'image du
contenant et permet l'utilisateur de dfinir plusieurs fentres
de test dans l'image, il est possible de dtecter tout lment
manquant en n'importe quelle position.
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Dtection de position 1. Reconnaissance des formes par traitement
des niveaux de gris
Dans le cas du traitement des
niveaux de gris, une image est traite comme image de
niveaux de gris sur 256 nuances. Contrairement la
binarisation qui ne reconnat que le noir et le blanc, le
traitement des niveaux de gris utilise toutes les informations
de chaque pixel divises en 256 nuances, la forme de l'objet
cible est alors exactement identifie.
2. Reconnaissance des coordonnes dans
limage CCD
tant donn qu'une image projete sur l'lment de capture
CCD est divise en 480 (hauteur) x 512 (longueur) pixels
comme la figure le montre, les coordonnes X-Y de n'importe
quelle forme dans l'image sont obtenues dans la plage 0, 0
511,479.
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3. Exemples dinspection
Gestion de robot (dtection de position absolue)
Dplacer le robot de telle faon que le trou de l'objet de cible
soit en face de l'origine de l'cran puis mettre une goupille
dans le trou.
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Mesure de dimension Utilisation de la dtection de bord
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1. Points de variation dans une fentre
(dtection de bord)
Sur la forme cible qui doit tre dtecte, dfinissez les
fentres X et Y comme montr dans la figure ci-dessous.
Dans ces fentres, la premire variation de nuance (ou
changement de couleur) est identifie comme un bord et ses
coordonnes X et Y sont dtectes.
2. Utilisation de divers outils pour mesurer la
distance entre les bords
Mesure du
diamtre
extrieur
Mesure du
diamtre
intrieur
Mesure de diamtre simple
Cette fonction permet la
mesure d'un diamtre
extrieur ou intrieur en
dtectant la distance entre
les bords extrieurs ou
intrieurs.
Pas central
Pas
dintervalle
Mesure de la distance de
plusieurs broches
Cette fonction mesure la
distance de plusieurs bords
dans la fentre pour obtenir
les intervalles maximum,
minimum et moyens.
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Nombre
dartes
Dtection de
position
Comptage de bord facile
Cette fonction analyse le
nombre de bords (clair vers
fonc ou fonc vers clair) de
la fentre.
3. Exemples dinspection
Mesure du pas des broches d'un connecteur
Les entraxes maximum, minimum et moyens de toutes les
broches du connecteur sont mesurs et, dans le cas o la
valeur maximum ou minimum se situe en dehors de la
tolrance accepte, le produit est dtect comme dfectueux.
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Autres fonctions dimagerie Fonction de capture dune image partielle
Habituellement, le CCD capture un cran entier et le transfre
au contrleur comme le montre la figure ci-dessous. La srie
CV (Keyence) conomise le temps de transfert en ne
capturant que les pixels ncessaires linspection. Dans
lexemple suivant, le temps de traitement est raccourci de
presque 13 millisecondes par la capture de seulement 90
lignes.
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Capture de l'image entire
Temps de capture : 16,7 ms
Capture d'image partielle
(90 lignes)
Temps de capture : 4
ms
Fonction de rglage de dcalage/d'tendue de camra
Cette fonction non seulement claire ou obscurcit
globalement les images prises, mais cre galement une
image clairement contraste en l'assombrissant ou en
l'clairant. En ajustant l'tendue et le dcalage de la camra,
on obtient une image optimale de lobjet inspecter, ce qui
permet une inspection prcise.
Sensibilit de la camra
La luminosit dune image peut tre ajuste sans rgler
lclairage ou les objectifs. (9 niveaux)
Dcalage
Cette option claire ou obscurcit la totalit du signal de
limage du CCD. Contrairement la sensibilit de la camra,
une certaine nuance peut tre uniformment obscurcie ou
claircie.
tendue
-
Cette option amplifie ou supprime mme les variations de
nuance du CCD. La diffrence de luminosit est renforce
afin de crer une image plus claire.
Valeur initiale
Sensibilit de la camra : 3,0
Dcalage : 000 tendue :
1,000
Aprs rglage
Sensibilit de la camra :
5,0
Dcalage : -40 tendue :
2,000
Rglage de position
Lorsque la position de la fentre dfinie est fixe lcran,
une dtection prcise peut tre effectue lorsque la position
de la cible change. Cette fonction dtecte la position en X et
en Y et langle de rotation de la cible. Elle ajuste ensuite la
position de la fentre en fonction des carts par rapport la
position de rfrence. Ceci permet une dtection stable.
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Ltat dans la fentre est dtect aprs dtection de la
position de rfrence. De ce fait, aucune dtection errone ne
se produit cause de lcart de position de la cible tant que
limage de rfrence et la fentre de contrle sont prsentes
sur lcran de surveillance.
Ajustement de lillumination
Cette fonction corrige la luminosit de tout lcran pour viter
une dtection errone, mme si les conditions dclairement
ambiantes sont modifies cause du systme dclairage ou
autre. Lorsquune zone stable est dfinie sur le moniteur
comme plage dclairement , un rglage de luminosit est
opr sur la totalit de lcran pour prendre en compte les
variations de luminosit enregistres pour la zone considre.