配置基于 PC 的台州机器视觉软件开发系统要点
- 确定目标：
- 这可能是最重要的一步，决定在检测任务中需要实现什么。检测任务通常分为测量或计量、读取字符或编码（条形码）信息、检测物体的状态、认知和识别特殊的特性（模式识别）、将物体与模板进行对比或匹配、为机器或机器人导航等。
- 为了确认任务，应明确为了最大限度检测部件需要做的测试，列出 “必须做” 和 “可以做” 的测试。一旦主要测试标准满意，可以添加更多测试来改善检测过程，但要记住添加测试会增加检测时间。
- 确定速度：
- 系统检测每一个部件需要的时间不仅由 PC 的速度决定，还受生产流水线速度的影响。很多机器视觉系统包含时钟 / 计时器，可以准确测量检测操作每一步所需的时间，以便修改程序满足时间要求。
- 通常，一个基于 PC 的机器视觉系统每一秒可以检测 20 - 25 个部件，与检测部件的多少、处理程序以及计算机的速度有密切关系。
- 聪明选择硬件：
- 摄像头：摄像头的选择与应用需求直接相关，通常考虑三点：黑白还是彩色、部件 / 目标的运动、图像分辨率。在检测应用中大部分使用黑白摄像头，因为黑白图像能提供 90% 可视数据且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于需要分析彩色图像的场合。根据部件在检测时是否移动，选择标准隔行扫描摄像头或逐行扫描摄像头。图像分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够数据。摄像头必须质量好，能避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。
- 光学部件和照明：这一因素至关重要却常被忽略。使用差的光学部件或照明，即使配上最好的苏州机器视觉系统，性能也可能比不上一个配备良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像，并提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征，其设计由颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等因素决定。
- 图像采集卡：虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但扮演重要角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口类型，如黑白、彩色、模拟、数字等。使用模拟输入的图像采集卡，目标是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据；使用数字输入的图像采集卡，目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到 PC 中作处理。工业用图像采集卡通常用于检测任务，多媒体采集卡由于通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据，所以不用于此领域。
- 考虑各种变化：
- 人类的眼睛和大脑可以在不同条件下识别目标，但机器视觉系统只能按程序编写的任务来工作。了解系统能看到什么和不能看到什么，能帮助避免失败（如将好的部件认为是坏的）或其他检测错误。一般要考虑部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向以及背景颜色的大变化。
- 正确选择软件：
- 机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等。图形化编程界面通常比其他编程语言容易，但在需要特殊特征或功能时有一定局限性。基于代码的软件包在编写复杂的特殊应用检测算法时具备更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供图形化和基于代码的编程环境，提供两方面最好的特征，满足不同的应用需求。
- 通信和记录数据：
- 机器视觉系统的总目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测，需要与生产流水线通信，以便在发现坏的部件时采取动作。通常这些动作是通过数字 I/O 板与制造流水线中的 PLC 相连，实现坏部件与好部件的分离。
- 机器视觉系统可以与网络连接，将数据传送给数据库，用于记录数据以及让质量控制员分析废品产生原因。需要考虑使用的 PLC 类型及接口、需要的信号类型、使用或必须使用的网络类型以及网络上传送的文件格式等问题。通常使用 RS - 232 端口与数据库通信，来实现对数据的纪录。
- 为以后做准备：
- 为苏州机器视觉系统选择部件时，要时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变动，这将直接影响机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。提前准备不仅节约时间，还可以通过在将来重用现有的检测任务降低整个系统的价格。机器视觉系统的性能由最差的部分决定，精度则由它能获取的信息决定。合理配置系统可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。
