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基于机器视觉的笔记本电脑键盘丝印检测

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    [LV.10]100FPS

     楼主| 发表于 2018-7-30 21:10:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
    基于机器视觉的笔记本电脑键盘丝印检测 * X% s" b5 ~  ~' n% h
    笔记本电脑键盘丝印检测,这个在现阶段,仍然还是有一些需要的,不过没有手机行业里的需求那么大,毕竟现在的电脑销量已经牌瓶颈了。不过这类丝印检测,其实也不仅仅只是键盘有需要,其它很多领域都会有涉及。但是同样的,这类产品并不是那么好检测。需要有比较强的图像处理算法。
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    % s' W; I7 Q* _
    笔记本电脑键盘丝印检测5 n. R0 e+ Y! ~2 R$ p0 A

    9 r& k5 r  j* ~' d# U" NIC针脚正位度平整度检测
    % {/ l; u. z- p3 q% s+ w
    机器视觉光源
    * }' `  o4 S9 e' ?2 {2 k键盘上的丝印一般来讲,都是对比度比较明显的,因为通常都是直接给人看的,所以都做的比较明显,如白底黑字、黑底白字之类的。所以,这类产品照明相对比较容易,一般可以考虑使用4根条形光源或者是四面可调光源来处理。如果要照整个产品的话,那就需要将距离拉远一点,以求得到比较好的均匀性。不过,如果效率允许的话,建议还是分割来拍或多挂几个相机,这样照明比较好处理,而且相机的分辨率也比较高。
    1 e/ \5 i7 V/ E' @, ?" I$ A
    . @  V7 t- I! `: s; r1 c光源调光器2 K1 D. h) A( {" I4 {
    因为一般都需要4条光源,可以考虑使用常规的4通道模拟控制器APS-2460-4CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间,则考虑使用频闪控制器,如SPS-2430-2CH(2台)。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品,则可以考虑数显控制器,如DPS-24125-4CH-D。9 l0 O( `$ A+ o* X0 t6 b" L
    3 I+ J9 G5 H5 ^/ `) v4 j
    工业相机
    2 K/ U1 L$ S% v' r一般这类产品比较大,精度要求也比较高,所以建议使用高分辨率的工业相机来处理,但是这类产品通常不会要求太高的效率,想要快也快不来。因此可以考虑使用卷帘CMOS的相机,如使用1寸芯片的MER-2000-5GM这样的相机,2000万像素卷帘CMOS相机。5 Q5 X# [/ Z  G! O5 M. t
    4 G& S' @: S* A4 w. N* ~
    工业镜头
    / g8 Y+ P1 k+ v! V% z; A; T因为镜头使用了1寸芯片的2000万像素的相机,所以镜头也要使用匹配的镜头,至少要支持1寸芯片的镜头,一般的2/3寸是不支持的。可以考虑SHI-C2514HIC这系列镜头。2 w- ^' J8 B4 H# ^  j- c8 H

    0 T# ]. W& t. u7 \% q/ T  d图像处理算法
    6 ]* S4 B8 q% {字符丝印在NI中没有太好的算法可以处理。因为每个字的形状都有可能不同。所以,比较难处理。在NI VISION中主要可以考虑黄金模板对比,还有就是使用映射缺陷(NI VISION 2017版后的功能)
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    5 D. \8 A8 V9 K. q机器视觉项目实现难度3 @" _  |! z0 ]! i
    ★★★★★: f' ]0 E4 ~; O, d
    相对来讲这类缺陷检测,在NI VISION中实现比较麻烦。也不是说实现难,而比较难调试,稳定性不佳。2 d# u& m# M/ l# u( L& X
    9 X6 g) I$ y7 r+ w, T- M
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