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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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    13 小时前
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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 / x4 E2 l7 y5 s8 ?/ T3 [
    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。4 I! E6 f5 J. ^- G3 Z3 b2 s
    4 D) A# ~! ~8 Y$ c. U5 ^/ k- Q
    笔记本电脑键盘丝印检测
    9 q) f! L( O* K% u, j$ V2 J% J* Q4 e$ z3 Q) B/ w
    IC针脚正位度平整度检测
    + o" x! r1 W& H' w
    机器视觉光源
    6 r' u. N1 k4 ?# ^5 h" _/ g' D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。
    . q2 ~' n. o: c/ P+ F: A# Z9 j$ ]9 ` 5 R: `, D7 X2 ?5 x2 T/ C+ p
    光源调光器
    $ I4 C) e# [1 B" {, N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。7 O" p2 D+ t  R( m6 D2 C% j

    ( x5 I& w1 P9 e6 H工业相机( S0 a1 G; J4 m2 \3 s/ v
    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。  \. o& T- t2 n! n6 e; l7 ?3 x8 e! \3 g
    - y! ~" R0 j% C  [5 l, b# W
    工业镜头2 r: N9 ?' D1 \" r3 F0 P% e, D7 ?
    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。& C4 o/ j; s0 }

    2 G" ~! [- _$ h$ i- z! S- i$ D9 |* ~图像处理算法1 G( d. a! @2 o( y
    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)6 _" h) n6 X( i- a4 h2 j+ n

    1 }% H% d4 r, x机器视觉项目实现难度
    $ u2 ~- _. C$ j4 P' C1 l9 _★★★★★7 x1 E( }4 F, ^/ ~% M
    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。5 O5 a0 ^+ a0 j5 g' s; V, k, |
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