视觉打标应用分析

来源:荣格国际工业激光商情

发布时间:2019年4月12日上午 11:04:59

视觉打标技术是一门综合的跨学科的技术结合,它涵盖了运动控制技术,激光控制技术以及 图像处理技术三门学科的相关知识。是一种目前在工业加工中得到广泛应用的技术。本文通过对这三种学科的相关技术进行阐述和分析,并对其中的关键技术进行了深入的分析和研究, 探讨了各种方案的优缺点,并给出了最终的可实现的解决方案

一 引言

视觉打标技术集成了 2 轴甚至是 3 轴的振镜运动控制、 激光控制以及图形图像的特征匹配和定位相关技术。在视觉系统没有应用到激光打标系统之前,如果需要定位到工件的某一个位置进行打标,就需要高精度的夹具进行定位。即使这样,也影响整个加工的精度,同时也带来了系统成本的提高以及不能实现柔性化制造,加工完成后,一旦不能满足位置要求,还需要反复的调整夹具以便达到需求,这样也造成了产品的浪费。因此为了解决此类的问题,就需要引入机器视觉系统来解决系统的对位和测量问题。

二 视觉打标控制技术原理

本系统的硬件结构图如下所示:

图 1 视觉打标系统原理图

图 2 视觉打标控制流程图

在本系统中,CCD/CMOS 摄像机为数据采集模块。采集得到的数据,通过模块接口提供给图像处理模块。进行去噪、平滑、边缘检测、模板创建等操作。在上位机软件中进行标刻数据编辑、目标识别获得标刻数据。最后将标刻数据发送到运动控制卡执行标刻。该视觉打标系统基于睿达科技的 RDM4024V 运动控制器实现,该控制器支持 2 轴振镜控制和 4 轴电机运动控制,分别可以独立的完成 2 维振镜打标运动控制,4 轴联动切割控制以及打标和切割相结合的运动控制。视觉部分包括基于模板特征匹配技术以及 MARK 点匹配两个方面的应用,这两种应用一般针对不同的行业应用, 如印刷或者电子制造行业,一般都是 MARK 点应用较多, MARK 点包括圆形,十字架以及圆形 + 十字架等等,而且本系统还可以自定义 MARK 点。MARK 点技术本质上实际还是特征匹配技术,只是这种特征较简单,识别速度快,精度高。而特征匹配技术是要选择大量的特征矢量作为匹配特征,因此匹配时间相对较长,对操作人员的要求较高,而且最终的打标精度和所选择的特征有非常大的关系。

基于视觉识别的打标控制处理流程如下图 2 所示。

该流程包括 CAD 数据的导入,CAM 系统对 CAD 数据的处理,坐标变换以及打标输出,图像处理系统包括相机(镜头和光源),相机矫正模块,特征匹配以及 MARK 点匹配算法,位置信息的输出。视觉模块和打标模块相结合来完成视觉打标。

三 振镜运动控制技术分析

振镜是一种特殊的电机,该电机类似电流表,线圈绕组中通过电流,指针偏转到一定的角度,振镜控制实际就是控制流过振镜线圈绕组中的电流大小来控制振镜的偏转角度。一般情况下,振镜的偏转角度一般为 10 度左右。振镜转子上安装有有反射镜片,反射镜片反射入射进来的激光,XY 两个方向的电机通过反射可以完成一个平面的 XY 方向的运动,从而完成 XY 平面的激光标刻。

另外,振镜也不同于一般的旋转电机,振镜是一个惯量非常小的摆动电机。他的小步长阶跃相应可以达到微秒级。因此相应非常快,几乎不需要什么加减速过程。因此对振镜的控制就不像传统的旋转电机那样需要有加减速的控制。但是,惯量即使再小,也存在实际的动态响应的过程,因此如果在拐角位置的地方不进行减速,实际运动中就会把拐角标刻成圆角。因此为了提高振镜的响应速度,取消了拐角位置的减速和加速过程,但是会引起轨迹畸变,为了解决该问题,振镜控制一般采用运动延时技术来匹配位置给定运动和实际运动之间的运动滞后问题。

振镜的摆角控制 是一般在 10 度, 由图 3 可以看出,聚焦 后的激光焦点不在一个平面上,而是在一个近似的球面上。因 此为了能实现在平面上进行打标,需要一 个把激光光束聚焦并工作在平面上的一个装置,这个装置就是 F-Theta 镜。由于振镜摆角的限制和 F-Theta 镜范围的限制,导致了振镜打标的范围的 局限性。打标范围的大小主要由 F-Theta 镜决定。

通过上述的描述,振镜打标系统由扩束镜,反射镜片以及 F-Theta 镜等光学系统构成。光学系统的引入以及振镜结构将引起激光光束运动的失真问题。一般情况下分为枕形失真,桶形失真以及梯形、平行四边形等失真。因此在打标输出时,振镜的非线性矫正也是一个非常重要的方面。

图 3 振镜打标工作示意图

四 激光控制技术

激光控制的核心技术包括两点。第一点是控制激光发射与关闭,即通过控制激光适配器的控制信号来对激光器的功率和开关进行控制。第二点是激光的发射与关闭和运动控制轨迹的同步的问题以及激光器功率和运动速度的匹配问题。为了适应振镜运动和激光开关之间的同步关系,运动控制器本身一般 都支持激光开关延时,来控制激光器提前或者滞后发射或者 关闭。

五 图像处理技术

相机采集平面物体图像,发送到计算机进行图像处理。图像处理包含两个方面的核心技术。一个是图像矫正技术,另外一个是特征匹配技术。图像矫正技术主要用来解决由于相机镜头引起的光学畸变问题,即一个正常的物体被相机拍照后,得到的照片如果不做任何的处理,则该图片是变形的。在实际应 用中为了实现得到的照片也是不失真的照片,则必须对原始照片进行变形矫正。通过变形矫正后的图片将和实际的物体影像 仅仅存在位置上的线性比例关系。特征匹配技术是根据实现选择好的图形模板,模板中已经选择好了匹配矢量群, 则相机寻找到一个目标后,就会和模板中的特征矢量进行匹配比较,如果符合设置的相似度,则完成一次匹配,同时输出匹配的结果数据,如旋转角度以及偏移量等。

图像矫正一般采用打点,切十字或者画方格的等方法。 在进行较正时必须注意一点就是保证物体的平整。如果被矫正的对象不平整,轻微的 Z 向的高度误差将引起较大特征匹配时的 XY 平面的定位误差。图像矫正流程如图 4 所示。

图 4 图像矫正示意图

六 总结

基于机器视觉的打标控制融合了运动控制,激光控制技术以及图像处理技术。是一种多学科交叉的控制技术的应用。 而且在该系统中,光学系统引起的失真以及振镜系统引起的失真都属于非线性失真,因此也对这方面的矫正算法提出了很高的要求。本系统通过视觉辅助的矫正技术很好的解决了该问题,并提高了整体控制的精度。无论是旁轴的光学系统还是同轴的光学系统,图形处理的算法单元几乎类似,不同的是由于光学系统的不同带来的非线性失真问题,也就是矫正方法的不同。更加优化的矫正算法和匹配算法将大力的推动机器视觉的应用。视觉打标系统由于视觉的支持,在很多的领域将会得到越来越广泛的应用。

 

 

作者:孙帅华,深圳市睿达科技有限公司

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