OV Spark

Căn chỉnh bộ phận có thể đào tạo để kiểm tra thị lực

Xác định vị trí bộ phận trước để các khu vực kiểm tra tuân theo các đặc điểm phù hợp khi nó di chuyển. Căn chỉnh có thể đào tạo giúp việc đếm, OCR và các kiểm tra khác tham chiếu vị trí. Nhóm của bạn có thể tinh chỉnh bộ căn chỉnh bằng các ví dụ đã được xem xét từ Thư viện tích hợp khi lớp hoàn thiện hoặc hình thức của bộ phận thay đổi.

Camera Spark phía trên ba góc nhìn của đầu nối màu đen ở các góc khác nhau, với các vùng kiểm tra theo chân của nó.
Kết xuất minh họa. Lớp phủ màu tím hiển thị khu vực kiểm tra.

Mười công cụ. Một camera.

Chọn chế độ xem kiểm tra
Nghiên cứu ba chiều được tạo ra về vỏ nhôm được gia công nổi với các lỗ lõm và vòng bi màu tím.

Đúng chi tiết.
Ở đúng nơi.

Chọn công cụ kiểm tra

Tìm vị trí và hướng của bộ phận để các khu vực kiểm tra phía sau tuân theo các tính năng bạn cần kiểm tra.

Đếm các phần hoặc tính năng có thể nhìn thấy và so sánh kết quả với phạm vi mục tiêu đã định cấu hình của bạn.

Đo khoảng trống, đường kính hoặc khoảng cách, sau đó so sánh chúng với giới hạn của bạn. Hiệu chỉnh hình ảnh cho các đơn vị vật lý.

So sánh một vùng với tham chiếu màu và dung sai cho phép của bạn để kiểm tra các biến thể và tính nhất quán.

Đào tạo về các ví dụ về các lớp đã xác định của bạn, sau đó phân loại bộ phận hoặc vùng hình ảnh để kiểm tra.

Sử dụng hình ảnh để xác định khi nào bộ phận ở đúng vị trí mà không cần cảm biến kích hoạt bên ngoài.

Nghiên cứu vĩ mô được tạo ra về mặt bích nhôm cong, cho thấy kết cấu gia công và rãnh bề mặt cục bộ bên cạnh lỗ khoan lõm.

Phát hiện
những lỗi quan trọng.

Chọn công cụ kiểm tra

Xác định các pixel thuộc về một khiếm khuyết. Kiểm tra các vết trầy xước, độ phủ lớp phủ và chất lượng mối hàn ở những vị trí và khu vực quan trọng.

Học hỏi từ những mẫu tốt, sau đó đánh dấu những sai lệch so với mẫu đó—ngay cả khi rất ít ví dụ về lỗi.

Nghiên cứu vĩ mô xiên được tạo ra về các dấu hiệu nhận dạng được khắc vào thành bên được gia công của vỏ nhôm.

Đọc nó.
Sau đó xác minh nó.

Chọn công cụ kiểm tra

Đọc một dòng trên mỗi vùng OCR và so sánh nó với chuỗi hoặc mẫu dự kiến. Sử dụng các vùng riêng biệt cho các dòng mã lô, ngày hoặc mã sản phẩm riêng biệt.

Giải mã mã vạch 1D hoặc 2D, sau đó kiểm tra nội dung của mã vạch đó với giá trị mà bạn mong đợi khi kiểm tra.

Tìm một tài liệu tham khảo đáng tin cậy về phần

Chọn một tính năng vẫn hiển thị trên các phần được chấp nhận. Phác thảo về vỏ, tính năng lắp đặt hoặc chi tiết ổn định khác có thể cung cấp cho việc kiểm tra một tài liệu tham khảo hữu ích. Tránh phụ thuộc hoàn toàn vào một thành phần mà sự hiện diện của nó là thứ bạn cần kiểm tra. Nếu thành phần đó bị thiếu, camera vẫn cần cách xác định vị trí lắp ráp.

Tài liệu tham khảo cũng nên phân biệt các hướng quan trọng. Đường viền đối xứng có thể trông giống nhau sau khi bộ phận quay. Nếu hướng ảnh hưởng đến việc chấp nhận lắp ráp, hãy bao gồm một đặc điểm có thể nhìn thấy để phân biệt các tư thế đó. Hình ảnh phải chứa thông tin cần thiết để tạo nên sự khác biệt đó.

Phát hiện chính xác với các ví dụ bổ sung

Spark hỗ trợ đào tạo bổ sung cho bộ chỉnh răng của mình. Xem lại các phát hiện ứng cử viên và đánh dấu xem mỗi phát hiện là đúng hay sai. Các chú thích này hướng dẫn bộ căn chỉnh phù hợp để chấp nhận và từ chối, sử dụng các hình ảnh đã có liên quan đến ứng dụng của bạn. Khi lớp hoàn thiện hoặc diện mạo mới gây ra vị trí không chắc chắn, những ví dụ đó sẽ cung cấp cho bạn cách trực tiếp để tinh chỉnh công cụ.

Bao gồm những thay đổi bình thường về độ hoàn thiện, vị trí và hướng trong đánh giá. Đồng thời bao gồm các thiết bị cố định trống và các tính năng lân cận có thể giống với mục tiêu. Bộ chỉnh răng hữu ích sẽ tìm được tài liệu tham khảo phù hợp khi nó xuất hiện và báo cáo vị trí bị lỗi khi không có nó.

Đường viền ứng viên chính xác bao quanh đầu nối; đường viền ứng viên không chính xác bao quanh vít cố định gần đó.
Ví dụ đào tạo minh họa: gắn nhãn xem ứng cử viên được phát hiện có phải là đặc điểm mong muốn hay không.

Sử dụng căn chỉnh trước các công cụ kiểm tra

Khi bộ phận được định vị, các khu vực kiểm tra có thể theo tham chiếu đó. Hàng đầu cuối, vị trí clip hoặc dòng in có thể di chuyển trong hình ảnh trong khi dấu kiểm có liên quan vẫn ở đó. Điều đó làm giảm nhu cầu mở rộng một khu vực chỉ để nắm bắt sự thay đổi về vị trí, giúp việc kiểm tra luôn tập trung vào đối tượng dự kiến. Định cấu hình từng công cụ xuôi dòng để sử dụng căn chỉnh và kiểm tra trình tự hoàn chỉnh.

Giữ các quyết định về vị trí và chất lượng khác biệt. Tìm một ngôi nhà xác định nơi để kiểm tra nó. Nó không chứng minh rằng mọi thành phần đều có mặt hoặc mã nào đó là chính xác. Những quyết định đó thuộc về các công cụ kiểm tra có liên quan. Xác định nội dung công thức sẽ báo cáo khi căn chỉnh không thành công để không thể nhầm lẫn một phần chưa được định vị với một phần kiểm tra đã hoàn thành.

Đánh giá chuyển động mà đường của bạn thực sự tạo ra

Thu thập hình ảnh từ các cạnh của phạm vi chuyển động dự kiến, không chỉ ở trung tâm của vật cố định. Kiểm tra các bộ phận quay, độ dịch chuyển bình thường của băng tải và các vị trí đạt được trong quá trình tải. Sau đó kiểm tra các kết quả tiếp theo. Lớp phủ căn chỉnh hợp lý chỉ hữu ích nếu các công cụ vẫn kiểm tra các tính năng dự kiến.

Ánh sáng, tiêu điểm và chế độ xem camera vẫn quan trọng. Căn chỉnh không thể khôi phục tính năng ẩn đằng sau thành phần khác và độ nghiêng ngoài mặt phẳng có thể thay đổi nội dung hiển thị. Đối với ứng dụng sử dụng căn chỉnh thành công để kích hoạt kiểm tra, hãy đánh giá thời gian kích hoạt và phát hiện lặp lại một cách riêng biệt với độ chính xác của vị trí. Việc kiểm tra phải bao gồm tốc độ đường truyền dự kiến ​​và khoảng cách giữa các bộ phận.

Đánh giá công thức hoàn chỉnh trên kiểu máy dự định: 1,2 MP Spark hoặc 5 MP Spark Pro. Bao gồm các công cụ hiển thị, căn chỉnh và xuôi dòng khi đo thời gian chu kỳ; thời gian của một công cụ không thiết lập thông lượng trạm.

Câu hỏi thường gặp

Căn chỉnh bộ phận làm gì khi kiểm tra bằng hình ảnh?
Nó thiết lập vị trí bộ phận trước khi thực hiện các bước kiểm tra khác. Sau đó, các vùng kiểm tra có thể được cấu hình tương ứng với vị trí đó, giúp hệ thống xử lý các thay đổi dự kiến ​​thay vì giả định bộ phận luôn chiếm cùng tọa độ hình ảnh.
Căn chỉnh Spark được đào tạo như thế nào?
Bạn có thể cung cấp các ví dụ bổ sung bằng cách xem xét các phát hiện ứng cử viên và đánh dấu chúng là chính xác hoặc sai lệch. Sử dụng các ví dụ phản ánh ứng dụng, sau đó đánh giá kết quả trên các hình ảnh riêng biệt và trên dòng.
Căn chỉnh có thể thay thế một vật cố định?
Nó có thể cho phép thay đổi vị trí nhiều hơn trong đó bộ phận vẫn có thể nhìn thấy được và việc kiểm tra có thể theo dõi nó. Có thể vẫn cần thiết bị cố định để kiểm soát góc nhìn, chuyển động, sự chồng chéo hoặc độ sâu. Đánh giá thiết lập cơ khí và nhiệm vụ tầm nhìn cùng nhau.
Căn chỉnh có giống như phát hiện lỗi không?
Không. Căn chỉnh tìm tham chiếu được sử dụng trong quá trình kiểm tra. Việc đếm, phân loại, OCR và các công cụ khác đánh giá các yêu cầu chất lượng liên quan. Chỉ căn chỉnh thành công không có nghĩa là phần đó có thể chấp nhận được.

Hãy cho chúng tôi thấy phần của bạn di chuyển như thế nào

Mang hình ảnh hoặc mẫu qua các vị trí và hướng dự kiến. Chúng ta có thể đánh giá tính năng tham chiếu và các bước kiểm tra cần tuân theo nó.

Thảo luận về nhiệm vụ căn chỉnh của bạn
OV Spark smart camera

Vừa ra mắt

Khám phá OV Spark.

Mười công cụ kiểm tra AI và dựa trên quy tắc trong một camera nhỏ gọn, giá phải chăng. Thành viên mới nhất của gia đình Overview.

Khám phá OV Spark