3D视觉相机板材瑕疵检测(窄)说明

网友投稿 327 2024-02-11


检测需求

3D视觉相机板材瑕疵检测(窄)说明

■板材瑕疵

■实时呈现在测产品的三维点云图

传感器选型

LMI Gocator 3D 视觉相机Gocator 2440

明显优势

■直观的获取到缺陷特征,因为木纹与缺陷在灰度数据上是非常接近易混的。

■高效识别:结合AI技术,积累足够的样本数据,解决了多种类型和复杂缺陷类型的识别。

■通过精准的标注训练,可以快速完成图像缺陷的特征提取,识别速度可以达到毫秒级。相比传统算法大大缩短了开发时间。

■适应复杂纹理背景:采集大量复杂背景图像数据,在复杂背景下训练缺陷数据。

扫描过程

点云图

Q:终极难题:能否同时满足大视野和高分辨率?

A:LMI Gocator 3D 视觉相机现在支持混合多传感器网络,允许用户混合和匹配同系列的3D视觉传感器。以扫描木板为例,其中一半的检查需要精细的特征测量,而另一半则需要的FOV。结合多个激光线轮廓仪的 3D 检测系统通常仅限于使用相同型号类型的3D视觉传感器。需要在保持相同测量分辨率的同时扩展视野,但是,如果应用程序需要同时精细检查节和大块区域扫描会怎样呢?

这个“双重要求”应用不能同时满足应用一个传感器,同时永远优质的分辨率或视野上。具有宽视场的传感器模型通常具有较低的分辨率,而具有高分辨率的3D视觉传感器通常具很小的视场。解决应用程序真正需要的是能够使用组合坐标系统将两种不同的3D视觉传感器应用一个系统中。

Q:能否应用多个3D视觉传感器,一次性完成扫描?

A:应用 LMI Gocator 3D 视觉相机,可以将同一系列的不同型号组合到一个系统中,例如用 LMI Gocator 2420(具有更高分辨率),和另一个型号 Gocator 2440,具有更宽视野 。混合搭配可以使仅在需要的区域(即具有精细特征的区域)执行高分辨率检查,同时从其他传感器获得广泛的覆盖,以捕获整个被测对象表面。可以创建一个混合模式的多3D视觉传感器系统,该系统利用两个大视场激光轮廓仪模型   (Gocator 2440) 和两个高分辨率模型 (LMI Gocator 2420)。

Gocator 2440具有更宽的视野,因此能够用较少的传感器实现更大的扫描范围。该模型可以轻松捕捉运动中面板顶部和底部表面的完整尺寸,包括沿底面纵向延伸的重量分布凹槽。

LMI Master Hub是一种用于在多传感器网络中分配电源和同步的高级解决方案。Master 810/2410网络硬件可用于将两个或多个传感器连接到多传感器系统,使您可以轻松地从单个传感器扩展到24个传感器。如果您需要的不仅仅是24个传感器网络,则可以使用上行/下行链路端口以菊花链形式连接集线器,以添加更多端口。

Gocator Master接插线将传感器连接到Master。Master为电源,安全,编码器和数字输入提供单点连接。

Master 810/2410可用于确保扫描时序精确同步传感器精度低至1μs。传感器和客户端计算机通过以太网交换机进行通信(建议使用1Gigabit/秒)。Master 810/2410网络硬件不支持数字,串行或模拟输出。

Master 810 – 最多8个传感器

Master 2410 – 最多支持连接二十四个3D视觉传感器

总结

这种独特类型的多传感器系统,可以实现在特定区域 (ROI) 上,景象精细特征检测,同时广泛覆盖表面, 用最少数量的传感器和最低的成本实现检测。

关于我们:

上海美城智能科技有限公司为行业提供领先的成像和视觉系统解决方案,高品质的成像和视觉产品,以及专业化一体化的服务。公司致力于3D成像应用场景化研发,推动行业的3D应用发展,深度覆盖工业、国防、科研、交通、3D交互和生命科学等行业。丰富的全球化合作资源和自主研发技术相结合,为客户打造优质的产品和方案

审核编辑:符乾江

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