一, M8 jungties kištuko pramonės paklausa - būsenos aptikimo metu
M8 jungtys yra plačiai naudojamos tokiose laukuose kaip gamyklos automatizavimo mašinos, automobilių elektronika ir geležinkelio tranzitas, o jų kištukas - statusas daro tiesioginį poveikį sistemos stabilumui. Pvz., Prijungus robotų sąnarių jutiklius, dėl prasto vienos jungties įterpimo gali atsirasti grįžtamojo ryšio paklaida, viršijanti 0,1 mm, todėl nekontroliuojamas robotinės rankos judėjimas. Tradicinis rankinis vaizdinis patikrinimas turi mažo efektyvumo ir didelio klaidingo aptikimo greičio trūkumus, o vaizdinės sistemos gali aptikti keletą jungčių per sekundę, o klaidingas aptikimo greitis yra mažesnis nei 0,01%, žymiai pagerindamos gamybos kokybę.
2, aparatinės įrangos architektūra ir vaizdinės tikrinimo sistemos pasirinkimas
1. Pramoninės kameros ir objektyvo konfigūracija
Norint aptikti 0,1 mm kaiščių poslinkį, reikia nustatyti fotoaparatą, kurio skiriamoji geba yra 5 milijonai pikselių ar daugiau. Pavyzdžiui, „Basler ACE“ serijos kameros gali pasiekti 0,05 mm/pikselio aptikimo tikslumą 1080p skiriamąja geba.
Objektyvo parametrai: Telecentrinio objektyvo priėmimas, skirtas pašalinti perspektyvą iškraipymą, darbo atstumas valdomas 50–100 mm diapazone, užtikrinant, kad matymo laukas apimtų visą jungties įterpimo paviršių.
Šviesos šaltinio dizainas: apskritas LED foninis apšvietimas, suporuotas su koaksialine šviesa, kuri gali aiškiai atskirti kaiščių ir lizdų metalinius kraštus. Eksperimentas rodo, kad 45 laipsnių įstrižinė šviesa gali padidinti šešėlio kontrastą kaiščio šaknyje ir pagerinti defektų atpažinimo greitį.
2. Vaizdo apdorojimo blokas
Įterpta regėjimo sistema: tokios kaip „Sick IVP Rangerc50“ intelektualioji kamera, su pastatyta - FPGA išankstinio apdorojimo moduliu, realiu laiku gali baigti kraštų aptikimą, šablono atitikimą ir kitus algoritmus, o apdorojimo greitis yra iki 120 kadrų per sekundę.
PC bazinė sistema: Tinka daugialypės kameros bendradarbiavimo aptikimo scenarijams, naudojant „Basler Pylon SDK“, norint pasiekti daugialypę - sriegio vaizdo gavimo ir „Halcon“ biblioteką 3D taškų debesies rekonstrukcijai.
3, pagrindinio aptikimo algoritmas ir įgyvendinimo kelias
1. Džeko padėties nustatymas ir kraštų ištraukimas
Sukauptas kvantizavimo gradiento krypčių bruožas: sugeneruokite jungčių kontūrų šablono biblioteką, apskaičiuodami kiekvieno vaizdo taško gradiento krypčių histogramą. Eksperimentas rodo, kad šio metodo M8 jungčių atpažinimo tikslumas siekia 99,7%, ir jis vis tiek gali stabiliai veikti net sudėtinguose fone.
Nuskaitymo linijos histogramos analizė: nuskaitykite jungties vaizdą išilgai horizontalios/vertikalios krypties ir suskaičiuokite pilkos spalvos pereinamųjų taškų pozicijas. Paimant tam tikrą M8 jungties modelį kaip pavyzdį, pilkos spalvos lygio mutacijos amplitudė jos lizdo krašto skenavimo linijoje viršija 50, o tai gali tiksliai nustatyti lizdo centrą.
2. BUCK klasifikavimo modelis - statusas
Tradicinis vaizdų apdorojimas:
Geometrinis parametrų matavimas: Apskaičiuokite parametrus, tokius kaip centrinio atstumo nuokrypis ir pakreipimo kampas tarp kaiščių ir lizdų. Pavyzdžiui, kai kaiščio centro poslinkis viršija 0,2 mm arba pakreipimo kampas yra didesnis nei 2 laipsnis, jis vertinamas kaip prastas įterpimas.
Pilkos spalvos slenksčio segmentacija: OTSU algoritmas automatiškai nustato segmentavimo slenkstį tarp kaiščių ir lizdų, nustatant tokius defektus kaip trūkstami ar sulenkti kaiščiai.
Giluminio mokymosi sprendimai:
„Yolov5“ objekto aptikimas: išmokykite modelį, kad atpažintumėte įterpimo būseną (įprasta/pusė įterpta/neįdedama), pasiekdami 98,2% žemėlapio vertę 1000 anotuotų vaizdų.
„ResNet50“ klasifikavimo tinklas: atlieka 224 × 224 pikselių ploto segmentavimą ant kištuko - paviršiuje ir išveda kištuką - kokybės lygyje (puikus/geras/prastas), įvedant į tinklą, kurio tikslumo greitis yra 97,5%.
4, Aptikimo proceso optimizavimas pramoniniuose scenarijuose
1. Dinaminis aptikimas ir tikras - laiko grįžtamasis ryšys
Aukštos - greičio linijinio masyvo kamera: Taikymas ištisinėje gamybos linijoje yra naudojamas linijinio masyvo kamera, skirta nuskaityti jungtį 10 kHz linijos dažniu ir suaktyvinti judesio kompensaciją kodavimo priemone. Pavyzdžiui, tam tikra automobilių elektronikos gamybos linija padidino aptikimo greitį iki 300 jungčių per minutę per šį sprendimą.
PLC bendradarbiavimo kontrolė: Vizualinė sistema realiu laiku į PLC perduoda aptikimo rezultatus (OK/NG signalus) per TCP/IP protokolą, suaktyvindama rūšiavimo mechanizmą, kad būtų pašalinti trūkumai. Eksperimentiniai duomenys rodo, kad ši schema sumažina praleistų trūkumų aptikimo produktų aptikimo greitį nuo 3% iki 0,2%.
2. Patobulintas aplinkos pritaikymas
Vibracijos projektavimas: Vibracijos sąlygomis dažnių srities filtravimo algoritmas naudojamas siekiant slopinti vaizdo neryškumą, kurį sukelia mechaninė vibracija. Pavyzdžiui, 50–200Hz dažnio juostos signalo išlaikymas per pralaidumo filtrą gali efektyviai išgauti jungties krašto ypatybes.
Multispektrinė vaizdo gavimo technologija: Taršos scenoms, tokioms kaip aliejinės dėmės ir dulkės, kartu su matoma šviesa ir infraraudonųjų spindulių vaizdavimu, anti - trikdžių ypatybės išgaunamos atliekant pagrindinės komponentų analizę (PCA). Testai parodė, kad šis metodas vis dar gali išlaikyti daugiau nei 95% aptikimo tikslumą labai užterštoje aplinkoje.
5, tipiniai taikymo atvejai ir našumo patikrinimas
1. Roboto sąnario jutiklio aptikimas
Tam tikrame šešių ašies pramoninio roboto projekte vaizdinė sistema nustato M8 jungties įterpimo būseną:
Aparatūros konfigūracija: 2 5- megapikselių CMOS kameros, suporuotos su teleobjektyvu ir apskrito LED šviesos šaltiniu.
Testavimo rodikliai: Kelionių į smeigtukų nukrypimą nuo centro iki centrinio nuokrypio, mažesnio arba lygaus 0,15 mm, pakreipimo kampas mažesnis arba lygus 1,5 laipsnio, įterpimo gylio paklaida mažesnė arba lygi 0,3 mm.
Įgyvendinimo efektas: Pradėjus sistemą, roboto padėties nustatymo tikslumas pagerėjo iki ± 0,03 mm, kuris yra tris kartus didesnis nei rankinis aptikimas, o įrangos gedimo greitis sumažėjo 80%.
2. Naujos energijos transporto priemonių akumuliatorių valdymo sistemos bandymas
Tam tikroje elektromobilių BMS gamybos linijoje vaizdinė sistema nustato M8 jungtis:
Testavimo turinys: Defektai, tokie kaip lizdo oksidacija, kaiščių lenkimo ir izoliacijos sluoksnio pažeidimai.
Algoritmo optimizavimas: U - grynasis semantinis segmentavimo tinklas naudojamas pikselių lygio klasifikacijai atlikti ant kištuko - paviršiuje, kurio aptikimo greitis yra iki 20 kadrų per sekundę.
Duomenys apie pasiekimus: Sistema pasiekia 100% aptikimą internete, kai nulis praleistas aptikimo greitis ir klaidingas aptikimo dažnis yra mažesnis nei 0,5%, užtikrinant patikimą BMS sistemos veikimą 5 metus.
