目錄:蘇州日井精密儀器有限公司>>視覺測量儀>>一鍵式影像測量儀>> MX-50-05一鍵式測量儀
產地類別 | 國產 | 價格區間 | 面議 |
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應用領域 | 電子,冶金,航天,汽車,電氣 |
一鍵式測量儀
一鍵式測量儀
機器整體介紹:
基于光學成像的尺寸測量儀器在制造領域應用廣泛,傳統的光學尺寸測量儀器包括工具顯微鏡、投影儀、影像測量儀(二次元)等,都存在檢測效率低、人為操作誤差、人員技能要求高、數據難以信息化等各種問題。
一鍵式圖像尺寸測量儀產品為新一代影像尺寸測量系統,通過遠心光學系統、高速信號采集處理、高精度圖像處理算法、機器學習智能算法、UI 軟件設計等技術,實現了對物體二維尺寸的快速成像測量,有效地解決了一次成像范圍與測量精度的矛盾,大幅度提高了檢測效率和測量精度,消除了人為誤差,實現了精密測量的自動化和智能化。下表為本產品與傳統量具(數顯卡尺、千分尺等)、投影儀、工具顯微鏡、CNC 影像測量儀等儀器設備在測量效率、人為誤差、操作便捷性、數據信息化等各方面的區別。
產品主要特點:
1.簡便高效:大視野高景深成像,無需定位工件及夾具,單次測量周期為 1-2s,效率是傳統設備的數十倍;只需設置匹配特征、規劃測量項目兩個準備步驟,即可實現多產品、多尺寸批量測量;避免了傳統影像測量儀繁雜的操作流程,手經短時間培訓即可熟練操作。
2.精準穩定:雙遠心光路結合圖像畸變校正、亞像素數值處理算法,實現高精度、高穩定性尺寸測量;精密電動平臺配合可程控調節的正面照明系統,滿足用戶對復雜表面尺寸的準確測量。
3.柔性智能:點、線、圓等測量元素的智能組合,可靈活調用修改,減少規劃工作量;測量數據可實時 SPC 統計分析,并以 Excel、PDF 、Word、圖片等格式保存;可智能識別被測產品并自動調用檢測檔案,無需人工搜索選擇,快速切換產品;特定要素測量工具可定制,CAD 交互、輪廓比對等功能可選配。
4.適用性廣:具有立式、臥式兩大系列,適用平面及回轉體工件;產品量程覆蓋 20-200mm,滿足不同規格類型產品測量;軟硬件接口豐富,可集成各類測量傳感器、自動化機構及數字化管理軟件,組成自動化智能化系統。
5.自主成果:本產品具自主知識產權,成像組件均采用高性能進口產品,圖像處理算法技術*自主開發,而非基于 Halcon、eVision 等商用軟件包,為用戶提供了更好的性價比選擇、更快速及時的技術服務,且避免了盜版等法律風險。
技術指標:
設備型號 | MX-50-05 | |||
視野范圍 | 46mm×38mm | |||
圖像傳感器 | 500 萬像素大像元工業相機 | |||
光學鏡頭 | 高精度雙側遠心光學鏡頭 | |||
光源 | 背面輪廓照明 | 遠心平行綠色 LED 光源 | ||
正面落射照明(選配) | 環形白色 LED 光源 | |||
正面同軸照明(選配) | 同軸照明 LED 光源(需與環形光源切換拆裝) | |||
Z 軸行程 | 30mm,電動程控調節 | |||
數值顯示 | 0.001mm/0.0001mm 可選 | |||
景深 | 20mm | |||
測量精度(±2σ) | ±0.003mm |
重復精度 | ±0.001mm |
計算處理平臺 | DELL 工作站 PC,Windows 7/10,64bit |
核心軟件算法 | 具備自主知識產權的核心算法技術 |
基于機器學習的圖像輪廓匹配算法 | |
亞像素精度幾何測量算法 | |
非線性光學系統畸變校正算法 | |
多核、多 CPU、GPU 等圖像加速處理算法 | |
外形尺寸 | 650mm×266 mm×230 mm |
重量 | 20Kg |
電源 | AC 220V@50Hz ; 主機功耗<35w |
工作環境 | 溫度 15-35℃;濕度 30%-80%;振動<0.002g, 15Hz |
軟件功能:
測量功能 | 線、圓、弧、角度等多種基礎測量元素組合,解決:二維輪廓測量的線距、夾角、圓徑等幾何特征值;基于數據擬合的特征參數測量(峰值線、峰值圓等);虛擬參考基元(點、線、圓、夾角等)與實際基元的距離、夾角等幾何特征值;基于基元參數的位置公差(圓度、直線度、垂直度等)快速測量;智能檢索已保存的測量規劃文檔 | |
智能檢索 | 放入產品后根據產品輪廓直接智能匹配已保存的測量規劃文檔,可根據輸入字符模糊搜索已保存的產品規劃文件 | |
SPC 統計 | 數據庫,實現測量數據的實時存儲以及趨勢圖、X-Bar 的圖表處理 | |
公差比對 | 測量規劃時對標準值及正負公差進行設定,測量操作時自動根據測量值進行 OK/NG 判斷 | |
報告導出 |
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其他功能 | 其他功能 根據應用要求具體協商 |
軟件*升級。
產品核心技術簡介
1.雙遠心光學成像系統
雙遠心光學成像系統主要是指在物方、像方主光線平行于光軸的光學系統,其具有高分辨率、誤差小、專業精確測量“近乎零畸變"等特點。如圖所示為普通光學鏡頭與遠心鏡頭的成像區別,遠心鏡頭由于主光線與光軸平行,不存在普通光學鏡頭存在的成像遠近造成的視覺誤差,因此適合高景深范圍的光學測量。邊緣為光滑曲面的物體在背光源照射下經普通的鏡頭成像時,由于邊緣是過渡變化的曲面,致使一部分光線經邊緣反射后進入鏡頭,并成像在 CCD 接收面上物體該邊緣部分在圖像中便呈現為亮區域,而物體在 CCD 接收面上實際應為暗區域。為消除上述誤差,采用遠心成像光學系統,保證了唯有與光軸平行或接近平行的光束能被 CCD 接收面接收,因此大大減小了物體邊緣不規則形態帶來的測量誤差,且消除了物距變化帶來的影響。因此,本產品選用遠心光學系統對被測件成像,在一定成像距離內無需調焦,可消除透視變形,打破了常規光學測量儀器在測量前必須進行調焦操作的局限性,大幅度縮減測量準備時間,為一鍵式圖像尺寸測量儀實現“按一鍵,瞬間完成所有測量"奠定良好的基礎。
2.LED 照明系統
光源為光學測量系統的關鍵部件,合適的照明光源可突出被測產品特征、提高測量精度。我公司技術團隊對 LED 光源結構設計進行了大量設計仿真與實驗研究,設計了可自適應調節的組合式照明結構,通過成像參數對光源亮度進行閉環控制,消除雜散光對輪廓成像精度的影響,充分保證待測物體投影的真實性。
(1)在背面投影照明時為了保障輪廓邊緣銳利度,采用與成像雙遠心鏡頭相同原理的遠心平行 LED 光源,實現背面投影方向與主光線平行的照明光束。
(2)在正面投射照明時,為了突出產品表面的起伏以及不同材質及光澤的反
光特性,在主光源上采用多個角度組合的環形 LED 光源,并且在供電控制上實現程控分段控制,各段的亮度可單獨控制。
另外在針對一些表面光滑、邊緣整齊的產品表面成像測量時,可采用 LED 同軸光源,光線經 45°分束器反射后,其投射方向將與相機同軸。
3.基于機器學習的圖像輪廓匹配算法
常規光學影像測量儀器對待測件的擺放位置和方向有非常嚴格的要求(比如,要放置在有標記的區域,需夾具配合等),否則,將無法得到準確的測量結果,甚至根本無法完成測量。然而,待測件一般是微小物體,嚴格擺放這樣的物品并不容易,加長了測量的準備時間。一鍵測量儀就是要把操作員解放出來,允許他們隨意擺放待測件,從圖像上觀察,主要是高低錯位、順/逆時針旋轉及鏡像。在測量軟件中實現待測件圖像與其標準圖像的自動配準,實際使用效果如圖。配準的前提則是圖像中的有效幾何特征,找到并提取出這些特征以確保圖像配準。在圖像處理過程中,由于圖像數字化表示所需數據的維數通常很高,直接對圖像的原始數據進行處理十分困難。為了提高測量儀測算速度,采用基于機器學習及模式識別的圖像輪廓匹配算法,獲取描述圖像自身的各類特征。在實際應用中,噪聲干擾、遮擋和復雜環境不可避免地影響了描述目標特征的有效性和準確性,進而終影響目標識,因此在機器學習模式識別中,需要特別考慮識別的穩定性、顯著性和*性。本產品利用測量目標邊界上的點獲得特征描述方式,能夠簡便、直觀地完成對特征目標的描述,進而實現輪廓匹配。本算法在研究過程中對參數和流程進行了大量優化,將誤判率降低到低程度,完成對高低錯位、順/逆時針旋轉及鏡像圖像的精確識別及匹配,保證在測量過程中可以隨意擺放待測件,減少測量準備時間。
4.亞像素精度幾何測量算法
圖像測量系統的數學模型是一個對被測物體亮度分布的幾次卷積的過程。由于卷積對函數具有平滑的作用,因此即使物體的亮度分布為較理想的階躍分布,系統的終輸出也是一個由高到低或由低到高的漸變過程。另一方面,CCD 感光元不但接收照射到自身感光面的光,還感受照射到相鄰感光面的光,這同樣造成 CCD 器件對階躍邊緣的響應信號存在由明到暗或由暗到明的一個漸變過程。邊緣的亞像素位置恰好存在于這一過渡過程中的斜率大的位置,因此采用插值及曲線逼近的方法獲得邊緣點的亞像素位置。插值法計算時間較短,抗噪能力和定位精度都較高,能夠有效提取亞像素邊緣,實現精確測量。本產品設計的亞像素精度幾何測量算法,能夠同時實現直線度、圓度、長度尺寸等多種幾何量的自動測量,基于高階插值、數值擬合等方法,確保測量精確度達到亞像素級別。
5.基于非線性技術的光學系統畸變校正算法
在高精度圖像尺寸測量應用中,鏡頭畸變校正具重要意義,即使是細微的畸變,也會造成精度嚴重滑坡。只有真實的圖像才能真實地反映物體的真實形態。但是鏡頭畸變是透鏡的固有失真造成的,實際應用中,還與鏡頭的精度、質量、生產廠商有著種種關聯,是不可避免的。通常的鏡頭畸變主要為非線性畸變,包括了徑向畸變和切向畸變。常見的桶形畸變和枕型畸變正是由徑向畸變所造成的。而切向畸變是理想點沿著切線方向發生變化導致的,也可以理解為角度方向上的變化。因此,本產品對基于非線性技術的光學系統畸變校正算法進行了研究,以提高測量精度以及測量效率。將非線性畸變參數作為相機的內部參數之一,通過對初值的獲取,聯合其他的內部參數一并在非線性深度優化求解過程中獲得。終利用得到的誤差補償函數的系數矩陣和徑向畸變參數,實現鏡頭畸變的誤差校正,有效改善了鏡頭畸變造成的檢測誤差,滿足工業測量過程中的實時性和高精度要求。
6.基于多核、多 CPU、GPU 加速等方式的圖像加速處理算法
由于一鍵式圖像尺寸測量儀測量精度高、速度快,所用的各種算法時間復雜度高,數據量大,算法中存在大量的細粒度計算,對系統處理速度要求*,常規的單核處理方式顯然無法滿足其應用需求。因此,我們的技術團隊開發了基于多核、多 CPU、GPU(Graphics Processing Unit,圖形處理器)加速等方式的圖像加速處理算法,利用并行式處理,結合 GPU 的通用計算來加速圖像處理計算中的輪廓匹配、亞像素精度幾何測量算法等,在保證測量精度的前提下,提高系統運算。