Để đánh giá đúng những đóng góp mà Kiểm tra thị giác máy có thể tạo ra đối với hiệu quả, năng suất và lợi nhuận trong hoạt động của dây chuyền sản xuất, điều quan trọng là phải hiểu cách thức hoạt động của hệ thống kiểm tra thị giác máy.

Điều này liên quan đến việc hiểu công nghệ tạo nên hệ thống, cũng như hiểu các biến môi trường được xây dựng như thế nào trong việc thiết kế một hệ thống kiểm tra thị giác hoàn chỉnh.

4.1 Các nguyên tắc cơ bản của công nghệ kiểm tra thị giác máy

Hiểu một cách đơn giản, kiểm tra thị giác bao gồm việc chụp ảnh sản phẩm và truyền đạt cho người dùng xem hình ảnh đó có phải là sản phẩm tốt hay không. Hệ thống chụp ảnh và chuyển nó thành dữ liệu được phân tích bởi phần mềm vision để đảm bảo rằng đối tượng đáp ứng các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng do nhà sản xuất cấu hình. Các sản phẩm không đáp ứng được tiêu chuẩn chất lượng của nhà sản xuất sẽ được theo dõi và loại bỏ.

Hình ảnh

Camera ghi lại hình ảnh của đối tượng cần kiểm tra. Hình ảnh được gửi đến một bộ xử lý, có thể được chứa trong chính máy ảnh hoặc có thể là một máy tính riêng trong hệ thống kiểm tra thị giác. Hình ảnh ghi lại bao gồm các hình vuông nhỏ được sắp xếp dọc theo một lưới.

Bên trong, các ô vuông này được biểu thị bằng số - nhưng khi hiển thị trên màn hình, mỗi số tương ứng với cường độ thang màu xám của một phần cụ thể của màn hình. Những hình vuông này được gọi là 'pixel.' Để hình dung quá trình được mô tả ở trên, hãy tưởng tượng một mảnh giấy kẻ ô vuông được đặt trên một bức ảnh. Mỗi ô vuông của tờ giấy vẽ đồ thị được tô màu bởi phần tương ứng của bức ảnh, đại diện cho một pixel.

Ảnh trên: Hình minh họa pixel

Số lượng pixel đại diện cho hình ảnh được gọi là 'độ phân giải'; Độ phân giải của hình ảnh càng cao, thì số lượng pixel của nó càng lớn và nói cách khác, hình ảnh càng sắc nét và chính xác. Trong hệ thống thị giác, độ phân giải của hình ảnh xác định việc kiểm tra có thể được thực hiện; do đó, độ phân giải hình ảnh càng cao, kích thước của các khuyết tật mà hệ thống có thể phát hiện được càng nhỏ hoặc các mã có thể đọc được càng nhỏ. Một hình ảnh camera thông thường có độ phân giải 680 x 480; một máy ảnh có độ phân giải cao hơn có thể có độ phân giải lên đến khoảng 6,756 x 4,384.

Máy ảnh và ống kính

Một camera kiểm tra thị giác có bốn biến số cần được điều chỉnh, để tối ưu hóa chất lượng của hình ảnh được chụp:

•Điểm dừng (the f-stop)

•Sự tương phản (contrast)

•Gain

•Tốc độ cửa trập (the shutter speed)

1. F-stop kiểm soát lượng ánh sáng đi qua ống kính. Nó hoạt động bằng cách điều chỉnh khẩu độ, là một lỗ mở trong một cấu trúc mờ đục (màng chắn) cho phép ánh sáng từ thấu kính xuyên qua các hoạt động bên trong của máy ảnh. Cài đặt f-stop càng cao, khẩu độ sẽ càng nhỏ, cho phép ít ánh sáng đi qua máy ảnh hơn.

Lượng ánh sáng chiếu vào máy ảnh xác định lượng dữ liệu mà máy ảnh phải làm việc để tạo ra hình ảnh. Khẩu độ rộng hơn có nghĩa là máy ảnh sẽ có độ sâu trường ảnh lớn hơn - cho phép nó có các khu vực tìm kiếm lớn hơn cho các chức năng kiểm tra. Khẩu độ nhỏ hơn sẽ thu hẹp độ sâu trường ảnh, giúp tập trung nhiều hơn vào các chi tiết kiểm tra. Do đó, cài đặt f-stop cần được điều chỉnh đầy đủ và chính xác để có được hình ảnh tốt nhất.

2. Độ tương phản được định nghĩa đơn giản là sự khác biệt giữa vùng tối và vùng sáng của hình ảnh. Cài đặt độ sáng trong hệ thống kiểm tra thị giác chủ yếu ảnh hưởng đến khả năng xác định các cạnh của hệ thống.

Cài đặt độ tương phản cực cao biến vùng sáng của hình ảnh thành màu trắng và vùng tối có màu đen, điều này thường làm mất chi tiết. Cài đặt độ tương phản thấp khiến hình ảnh có màu xám, không đủ độ tương phản để xác định rõ ràng các chi tiết như các cạnh. Khi độ tương phản đã được điều chỉnh hợp lý, sẽ có sự cân bằng giữa vùng sáng và vùng tối.

3. Gain về cơ bản là một hệ số nhân độ sáng. Nó lấy bất kỳ mức độ sáng nào mà máy ảnh cảm nhận được, sau đó nhân nó với hệ số x khi gửi dữ liệu của nó đến bộ xử lý hình ảnh.

Điều này cho phép các phần của hình ảnh được làm sáng ở mức cao hơn - tạo ra kết quả tốt hơn những phần có thể thu được bằng cách tự chiếu sáng của hệ thống kiểm tra. Chức năng 'gain' giúp các chi tiết cạnh mịn hơn dễ dàng nổi bật hơn trong hình ảnh kiểm tra.

4. Tốc độ cửa trập là khoảng thời gian màn trập của máy ảnh mở khi chụp ảnh - nói cách khác, khoảng thời gian ánh sáng được phép truyền qua khẩu độ đến cảm biến máy ảnh. Tốc độ màn trập dài có thể dẫn đến hình ảnh bị mờ, đặc biệt là trên dây chuyền sản xuất tốc độ cao. Tốc độ ngắn hơn sẽ tránh được hiện tượng nhòe, nhưng sẽ dẫn đến hình ảnh tối hơn. Tốc độ màn trập thích hợp sẽ cho phép hình ảnh sắc nét, cân bằng tốt.

Ánh sáng

Ánh sáng thích hợp là rất quan trọng để tạo ra độ tương phản cần thiết cho quá trình kiểm tra hiệu quả. Khi thiết kế hệ thống kiểm tra, người ta dành một lượng thời gian đáng kể để xác định hình dạng chiếu sáng, có tính đến màu sắc và hình dạng của sản phẩm được đề cập. Chìa khóa để kiểm tra chính xác là độ tương phản - nghĩa là cả màu sắc và cường độ của ánh sáng đều cần phải hoàn hảo.

Trong nhiều trường hợp, hệ thống sẽ sử dụng ánh sáng nền để làm cho hình dạng rõ ràng hơn, đặc biệt là khi tìm kiếm các khuyết tật hình thành. Chiếu sáng ngược tạo ra bóng tối trên nền sáng, tối đa hóa độ tương phản giữa sản phẩm và môi trường xung quanh. Chiếu sáng nền được sử dụng phổ biến nhất để phát hiện sự có mặt hay vắng mặt của vật liệu, để định vị / định hướng một phần và để đo chính xác các đối tượng.

Một số cấu hình chiếu sáng khác được sử dụng để tạo độ tương phản tối đa bao gồm:

• Chiếu sáng trực tiếp/ trường sáng : kỹ thuật chiếu sáng được sử dụng phổ biến nhất là ánh sáng chiếu trực tiếp/ trường sáng. Loại ánh sáng này thường được sử dụng khi tạo độ tương phản để nâng cao chi tiết địa hình.

•Ánh sáng trường tối : điều này có góc tới ánh sáng thấp và đặc biệt là yêu cầu gần đối tượng được kiểm tra. Một lượng nhỏ ánh sáng được phản xạ trở lại máy ảnh từ các cạnh của đối tượng cần kiểm tra.

•Ánh sáng khuếch tán: Đèn vòm khuếch tán rất hiệu quả trong việc chiếu sáng các bề mặt cong, có độ phản chiếu cao. Để có hiệu quả, đèn khuếch tán cần được bố trí rất gần đối tượng được kiểm tra.

• Diffuse On-Axis Light (DOAL): các tia sáng phản xạ từ bộ tách chùm trực tiếp lên đối tượng ở gần 90 °. Sử dụng cách tiếp cận này, các bề mặt đặc trưng (tức là như gương) vuông góc với máy ảnh xuất hiện sáng trong khi các bề mặt ở một góc đến máy ảnh xuất hiện tối.

Công cụ phần mềm kiểm tra thị giác

Hệ thống kiểm tra thị giác sử dụng phần mềm để xử lý hình ảnh, sử dụng các thuật toán được gọi là 'công cụ' để giúp phân tích hình ảnh.

Số lượng công cụ cần thiết để phân tích hình ảnh thay đổi tùy theo từng quy trình phân tích và mỗi công cụ kiểm tra được lập trình với một khu vực kiểm tra, chức năng và dung sai đã thiết lập, sử dụng Giao diện Người máy (HMI) của hệ thống thị giác. Đây thường là màn hình cảm ứng cho phép người dùng cuộn qua danh sách các công cụ kiểm tra đang được sử dụng, thêm hoặc bớt các công cụ kiểm tra khi cần thiết.

Bất kỳ phần mềm kiểm tra nào cũng sẽ chứa một lượng lớn các công cụ - quá nhiều để liệt kê một cách đầy đủ ở đây. Sau đây là danh sách các công cụ thường được sử dụng nhất bởi hệ thống kiểm tra thị giác:

•Công cụ tìm kiếm:

Công cụ Tìm kiếm xem xét (và lưu trữ) một ‘Khu vực ưa thích’ cụ thể trong một hình ảnh, để sử dụng sau này bởi một công cụ khác trong quá trình kiểm tra. Khi các nhà khai thác đào tạo Công cụ tìm kiếm, họ chỉ định một phần của hình ảnh mục tiêu (model) để ghi nhớ và nơi cần tìm mục tiêu đó (khu vực tìm kiếm) trong thời gian chạy.

Khu vực tìm kiếm càng lớn thì giải pháp kiểm tra thị giác càng cần nhiều sức mạnh xử lý để thực hiện phân tích.

Diện tích càng nhỏ thì yêu cầu công suất xử lý càng ít - nhưng sẽ có ít dung sai hơn đối với các thay đổi trong định vị sản phẩm.

•Công cụ Edge

Công cụ Edge tìm kiếm ranh giới hoặc sự chuyển tiếp giữa vùng tối và vùng sáng, đồng thời cho phép đo giữa vùng sáng và vùng tối. Khi thiết lập Công cụ Edge, nó phải được định cấu hình để bao gồm cả nền cho mục được kiểm tra và chính mục được kiểm tra, để tìm ra cạnh.

Nếu khu vực kiểm tra của Công cụ Edge mở rộng quá xa so với nền, nó có thể tìm thấy một cạnh khác trước khi đạt đến cạnh mong muốn. Điều này cũng đúng nếu vùng Công cụ Edge mở rộng quá xa so với cạnh mong muốn.

•Công cụ Blob

'Blob' là một cụm pixel nằm cạnh nhau. Các công cụ Blob tìm thấy các cụm này, thường là các đối tượng có hình dạng kỳ lạ - hoặc chúng có thể là các đối tượng địa lý thay đổi hình dạng khi kiểm tra.

Công cụ Blob cho phép người dùng xác định một loạt các giá trị thang màu xám mà họ muốn phát hiện. Đây còn được gọi là "ngưỡng" hình ảnh.

Một mức ngưỡng sẽ được đặt cho Công cụ Blob trước khi nó tiến hành kiểm tra. Bằng cách này, công cụ có thể tìm kiếm các vết xước hoặc vết bẩn trên bề mặt, chẳng hạn như vết cháy trên nhựa. Người dùng xác định kích thước của bất kỳ dấu hoặc lỗ hổng nào không thể chấp nhận được và Công cụ Blob đếm các pixel trong mỗi cụm trong phạm vi được ngưỡng. Điều này cho phép Công cụ Blob xác định xem dấu có đủ lớn để loại bỏ hay không.

•Công cụ xử lý

Công cụ xử lý sửa đổi một vùng cụ thể của hình ảnh để giúp việc kiểm tra có thể thực hiện được. Bằng cách chỉ cho phép một phần nhỏ của hình ảnh được xử lý, công cụ này có thể hoạt động nhanh chóng (chạy một công cụ xử lý trên toàn bộ hình ảnh có thể mất quá nhiều thời gian).

Người dùng hệ thống chỉ định khu vực cần xử lý khi ‘đào tạo’ phần mềm trên sản phẩm. Như được hiển thị bên dưới, Công cụ xử lý có thể được ‘đào tạo’ để sử dụng nhiều quy trình con, để thao tác một hình ảnh trước khi nó được kiểm tra bởi một công cụ khác. Một số quy trình con do Công cụ xử lý chạy bao gồm:

•Làm sắc nét:
làm rõ hình ảnh (để làm nổi bật chi tiết).

•Edge Detect:
làm nổi bật các chuyển đổi giữa các giá trị pixel xám trong một hình ảnh. Quá trình phụ này có thể được sử dụng để tìm ra các khuyết tật ít rõ ràng hơn.

•Làm mịn: nâng cao vẻ hữu ích của hình ảnh bằng cách loại bỏ các chi tiết không quan trọng.

Bên trái: Hình ảnh trước khi áp dụng công cụ xử lý.

Bên phải: Công cụ xử lý được áp dụng để tạo độ tương phản - làm cho các vết sủi bọt (một khuyết tật phổ biến) bên trong chai dễ tìm hơn.

•Công cụ in

Các công cụ này được sử dụng để đọc, kiểm tra và xác nhận các mã chữ và số được in, chủ yếu với ứng dụng cho Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) và các công cụ Mã vạch:

- Công cụ OCR (Nhận dạng Ký tự Quang học):

Công cụ OCR nhận dạng văn bản in bằng cách ghi nhận hình dạng của các ký tự mà nó nhìn thấy trong hình ảnh. Nó so sánh các hình dạng ký tự này với một tập hợp các ký tự riêng biệt được chứa trong một phông chữ được lưu trữ.

Hệ thống lấy chuỗi ký tự được tìm thấy trong hình ảnh và so sánh chúng với chuỗi đối sánh do người dùng xác định để đảm bảo chuỗi phù hợp có trên sản phẩm.

- Công cụ OCV (Xác minh Ký tự Quang học):

Công cụ OCV kiểm tra các ký tự được in và xác minh rằng chúng là chính xác. Nó thực hiện quá trình này bằng cách khớp hình ảnh của các ký tự với các ký tự đó có trong một phông chữ được lưu trữ.

Quá trình này không giống như quá trình được thực hiện bởi Công cụ OCR, kiểm tra các ký tự được phát hiện so với tất cả các ký tự trong một bộ phông chữ để xác định ký tự nào là phù hợp nhất. OCV chỉ kiểm tra để xác định chất lượng và khả năng đọc của một ký tự được xác định trước. Hệ thống kiểm tra thị giác có thể chứa vô số phông chữ được lưu trữ trong thư viện phông chữ của nó. Người vận hành có thể chọn phông chữ nào sẽ sử dụng trong quá trình kiểm tra. Nếu phông chữ mong muốn không tồn tại trong thư viện, hệ thống phải được đào tạo để nhận ra phông chữ mới.

- Công cụ mã:

Công cụ Mã được sử dụng để so sánh mã vạch in trên sản phẩm với mã đã được 'đào tạo' vào hệ thống.

Chức năng chính của công cụ này là hoạt động như một bộ giải mã, cho phép nó đọc nhiều định dạng mã vạch 1D và 2D, cũng như thực hiện kiểm tra độ chính xác và khả năng đọc.

Phía trên bên trái: Mã vạch 1D

Phía trên bên phải: Mã vạch 2D

- Công cụ đường viền (Contour):

Công cụ Đường viền theo một cạnh dọc theo chiều dài của nó và tìm các điểm dọc theo cạnh đó để đảm bảo hình thành vùng chứa. Giống như tên của nó, chức năng chính của công cụ là lập bản đồ các cạnh có đường viền. Công cụ Đường viền đo cả các điểm được đào tạo trên cạnh và các điểm được tìm thấy trên hình ảnh kiểm tra. Sau đó, nó sẽ tính toán sự khác biệt giữa chúng, cho phép hệ thống tìm ra những điểm bất thường trong quá trình hình thành thùng chứa.

- Công cụ Arc Unwrap:

Đối với các công cụ thường không thể hoạt động trên cung tròn hoặc vòng tròn, công cụ Arc Unwrap cho phép chúng thực hiện các kiểm tra như vậy. Công cụ Arc Unwrap lấy một cung tròn và làm phẳng nó ra, tạo ra một khung nhìn phẳng của vòng cung có thể được kiểm tra thành công bằng các công cụ khác. Công cụ Arc Unwrap chỉ được sử dụng cùng với các công cụ đo lường khác, vì chức năng duy nhất của nó là cho phép các công cụ khác được sử dụng.

- Công cụ PQV:

Công cụ Xác minh Chất lượng in xác minh rằng các ký tự in trên bao bì khớp với những gì đã được đào tạo trong hệ thống. Không giống như OCR, Xác minh Chất lượng in không yêu cầu đào tạo về phông chữ trước thời hạn. Điều này là do hình ảnh được đào tạo được so sánh trực tiếp với hình ảnh kiểm tra.

- Công cụ nhập dữ liệu kín theo cặp:

Điều này được thiết kế cho các sản phẩm yêu cầu kiểm soát chặt chẽ đối với mã lô hoặc mã vạch. Để đảm bảo hệ thống đang tìm mã thích hợp, hai người dùng phải đăng nhập, nhập mã mà hệ thống cần tìm và đăng xuất lại. Bằng cách buộc hai lần đăng nhập riêng biệt, nó đảm bảo chỉ nhập mã thích hợp.

4.2 Các loại kiểm tra thị giác

Có ba loại công nghệ kiểm tra thị giác khác nhau có thể được sử dụng khi thiết kế một giải pháp kiểm tra thị giác. Đó là:

1. Hệ thống dựa trên PC

2. Máy ảnh thông minh (Smart Camera)

3. Cảm biến

Khi quyết định sử dụng công nghệ nào cho một hệ thống kiểm tra thị giác cụ thể, cần xem xét các biến sau:

• Tốc độ của dây chuyền và số lượng sản phẩm được kiểm tra

• Các thành phần khác cần thiết trong giải pháp, chẳng hạn như máy in, cảm biến hoặc cơ chế loại bỏ.

• Sự phức tạp của việc kiểm tra và liệu có cần ánh sáng tùy chỉnh hoặc ống kính và máy ảnh có độ phân giải cao hơn hay không. Số lượng công cụ kiểm tra mà phần mềm vision sẽ cần chạy để thực hiện kiểm tra cũng cần được xác định, vì nó có thể ảnh hưởng đến tốc độ kiểm tra được thực hiện. Ngoài ra, cần xem xét đến số lượng sản phẩm có kích thước, hình dạng và màu sắc khác nhau mà hệ thống sẽ kiểm tra trong quá trình hoạt động bình thường.

• Ai sẽ vận hành máy hàng ngày

• Cần nỗ lực gì cho các công việc thường ngày như thay đổi sản phẩm

• Hệ thống thị giác có khả năng tạo ra dữ liệu để đánh giá hiệu suất của dây chuyền sản xuất hay không

• Làm thế nào các sản phẩm trên dây chuyền sẽ được hệ thống theo dõi, nếu có

• Điều gì cần thiết để tích hợp hệ thống kiểm tra thị giác vào dây chuyền sản xuất, để giao tiếp với phần cứng khác và hệ thống quản lý nhà máy

• Đăng nhập hệ thống bảo mật, bao gồm các tệp nhật ký về các hoạt động kiểm tra của hệ thống thị giác và những thay đổi của người dùng đối với hệ thống.

4.3 Hệ thống thị giác dựa trên PC

Thiết bị điều khiển và cấu hình tầm nhìn

Trong hệ thống thị giác dựa trên PC, PC đóng vai trò là Thiết bị Điều khiển và Cấu hình Tầm nhìn trung tâm cho tất cả phần cứng của hệ thống, xử lý giao tiếp giữa các thành phần riêng biệt (tức là cảm biến theo dõi sản phẩm và bộ loại bỏ) và cho phép liên lạc dễ dàng với các hệ thống khác trên dây chuyền sản xuất .

Điều này tập trung hoạt động của hệ thống thông qua một màn hình trung tâm, cho phép thực hiện các thay đổi đối với cài đặt của hệ thống (thay đổi sản phẩm, ứng dụng kiểm tra mới, v.v.) thông qua một màn hình thay vì từng camera riêng lẻ - như xảy ra với nhiều hệ thống smart camera. Sức mạnh xử lý thô và khả năng lưu trữ mở rộng của PC cũng cho phép thu thập dữ liệu tốt hơn - và tùy thuộc vào mức độ phức tạp của việc kiểm tra được yêu cầu, thời gian kiểm tra nhanh hơn đáng kể.

Giao diện người-máy (HMI)

Công nghệ dựa trên PC cũng cho phép sở hữu Giao diện Người-Máy (HMI) màn hình cảm ứng tích hợp, cho phép tương tác thuận tiện giữa người vận hành và hệ thống kiểm tra thị giác. HMI trực quan làm cho một số quy trình (điều chỉnh các công cụ phân tích tầm nhìn, thay đổi các bộ phận, giám sát hoạt động của hệ thống) nhanh hơn một hệ thống camera thông minh, điều này sẽ yêu cầu thay đổi cài đặt của từng camera riêng lẻ. Quá trình này thậm chí có thể yêu cầu kết nối PC hoặc máy tính xách tay để thay đổi chương trình.

Sử dụng màn hình HMI cảm ứng cũng giúp loại bỏ nguy cơ hư hỏng các bộ phận bên trong. Vì vậy, thay vì lo lắng về việc bụi dính vào bàn phím hoặc chuột, màn hình cảm ứng tương đối dễ dàng để giữ sạch sẽ và hoạt động.

Máy ảnh

Lựa chọn máy ảnh được liên kết trực tiếp với các yêu cầu ứng dụng và bao gồm ba tiêu chí chính:

• Đơn sắc (đen trắng) hoặc thu màu

• Tỷ lệ khung hình

• Độ phân giải hình ảnh

Máy ảnh đơn sắc được sử dụng cho phần lớn các ứng dụng kiểm tra, vì hình ảnh đơn sắc cung cấp 90% dữ liệu hình ảnh có sẵn. Ngoài ra, chúng ít phức tạp hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với các máy ảnh màu.

Máy ảnh màu được sử dụng khi các ứng dụng kiểm tra yêu cầu phân tích dữ liệu hình ảnh cụ thể về màu sắc. Ngoài ra, độ phân giải của máy ảnh phải đủ cao để đảm bảo rằng máy ảnh có thể thu thập lượng thông tin thích hợp cần thiết cho nhiệm vụ kiểm tra.

Điều quan trọng là máy ảnh phải có chất lượng cao và đủ chắc chắn để chịu được rung động, bụi bẩn và nhiệt thường có trong môi trường công nghiệp.

Những năm gần đây đã chứng kiến ​​sự xuất hiện của các camera có khả năng truyền dữ liệu nhanh hơn đến đơn vị điều khiển và cấu hình tầm nhìn. Các camera này sử dụng kết nối Ethernet để truyền dữ liệu với tốc độ một gigabit mỗi giây. Được gọi là máy ảnh GigE, chúng đã trở thành máy ảnh hệ thống tầm nhìn được lựa chọn vì một số lý do:

•Sử dụng kết nối Ethernet cho phép máy ảnh cung cấp dữ liệu hình ảnh trực tuyến, không nén đến máy tính chủ để xử lý trong thời gian thực - và trên khoảng cách xa. Khả năng này không bị ảnh hưởng bởi số lượng camera được nối mạng với hệ thống - thể hiện một lợi thế khác biệt so với USB, vốn thiếu khả năng tầm xa như vậy.

•Sự phát triển của máy ảnh GigE loại bỏ sự cần thiết của các bộ lấy khung hình phức tạp và đắt tiền để nén và hiển thị hình ảnh do máy ảnh chụp tới bộ xử lý hình ảnh.

Quang học và ánh sáng

Quang học và ánh sáng có lẽ là những thành phần bị bỏ qua nhiều nhất khi thiết kế hệ thống kiểm tra thị giác.

Tuy nhiên, những thành phần này rất quan trọng đối với một giải pháp hiệu quả và ngay cả phần mềm thị giác tốt nhất cũng sẽ tự hoạt động kém hiệu quả bởi một hệ thống kém năng lực hơn nếu quang học và ánh sáng không đủ chất lượng.

Quang học tốt sẽ được hướng đến để tạo ra hình ảnh có thể sử dụng lớn nhất, nhằm cung cấp độ phân giải hình ảnh tốt nhất có thể cho phần mềm hệ thống. Tương tự, việc bố trí ánh sáng tốt sẽ làm nổi bật các tính năng chính đang được kiểm tra, giúp hệ thống có hình ảnh chính xác về mục đang được kiểm tra.

Một mục tiêu chính khác là tạo ra càng nhiều càng tốt sự tương phản giữa điều kiện sản phẩm có thể chấp nhận được và điều kiện sản phẩm bị lỗi. Thông thường, loại ánh sáng được sử dụng sẽ được quyết định bởi các yếu tố như màu sắc, kết cấu, kích thước, hình dạng và độ phản xạ.

4.4 Máy ảnh thông minh (Smart Camera)

Máy ảnh thông minh được trang bị khả năng xử lý hình ảnh đã được tích hợp vào máy ảnh. Điều này làm cho chúng trở thành một giải pháp nhỏ, gọn và đơn giản cho các ứng dụng kiểm tra thị giác cơ bản.

Máy ảnh thông minh không có cùng lượng sức mạnh xử lý như công nghệ dựa trên PC, ngoài ra chúng còn gặp phải các vấn đề về hiệu suất khi:

•Cố gắng hoạt động ở tốc độ trung bình đến cao

•Thực hiện nhiều hơn một lần kiểm tra hoặc kiểm tra phức tạp / chuyên sâu về bộ xử lý

•Cố gắng sử dụng nhiều công cụ phân tích cùng một lúc

Thông thường, camera thông minh đi kèm với một bộ công cụ phân tích được xác định trước, được lựa chọn trên cơ sở các yêu cầu kiểm tra của ứng dụng nhất định. Nếu không có HMI, việc bổ sung các công cụ mới là không thể hoặc yêu cầu một hệ thống bên ngoài được kết nối với camera để thực hiện các thay đổi đối với chương trình kiểm tra.

Một máy ảnh thông minh có thể là một giải pháp hiệu quả cho các ứng dụng tầm nhìn một trạm, nhưng có những hạn chế đáng kể đối với khả năng của nó, chẳng hạn như:

•Khó khăn khi cố gắng liên kết nhiều phần cứng (máy ảnh khác, cơ chế loại bỏ, xử lý sản phẩm, v.v.) trong một dây chuyền sản xuất

•Không có khả năng cung cấp phản hồi thống kê thời gian thực về các lỗi lặp lại đối với hệ thống quản lý nhà máy mà không gắn HMI.

•Khi cần kiểm tra, khả năng tương quan dữ liệu giữa nhiều máy ảnh (chẳng hạn như phép đo kích thước giữa nhiều máy ảnh) bị hạn chế mà không cần triển khai phần mềm chuyên dụng

•Việc thay đổi một phần có thể khó khăn nếu không có HMI tích hợp, vì vậy cần thiết phải có thêm một kết nối PC, máy tính xách tay hoặc máy tính bảng để thực hiện các thay đổi

Nhiều camera thông minh đi kèm với hệ thống chiếu sáng tích hợp - vì vậy nếu ánh sáng được cung cấp không đủ cho việc kiểm tra được đề cập, thì cần phải tìm ra giải pháp cho vấn đề này. Điều này cần thời gian và công sức để có thể dành tốt hơn cho các nhiệm vụ khác.

4.5 Cảm biến

Cảm biến là một dạng công nghệ kiểm tra thị giác tương đối đơn giản, vì vậy chúng đòi hỏi nỗ lực tối thiểu để tích hợp vào dây chuyền sản xuất. Ngoài ra, chúng hoạt động hoàn hảo trong các ứng dụng đọc / hiện diện / không có mã vạch cơ bản và xác minh màu sắc. Cảm biến yêu cầu bao bì có độ tương phản cao, vì các biến thể màu sắc tinh tế nằm ngoài khả năng của cảm biến tiêu chuẩn.

Đối với hầu hết các phần, cảm biến được sử dụng cho các ứng dụng mã vạch, mặc dù chúng không thể xác minh chéo dữ liệu mã vạch với mã in trên các phần khác của gói. Chúng có hiệu quả đối với các ứng dụng kiểm tra đơn giản nhất, nhưng thiếu tính linh hoạt.