机器视觉检测在电子连接器制造工业中的应用

　　若插针上有冗余金属或金属碎屑，其图像上就会有黑色像素出现而通不过辅助模板工具检测。

　　外形尺寸及误差是由"量规"(Gauges)等工具检测。量规工具有像素精度和亚像素精度两种。对于常见的典型冲压件缺陷，像素精度级量规就能达到较令人满意的检测效果。例如，视野范围为13mm x 10mm的图像能使系统达到 +/- 0.0203mm的检测分辨率(13mm/640像素数 = 0.0203 mm/像素)。显然，图像视野越小，系统分辨率越高。

　　Sub-pixel Line Gauge Tool (亚像素量规) 检测精度能达到1/4像素(标准差)。它可以完成同一目标物的多个检测项目，也可多次执行同一检测项目。即定义一种检测项目并使其在某个选定图像区域内重复执行。特别是对于沿一个系列中心检测多个目标的任务，该功能非常有效。 Sub-pixel Line Gauge Tool采用连通性分析算法来检测图像边缘，可达到亚像素级的检测精度。系统做初始化时，用户即可在 "金规"(即标准零件)图像上指定两条边缘并告诉系统测量这两条边缘线之间的距离。之后的实际生产检测中，系统将测量每个零件相应的边缘线之的距离，如果这个距离在给定范围内，检测通过;否则不予通过。那么视觉系视觉能检测哪些尺寸误差呢?这个问题将完全取决于所检测图像的实际状况。图8标出了一组Sub-pixel Line Gauge Tool的ROI的位置，以及制造商希望能被检测的几种典型尺寸。

　　图8：Sub-pixel Line Gauge Tool- 检测外形尺寸的误差

　　(一组Sub-pixel Line Gauge Tool 的ROI 的位置，用以测量插针多个截面的宽度和纵向总长)

　　"反差工具"(Contrast Tool)可以用来检测多种前面已讨论过的质量缺陷。该工具利用ROI来判断区域内的灰度级是否存在反差 - 有反差则可证实目标特征存在，无反差则表明目标特征(如金属碎屑)不存在。

　　上述各种视觉检测工具一旦开始运行，系统将通过内置的Opto22输出模块把检测结果(成功/失败的信号)送到生产线上其它设备。例如在一个典型的冲压件质量检测实例中，若视觉系统检测到一个有缺陷的零件，则检测失败信号会立刻送到冲压机控制器以停止冲压机运行。同时，操作人员会收到一个示警信号。只有在造成质量缺陷的原因查明并解决之后，操作人员才能开动冲压机重新生产。

　　上述各种视觉检测工具的检测结果还将被收集并显示在操作屏幕上;或者为了进一步的统计分析而输出到运行于主机上的其它软件，如电子数据表格或统计过程控制(SPC)程序。

　　3.2.3 视觉检测系统编程

　　PPT所有型号的机器视觉系统都装有PPT的视觉程序管理软件 - VPM (Vision Program Manager)。VPM采用图形化的编程语言，使用户不必掌握计算机编程语言就能极为自由地创建各种视觉检测程序。VPM有两种截然不同的运行模式：编辑模式(Edit Mode)和 执行模式(Run Mode)。

　　编辑模式下，用户首先编辑检测程序以指示视觉系统该做些什么。在此过程中，用户不必敲入一行行的指令代码，只需抓取各种图标并将它们拖放组合到一起成为可视化的流程图。这里的每个图标都代表了一种基本的机器功能。用户还可以用各种颜色的线条连接这些图标，以此指明整个检测过程中的执行顺序和数据流动路线。最后，设置每个图标特定的功能参数。

　　编辑完检测程序后，用户可创建自己个性化的 "控制面板"(Control Panels)。这些面板是供车间操作人员在生产线上使用的。利用前述创建检测程序时所用的点击组合方式，用户在很短时间之内就能创建这些面板。一个面板中所有组件的形状、位置、标识和颜色都可按照用户喜好进行修改;多个面板也可同时创建并链接在一起。用户可以完全自主地设计操作面板，并加密码保护，以限制车间操作人员对检测程序干与能力。