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 行业资讯详细资料 发布日期：2006-6-3 15:48:38  |
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视觉传感器迎来快速发展
在不久之前，设计质量控制系统的工程师还不得不在若干种检测选项中做出选择，没有一种完全令人满意。这些选项包括昂贵的单用途视觉系统，多阵列低功能光电传感器，以及易受疲劳和精力不集中影响的人眼检验。然而，如今最先进的视觉传感器正将传统方法的最佳性能与史无前例的速度、精确度、尺寸及成本优势相结合。
本文将比较各类传感器选项的功能，并证明为什么视觉传感成为工业传感器市场中增长最快的领域。
视觉传感的基本原理
光电传感器包含一个光传感元件，而视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计像素的能力。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。邦纳工程公司提供的部分视觉传感器能够捕获130万像素。因此，无论距离目标数米或数厘米远，传感器都能“看到”细腻的目标图像。
在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以作出分析。例如，若视觉传感器被设定为辨别正确的插有八颗螺栓的机器部件，或者螺栓未对准的部件。此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360度范围内旋转，视觉传感器都能作出判断。
视觉传感器应用基本要素
掌握如何应用视觉传感器的两个关键点是照明和软件工具。如需深入了解视觉传感器原理，请参见www.bannerengineering.com/training/并选择Vision（视觉传感）选项。
照明
在视觉传感器应用中，照明是最重要的技术因素。光源的类型和位置，直接关系到是否能创建出最大目标背景对比度的图像。
工具
视觉传感器使用算法来分析其捕获的图像。用途广泛、功能全面的视觉传感器提供多种算法（有时被称作工具）。低成本视觉传感器可能只包括一个工具，两者都有自身适合的应用。
工具分成两个基本类别：即线性和平面。两者都注意图像的变化，但方式却有所不同。
如果待关注的区域可预见，则线性工具是最佳选择，因为该工具的速度和精确度都高于平面工具。例如，视觉传感器能够用线性工具（如切削具）来确保快速通过组装线的小瓶均已盖紧。
如果目标的位置可能会变化，如可能在箱中某位置缺少一个或多个塑料瓶的塑料瓶箱，平面工具则最为实用。平面工具将检查整箱是否与标准存在偏差。
视觉传感器的优势
在可用的检验备选方案中，即视觉系统、光电传感器、人工检验，以及视觉传感器，视觉传感器通常因其精确性、易用性、丰富功能及合理成本而成为最佳选择。
随着各行业竞争越来越激烈，利润率逐渐变小，制造商无法承受因瑕疵产品造成的高废品率。因此，为在产生高昂成本之前检测出问题，制造商正将检验工作融入整个制造过程。
视觉系统与视觉传感器之比较
复杂的视觉系统是一项成熟的技术，可执行细致的自动检验。但是，复杂性和高成本妨碍了其在许多行业中的应用，其价格通常从5000美元至50000美元以上。这些复杂的视觉系统需要一个或多个摄像头、定制软件以及一台计算机。它们往往需要聘请外部视觉顾问来设计、集成和安装系统。此外，鉴于此类系统的专用性，无法将它们轻松地改作它用。这些复杂的系统通常要求持续的专业支持。
尽管对复杂视觉系统的需求仍然存在，但是更廉价、更容易使用的视觉传感器的推出，为一些工业应用提供了性价比更高的解决方案。此外，由于视觉传感器更小、更易使用，制造商会更频繁地在检验和校验应用中采用视觉解决方案。视觉传感器在工厂自动化的品质提高及生产效率改进方面功不可没。
光电传感器与视觉传感器之比较
与光电传感器相比，视觉传感器赋予机器设计者更大的灵活性。以往需要多个光电传感器的应用，现在可以用一个视觉传感器来检验多项特征。视觉传感器能够检验大得多的面积，并实现了更佳的目标位置和方向灵活性。这使视觉传感器在某些只有依靠光电传感器才能解决的应用中受到广泛欢迎。在传统上，这些应用还需要昂贵的配件，以及能够确保目标物体始终以同一位置和姿态出现的精确运动控制。
此外，由于一个基本视觉传感器的成本仅相当于数个具有较贵配件的光电传感器，因此价格已不再是问题。
不断扩展的应用范围
视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器，或根本不检验的应用领域。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分检。以下只是一些应用范例：
在汽车组装厂，检验由机器人涂抹到车门边框的胶珠是否连续，是否有正确的宽度。
在瓶装厂，检验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确，以及在封盖之前没有异物掉入瓶中。
在包装生产线，确保在正确的位置粘贴正确的包装标签。
在药品包装生产线，检验阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。
在金属冲压公司，以每分钟逾150片的速度检验冲压部件——比人工检验快13倍以上。
结论
对于视觉传感器而言，这是一个激动人心的时刻。曾经需要大量专业知识的技术，现在变得经济、易用。采用该技术的未来产品开发将继续此趋势。现在的挑战是如何让各个行业意识到视觉传感器在所有制造领域的潜力，其中包括质量控制、测量和检验流程。
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