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3D视觉相机板材瑕疵检测(窄)
Magichan | 2022-04-22 18:50:56    阅读:268   发布文章

检测需求
 

■板材瑕疵

■实时呈现在测产品的三维点云图

 

传感器选型
 

LMI Gocator 3D 视觉相机 Gocator 2440

 

被测物

实木地板坯料

 

明显优势

■直观的获取到缺陷特征,因为木纹与缺陷在灰度数据上是非常接近易混的。

■高效识别:结合AI技术,积累足够的样本数据,解决了多种类型和复杂缺陷类型的识别。

■通过精准的标注训练,可以快速完成图像缺陷的特征提取,识别速度可以达到毫秒级。相比传统算法大大缩短了开发时间。

■适应复杂纹理背景:采集大量复杂背景图像数据,在复杂背景下训练缺陷数据。

扫描过程

 

 

点云图


 

Q&A

 

Q终极难题:能否同时满足大视野和高分辨率?

A:LMI Gocator 3D 视觉相机现在支持混合多传感器网络,允许用户混合和匹配同系列的3D视觉传感器。以扫描木板为例,其中一半的检查需要精细的特征测量,而另一半则需要的FOV。结合多个激光线轮廓仪的 3D 检测系统通常仅限于使用相同型号类型的3D视觉传感器。需要在保持相同测量分辨率的同时扩展视野,但是,如果应用程序需要同时精细检查节和大块区域扫描会怎样呢?

这个“双重要求”应用不能同时满足应用一个传感器,同时永远优质的分辨率或视野上。具有宽视场的传感器模型通常具有较低的分辨率,而具有高分辨率的3D视觉传感器通常具很小的视场。解决应用程序真正需要的是能够使用组合坐标系统将两种不同的3D视觉传感器应用一个系统中。

 

 

Q:能否应用多个3D视觉传感器,一次性完成扫描?

A:应用 LMI Gocator 3D 视觉相机,可以将同一系列的不同型号组合到一个系统中,例如用 LMI Gocator 2420(具有更高分辨率),和另一个型号 Gocator 2440,具有更宽视野 。混合搭配可以使仅在需要的区域(即具有精细特征的区域)执行高分辨率检查,同时从其他传感器获得广泛的覆盖,以捕获整个被测对象表面。可以创建一个混合模式的多3D视觉传感器系统,该系统利用两个大视场激光轮廓仪模型   (Gocator 2440) 和两个高分辨率模型 (LMI Gocator 2420)。

 

Gocator 2440具有更宽的视野,因此能够用较少的传感器实现更大的扫描范围。该模型可以轻松捕捉运动中面板顶部和底部表面的完整尺寸,包括沿底面纵向延伸的重量分布凹槽。

 

核心大杀器——Master 810

 

LMI Master Hub是一种用于在多传感器网络中分配电源和同步的高级解决方案。Master 810/2410网络硬件可用于将两个或多个传感器连接到多传感器系统,使您可以轻松地从单个传感器扩展到24个传感器。如果您需要的不仅仅是24个传感器网络,则可以使用上行/下行链路端口以菊花链形式连接集线器,以添加更多端口。

Gocator Master接插线将传感器连接到Master。Master为电源,安全,编码器和数字输入提供单点连接。

Master 810/2410可用于确保扫描时序精确同步传感器精度低至1μs。传感器和客户端计算机通过以太网交换机进行通信(建议使用1Gigabit/秒)。Master 810/2410网络硬件不支持数字,串行或模拟输出。

Master 810 – 最多8个传感器

Master 2410 – 最多支持连接二十四个3D视觉传感器

 

总结

这种独特类型的多传感器系统,可以实现在特定区域 (ROI) 上,景象精细特征检测,同时广泛覆盖表面, 用最少数量的传感器和最低的成本实现检测。


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