建立虚拟视场验证检测算法和控制工艺

虚拟视场使用目录中的图像文件作为图像帧，可以像物理相机一样进行监视或检测运行。 虚拟相机经常用在预研阶段如打光、检测算子实验、检测算法验证等场所，也可以在实际的设备发生故障的时候，利用保存的帧图像，模拟真实视场图像检测算法和工艺，定位和追溯视觉功能和算法上的故障原因。

 

假设可以从某一个视场采集符合图像质量的图像帧（即光源选型，镜头焦距，相机分辨率均已经合适进行了选型），而且相机可以使用外部设备触发。下面详细描述如何使用机器视觉大师采集图像帧，然后建立虚拟视场，插入检测算子和编辑脚本，最后模拟实际视觉检测过程。

1. 采集图像

如当前所示，本节假设视场相机可以正常运行并使用外部信号触发机器视觉大师采集图像帧，由于篇幅所限制，触发设置部分暂不赘述。下面仅介绍保存图像帧相关部分。

l 点击“模式->设置”菜单。弹出“选项”窗口，切换到“常规”页。

    

选中“实时监测时保存当前帧到指定目录”， 点击“...”按钮选择合适的目录。如果需要，更改保存图像格式，一般bmp格式的文件图像质量最好，jpg格式所需要的磁盘空间最少。

l 点击“相机->检测运行”菜单，运行监测。注意：由于仅采集帧图像，可以不添加任何检测算子和编辑任何脚本。

l 外部信号触发，对待检测产品进行拍照保存。（这部分与实际系统设计有关，请以实际操作为准）

2. 建立虚拟视场

假设上节所述，已经采集足够多的图像帧。下面描述建立虚拟视场的详细操作过程。

l 点击“相机->添加相机”菜单，弹出“添加相机”窗口，如下图：

   

l 点击“虚拟相机”单选框，选定“目录”列表中的图像所在目录，本文选择“示例和主题文档”目录下“samples\toyparts”子目录。点击“确定”按钮，完成创建。（注意：如果采集主机与虚拟相机主机是同一主机，也可以直接点击“检测图视场”按钮，直接使用上节介绍的保存目录作为图像源。）

3. 设计检测工艺

目录中的图像（如下图）为玩具零件包装图，零件种类多，大小不一，采用透明塑料包装，可以看到里面的零件包装情况，视觉检测的目标是对包装好的零件进行计数。

 

将零件按照尺寸大小进行分类成大，中，小尺寸三类零件。检测完成以后，输出中型和小型零件数量以及所有零件的总数。零件标准总数为34件。下面是详细的影像检测工艺设计过程。

 

l 点击“模式->设置”菜单，弹出“选项”窗口，切换到“检测变量”页，将检测类型更改为“产品点数”，将“计数值1”变量名称改为“总数”，“计数值2”变量名称改为“小尺寸数”，“计数值2”变量名称改为“大尺寸数”，同时将这三个变量设置为输出。将“标准值1”变量设置为“标准数”，并设置为作为工艺参数，初始值设置为34。将“差值1”变量名称改为“差值”。如下图：

   

   所有需要的变量修改完成以后，点击“查询”按钮，可以看到详细的变量信息。如下图：

  

 

l 点击“控件->插入->BLOB块->通用BLOB”添加9个BLOB检测算子，其中四个命名为xcc1~4用于小尺寸零件计数， 另4个命名为zcc1~4用于中尺寸零件计数，剩下的一个命名为sx用于伞状零件计数， 然后将这些变量拖动和合适的位置，并调整大小和颜色（同一类型的颜色相同），如下图：

       

l 选定一个BLOB检测算子，并双击，弹出参数设置窗口，设置各种参数，如下图：

    

注意：如果不知道零件面积大小，可以放开BLOB算子的area面积读数，进行查看。

 

l 点击“模式->编辑脚本”，弹出脚本编辑框。将检测类型设置为“产品点数”，为检测分析后事件输入如下脚本。

var.c[2] =  sight2.xcc1.cnt +  sight2.xcc2.cnt  +  sight2.xcc3.cnt  +  sight2.xcc4.cnt

var.c[3] =  sight2.zcc1.cnt +  sight2.zcc2.cnt  +  sight2.zcc3.cnt  +  sight2.zcc4.cnt

var.c[1] = sight2.sx.cnt + var.c[2] + var.c[3]

var.df[1] = var.w[1] - var.c[1]

上面的脚本，将小尺寸的数量（检测算子的cnt读数）相加以后赋值给小尺寸变量， 中尺寸的数量相加以后赋值给中尺寸变量，将所有的零件数量相加以后赋值给总数变量，同时将总数与标准数相减，求得差值。

 

脚本编辑最终结果如下图：

 

4. 模拟检测

将视场相机触发类型设置为“手动”， 外部设备设置“无外部设备”。点击“相机->检测运行”出现手动触发窗口，如下图：

 

点击“下一个”按钮，触发一帧图像，并执行检测。在“读数和输出”面板中的“记录”页，可以看到模拟检测的检测结果记录。

 

本文测试使用的AvizMaster版本为6.0.1228

最新版AvizMaster(机器视觉大师)下载地址：http://www.hdy.net.cn/softshare/ddcam.htm

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