欧姆龙视觉传感器教材-FZ基础篇

处 理
包含HDR）
速
度
低成本CPU
标准CPU
高速CPU DUAL CPU
２．相机选定
640×480
1600×1200
2448×2048
※尺寸测量等高精度测量时，推荐使用重复精 度好的黑白相机。
３．镜头选定
广角（畸变大） 远距离（畸变小）
＜广角镜头＞
6mm/8mm
・・・・・
＜望远镜头＞
50mm/75mm
位置修正补充介绍：
选择1单元滚动时，会已3.搜索的测量位置作为补偿方法
图1-4二值化
7．项目流程
项目要点：1、精度 2、功能 3、时间
流程如下：
（1）图像输入：视野焦距调整(包括调整快门速度)光源调整 （2）图像修正：“灰度过滤”、“测量前处理”、“背景消除”等等。 （3）位置修正：利用“位置修正”、“处理单元图像设定”。 （4）实际检测项目：
VISION可以实现4大项内容
搜索：登录良品图像(作为模型)、从输入图像中找到与模型最相似的部分。
・究竟有多相似呢，使用「相似度」 (0～100)来表示 ・找到模型的「位置坐标」 ，求出(X, Ｙ)
◇「相似度」：形状／颜色一定的工件的外观检测 （缺损、毛刺、模糊、污点、变形、异种混入）
◇「位置坐标」：定位、位置偏移检测 要求 (X, Y)，所以在位置补偿修正中也使用
（2）精度 精度等于所拍摄物体的大小(mm)/484像素(pixel)，单 位(----)mm/pixel
6．图像处理基本概念
（3）灰度 从黑到白, 把每个像素(pixel)所受光强分成0-255共256度灰度等级。如下 图1-4。
图1-3 灰度等级
（4）二值化 把相机读取的256度灰度图像分为白色和黑两色。通过设置上/下限值（二 值化值），把落在灰度范围内的图像转化为白色象素，其余转化为黑色像素 。如下图1-4。
（5）判定 或 数据输出：
8．前处理过滤
测量前处理
为了便于测量相机拍摄的图像，对图像进行加 工过滤
背景消除
通过抽取指定区域内的像素，去除测量不需要 的背景同事，提高图像对比度的过滤手段
彩色过滤
将彩色图像转换为突出特定颜色的黑白图像 的过滤手段
颜色抽取
从彩色图像中抽取指定颜色，转换成彩色图像 或者2值图像的过滤手段
旋转图像时，在「横宽・纵宽」的位置上测得的数值。
旋转 矩形 短径
旋转 矩形 长径
外接 矩形 长宽
＜空数＞
以下情况，空数=3
＜内接・外接圆数值＞ 【内接・外接圆】
内接圆半径
外接圆 : 内部包含抽取图像的最小圆
外接圆半径
内接圆 :内部包含抽取图像的最大圆
测量图像
10．边缘位置
＜边缘位置＞ 根据测量区域内的颜色变化，检测 测量物体的位置。
：１５
缺陷检测方向
□レ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □レ 斜方向
□レ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □ 斜方向
□レ Ｘ方向 □ Ｙ方向 □ 斜方向
□ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □ 斜方向
１4．位置ズレ修正
位置修正使用条件：
1.当工件位置不固定时候，需要在画面中重新定位的时候 2.检测中需要结合带有基准位置选项的处理项目（以ECM搜索为例情况）
根据分类方法抽取的标签会分配 编号。指定需要测量的标签编号， 测量目标工件
＜抽取条件＞
面积／重心Ｘ／重心Ｙ／椭圆近似长径 ／椭圆近似短径／外接
面积、重心。主轴角、椭圆近似长径、椭圆近似短径
:抽取的图像中已包含像素的总数 。
抽出画像
＜近似(等价)椭圆数值＞ 主轴角
椭圆近似长径 椭圆近似短径 椭圆近似扁平比率
有角度需要修正时，选择后会自动在θ栏里增加角度算法
如果选择“补偿”会在位置修正后消除难看的锯 齿，提高检测精度，但会增加一部分处理时间
如果在设定方法时，选择的是1单元滚动或2单元滚 动时，系统会自动生成算法表达式，如果选择的是 3表达式 方式，则可以自定义写入到算法计算式里 进行计算 注意：基准位置是第一次登录模型的位置，除非更 改结合使用的处理项目的基准位置或自定义设置， 否则将会保持在本体中。 位置修正的参数值即为： dx: 测量位置X-基准位置SX dy: 测量位置Y-基准位置SY dθ:测量值θ-基准值Sθ
12.＜机敏搜索＞
自动细分登录得模型，详细匹配。分割的模型中输出最低相似度的数值。模型图像 和测量图像的差异小，一般搜索中相似度没有差值时，机敏搜索比较适用。
登录模型
测量工件
作为NG检出
12.＜ＥＣＭ搜索＞
从输入图像中，找到和（模型）最相似的标记部分、检出相似度和位置。通常的「搜索」中， 使用着重颜色或者明暗信息的图像模型、但是ＥＣＭ搜索使用着重轮廓信息的模型。因 此即便是对比度低的图像或者干扰多的图像，也能稳定搜索。
即便从正上方拍摄，由于镜头畸变，比 较容易呈现工件的侧面。
镜头畸变较小，比较难反应 工件的侧面。
优点：节省空间 缺点：畸变大
优点：畸变小、景深广 缺点：需要安装空间
３０万像素相机（单体）光学图表
２００万像素相机（单体）光学图表
４．光源选定
环光
低角度光源
同轴落射光源
反光镜
整体照射均匀
斜光光源
平整地方呈现黑色、只有 凹凸地方容易反射。
边缘颜色指定「绿色」后，只测量绿色边缘。
11.＜边缘根数＞
边 缘 水 平来自百度文库
边缘水平是±两侧，所以颜色变化超过±两边边缘水平的地方，将作为边缘根数来测量。 上图中右边的凸出部分的－边缘水平没有超过，所以没有作为边缘根数来计数。要使其 计数需要调整边缘水平。
12．搜索／灵活搜索／机敏搜索／ＥＣＭ搜索／ＥＣ圆搜索
＜边缘根数＞
根据测量区域内的颜色变化，找到 测量物体的边缘。要求IC或者接插 件的ＰＩＮ的时候等使用。
通过真彩处理，可测量没有颜色的边缘，通过颜色指定，可只检测特定颜 色的边缘。
10.＜边缘位置＞
真彩处理产生的色差
100%
0%
颜色指定产生的色差。左图是指 定绿色。（绿色是基准）
100%
0%
通过真彩处理，即便边缘颜色不同，也可测量相同位置的边缘。
测量区域
长方形／椭圆（圆）／多边形
要检测Ｔ区低区域或者测量物整体的缺陷时使用。
缺陷
执行缺陷检测是「测量区域」和「缺陷检测尺寸」的设定。
13＜高精度缺陷＞
高精度检测出「缺陷」。通过修改检测出的元素尺寸或者比较间隔等，在速度和 精度方面能够达到客户具体要求。
缺陷度求法
检测区域内、移动小区域 (＝元素) 同时，求出该小区域的颜色（浓度）平均。
易 检测有无
伤痕、外观检测
尺寸、测 量
定位
难
VISION主要处理项目类型
检测项目 描述
项目
搜索
识别测量对象的形状、检测其位置
有无、定位
边缘位置
面积中心 缺陷
利用测量区域内颜色的变化，检测出测量对象的边缘 位置 检测测量区域内指定颜色的面积及重心位置
检测无背景测量对象的缺陷及零件缺损、毛刺
尺寸
有无、外观 外观
尺寸、测量
检测有无
伤痕、外观检测
具体为以下4个检测内容。
2值化面积：计算特定的颜色、亮度的像素 搜索：在指定的范围内搜索事先登录的形状、位置 边缘：找出亮度变化之处 伤痕检测：与附近的浓度（亮度）对比、计算出差的大小。
6．图像处理基本概念
（1）像素（画素） 它是成像于相机芯片的图像的最小组成单位。以25万像素的 相机为例， 满屏有512*484个像素,成像于1/3英寸大小的CCD芯片。如下 图1-3。
短轴
近似椭圆
短径
主轴(长轴)
＜周长＞
【周长】 抽取图像边界的像素数。
周囲長=24pix
主轴角
长径
近似椭圆扁平比率=[短径]和[长径]的比
【如果是近似(等价)椭圆】 近似椭圆的面积和抽取图像一样，重心和主轴一致。
＜圆形度＞
圆形度=1.0
抽取图像的外周离圆越近，数值就越大。 FZ3中只有0以上1以下数值。
搜索范围：限制搜索范围，、缩短处理时间，提高正确率。
模型登录
输入图像
模型的中心位置
搜索区域（在该区 域中搜索与登录模 型接近的形状。）
搜索位置（Ｘ，Ｙ）
12.＜灵活搜索＞
将有差异的测量物看成同类，要防止无谓的误检时使用。事先登录几个模型、从输 入图像中找出与多个模型最接近的部分，检测出相似度和位置。
具体处理单元如下：
一般测试时用于的情况：
对在图像中有被测物体有唯 一特征的时使用 对圆形类形状物体使用 对规则物体（如：矩形，多边 形）测试时使用
对带有颜色的物体时使用
位置修正使用方法：
1单元滚动：紧跟上个处理单元进行图像修正（参考下页） 2单元滚动：紧跟上2个处理单元进行图像修正（参考下页） 3.表达式： 可以根据需要自定义位置修正方法（参考下页） 4.取消位置修正：把以前的位置修正全部取消
视觉传感器教材 - FZ4基础篇 -
ＯＭＲＯＮ ＳＥＧｒ
目录
１．控制器选定 ２．相机选定 ３．镜头选定 ４．光源选定 ５．视觉检测项目 ６．图像处理基本概念
１3．字符读取 １4．位置偏移补偿 １5．计算公式 １6．并口Ｉ／Ｏ １7．相机校准 １8. 程序编写练习
７．项目流程
８．前处理过滤
9．颜色面积／标签／高功能标签
１3．缺陷／高精度缺陷 检测无图案的测量物的缺陷，污点等。
通过测量区域内的颜色变化发现缺陷。
「缺陷」的测量区域是长方形／宽边直线／椭圆（圆）／圆环／宽边圆弧／多边形等可任意 指定。可绘制的图形是每个单元最多8个。
一定宽度的直线
需要检测工件缺损或者毛刺时可以使用。
毛刺
测量区域
圆环／一定宽度的圆弧
需要检测圆形工件缺损或者毛刺时可以使用 毛刺
该小区域的大小 是元素尺寸
比较间隔
元素尺寸做成间隔
小区域的颜色 平均
缺陷度＝ 比较间隔指定的个数 是求出色差
坐标
高精度缺陷设定画面
欠陥度
キズ 計測領域
高精度缺陷参数设定
元素尺寸 ：１６
元素间隔： ２
比较间隔
：１０
元素尺寸 ： ５
元素间隔 ： ２
比较间隔
：１０
元素尺寸 ：１６
元素间隔 ： ２
比较间隔
颜色
饱亮 和度 度
只抽取选定的颜色
＋
面积：
面积：
＋
7700pix
17500pix
重心位置
测量项目是抽取颜色的区域内的①面积值②重心Ｘ坐标③重心Ｙ坐标。 可有效使用于工件颜色检测或者品种判定，或者位置补偿。
9．标签
统计测量区域中选择色块的个数。除颜色 以外，添加面积／坐标／主角轴等条件也 可计数。
＜外接矩形数值＞ 【外接矩形】
外接矩形横宽
抽取图像的外接长方形中， 每2边各自成水平和垂直。
外接矩形长宽
不旋转图像，就这样测量「横
宽・纵宽」。
外接矩形左上坐标X
外接矩形左上坐标Y
左上 坐标
外接 矩形 横宽
＜旋转矩形数值＞ 旋转矩形长径 旋转矩形短径
【旋转矩形】
抽取图像的外接长方形中，通过允许边的倾斜，面积将 是最小。
8．前处理过滤 色斑消除
通过将选定的2色转换成相同颜色，消除工件 的色斑或者条纹。
条纹消除 +
消除工件的纵向条纹，横向条纹，格子条纹背景。
圆展开
圆周・圆弧中的图像展开成长方形的图形。就可 检测圆周上的字符或者图形。
9.面积中心
抽取测量对象的颜色测量总面积。 也可测量工件的重心。最多可选 择8种不同的颜色。颜色选择通过 颜色／饱和度／亮度来指定。
搜索液晶基板的定位标记。
即便是右边的状 态也能找到。
干扰较多
缺少一部分
低对比度
12.＜ＥＣ圆搜索＞
从输入图像中找出与模型最相似的需要寻找的圆形标记、检出圆评价值（相似度）和 位置。ＥＣＭ搜索同样是使用着重轮廓信息的登录模型。此外，可以测量输入图像内 的圆的个数。
计数：５个 统计处指定大小的圆有几个。根据「圆形」这一形状信息来抽取，所以变形的，内部有 污点的，通过修改允许范围，也可稳定测量。
抽 取 蓝 色 部 分
面积降序／升序 Ｘ坐标升序／降序 Ｙ坐标升序／降序 椭圆近似长径升序／降序 椭圆近似短径升序／降序
根据分类方法抽取的标签会分配编号。指 定需要测量的标签编号，测量目标工件。
「蓝色」选择案例
「橙色」指定案例
标签条件
面积降序／升序 Ｘ坐标升序／降序 Ｙ坐标升序／降序 椭圆近似长径升序／降序 椭圆近似短径升序／降序
透过光源
平整地方呈现白色、只 有凹凸地方不容易反射。
碗光源
通过从侧面照射，防止正 反反射光（光晕）、之反射 散射光
对准相机照射，反映出对 象物的阴影。可有效测量 尺寸
同时使用斜光光源／低角度光源， 通过照射，难受对象表面的凹凸 影响，可均匀地照射。
5．视觉检测项目 VISION可以实现4大项内容 定位
10．边缘位置／扫描边缘位置／扫描边缘宽度
11．搜索／灵活搜索／机敏搜索／ＥＣ圆搜索
１2．缺陷／高精度缺陷
１．流程选定 处理功能
＋HG处理
（形状搜索、 2DCR、高功 能标签etc）
FZ3-H300系 FZ3-H700系 FZ3-H900系
标准软件 （2M相机、
FZ-L系
FZ3-300系 FZ3-700系 FZ3-900系