检测任务
工件在物理上没有移动,质心也可能因掩膜变化而移动。选择能在预期的朝向和表面变化范围内,显现出稳定定位特征的照明。仅当剪影的中心就是预定基准时,才使用剪影。反光工件上的一块亮斑,不能作为可靠的物理中心。
前置条件与对照样品
先声明本任务是像素位置检查,还是经标定的运动指令。简单的固定工位基线检查水平中心,对象是单个分离的深色目标。它无法证明垂直位置、旋转、高度或机器人抓取是否正确。请准备单个可见目标、无目标和多个目标三类样品;保留原始坐标原点和独立标注的中心。
选择相机方案
平面稳定、特征可观测时,使用固定的面阵相机。采集过程中工件仍在移动时,全局快门方案更有帮助。如果高度或重叠会影响抓取点,应评估经过验证的深度方案,而不是把 2D 中心当作 3D 位姿。相机到机器人的坐标变换和工具标定,与图像定位彼此独立。
执行受控流程
比较不同的光源布置时,使用同一批原始工件,并固定相机、曝光和镜头位置。在原始图像坐标中设定感兴趣区域(ROI),范围要涵盖所有允许的上料位置。裁剪可以去掉无关背景,却找不回看不见的目标。接受较小的 ROI 之前,先检查完整图像,治具或工件可能移动时尤其如此。
- 固定工件,比较现场可用的几种光源布置。
- 把掩膜和中心叠加到原始图像上。
- 测试允许范围内的旋转,以及有意制造的 ROI 边缘截断。
- 保存选定的光源布置,并附上明确的裁剪到原图的映射。
流程图
光照决定可见的掩膜;ROI 与坐标映射则保证中心所用的基准不变。
- 完整图像
- 光照控制
- ROI
- 可见目标
记录证据
记录光照变化下的中心位移、符合条件的面积和与边界的接触情况。与独立标出的基准作比较。裁剪局部坐标和原始坐标要分别标注;即使没有任何物理移动,它们的数值也可能不同。
用工件固定的照明试验,把真实的物理移动与分割偏差区分开。把目标夹紧在一个已知位置,在各候选光源布置下采集图像,并保持曝光不变。在每张原图上标出独立的物理基准,并叠加符合条件的掩膜和计算出的中心。同时记录中心位移,以及目标的哪些部分进入或离开了掩膜。细长突出的尖端只要有一点变化,即使主体看起来没变,也会使质心发生不成比例的偏移。要直接检查与工件相连的阴影和反光斑块。在对比掩膜证据之前,不要把位移解释成相机漂移。如果所选特征在表面变化时没有稳定可见的轮廓,应改选另一个可观测的基准,或更换成像路径。
| 对照样品 | 需观察的结果 | 判定边界 |
|---|---|---|
| X32:单个可见目标 | 示例:原始图像中心 x = 32 px | 示例窗口:28–35 px;不是机器人公差 |
| X26:单个可见目标 | 示例:原始图像中心 x = 26 px | 超出示例水平窗口 |
| M:多个目标或目标被遮挡 | 不存在唯一的可观测目标中心 | 复核;不推断运动指令 |
诊断失败情形
与工件连在一起的阴影会使质心偏移;被截断的尖端则使它向相反方向偏移。缩小 ROI 可能掩盖真正的原因。先解决照明或可观测性问题,再考虑放宽位置窗口。
故障隔离
比较稳定轮廓、相连的阴影和被截断的尖端。同一个物理位姿,可能得到不同的图像中心。
- 稳定轮廓
- 阴影
- 尖端截断
- 眩光
独立验证
每次试验只改变一个光源变量:几何位置、强度或环境遮光。更改判定阈值之前,先比较原始图像的对比度、饱和情况和生成的掩膜。成功与不成功的布置都要保存。有用的选择,是在允许的变化范围内能区分相关类别的那一种,而不是让某一个样品看起来很漂亮的那一种。
工件固定时,所选方案必须满足项目规定的中心重复性限值。旋转对称的特征,不能凭质心断言有唯一的角度。
在允许的朝向变化和有意的边界挑战下,重复同样的检查。对称轮廓可以给出可重复的中心,却给不出唯一的朝向;这是位姿含义有限的有效中心结果,不是完整的角度估计。不对称的工件,则要检查预定基准是否始终是同一个物理点,而不是漂移到最亮或最大的可见区域。测试每条 ROI 边界时保留坐标映射,并保留完整的源图像。被截断的特征,不能靠把报告的中心直接移回允许的位置窗口来补救。复核人员应当能看到接纳或排除每个目标的明确理由,以及掩膜和基准的叠加图。用此前没见过的工件验证所选光源,这些工件的表面状态和朝向仍应在声明的范围内;任何未解决的歧义,都必须保留在定位状态中。
继续工程交接
提供光源布置、ROI 坐标、原始帧和掩膜,供评审。选择 Deyi Vision 的照明和光学部件之前,请先说明任务需要的是剪影,还是顶面特征。不要悄悄调整裁剪尺寸;任何坐标或比例的转换,都必须在保存的工作流中明确体现。
把原始图像和对应的结果记录一并保存。
来源与技术参考资料
这些资料说明了本教程所用方法的依据与适用范围。文中的检查示例仅供参考;量产验收需要用你自己的样品取得证据。
- Machine vision lighting basicsDeyi Vision核查于
- Image thresholdingOpenCV核查于
- 2D and 3D machine vision selectionDeyi Vision核查于

