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传感器

视觉传感器概要

视觉传感器的定义

是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。

视觉传感器图像处理的基础

摄像机输出的图像信号

●全帧/半帧

隔行扫描传输型摄像机的情况下，在传输1个画面时，图像信号将分开向偶数半帧和奇数半帧输出。将这2个半帧图像合并后便是全帧图像。

●读入线数（局部扫描功能）

通过限定图像读入的纵方向范围，可缩短图像读入时间。这种功能在连接带局部扫描功能的摄像机(F160-S2、F500-S1、F210-S1)的情况下可进行设定。

设定范围时请考虑测量物的偏移量。

例：F160-S2为282线的情况

图像前处理

●图像前处理

将从摄像机读入的图像加工成便于测量的图像。通过反复进行前处理和组合不同种类的前处理，可以得到最适于测量的图像。

前处理	作为对象的现象	前处理的内容	例
`OFF`	`－－`	`－－`	`－－`
`平滑化弱`	`测量物中有微小的斑点。`	`晕开后减弱斑点。`	`可稳定搜索`
`平滑化强`	`测量物中有微小的斑点。`	`晕开后减弱斑点。`	`可稳定搜索`
`膨胀`	`白色测量物中有黑色干扰`	`加粗白色清除黑色干扰。`	`清除测量物的干扰`
`收缩`	`黑色测量物中有白色干扰`	`减小白色清除干扰。`	`清除测量物的干扰`
`中值`	`测量物中有微小的斑点。`	`保持轮廓并减弱斑点。`	`确定边缘位置` （不降低精度）
`边缘强调`	`测量物模糊（照明变动等）`	`使图像明暗的分界线清晰`	`边缘定位`
`垂直边缘提取`	`由于图像对比度差，很难提取缺陷`	`提取图像纵向分界线（明暗）。`	`伤痕检查` （2值化处理使用）
`水平边缘提取`	`由于图像对比度差，很难提取缺陷`	`提取图像横向分界线（明暗）。`	`伤痕检查` （2值化处理使用）
`边缘提取`	`由于图像对比度差，很难提取缺陷`	`提取图像分界线（明暗）。`	`伤痕检查` （2值化处理使用）

●背景剪切

剪切掉不需要的背景图像，不作为测量的对象。

请一边观察图像，一边对要剪切为背景的浓度的上限值和下限值进行设定。

低于下限值的图像将转换为浓度0，而高于上限值的图像则转换为浓度255，只有下限值～上限值的浓度图像会拉伸为0～255的浓淡度，成为测量对象。

例）设定为下限值：100　下限值：220

只有浓度值为100～220的图像会成为测量对象，拉伸为0～255的浓淡度。（浓度值为100以下的图像不属于测量对象，全部转换为0）。

位置修正

测量物的位置和方向不确定时，可计算出标准位置和当前位置的偏移量，修正后实施测量。配备有多种位置修正方法，请选择适合的方法。

2值化处理与浓淡处理

2值化处理：将从摄像机读入的256灰度的浓淡图像转换为白像素与黑像素（2值）后进行处理的方式。设置上限下限的阈值（2值化值），将其间浓淡度的浓淡图像转换成白色，除此之外转换为黑色。白像素为测量对象。

对从摄像机读入的256灰度的浓淡图像直接进行图像处理的方式。保持浓淡的模拟量部分与2值化处理相比，理论上能得到高精度的稳定结果。

关于测量处理

由于视觉传感器对对象物的特征量进行测量，所以备有多个处理项目（算法）。以下将对其示例进行介绍。

浓淡图像的测量处理

从摄像机读入的图像就是256灰度的浓淡图像。用于该浓淡图像的测量方法。作为代表性的处理项目，包括浓度缺陷检查、模式检查、浓淡搜索、旋转搜索等。

●搜索

将基础图像模式作为模型事先登录，从输入图像中搜索与模型最为相似的部分。由于采用相关值来表示相似程度，所以可以对缺损和异种混入进行检查。此外，通过输出找到的模型位置(X,Y)，也能用于定位等用途。

●边缘检测

通过浓度变化搜索边缘。设定「搜索边缘方向」和「颜色变化」作为检测条件。

●缺损污渍检测

通过浓度的分散来检查是否有缺损和污渍。

前提条件是「背景均匀」。纹路和标志上的破损和污渍无法检测。

2值图像的测量处理

将从摄像机读入的256灰度的浓淡图像转换为白像素和黑像素2种，并仅关注白像素部分进行测量的方法。

设置上下限的阈值(2值化值)，将其间灰度的浓淡图像转换成白色，除此之外转换为黑色。作为代表性的处理项目，包括2值缺损检查、标签处理。

●重心・面积・主轴角。

对测量区域内的白像素部分的重心・面积・主轴角进行测量。

●标签处理

在2值图像的白像素块中，贴上「0、1、2…」的纸片(标签)的处理称为标签处理。

可对测量区域内的标签数进行计数，或求得指定标签的面积、重心位置。

视觉传感器

将基础图像模式作为模型事先登录，从输入图像中搜索与模型最为相似的部分。由于采用相关值来表示相似程度，所以可以对缺损和异种混入进行检查。

使用EC（边缘代码）提取圆形的示例


		边缘代码表示边缘的方向(图中箭头)。

寻找圆的中心		寻找圆周上的边缘点
	`各边缘代码的左手90°方向为圆的中心。通过来自各边缘代码的投票来求得圆的中心，因此即使不是完整的圆(即使有弯曲和缺损)，也都能找到中心。`