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3D视觉知识点:CT

作者:www.cechina.cn2022.06.30阅读 1020

  CT(Cycle Time)字面意思为循环时间,即指连续完成相同的两个产品之间的时间间隔。作为自动化设备的一个重要参数:CT,关乎到设备的产能,所以几乎所有的设备都会有CT的要求,尤其是在生产迭代特别快的3C行业。视觉检测作为工业领域管控产品质量的重要方式,已成为自动化设备重要的组成部分,而3D线激光传感器在3D尺寸测量中有着较高的精度,更是被广泛地应用。3D线激光传感器需要逐行获取图像数据,所以传感器需要和产品之间有相对运动,这也说明3D传感器相比2D相机采集一张图像需要更多的时间。今天就结合3D传感器在实际项目中的应用为大家说明CT的相关概念以及如何改善3D传感器在实际应用中的CT。

  1、CT简介与影响因素
  CT就是完成一个产品所需要的平均时间,设备的节拍取决于耗时最长的一环。如果把3D传感器所在工站耗时细分的话,可以分为两部分,一部分为图像采集时间,另外一部分为算法处理时间(产品上下料主要牵涉到机械方面,所以暂不考虑)。

图一:视觉检测工站影响CT因素

  从图中可以看出,在图像采集这块,影响CT因素有相机本身的性能(比如最大扫描频率)之外,还有相机的一些内部参数,比如一些黑色产品需要的曝光时间更长,或者需要多次曝光;还有些产品为了提高其测量的准确度使用了SmartXact工具,都会影响采集的CT。另外,扫描间隔同样影响CT。产品相对传感器速度=扫描速率×分辨率,3D传感器的像素分辨率是固定的,但是两次触发的间隔,即扫描间隔是可以调整的,所以扫描方向的分辨率在这里可以理解为扫描方向的间隔CONTROL ENGINEERING China版权所有,间隔拉大同样尺寸的产品所需要的扫描行数变少了,速度也就提高了。 
  在算法处理方面,影响CT的因素也比较多,比如PC一块自然是性能越高处理会越快,尤其在用到深度学习。再就是检测项,检测项目的数量和难度与检测算法的复杂度相关联,这也会影响检测所需要的时间。另外就是算法的效率,同样检测功能的算法,不同的底层实现逻辑方式,执行时间也会存在差距。
  2、如何改善3D视觉检测CT
  在图像采集方面,曝光时间、曝光模式、提高精度的算法的影响最终都体现在频率上,即扫描速率。所以可以适当降低曝光,提高增益可以提高一定的频率。频率的大小也取决于3D传感器本身的硬件性能,如ECCO 95+系列传感器最大扫描速率可以达到10KHz,ECOO75系列的传感器最高频率大概在4KHz。
  除此之外先前在<读懂3D传感器产品参数:扫描速率>一文中分享的SmartXpress的应用,即使用SmartX工具SmartXpress多ROI功能,只框选所需要的区域,减少不必要的3D数据,提升扫描速率。

图二:单ROI与多ROI扫描速率对比

  3、扫描速率与检测时间
  在设置好曝光、ROI等相关参数后,如何查看能达到的扫描速率?又该如何计算是否能够满足设备对检测时间的要求呢?在SmartRay的studio4软件内部,将DataTrigger设置成FreeRun模式,然后将StartTrigger的Start Trigger on Sensor Input复选款处于未勾选状态,即不需要外部触发。最后点击Run Once按钮,此时3D传感器开始以最大的频率采集,可以在右上角看到能达到的最大扫描速率(Scan Rate)。
  在算法处理方面,在有些应用场景下,处理点云会比处理高度图需要更多的时间CONTROL ENGINEERING China版权所有,并且也受检测项目复杂度的影响,所以需要根据应用场景,以及算法平台综合评判,有时可能有优化的空间控制工程网版权所有,有时优化的空间并不大。有必要的时候,取图和算法处理可以并行,也可以节约一定的时间。而在PC配置方面要保证基础的配置要求,在使用SmartRay3D传感器以及配套的SDK时,我们建议电脑的 CPU 至少是 i7 系列 7 代以上CPU,内存 8G,每增加一个传感器增加 4G 的内存, 最好有独立显卡并且安装好驱动。
  如果设备的节拍过高,图像采集和算法处理方面已经没有优化的空间,在预算允许的情况下,同一工站使用两台或者多台并行处理也是一种解决方案。
  4、总结
  3D线激光在实际应用中CT会受到曝光时间、ROI(FOV)、扫描间隔等因素影响,同时得到图像后,算法的处理也会占用一定的时间。为了提升效率,节约时间www.cechina.cn,在不影响图像质量的情况下控制工程网版权所有,如果曝光时间是制约扫描频率的最大因素,可以优先提升增益来代替增大曝光。在产品高度差较大的时候,可以使用多SmartXpress的多ROI功能。另外算法处理方面,取图和算法处理在一些项目中可以并行,也可以节约一定的时间。当然,如果节拍要求较高,传感器本身优化空间有限,而且瓶颈主要在传感器取图方面,就只能增加传感器数量,并行处理以节约CT。

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