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【分享】NI LabVIEW软件平台及其机器视觉系统解决

2019-07-16 13:59浏览次数:

  软件的角度看机器视觉的开发与集成过程:首先借助高效便捷的配置软件VBAI(应用于自动检测的机器视觉生成器)和全面的视觉模支持,提供模式匹配、OCR、颗粒分析、二维条形码识别等数百种图像处理功能),用户可以在交互式的开发环境中验证不同的相机和光源设置、采集方式与图像处理算法,然后再将确认的步骤自动生成对应于LabVIEW的可执行程序。

  LabVIEW软件平台具有直观的图形化开发特性,使工程师把更多的精力集中在功能开发而不是代码撰写上。在整体系统开发和集成过程中,工程师可直接利用对应的LabVIEW工具包和模块,在统一的平台下以相同的方式完成运动控制、数据采集、工业通信和人机界面等功能,实现与各种PAC(可编程自动化控制器)、PLC、工业设备、OPC客户端及企业数据库的连接与通信。亚洲杯足球盘口

  对于这种开发模式,无论是经验丰富的集成商还初级开发者,都得以从不同设备所对应的专用甚至私有开发方式与平台、驱动与协议、设备间互间的物理通信与同步这些困境中解放出来,大幅降低了系统集成的难度和成本。

  从硬件体系架构来看,基于PC的机器视觉系统由于其开放性和灵活性,在提供强大的处理能力的同时,也较容易实现与其它功能的集成,但是PC的架构由于可靠性和体积等原因,并不能完全满足工业应用的需求。

  另一种方式是嵌入式架构,使用简单,可靠性高,但是功能相对单一,可集成度较差。为了解决这些矛盾,NI在其紧凑型的机器视觉系统(CVS)中,通过集成LabVIEW实时、FPGA技术,亚洲杯足球盘口!前所未有的实现了在同一嵌入式硬件平台下完成I/O与通信协议的灵活定制以及运动,可同时采集、处理3路图像信号,并保证系统的坚固性和可靠性,达到工业现场恶劣环境下的应用要求(图1)。

  下面我们通过两个实例分析,具体探讨如何利用开放灵活的软硬件平台集成机器视觉和多域功能应用,实现系统集成复杂度降低及开发周期的缩短。

  基于LabVIEW及同步的机器视觉、运动控制、数据采集的自动化半导体晶圆分类系统在半导体制造业,晶圆切割前必须根据其厚度(THK)、全厚度误差(TTV)、弯曲度(BOW)、翘曲度(WARP)等电气及物理参数进行细致分类,以达到严格的容差要求。为保证测量精度,传统采用单点测量方式,需消耗大量的测试时间。为此,美国Gigamat Technologies公司研发出新一代的全扫描自动分类设备(图2),以提高吞吐率并要求能达到单点测试下的精度和重复性要求,这在技术上是相当大的挑战。

  新全自动晶圆分类系统充分利用了LabVIEW平台及其配套工具包,该系统分为晶圆对准和测量两个工作步骤。对准过程使用线轴运动控制,通过同步图像采集与底盘旋转速率,在1秒内完成整张晶片6百万象素的图像采集,利用LabVIEW视觉算法判断晶片中心位置、平坦度和其它特性,据此调整晶圆位置实现其与参数测量平台完全匹配。

  测量步骤要求对上下表面间距测量的分辨率小于0.0001mm,其解决办法是在LabVIEW平台下应用NI运动控制工具生成平滑的圆弧及螺旋轨迹组合,精确控制旋转中的晶片位置,使用NI数据采集卡完成多通道同步进行的探针高速、高密度测量,实时记录对应位置,据此进行相关计算处理,获取各项参数信息,最终得出分类的结果。

  除了以上的核心步骤外,该系统还包括了:触摸屏人机界面;基于RS-485通信的晶圆升降机

  控制;用于光源、机器功率和真空设备的数字I/O控制;以及与Microsoft Access数据库连接以实现加工过程数字化加工。而这些功能,都是在LabVIEW平台下统一开发完成,Gigmat的经理这样评论“如果没有LabVIEW以及NI机器视觉,运动控制和数据采集产品的同步,这个项目就不可能达到经济可行”。

  汽车火花塞的偏心度和电极间距是决定其性能的关键指标。过去某领先的汽车火花塞制造商一直通过人工的方式对其进行测量,因为测量精度低,必须采用过于严格的产品的公差带限制,导致不必要的生产要求提高和产量减少。为了保证可靠的质量控制,更快的检测速度和产量的提高,该制造商决定建立基于机器视觉的全扫描尺寸定量系统。

  系统由IEEE 1394相机、环形光源、亚洲杯足球盘口坚固的NI CVS嵌入式机器视觉系统以及LabVIEW软件开发平台构成。采集的火花塞图像通过火线传入CVS,在其上运行实时的圆形边缘检测等特殊算法,而通过对欠采样的控制找到精度与处理时间的平衡点,测量精度达到0.01mm,完全满足6Sigma标准。

  随后,CVS通过其数字端口与生产线上的PLC和继电器等设备通信,完成不合格品的自动剔除工作,免去了人工干预。整个系统接入工厂以太网,可以进行远程的参数配置,校准以及产品信息的记录。由于测试精度的提高,放宽了公差范围,大幅提高了产量和效率。

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