機器視覺概述

機器視覺是采用圖像采集設備（相機等工具）將目標轉換成圖像信號，傳送給特定的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色、對比度等信息，圖像處理系統將其轉化為人們所需要的特征值，根據這些特征值（形狀、大小、面積、輪廓等），配合相應的控制設備，達到人們所需要的自動化識別的目標。

模具保護器工作原理

模具保護器系統在一個完整的成型周期內對所關心的模具型腔面進行兩次拍照，即一檢和二檢，通常一檢所選擇的時機為模開剛剛完成，頂出動作還沒有進行的時刻，這時的型腔多附有剛成型出的產品，即有品腔，這時間拍照通常會檢出所成型的產品是否不良，是否有殘留在定模的產品；通常二檢所選擇的時機為頂出回退到位（不使用機械手時）或機械手已到安全區域且頂出回退到位，在合模還沒有動作之前。這時的模具型腔內不含有成型品，即無品腔，這時拍照會檢出是否有未脫落的制品，還能幫助判斷鑲件、頂桿和滑塊的位置或狀態是否正常。

由機器視覺在注塑行業應用衍生出來的模具保護器系統。綜其設備構架，均是視覺傳感器加上相應的圖像處理系統組成。而由市場上各家的模具保護器來看，根據注塑行業的特征，以及產品成本的定位，基本上采用的是黑白相機進行對現場狀況的采集，通過圖像處理軟件針對采集到的黑白圖片進行處理，然后輸出檢測結果，輔以相應的控制程序，達到檢測，控制的效果。因此，不難看出，圖像處理系統為此種系統的核心。

圖像處理軟件的原理即是采集一張或多張標準的圖片，然后在圖片上標出需要檢測的地方，然后在指定的周期時間段內，將相機采集到的當前畫面與標準畫面進行比對，然后通過調節好的圖像識別精讀參數，完成圖片的對比判別，完成檢測的過程。

市場上出現的以視覺技術為基礎的模具保護器系統，其圖像處理軟件比較通用的是利用圖片像素的灰度值、對比度為基礎，輔助一些圖像的除雜、濾波處理等等，然后細分成若干個靈敏度調節數值，實現精度的相應調節，此種為最基本的處理方式。

誤報率普遍存在

而伴隨著市場上以視覺系統為主要的模具保護器行業中，視覺圖像的采集，以及視覺圖像的處理受到現場環境，以及檢測要求限制等等相應的因素干擾，在滿足檢測要求的同時，都會普遍存在一定的誤報率

，如何最大化的降低誤報率，成為各個廠家競相解決的問題。

幾何特征定位技術

視覺龍VDMM采用當前世界上最先進的幾何特征定位技術。將其應用在模具保護器系統中，分為定位模式，缺陷檢測模式，成功的將普遍存在的誤報率降至最低點。

根據幾何特征，定位技術采用最先進的輪廓檢測技術來識別對象和模式。即是將被檢測對象按照其本身的幾何形狀，自動構建最優化的物體模板，有效的處理因局部遮蓋，背景凌亂，對比度翻轉以及非線性光照等情況，配以強大的多重模板分析能力，可以區分高相似度的物體。

同時，在缺陷檢測中，以產品的幾何輪廓為主導兼容了灰度對比，旋轉精度，像素位置精度、以及多模板學習等一系列強大的功能，在模具保護器應用中全方面滿足客戶的檢測要求的同時，再大大的減少了系統的誤報率。

相對的圖像處理算法按MMX/SSE/SSE2指令集進行了最優化設計，包括數學運算、賦值操作、邏輯運算、圖像濾波、形態分析、清晰度測評以及直方圖分析等函數。在所需要的檢測區域內采用雙線性插值取樣，結合校正后的單位換算，得到精確的測量結果。

先進的幾何特征加以強大的算法處理使檢測精度可以達到：平移重復精度1/64亞像素；旋轉重復精度0.05（1/20）度；搜索比例范圍：1/10單位；同時采用了MMS和SSE擴展技術，快速并行處理。

客戶現場試用結果：

總結：

強大的幾何特征定位技術在VDMM中的應用，使視覺龍模具保護器在誤報率控制方面，超卻了市場上許多同類產品，先后在醫療器械，電子連接器，包裝行業等很多注塑生產中中針對大模具，一模多穴，嵌件檢測，透明產品的檢測，等很多比較復雜的檢測環境中成功PK掉很多同行業產品。得到了客戶廣泛的好評。