黄金城

位置检测基础

位置测量/搜索模式

“位置/ 角度测量”是视觉检测的重要应用之一。
对于玻璃面板，要求得到高精度的位置信息。而对于IC 检查，则要求具有适用于高速生产线的处理能力。除此之外，在对于前两讲中曾经介绍过的“瑕疵”、“边缘”等进行检查之前，需要对齐工件的位置。因此，“位置补正功能”也是必不可少的。
本讲将以常用的“图形搜索”模式为中心，介绍其原理及应用方法。

图形搜索模式的算法

什么是图形搜索？

图形搜索是指从图像内找出与标准图像相似的一个或多个部位，并输出其位置、角度及相关度（一致度）结果。

下面介绍本公司的CV系列当中的图形搜索模式的算法。

第一步压缩标准图像及搜索图像，减少数据量。
标准图像

标准图像

压缩后图像

压缩后图像

图案匹配（正规化相关）需要进行大量的计算处理。如果要处理各种图像输入信息，则需要相当长的处理时间。通过限制需要处理的像素数量，可以减少数据量，缩短处理时间。这种操作被称为“拉开间💙隔”“压꧋缩”。

第二步第一次搜索。

✱以一𒁃定的间隔在搜索区域内移动，找出相关值最高的部位。该间隔被称为“步幅”或“间距”,或者单 独称为“跳跃”。如果设置了旋转修正，则按照指定的角度进行旋转搜索。

第三步第二次搜索

图以第一次搜索后找到的部位为中心，在相对更小的范围内，使用减少压缩量的图案再次进行搜索，找出相关值最大的部位。
※也可以一边减少压缩量，一边重复本步操作。

第四步最终检查

以第三步中找到的部位为中心，使用未经压缩的图案进行搜索，然后进行亚像素处理。

搜索模式的典型应用例

玻璃基板的定位

在粘贴玻璃基板之前，检测基板对角上 的标记位置并对齐位💎置。

玻璃基板的定位

瓶子标签错位检查

检查瓶子标签的位置。即使在高速生产线上也可以实现全数检查，因此能够防止不合格品的流出。

IC方向判断

搜索索引上的IC刻印字符，检测角度，判断方向。要求具有适用于高速生产线的处理能力。

减少搜索错误的要点

产生搜索错误的原因

如上所述，在进行第一次搜索时，为了提高处理速度，使用压缩后的图案进行搜索以找到大致的位置。

产生搜索错误的主要原因🍒是，在第一次搜索过程中，将非目标图案（下图候选图案2）当作是候选图案检测出来。

减少搜索错误的要点（改变压缩率）

本公司生产的 CV 系列中，针对各种ꦅ使用目的，提供了各种参数的组合设置。这样，用户即使没有相关的专业知识，也可以容易地进行设置操作。在这里，压缩率相当于设置项目“搜索敏感度”，分为“低”~“高”共七个级别。

搜索敏感度 （高）

搜索敏感度 （低）

以上一页中的例🥃子为例，改变搜索敏感度（压缩率）后，将变成右图所示的样𒅌子。由于使用了更接近标准图案的图案进行搜索，因此可以防止检测出类似物。

确保搜索稳定的要点（提升结果精度）

利用“避免搜索错误的要点”，可以防范绝大多数的搜索错误。搜索对精度也有要求（必须抑制数值的偏差）。根据上一页的算法来看，就是在最终程序中，♏可以实现的最细观察效果。下面就最终结果的精度提升方法进行说明。

有效提高结果精度的方法
  1. 增加最终检测（详细搜索）的次数。
  2. 利用连续拍摄功能。
  3. 使用预处理文件（参考“图像讲座”第六讲第4页）。

（1）增加最终程序（详细搜索）的重复次数

在“引发搜索错误的原因”中，黄金城已就改变第1搜索中压缩率的“搜索敏感度”进行了说明，还备有名为“搜索精确度”的参数。这是决定搜索步数的参数，可设定“𒁏粗”至“细”的5个等级。

需要获得精度更高的测量结果时，可以调细“搜索精确度”，增加第2搜索至最终搜索的重复次数。这样就可以进一步提🔯升最终结果的精度。

（2）使用连拍功能

连拍功能，是指以单次触发输入重复进行复数次拍🥃摄及视觉系统，将其平均值、最大值、最小值作为检测值的功能。相较于单次拍摄，可抑制检测值的偏差。

新一代的搜索功能——“几何形状搜索”

除了利用正规化相关法的图形搜索之外，还有一种基于检测对象轮廓的“ 几何形状搜索”。本公司生产的CV 系列“ShapeTrax”就具有这样的功能。“ShapeTrax”根据轮廓数据进行搜索，因此在搜索对象有缺损时，也可以根据残留的形状数据进行正确的搜索。除此之外，还可以根据对象的尺寸的变化、黑白反转等表面状态的变化做出正确的处理，从而可以确保检查效🧔果。

粘贴玻璃基板时的定位

重叠在框架上。即使标记发生变化，也可以确保检测的稳定性。

用模型搜索的方法难以检查的例子

  • ［图案受损（重叠）］
  • ［尺寸/焦点变化］
  • ［黑白反转（底片）］

使用“ShapeTrax”解决问题

  • ［图案受损（重叠）］
  • ［尺寸/焦点变化］
  • ［黑白反转（底片）］

使用“ShapeTrax”进行检测

  • 使用提取出来的边 缘形状进行搜索
    保存图像的边缘信息
    保存图像的边缘信息
  • 在输入图像的边缘中搜索相
    似的边缘形状

位置测量/搜索模式 总结

提高图像传感器搜索稳定性的要点如下：

  • 在理解搜索原理的基础上，选择最适宜的模式及设置。
  • 未能够找出正确的搜索目标时，尝试改变“搜索敏感度”。
  • 改变“搜索精度”以提高最终检测的精确度。
  • 根据工件状态·形状等选择基于轮廓数据的几何形状搜索。

下一个主题是理解位置补正，正确检测移动物体的方法。

在生产线上运行的工件检测，必须具备位置补正功能。

理解位置补正的要点，包括补正源检测、补正对象检测、坐标轴、旋转角度。
下面进行详细说明。

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