В прецизионном производстве видеоизмерительные машины (ВИМ) стали важнейшими инструментами размерного контроля и контроля качества благодаря своей бесконтактной работе и высокой эффективности. Однако с появлением новых материалов и сложных методов обработки поверхностей ранние программные алгоритмы постепенно стали демонстрировать ограниченную адаптивность. Будучи техническим специалистом с более чем двадцатилетним опытом работы в сфере оптических измерений, я накопил обширный опыт, работая над многочисленными установками на объектах и работая с заказчиками, что позволило мне глубоко понять взаимосвязь между адаптацией алгоритмов и оптической оптимизацией.
Раннее программное обеспечение VMM в основном полагалось на методы с фиксированным порогом или простые операторы, такие как Собеля и Кэнни, для обнаружения кромок. Хотя эти методы работали адекватно на стандартных металлических и пластиковых деталях, неравномерность оттенков серого, вызванная отражениями или сложной обработкой поверхности, часто препятствовала точному выделению кромок. Я вспоминаю один случай контроля гальванизированной детали, когда отражения от поверхности приводили к отклонениям обнаружения кромок почти на 20 микрометров, что не соответствовало требованиям заказчика к точности. Этот опыт укрепил моё понимание того, что традиционные алгоритмы сами по себе не способны справиться с растущим разнообразием материалов.
По мере внедрения в производство более современных материалов обнаружение кромок сталкивается с новыми проблемами. Материалы с высокой отражающей способностью, такие как хромированная или полированная нержавеющая сталь, могут создавать зеркальные отражения и ложные кромки. Прозрачные или полупрозрачные материалы, такие как стекло или акрил, пропускают свет, размывая границы и затрудняя определение истинных кромок традиционными алгоритмами. Кроме того, шероховатые поверхности или детали с покрытием демонстрируют сложные вариации оттенков серого, а шумовые помехи могут значительно снизить точность обнаружения. В одном случае при осмотре прозрачного медицинского катетера программное обеспечение неверно определило как внутреннюю, так и внешнюю виртуальные кромки, в результате чего измеренный диаметр оказался почти вдвое больше фактического. Подобные проблемы нередки при прецизионном контроле.
Производительность VMM зависит не только от алгоритмов, но и от тесной связи между оптическим освещением и программным обеспечением. Контурное освещение подходит для определения внешних форм, но может создавать двойные края на прозрачных деталях. Коаксиальное освещение может подавлять отражения, но может не обеспечивать детализацию на шероховатых поверхностях. Кольцевое освещение позволяет выявлять сложные структуры, но неравномерное освещение может усложнить алгоритмическую обработку. Во время калибровки металлической детали на месте я заметил, что даже при многократной настройке освещения старое программное обеспечение часто неверно определяло края. Обновление программного обеспечения до поддержки адаптивных пороговых значений и оптимизация настройки освещения значительно повысили надежность определения краев.
На практике высокоотражающая поверхность игольчатого клапана автомобиля снижала точность определения кромок примерно до 60%. Модернизировав алгоритм и добавив поляризованное освещение, я добился 95% точности распознавания на месте с точностью ±3 микрометра. В другом случае, связанном с прозрачными акриловыми деталями, я применил методы слияния нескольких изображений и субпиксельной подгонки для устранения интерференции виртуальных кромок и достижения стабильных результатов. Этот опыт укрепил моё мнение о том, что оптимизация алгоритмов и оптические решения должны работать в тандеме.
Основываясь на многолетнем опыте, я вижу будущее оптимизации алгоритмов VMM, сосредоточенное на адаптивных пороговых значениях и региональной сегментации для улучшения адаптивности в сложных сценах; субпиксельной подгонке контуров для преодоления ограничений разрешения камеры; слиянии нескольких изображений и интеллектуальном освещении для повышения стабильности выделения контуров; а также использовании ИИ и глубокого обучения для распознавания особых особенностей материалов посредством обучения, что позволяет алгоритмам обучаться и оптимизироваться автономно.
Проблема адаптации алгоритмов в VMM по сути возникает из-за растущей сложности материалов и процессов, что делает традиционные методы обнаружения кромок неэффективными. Как технический специалист, много работающий в этой области, я знаю, что только непрерывная итерация алгоритмов в сочетании с оптимизированным оптическим освещением позволяет этим системам поддерживать высокую точность и эффективность в прецизионном производстве, производстве электронных компонентов и медицинских устройств. Мой многолетний практический опыт показывает, что как технические знания, так и обновление алгоритмов одинаково важны.
Отказ от ответственности: Случаи и результаты измерений, упомянутые в этой статье, основаны на моём личном опыте работы в реальных проектах. Фактическая точность измерений и частота обнаружения могут варьироваться в зависимости от материала детали, характеристик поверхности, оптической установки и условий на объекте. Пользователям следует проверять результаты в соответствии с конкретными обстоятельствами.