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計算機視覺的應用大致上可以分成定位(Location)、量測(Measurement)、識別（Recognition）、缺陷檢測(Defect Inspection)四大類，其中以定位的應用最為廣泛，機器視覺系統同時涵蓋了多項功能，例如檢視主機板上的電子組件。機器視覺也可以用來控制機械手臂，在機械手臂上加裝CCD，利用影像辨識的定位，帶動機械手臂來做一些高危險性的醫療研究，例如：病毒研究、藥物混合等，都可以用這種方式來做控制，除了精準之外，對人類的生命也比較有安全保障。 影像定位后的坐標轉換 市面上影像比對的函數庫(Library)很多，使用者可以自行選用合適的函數庫。本文以下所提的系統采用Euresys公司開發的eVision EasyMatch，這是一種基于灰度相關性的圖像匹配函數庫，速度非�？�，而且能夠達到次像素(sub-pixel)精度的匹配結果。對于旋轉、比率變化(縮/放)和平移等，都能精確找到模板圖像(Golden Image)的位置。故本文僅對影像定位后的二維坐標產生的“位移”與“旋轉”做探討（見圖1)。 遇到同時發生坐標位移&旋轉時，先計算位移，再套用旋轉的公式，即可算出最后的結果。 系統架構 本系統為介紹如何設計出結合“機械運動”與“計算機視覺”的自動化定位系統。 基本架構 ■ GEME-3000主控制器：含HSL控制卡，安裝Windows?XP操作系統 ■ 3-Axis定位平臺：三菱伺服馬達+滾珠螺桿 ■ 運動控制器：HSL-4XMO控制模塊。 ■ 計算機視覺組件：使用IEEE1394 CCD采集影像，利用Euresys eVision的EasyMatch進行影像比對(Pattern Match)，作定位偏移的補正計算。 系統流程 本系統為介紹如何設計出結合“機械運動”與“計算機視覺”的自動化定位系統。 系統校正 ■ Mitsubishi驅動器調校：10,000 pulse/roll ■ 滾珠螺桿的螺距vs. Pulse/Roll： ■ 如，螺距=10mm/roll，10,000 pulse/roll —＞1um/pulse ■ F.O.V.(Field of View)的選定：F.O.V.要大于定位點的大小，太小—＞可接受的“初步定位”誤差變��；太大—＞因定位點影像太小，影像定位誤差大。 圖2：系統架構實機圖 ■ CCD工作距離的選定：工作距離要大于打孔頂針，以免對焦時打孔頂針撞到工件。當F.O.V.及工作距離確認后，即求出LENS & Ext. Ring。 教導作業 ■ 啟動系統3軸回Home，待３軸回定位后，再由人工將工件置于3軸之定位平臺上并作“初步定位”； ■ 手動控制Z軸緩慢下降，使其接近定位平臺上方(約0.5"1.0mm)； ■ 手動控制X/Y軸，使打孔頂針剛好在工件第一個孔位上方；再將Z軸緩慢下降，使其插入第一個孔位內。如定位不準，可以手動移動工件，使其定位更準確。 ■ 精確定位后，將Z軸上升至CCD的實時影像可看到完整“定位點”后，執行下列“流程圖”。 自動定位 ■ 由人工將工件置于3軸定位平臺上，作“初步定位”后并啟動本系統； ■ 系統會驅動3軸定位平臺將CCD移至定位點上方(2個不同位置)，取像并利用已“教導”之標準影像做“影像比對”作業， ■ “初步定位”之偏移量(Shift X/Y)及旋轉角度(Rotation Angle)； tx = GoldeXY[CCD_Find] - m_Find.GetCenterX(); ty = GoldeXY[CCD_Find][0] - m_Find.GetCenterY(); if (CCD_Find==0) {//第一次定位 shiftx = ZeroX - tx*Calibration; shifty = CCD_Y - ty*Calibration;} else { //第二次定位 dx = CCD_Locate[0] - tx*Calibration; dy = CCD_Y - ty*Calibration; angle = atan2( dy - shifty, shiftx-dx); CalNewLocate(angle, shiftx, shifty);} ■ 通過“極坐標轉換”，重新計算工件上所有孔位的新坐標(Point Table)。 void CalNewLocate(F64 angle, F64 shiftx, F64 shifty) { int i; F64 P[TOTAL_POINT*2]; F64 t; for (i=0; i{ //極坐標轉換 P[i*2] = sqrt( OrgLocate[i*2] * OrgLocate[i*2]+ OrgLocate[i*2+1] * OrgLocate[i*2+1]); P[i*2+1] = atan2( OrgLocate[i*2], OrgLocate[i*2+1])+ angle; } for (i=0; i t = P[i*2]*sin(P[i*2+1]); NewLocate[i*2] = (shiftx + t)*SCALE_X; t = P[i*2]*cos(P[i*2+1]); NewLocate[i*2+1] = (shifty + t)*SCALE_Y;}} 結語 機器視覺系統應用在現今的工業上，不但大幅的提升了工業的生產力，而且增加了使用者的能力。機器視覺系統適用在哪些領域中： ■ 需要顯微鏡或放大鏡配合的工作，長期使用放大工具對視力將會造成很大的損害，且操作人員的素質也成為檢驗上不定的因素。 ■ 高危險工作環境，例如高溫、低溫、真空、高壓、高噪音、高量輻射、高電壓、大電流的工作環境。 ■ 重復性工作，一成不變的工作容易造成操作人員的倦怠，容易產生疏忽而受傷，或有怠工的現象，而機器視覺能二十四小時無休止的工作，且能在高速下執行檢查，而檢視的準確度也能控制在較穩定的程度之內。 ■ 需要快速處理的狀況，如軍事武器操控，實時、大量的生產線。 ■ 高精確性工作，如量測、定位、對象判別。 |
