Informazioni

Il seguente video introduttivo mostra alcune delle potenzialità ed i punti di forza del nostro sistema di visione ArtificialInspection.
Di seguito delle brevi spiegazioni per introdurre le caratteristiche del sistema di visione ArtificialInspection.

Controllore MC500.

Sistema compatto basato su processore x86 flessibile, veloce ed affidabile. Copre la maggior parte delle applicazioni di piccole e medie dimensioni.

Il sistema di visione si interfaccia con le telecamere delle principali marche.

Connessioni USB, USB3 e GigE.

Il nostro sistema supporta telecamere sia a colori sia in bianco e nero.

Sistema di scansione laser 3D per la ricostruzione tramite triangolazione di profili laser.

Utilizzato per guida robot 3D, misurazione oggetti 3D e comparazione dimensionale.

Sistema multiview per ricostruzione tramite visione stereo.

Utilizzato per guida robot 3D, Misurazione oggetti 3D e comparazione dimensionale.

Il continuo sviluppo nel settore della visione artificiale ci permette di migliorare costantemente il software, implementando algoritmi sempre più sofisticati in grado di risolvere le problematiche richieste dai nostri clienti.

Principali caratteristiche del sistema:

  • Possibilità di abilitare solo le categorie di funzioni necessarie all'applicazione in modo da ridurre il costo del sistema finale.
  • Collegamento con svariati modelli di telecamere (monocromatiche e a colori). Utilizzo con ogni tipo di interfaccia come camera-link, FireWire, USB, Lineari e GigaEthernet.
  • Livelli di accesso e password personalizzabili per accedere alle funzionalità del sistema.
  • Flessibilità nella programmazione basandosi sulle macro VbScript, mediante un'interfaccia grafica semplice da utilizzare per l'utente finale.
  • Funzioni di campionamento immagini e di Backup/Restore del programma. Consente l'assistenza remota tramite e-mail permettendo di analizzare a distanza le immagini e i programmi caricati.
  • Teleassistenza mediante la rete Internet. Possibilità di connettere il controllore in rete ed avere supporto tramite teleassistenza da remoto.

Tutti i codici a barre comuni possono essere letti con qualsiasi orientamento, anche con una larghezza dell'elemento di soli 1,5 pixel. Possono essere riconosciuti anche i codici ECC 200, QR, QR Micro, Aztec e PDF417. Un robusto riconoscimento permette la lettura dei dati su immagini distorte, superfici diverse e in condizioni di illuminazione variabili.

È possibile leggere testi su diversi tipi di superficie: questa funzione risulta utile per riconoscere oggetti o verificare l'avvenuta marcatura di determinati caratteri sul prodotto finale.

L'identificazione degli oggetti senza codifiche è possibile tramite un algoritmo basato sull'apprendimento dei campioni di identificazione. Esso è in grado di distinguere un gran numero di oggetti: si possono riconoscere oggetti basandosi su caratteristiche come il colore o la trama, eliminando così la necessità di usare codifiche speciali come codici a barre o codici di dati per l'identificazione di tali oggetti. Funziona anche con oggetti deformati o viste prospettiche diverse dell'oggetto.

È possibile acquisire la superficie piana o tonda come ad esempio quella di un barattolo, quindi eseguire un controllo sulle serigrafie per determinarne la qualità.

Difetti rilevabili:

  • Mancanza o eccesso di stampa
  • Difetti di superficie
  • Difetto di stampa fuori posizione
  • Difetti di tonalità
  • Macchie di sporco

È possibile eseguire controlli veloci e precisi permettendo di ispezionare al 100% i particolari più svariati durante la fase di produzione.

Utilizziamo diverse tecniche per ispezionare le superfici in modo da riconoscere eventuali difetti come sporco, graffi, rotture o deformazioni.

Localizzazione di oggetti che si deformano in modo irregolare come ad esempio un sacchetto di biscotti.

Sofisticati e robusti algoritmi di Pattern matching rilevano la posizione degli oggetti appresi permettendo la manipolazione con ROBOT antropomorfi. È anche possibile effettuare la localizzazione di oggtti deformati in base alla prospettiva.

Tramite l'apprendimento del file CAD di un oggetto è possibile determinare la posizione 3D degli oggetti presenti in uno scenasrio.

Tramite ricostruzione 3D è possiblie rilevare la posizione di oggetti appresi tramite modello CAD o scansione 3D per guidare un robot alla presa dal mucchio o da cassone.

È possibile eseguire misurazioni di oggetti per la verifica delle tolleranze dei pezzi in produzione, raggiungendo anche precisioni fino ad alcuni micron metro.

Tramite la ricostruzione 3D si può eseguire la misura di oggetti nelle 3 dimensioni. È anche possibile comparare un pezzo con un modello 3D acquisito precedentemente.

La guida robot è uno dei settori nel quale abbiamo cominciato a fare esperienza già dal 1999. Il nostro sistema di visione è caratterizzato dalla facilità di utilizzo e dalla velocità nel creare nuovi programmi con pochi e semplici passi di auto-apprendimento.
Le nuove tecnologie di acquisizione 3D permettono di eseguire misurazioni e controlli che fino a pochi anni fa non era possibile effettuare.