選擇符合檢測規格的設備

導入視覺系統前需要確認的主要項目

選擇檢測所需的設備

選擇符合檢測規格的設備。

相機/控制器/光源/鏡頭/顯示器
檢測判斷

利用實際工件和實機進行試驗。

OK、NG品的限度樣本/檢測效率/
確認Must、Want/品種數
選擇安裝方法、安裝地點

研究具體的安裝地點。

移動中/停止中/周圍環境/環境光/振動等
實現自動化的控制方法

確認對視覺系統的輸入輸出控制。

拍攝時間點/判定結果輸出/PLC控制/數據輸出
現場測試

根據需要，在實際生產線上進行驗證。

設定微調/統計分析/輸入輸出控制確認
操作方法解說

說明基本設定方法。

公差設定/敏感度調整/檢測設定變更/品種注冊

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檢測判斷～明確能否進行實際檢測～

檢測判斷所需的準備

準備幾個良品、不良品樣品

要確認能否用視覺系統進行檢測，用良品、不良品限度樣本做實驗，是有效的手段。
準備多個限度樣本，能夠使實驗結果更接近生產線的實際情況。

“MUST”、“WANT”的分級

根據檢測內容，將必須要檢測的項目歸為“MUST”類，將希望能夠檢測的項目歸為“WANT”類，對能否檢測進行明確分級。

[ 良品 ][ 不良品(MUST) : 缺陷 / 毛刺 / 變形 / 白色瑕疵 ][ 不良品(WANT) : 缺陷（小） / 毛刺（?。?/ 變形（?。?/ 白色瑕疵（?。

如果能對“MUST”和“WANT”界定更具體的數值范圍差異，就能更加方便地判斷視覺系統能否檢測的穩定性。例如，用100萬像素的相機，以25 mm視野檢測大小為20 mm的對象時，1個像素就是0.025 mm。將1個像素視作最小單位，則根據該條件，理論上的檢測臨界，就是0.025 mm。但實際檢測會受到各類環境條件的影響，因此，考慮檢測臨界時，必須留出一定的余地。

例如，對上述示例而言，若“MUST”的缺陷深度為0.5 mm，相當于20個像素的變化，在檢測臨界內，判斷為可以檢測。如果“WANT”的缺陷深度為0.05 mm，相當于2個像素的變化，可推測該缺陷為無法斷言能否檢測的臨界點。

缺陷“MUST”???0.5 mm → 可以檢測！

缺陷“WANT”???0.05 mm → 檢測臨界

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判定公差與余量的確認

要判斷能否檢測的穩定性，準確的方法，是根據多個良品和不良品的檢測值統計數據，進行判斷。下面的圖表，是CV系列視覺系統，利用統計分析功能，對256個檢測工件得出的測量結果。超出上限界線的目標物，將被檢測為NG。通過上限值的設定，就能夠知道將多少范圍內工件，檢測為不良品。

進行留有余量的公差（上限）設定時

檢測值的平均值約為6.3，紅圈代表“MUST”的不良品，完全超出了上限。
藍圈、綠圈代表“WANT”的不良品，上限為17.0時，最多可以檢測到藍圈的NG。
在該設定下，無法檢測出綠圈的“WANT”不良品，但也不會對良品進行誤檢。

將上限值從17收緊到11后，良品數將從250個減少到244個，成品率隨之降低。

進行能夠同時檢測“WANT”不良品的臨界設定時

要檢測“WANT”不良品的綠圈時，會與良品波動的最大值發生重疊，若繼續降低上限，就會導致將良品誤檢為不良品的頻率升高。
在該例中，可以知道綠圈的不良品是與良品的重疊界限。

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單件產品生產時間和視覺系統時間1

使用視覺系統進行檢測時，必須要針對視覺系統的處理速度進行考量。全新的視覺系統可進行超高速處理，根據檢測內容的不同，可實現每秒100個的檢測。但視覺系統時間在很大程度上受到相機像素數、處理內容、處理項目數等條件的影響，確認視覺系統的處理速度和檢測生產線的單件產品生產時間很重要。

視覺系統的處理流程是？

視覺系統的檢測流程，如下所示。

[ 觸發輸入 > 拍攝、傳輸 > 視覺系統 > 判定輸出 > 控制 ] [ 視覺系統的處理速度拍攝及傳輸時間：數ms至數十ms / 視覺系統：數ms至數百ms ] [ 換算成檢測效率數百個/分鐘至數千個/分鐘 ]

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單件產品生產時間和視覺系統時間2

根據所用相機的像素數，可檢測的最小分辨率會發生變化。相機的像素數越多，分辨率越高，但處理時間也越長。在下面的示例中，分別用31萬像素、200萬像素、500萬像素相機，對容器上的黑點進行檢測。對各相機拍攝的相同視野二值化像素數進行比較，發現檢測像素數存在巨大差距，像素越高，檢測越細致。反之，像素越高，處理時間也越長。