What Is a Machine Vision Camera?
A machine vision camera, also known as an industrial camera, is a key part of a 2D image processing system. Its main function is to capture images, which are then processed by a combination of hardware and software. The information obtained is prepared for various applications.
A typical example of an image processing application in a manufacturing system is quality control, presence control and completeness control. This involves analyzing a specific feature of a part that is produced on an assembly line. In this way, it can be checked whether the part meets the quality criteria or, if necessary, must be sorted out.
Main Components of 2D Image Processing Systems
Lens
Together with the camera and illumination, lenses are crucial to the quality of the images. Lenses enable precise imaging, which not only facilitates the analysis of the finest structures. Choosing the right high-quality lens can optimize both detection and processing time.
The Difference Between Machine Vision Cameras and Smart Cameras
Machine Vision Cameras
Image evaluation takes place via the machine vision controller and the image processing software
Multiple cameras can be connected to a single machine vision controller
Faster process times thanks to high computing power of the machine vision controller
Suitable for very high resolution inspection tasks
Compact camera design
Applications of Machine Vision Cameras
Position Check
Robot Positioning
Parts Measurement
Quality Control
Presence Check
Process Monitoring
Code Reading
Reliable Solution for Cross-Industry Applications
Automotive Industry
Quality inspection of car interior doors
Quality inspection of engine blocks
Position detection for automated tightening
Electronics Industry
Position check of PCBs
Checking the alignment of components
Inspection of plug connectors and cables
Packaging Industry
Check packages for damage, contamination or missing labels
Label inspection of packaging
Minimum shelf life test on PET bottles
Food Industry
Orientation of beverage cans
Label check on packaging
Tethered cap inspection
This Is the Difference Between Surface and Line Cameras
Line Cameras
| Image capture takes place line by line (movement is necessary to capture the object) |
| Image quality dependent on motion and time of image capture |
| Ideal for applications with moving objects and endless materials |
| High speed |
Operating Orinciple of CMOS Sensors with Global or Rolling Shutter
CMOS image sensors have two exposure methods that control how an image is captured and read. These procedures determine the exposure time and thus the amount of light that is converted into electrons as a value in the camera sensor. A distinction is made between global shutter and rolling shutter:
Global Shutter
| Entire image area is exposed simultaneously |
| Suitable for static as well as dynamic applications |
| No image distortion on moving objects |
Rolling Shutter
| Lines are exposed with a time offset |
| For static applications |
| Image distortions due to fast object movements (rolling shutter effect) |
| Capturing still images |
The Rolling Shutter Effect
Left: Global shutter, Right: Rolling shutterMonochrome or Color Camera? Which Do I Use When?
Actual Image
Toma de imágenes con una cámara monocromática
Una cámara monocromática es capaz de distinguir los objetos del fondo.
Captura de imágenes con una cámara en color
Una cámara en color es capaz de distinguir los objetos entre sí y del fondo.
En el procesamiento industrial de imágenes se distingue entre cámaras monocromáticas y en color. Las cámaras monocromáticas registran las escalas de grises y se centran en las diferencias de luminosidad de la imagen. Esto las hace especialmente adecuadas para aplicaciones que requieren contrastes y detalles finos, como la inspección de superficies o la medición de objetos.
Por el contrario, las cámaras en color pueden registrar información sobre el color, lo que les permite capturar superficies con mayor precisión. Analizan todo el espectro cromático, ofreciendo una reproducción de imágenes más detallada y versátil. Esto las hace ideales para aplicaciones en las que el color desempeña un papel importante, como el control de calidad de los productos, donde las diferencias de color pueden indicar defectos en los materiales.
Esto se debe tener en cuenta al instalar cámaras de visión artificial
Interfaz de las cámaras de visión artificial
Gigabit Ethernet (GigE)
Transferencia rápida de grandes cantidades de datos de imágenes
Integración sencilla gracias al protocolo estándar
- Se pueden utilizar varias cámaras en una red
Además, existe la posibilidad de conectar la cámara de visión artificial a través de un cable mediante PoE (Power over Ethernet), con lo que tanto la alimentación eléctrica como la transmisión de datos se realizan a través de una única conexión.
Resolución
Frecuencia de imagen
Tiempo de exposición
La resolución adecuada para cada aplicación
| Resolución | Exactitud | Ejemplos |
|---|---|---|
| 1,6 MP | Aplicaciones que no requieren una resolución extremadamente alta | Reconocimiento óptico de caracteres, control de montaje, control de presencia |
| 5 MP | Aplicaciones que requieren un nivel de detalle medio | Inspección de embalajes |
| 12 MP | Aplicaciones que requieren una alta precisión | Inspección de piezas mecánicas finas |
| 24 MP | Aplicaciones que requieren una resolución y una precisión de detalle muy altas | Comprobación de circuitos impresos en busca de componentes defectuosos |
