键盘键位检测设备的行业须知「精致自动化」

传统利用人眼进行检视，并利用大脑进行人工判断的检测方式。人工视觉检测的质量取决人，显而易见缺点是速度阈值低、可靠度较低、稳定度不够等。这里的速度阈值低指的是相较于生产速度而言，人工检测的速度相对较慢，对于那些已经实现流水线大规模量产的工业品，用人工进行检测显然是不现实的。而很容易因人而异的检测结果，显然会由于人工失误的存在使得在大量工业产品的检测中，出现不被接受的可靠度。因此，使用键盘键位检测设备成为主流。

键盘键位检测设备的结构分类

键盘键位检测设备的技术手段在以上的结构下，应用上可以大致分为三类：①一维量测：定位。这里一位量测指量测一维的数据，即一条线段上的长度信息。对长度信息的侦测手段有很多种，在光学中我们通常使用单频干涉仪、双频干涉仪等技术进行直线距离的量测：另外还有另一种一维量测的利用形式：条形码识别。而类似于条形码形式的编码还有角度编码器，用于步进马达的定位，某种意义上也是一种一维的量测识别（量测不同角度径向上的编码）。②二维量测：辨识、对单张图片中的图片信息进行辨识是AOI在二维量测的主要目的。通过对单张图片影像信息的辨识，我们可以通过相关图像处理技术获得我们想要看到的信息类别。

键盘键位检测设备的系统主要构成

我们曾经讲过视觉检测的工作原理，是要多个系统协同作用、共同工作，得出测量结论。那么，一个典型的视觉检测系统主要有哪些结构组成呢？按先今的分类，一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。照明是影响键盘键位检测设备机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。照明系统可以将被测物特征大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。

（作者： 来源：）