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TCLIB Suite

用於遠心裝置最佳化的軟體程式和獨立工具

Catalog 2019

新

概述
下載
相關
技術資訊
功能
報價
媒體庫

TCLIB Suite 是一款基於 C++ 的電腦視覺軟體,專用於最佳化遠心裝置的光學性能,通常用於測量。藉助 .dll 程式庫和專用獨立工具,可輕鬆處理典型遠心裝置(對焦、校準和畸變校準)的各個方面,如處理不當,可能會對測量結果產生負面影響。

TCLIB Suite 有助於提高系統品質,為您選擇的計量軟體提供最佳圖像,進而獲得最佳的測量結果。事實上,如果圖像經過良好校準,實現均勻背光且無畸變,則任何邊緣檢測、圖案匹配和校準軟體將會變得更加準確和可靠。

TCLIB APP 是一款完全符合Gen TL標準的軟件,任何一款帶有Cen TL協議的相機都可使用這款軟件。為了相機正常運行,生產廠商的驅動無論如何都慧安裝在相機裡面。 1

1. 相容性測試包含以下相機品牌: Opto Engineering (COE-G 和 COE-U SERIES), Matrix Vision, Basler, HikVision, SenTech

主要優勢

  • 最先進的畸變校正演算法
  • 藉助快速直觀的獨立工具實現最佳對焦和校準性能。
  • 能夠最大限度地提高系統性能,進而實現最佳測量效果。
庫
Software library & stand-alone tools

TCLIB Suite 包括:

  1. 專用於處理測量系統裝置基本設定的工具:遠心透鏡和平行光的校 準、物體平面的校準、最佳對焦 (TCLIB-APP)。
  2. 一組演算法(C++ 程式庫),用於計算系統的畸變圖並在即時模式下校正由系統 (TCLIB) 獲取的每個新圖像以及 TCLIB-APP 中開發的所有功能。

當需要對機器進行初次最佳化和校準時,離線使用獨立工具和畸變校準功能。另一方面,畸變校準基於快速且可靠的演算法,該演算法允許系統在即時模式下傳送調整後的圖像。

TCLIB Suite includes

技術文件

TCLIB Manual v2.1

軟體工具

TCLIB Suite Setup

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Results of an optimized telecentric system

We tested the result of using TCLIB Suite to optimize different sets of possible telecentric systems. Results concern the four tools of the Suite as follows:

  • lens-light alignment is given in terms of homogeneity of the illumination (standard deviation of the average grey level)
  • lens-object plane alignment is given as the lowest value obtained, in degrees
  • focus accuracy is given as the sensitivity in mm on the working distance
  • distortion calibration is given as repeatability on 20 measurements of a 5 mm gauge block
TCCP3MHR144-C + LTCLCP144-G + PTCP-S1-HR1-C + COE-123-M-USB-080-IR-C
Field of ViewLENS-LIGHT ALIGNMENT
as
BACKGROUND HOMOGENEITY
OBJECT PLANE ALIGNMENT
as
BEST (LOWEST) ANGLE BETWEEN PLANES
BEST FOCUS
as
BEST (LOWEST) UNCERTAINTY ON WD
DISTORTION CALIBRATION
as
RESULT OF 20 REPEATED MEASUREMENTS
164x120 mm4%0.012°+/- 0.5 mm
NominalMeasuredMinMaxσ
5.000 mm5.001 mm4.998 mm5.005 mm1.7 μm
TC3MHR144-C + LTCL144-G + PT120-240 (legacy) + COE-123-M-USB-080-IR-C
Field of ViewLENS-LIGHT ALIGNMENT
as
BACKGROUND HOMOGENEITY
OBJECT PLANE ALIGNMENT
as
BEST (LOWEST) ANGLE BETWEEN PLANES
BEST FOCUS
as
BEST (LOWEST) UNCERTAINTY ON WD
DISTORTION CALIBRATION
as
RESULT OF 20 REPEATED MEASUREMENTS
141x104 mm3%0.014°+/- 0.5 mm
NominalMeasuredMinMaxσ
5.000 mm4.999 mm4.996 mm5.003 mm1.6 μm
TC3MHR144-C + LTCL144-G + PTCP-S1-HR1-C + COE-123-M-USB-080-IR-C
Field of ViewLENS-LIGHT ALIGNMENT
as
BACKGROUND HOMOGENEITY
OBJECT PLANE ALIGNMENT
as
BEST (LOWEST) ANGLE BETWEEN PLANES
BEST FOCUS
as
BEST (LOWEST) UNCERTAINTY ON WD
DISTORTION CALIBRATION
as
RESULT OF 20 REPEATED MEASUREMENTS
141x104 mm3%0.003°+/- 0.5 mm
NominalMeasuredMinMaxσ
5.000 mm4.999 mm4.997 mm5.001 mm0.9 μm
TCCR3M064-C + LTCLCR064-G + PT064-096 + COE-123-M-USB-080-IR-C
Field of ViewLENS-LIGHT ALIGNMENT
as
BACKGROUND HOMOGENEITY
OBJECT PLANE ALIGNMENT
as
BEST (LOWEST) ANGLE BETWEEN PLANES
BEST FOCUS
as
BEST (LOWEST) UNCERTAINTY ON WD
DISTORTION CALIBRATION
as
RESULT OF 20 REPEATED MEASUREMENTS
62x46 mm3%0.001°+/- 0.5 mm
NominalMeasuredMinMaxσ
5.000 mm5.0000 mm4.9994 mm5.0007 mm0.3 μm

何為畸變校正?

每次我們使用光學系統(即鏡頭和匹配的相機)時,我們都必須面對畸變 這一問題。系統的光學畸變可以定義為偏差,該偏差使得一組點在不同於實際位置的相對位置成像。一個典型的例子就是直線由於鏡頭畸變而形成彎曲成像。圖 1 顯示了校準標定板上的畸變效果。

Fig.1 Undistorted real pattern (green circles) vs. Imaged (black dots) distortion pattern.
Fig.1 Undistorted real pattern (green circles) vs. Imaged (black dots) distortion pattern.

很難對與原始無畸變視場與畸變圖像相連接的數學變換進行建模,同時,應考慮到它可以透過視場本身發生很大變化。
畸變對計量的首要影響便是測量的可重複性降低:發生畸變時,根據物體在視場中所處位置的不同,物體特徵「看起來」會略有不同, 因此,每次將物體移除再重新放回時,該特徵的測量值都有可能發生變化。

Fig. 2 Gaussian distribution of repeated measures. Blue, red and orange distributions
represent the same result ( μ = 0 ) with different repeatability (best for blue). The green
bell curve represents a wrong (but repeatable) result, e.g. biased by a fixed offset.
Fig. 2 Gaussian distribution of repeated measures. Blue, red and orange distributions represent the same result ( μ = 0 ) with different repeatability (best for blue). The green bell curve represents a wrong (but repeatable) result, e.g. biased by a fixed offset.

可重複性測量系統

如果我們對通孔直徑進行 100 次測量,結果的分佈可以用高斯曲線來近似表示:接近平均值的結果出現次數非常多,反之,迥然不同的結果不太可能產生。

測量的可重複性與鐘形的寬度有關:寬度越窄,越難發現與平均值相差太遠的測量值。換句話說,某個特徵(例如長度)幾乎每一次都近乎相同。相反,寬鐘形所代表的情況,使得我們無法判斷測量值是實際上不同於預期值(例如,因為它本身是缺陷部件),還是由測量系統的低重複性得出的統計預期離群值。

所用的典型寬度稱為 σ(或「半峰全寬」,FWHM),它與可重複性有直接關係。因此,我們可以確定用於比較精度要求的直接方法:如果測量的公差以其特定 σ 值倍數的形式提供,則可以由此說明超出公差部分的可能性。符合 2σ 的物體,將在 95% 的時間內落在公差範圍內。對於 3σ 物體,其信賴水準為 99.7%,而 5σ時,將上升至 99.99999%。
假設分佈的平均值為 150 mm,σ = 1 mm。關聯誤差取決於您的應用的信賴度值。事實上,我們可以在特徵規範中說明其長度為150 mm +/- 3 mm,這在 99.7% 的時間內都是正確的。另一方面,如果我們希望將 1 mm 作為 3σ 公差,我們必須改進測量過程,直到 1σ = 0.33 mm。

鏡頭和平行光源的校準

該工具有助於操作員在最大程度上獲得均勻照明。

獲得最佳照明均勻性是打造優質測量系統的第一個基本步驟,因為,此規範將影響任何一組邊緣檢測演算法的可靠性。

此工具在即時模式下工作,可提供有關校準的視覺反饋。視野分為多個感興趣區域 (ROI),每個 ROI 都具有關於校準的彩色回饋

  • 紅色:不均勻
  • 黃色:離散均勻性
  • 綠色:良好均勻性
Aligning of lens and collimated light source

校準物體平面

實現物體平面與光軸的良好對準至關重要。未對準的後果是:

• 在逆光條件下,我們看到的是物體投影,而非其實際輪廓。因此,圖像可能因某些方向上的壓縮而受到影響。

• 某些特徵可能不會同時處於最佳焦點位置,進而影響測量邊緣的品質。

Aligning the object plane

此工具為每個圖像提供數字索引,用於指示與最佳焦點的接近程度。

Best Focus

畸變校正

此工具可用於消除遠心鏡頭的殘餘光學畸變 — 無論多麼小,此值必須盡可能接近於零,才能達到最佳效果。從覆蓋整個視場(例如 Opto Engineering® PT 系列)的網格校正片的單一圖片中,我們可以獲得消除畸變所需的全部資訊。

    程序步驟如下:
  1. 獲取校校正片的單一圖像(離線)
  2. 根據此圖片建立畸變圖(離線)
  3. 畸變圖儲存在參考文件中
  4. 消除每個新獲取的圖像的畸變,調用已儲存的畸變圖(在線)
步驟 1 和步驟 2 旨在校準系統,因此只需執行一次。但是,需要對獲取的每個新圖像重複步驟 4。所有這些功能都整合在 library .dll 檔案和獨立示範軟體中。示範應用程式可用於測試或獲取畸變圖,而對於實際連線校正,建議使用整合 .dll檔案。
Distortion correction

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bell curve represents a wrong (but repeatable) result, e.g. biased by a fixed offset.
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