સ્વચાલિત દ્રષ્ટિ માપન તકનીક અને તેના વિકાસનું વલણ

વિઝ્યુઅલ ઇન્સ્પેક્શન ટેક્નૉલૉજી તરીકે, ઇમેજ મેઝરમેન્ટ ટેક્નૉલૉજીને માત્રાત્મક માપની અનુભૂતિ કરવાની જરૂર છે.માપનની ચોકસાઈ હંમેશા આ ટેક્નોલોજી દ્વારા અનુસરવામાં આવતી એક મહત્વપૂર્ણ સૂચક રહી છે.ઇમેજ મેઝરમેન્ટ સિસ્ટમ્સ સામાન્ય રીતે ઇમેજ માહિતી મેળવવા માટે CCDs જેવા ઇમેજ સેન્સર ડિવાઇસનો ઉપયોગ કરે છે, તેને ડિજિટલ સિગ્નલમાં રૂપાંતરિત કરે છે અને તેને કમ્પ્યુટરમાં એકત્રિત કરે છે, અને પછી જરૂરી વિવિધ ઇમેજ મેળવવા માટે ડિજિટલ ઇમેજ સિગ્નલ પર પ્રક્રિયા કરવા માટે ઇમેજ પ્રોસેસિંગ ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરે છે.ઇમેજ કોઓર્ડિનેટ સિસ્ટમમાં ઇમેજ સાઇઝની માહિતીને વાસ્તવિક કદની માહિતીમાં કન્વર્ટ કરવા માટે માપાંકન તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને કદ, આકાર અને સ્થિતિની ભૂલોની ગણતરી પ્રાપ્ત થાય છે.

તાજેતરના વર્ષોમાં, ઔદ્યોગિક ઉત્પાદન ક્ષમતાના ઝડપી વિકાસ અને પ્રોસેસિંગ ટેક્નોલૉજીના સુધારણાને કારણે, બે આત્યંતિક કદના ઉત્પાદનોની મોટી સંખ્યા, એટલે કે મોટા કદ અને નાના કદ, દેખાયા છે.ઉદાહરણ તરીકે, એરક્રાફ્ટના બાહ્ય પરિમાણોને માપવા, મોટી મશીનરીના મુખ્ય ઘટકોને માપવા, EMU માપન.સૂક્ષ્મ ઘટકોનું નિર્ણાયક પરિમાણ માપન વિવિધ ઉપકરણોના લઘુચિત્રીકરણ તરફનું વલણ, માઇક્રોઇલેક્ટ્રોનિક્સ અને બાયોટેકનોલોજીમાં નિર્ણાયક સૂક્ષ્મ-પરિમાણોનું માપન, વગેરે, આ બધું ટેક્નોલોજીના પરીક્ષણ માટે નવા કાર્યો લાવે છે.ઇમેજ માપન ટેક્નોલોજીમાં વ્યાપક માપન શ્રેણી છે.મોટા અને નાના ભીંગડા પર પરંપરાગત યાંત્રિક માપનો ઉપયોગ કરવો તદ્દન મુશ્કેલ છે.ઇમેજ માપન તકનીક ચોકસાઈની જરૂરિયાતો અનુસાર માપેલ ઑબ્જેક્ટનો ચોક્કસ પ્રમાણ ઉત્પન્ન કરી શકે છે.યાંત્રિક માપન સાથે શક્ય ન હોય તેવા માપન કાર્યોને પૂર્ણ કરવા માટે ઝૂમ આઉટ અથવા ઝૂમ ઇન કરો.તેથી, ભલે તે સુપર-સાઇઝનું માપન હોય કે નાના પાયે માપન હોય, ઇમેજ માપન તકનીકની મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા સ્પષ્ટ છે.

સામાન્ય રીતે, અમે સૂક્ષ્મ ભાગો તરીકે 0.1mm થી 10mm સુધીના કદવાળા ભાગોનો ઉલ્લેખ કરીએ છીએ, અને આ ભાગોને આંતરરાષ્ટ્રીય સ્તરે મેસોસ્કેલ ભાગો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે.આ ઘટકોની ચોકસાઇ જરૂરિયાતો પ્રમાણમાં ઊંચી છે, સામાન્ય રીતે માઇક્રોન સ્તરે, અને માળખું જટિલ છે, અને પરંપરાગત શોધ પદ્ધતિઓ માપની જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા મુશ્કેલ છે.સૂક્ષ્મ ઘટકોના માપનમાં છબી માપન પ્રણાલીઓ એક સામાન્ય પદ્ધતિ બની ગઈ છે.પ્રથમ, આપણે મેચિંગ ઇમેજ સેન્સર પર પૂરતા મેગ્નિફિકેશન સાથે ઓપ્ટિકલ લેન્સ દ્વારા પરીક્ષણ હેઠળના ભાગની (અથવા પરીક્ષણ હેઠળના ભાગની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ) ઇમેજ કરવી જોઈએ.માપન લક્ષ્યની માહિતી ધરાવતી છબી મેળવો જે જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે, અને ઇમેજ એક્વિઝિશન કાર્ડ દ્વારા કમ્પ્યુટરમાં ઇમેજ એકત્રિત કરો, અને પછી માપન પરિણામ મેળવવા માટે કમ્પ્યુટર દ્વારા ઇમેજ પ્રોસેસિંગ અને ગણતરી કરો.

સૂક્ષ્મ ભાગોના ક્ષેત્રમાં છબી માપન તકનીકમાં મુખ્યત્વે નીચેના વિકાસ વલણો છે: 1. માપનની ચોકસાઈમાં વધુ સુધારો.ઔદ્યોગિક સ્તરના સતત સુધારણા સાથે, નાના ભાગો માટે ચોકસાઇની આવશ્યકતાઓમાં વધુ સુધારો થશે, જેનાથી છબી માપન તકનીકની માપનની ચોકસાઈની ચોકસાઈમાં સુધારો થશે.તે જ સમયે, ઇમેજ સેન્સર ઉપકરણોના ઝડપી વિકાસ સાથે, ઉચ્ચ-રીઝોલ્યુશન ઉપકરણો પણ સિસ્ટમની ચોકસાઈને સુધારવા માટે શરતો બનાવે છે.આ ઉપરાંત સબ-પિક્સેલ ટેક્નોલોજી અને સુપર-રિઝોલ્યુશન ટેક્નોલોજી પર વધુ સંશોધન પણ સિસ્ટમની ચોકસાઈને સુધારવા માટે ટેકનિકલ સપોર્ટ પૂરો પાડશે.
2. માપન કાર્યક્ષમતામાં સુધારો.ઉદ્યોગમાં સૂક્ષ્મ ભાગોનો ઉપયોગ ભૌમિતિક સ્તરે વધી રહ્યો છે, 100% ઇન-લાઇન માપન અને ઉત્પાદન મોડલ્સના ભારે માપના કાર્યોને કાર્યક્ષમ માપનની જરૂર છે.કમ્પ્યુટર્સ જેવી હાર્ડવેર ક્ષમતાઓમાં સુધારો અને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ એલ્ગોરિધમ્સના સતત ઑપ્ટિમાઇઝેશન સાથે, ઇમેજ મેઝરિંગ ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટ સિસ્ટમ્સની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો થશે.
3. સૂક્ષ્મ ઘટકના બિંદુ માપન મોડમાંથી એકંદર માપન મોડમાં રૂપાંતરનો અહેસાસ કરો.હાલની ઇમેજ મેઝરિંગ ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટ ટેક્નોલોજી માપનની ચોકસાઈ દ્વારા મર્યાદિત છે, અને મૂળભૂત રીતે નાના ઘટકમાં મુખ્ય લક્ષણ વિસ્તારની છબી બનાવે છે, જેથી મુખ્ય લક્ષણ બિંદુના માપને સમજવા માટે, અને સમગ્ર સમોચ્ચ અથવા સમગ્ર લક્ષણને માપવું મુશ્કેલ છે. બિંદુ

માપન ચોકસાઈના સુધારણા સાથે, ભાગની સંપૂર્ણ છબી મેળવવા અને એકંદર આકારની ભૂલનું ઉચ્ચ-ચોકસાઇ માપ પ્રાપ્ત કરવા માટે વધુ અને વધુ ક્ષેત્રોમાં ઉપયોગ કરવામાં આવશે.
ટૂંકમાં, સૂક્ષ્મ ઘટક માપનના ક્ષેત્રમાં, ઉચ્ચ-ચોકસાઇવાળી ઇમેજ માપન તકનીકની ઉચ્ચ કાર્યક્ષમતા અનિવાર્યપણે ચોકસાઇ માપન તકનીકની એક મહત્વપૂર્ણ વિકાસ દિશા બની જશે.તેથી, ઇમેજ એક્વિઝિશન હાર્ડવેર સિસ્ટમે ઇમેજ ગુણવત્તા, ઇમેજ એજ પોઝિશનિંગ, સિસ્ટમ કેલિબ્રેશન વગેરે માટે ઉચ્ચ આવશ્યકતાઓ પ્રાપ્ત કરી છે, અને વ્યાપક એપ્લિકેશન સંભાવનાઓ અને મહત્વપૂર્ણ સંશોધન મહત્વ ધરાવે છે.તેથી, આ ટેક્નોલોજી દેશ-વિદેશમાં સંશોધનનું હોટસ્પોટ બની ગઈ છે, અને વિઝ્યુઅલ ઈન્સ્પેક્શન ટેક્નોલોજીમાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ એપ્લિકેશન બની ગઈ છે.