Method and apparatus of automatically identifying faults in...

G - Physics – 06 – T

Patent

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G06T 7/00 (2006.01) G01B 11/00 (2006.01) G01B 11/275 (2006.01) G05B 19/401 (2006.01) G05B 19/418 (2006.01) G06K 9/64 (2006.01)

Patent

CA 2352188

An apparatus and method for automatically identifying faults in the operation of a machine vision measuring systems provides an improved self-diagnostic capability for machine vision based metrology and tracking systems. The method and apparatus validate performance of tracking operations, and detect deterioration that may be caused by electronic noise, environmental contamination, etc. A mathematical model of the target visualized by the system is created and stored. A target is imaged in the field and fiducials of the target are identified. Centroid positions of detected fiducials of the imaged target are compared to the centroid positions of fiducials in the mathematical model. When a fiducial is obscured or dirty, its geometric characteristics (such as centroid, brightness, edge smoothness, area, or shape) differ from the true or idealized values of the characteristics. Values representing detected fiducials are discarded when the offset exceeds predetermined criteria, or when its properties vary from ideal. If the remaining number of detected fiducials is below a predetermined threshold, a warning message is displayed or an error is generated. Thus, when a fault is detected that degrades performance beyond a preset tolerance, the fault is flagged for attention and a suggested corrective action is displayed.

L'invention porte sur un appareil et un procédé d'identification automatique de défauts dans des systèmes visioniques de mesure à capacité améliorée d'auto-diagnostic en matière de métrologie et de poursuite. Le procédé et l'appareil valident les performances des opérations de poursuite et détectent les perturbations pouvant être causées par le bruit électronique, la contamination ambiante, etc. A cet effet, on créé et stocke un modèle mathématique de la cible visualisée par le système, et on visualise dans le champ une cible dont les repères sont identifiés. Les positions des repères détectés de la cible visualisée sont comparées à celles du centroïde des repères dans le modèle mathématique. Lorsqu'un repère est obscurci ou sale, ses caractéristiques géométriques (par exemple centroïde, brillance, lissage des bords, surface, ou forme) diffèrent des valeurs réelles ou idéales des caractéristiques. Les valeurs représentant les repères détectés sont écartées lors que le décalage dépasse un critère prédéterminé ou lorsque leurs propriétés diffèrent de l'idéal. Si le nombre restant de repères détectés est en déça d'un seuil prédéterminé, un message d'avertissement apparaît ou une erreur se produit. Ainsi, quand on détecte un défaut qui dégrade les performances au delà d'une tolérance préétablie, le défaut est signalé à l'attention et une action correctrice est suggérée.

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