定位：讓區域跟隨零件

定位在每一幀新影象中查詢零件，並重新放置所有引用它的區域，這樣即使零件發生位移或旋轉，檢測工具也能落在正確的位置。它基於一張參考影象即可工作，並且是可訓練的：可選的 Teach 步驟從 3 到 25 張實際捕獲影象中學習，通常可將對齊器的魯棒性提升 20 到 30 個百分點。點選下方四個步驟瀏覽，並在第二步中使用錨點實驗，瞭解為什麼錨點位置比頁面上任何設定都更重要。

判斷是否需要使用對齊器

對齊器會在每次檢測前跟蹤部件的位置和旋轉角度，這樣即使部件在各週期之間發生偏移，檢測工具也能準確定位到正確位置。

此產線是否需要對齊器？

零件到達方式	判定結果
傳送帶，散裝零件	需要對齊器
操作員手動放置	需要對齊器
機器人裝入定位座	對齊器可選

沒有跳過選項覈取方塊。如果夾具每個週期都以相同方式夾持零件，只需不在程式中新增對齊工具即可。

您在此需要做的操作

1. 閱讀有無對齊器的對比，然後按 設定定位。

簡而言之

• 將定位作為第 1 個工具新增，除非有夾具在每個迴圈中以完全相同的方式固定零件
• 執行可選的 Teach 步驟。基於 3 到 25 張實際捕獲影象進行訓練通常可將魯棒性提升 20 到 30 個百分點
• 錨定在剛性特徵上：對於方向一致的零件，一個清晰的邊緣就足夠；兩個（一個斜向特徵加一個直線特徵）大多能解決問題。儘可能將它們分開，切勿放在標籤或缺陷上
• 如果對齊器未命中，則其之後的每個工具都會被跳過。在 Judgment 中決定這是否導致零件失敗
• 它僅為 2D：平移和旋轉，不包括形變、傾斜或尺寸變化

定位是第一張多米諾骨牌

良好的定位讓你能夠繪製更小的區域，因為無需為零件移動預留邊距。更小的區域為 AI 提供更乾淨的訊號，這意味著更少的訓練影象和更少的錯誤。下游的一切都承襲這一步的質量。

為什麼重要

程式中的所有其他工具都檢視你在參考影象上繪製的一個固定框。如果零件到達時向左偏移 5 mm，那些框現在就看錯了位置，良品也會無明顯原因地開始失敗。

你真的需要它嗎？

只要零件在迴圈之間會發生位移或旋轉，就新增對齊器：傳送帶、鬆散的零件、任何手動放置的零件。

如果機器人或精密夾具每次都將零件放在同一位置，則可以跳過。沒有勾選框——你只需不新增該工具即可。

黃金法則：分散你的錨點

你將對齊器錨定在一個或多個小的模板區域上。它們的放置位置比頁面上的任何設定都更重要。

錨點	適用情況
一個	特徵具有非常乾淨、清晰的邊緣，並且零件已經以一致的方向到達
兩個	大多能解決問題。將一個放在斜向特徵上以固定旋轉，另一個放在直線特徵上
三個	最穩健，即使某個零件上有一個被遮擋仍可工作

想象一下判斷一個相框是否擺正：兩個對角立即顯示出傾斜，而兩個相鄰角幾乎看不出來。兩個靠得很近的錨點給出的旋轉基線幾乎為零，所以一個小的測量誤差就會變成大的角度誤差。將這兩個錨點移到對角，誤差大致按距離之比平均縮小。

適合作為錨點的特徵

良好的錨點	原因
機加工邊緣	剛性強、對比度高、始終存在
鑽孔	特徵明顯且對稱
拐角	兩個方向都有強邊緣
模製 logo	屬於零件本身，永遠不會移動

應避免的特徵

切勿錨定到任何可以獨立移動的物體

標籤、貼紙、鬆動的電線和缺陷。對齊器會忠實地跟隨貼紙，而不是零件，並將每個檢測區域偏移到錯誤的位置。

錨定到缺陷更糟：缺陷因零件而異，所以正常零件會不再匹配，開始出現失敗。

同時也要避免將所有錨點集中在一個區域內。這是最常見的設定錯誤，會導致定位在工作臺上看起來正常，但到了產線上就會抖動。

設定

大多數程式永遠不需要調整這些引數。僅當定位錯過良品、鎖定到錯誤特徵，或執行速度低於需求時才進行調整。

設定	範圍	預設值	說明
旋轉範圍	0 至 180°	±15°	±180° 可在任意旋轉角度下找到零件，對於大多數應用來說是一個安全的預設值
靈敏度	0 至 2	1.0	從低開始，只在邊緣高亮穩定變綠前逐步提高
置信度閾值	0 至 1	0.5，推薦 0.6 至 0.9	對齊器在判定找到零件之前必須達到的確信程度
最大描述符數	1 及以上	100	保留的邊緣點數量。越多越可靠，但速度越慢
旋轉步長	0 及以上	5°	搜尋增量。越小越精確，但速度越慢

旋轉範圍可兼作方向檢查

將其設定得較窄，例如 ±5°，超出該角度到達的零件將無法匹配。這樣無需額外新增工具即可實現方向剔除。

將其他工具指向對齊器

單獨新增一個對齊器本身不會產生任何作用。每個檢測工具在其自身的 Set Up 中都有一個 Aligner 步驟，可在此選擇要跟隨的對齊器。

每個工具都會以不同形式詢問*零件是否會移動？*並提供 No aligner 選項或程式中每個對齊器對應的卡片。

連結後：

• 工具的區域將繪製在對齊器的主捕獲影象上，而不是單獨的參考影象上
• 工具列表在跟隨者上顯示 Aligned to {name}，在對齊器上顯示 {n} tools align to this
• 禁用對齊器將同時禁用所有跟隨它的工具，相機會在禁用前向您發出警告

定位失敗時

這一部分值得在上線前理解清楚，因為其行為是刻意設計為故障安全（fail-safe）的。

如果對齊器找不到零件，每個引用它的工具都會被跳過並標記為不適用。工具絕不會在未驗證的位置上執行，因此您不會從指向錯誤位置的區域獲得看似可信的結果。

這對最終判定意味著什麼由您決定，可在程式編輯器的第 4 步：判定中，*對齊工具未命中（零件檢測）*下進行配置：

選項	行為
從不（預設）	檢測結果由實際執行的工具決定。如果沒有任何工具執行，該捕獲既不計為通過也不計為失敗
始終	對齊器必須找到其零件，否則檢測失敗
僅當完全找不到零件時	使用多個對齊器時，只要有一個找到其零件即可

另外，如果程式中包含檢測工具，而所有工具都因定位失敗而被跳過，則該捕獲將被記錄為失敗，並計入未檢測類別，該類別不會計入您的良品率統計。

需要了解的限制

對齊器僅支援 2D

它跟蹤平移和旋轉。它不處理發生翹曲或朝相機方向傾斜的部件。雖然會報告縮放比例，但其值始終為 1.0：如果部件比模板中離相機更近或更遠，對齊器無法進行補償。

• 每個對齊器最多 64 個模板區域
• 模板區域每邊至少 8 畫素
• 可選的訓練步驟需要 3 到 25 個樣本
• 必須同時通過兩道關卡：分數必須超過您設定的閾值，並且如果您在設定中開啟了 限制搜尋區域（限制對齊器查詢部件位置的矩形），匹配的中心點必須落在該矩形內

在此基礎上構建之前先驗證

先修正定位，否則稍後要全部重做

將部件移動到畫面的每個角落、旋轉它，並嘗試您預期會遇到的每種變化。在配置檢測工具之後再修正對齊器，意味著所有工具都要重做，因為它們的區域都繫結到了對齊器的主影象上。

有深度學習對齊器嗎？

正式釋出的產品中沒有。OV Spark 只有一個對齊器，即本頁描述的基於模式匹配的對齊器，它只需要一次參考捕獲，而不需要帶標籤的資料集。

深度學習對齊器是未來的工作。如果您看到提到"對齊器型別"選項或"深度學習"選項，那是從早期相機世代遺留下來的文字，在此沒有任何作用。

第 7 步，共 13 步

← 上一步步驟 2：觸發

下一步 →步驟 3b：選擇檢測項

為您的檢測選擇工具。如需幫助，請諮詢 Sparky。