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机器视觉在生产中的应用

作 者:康耐德智能关注:211发表时间:2019-03-22 10:20:21来源:网络资源

从数字图像中自动提取信息的能力为制造商努力削减成本、提高质量和简化整体流程提供了更多可能。机器视觉的主要用途是检查、测量和机器人引导。这些任务需要尽快速、高精缺执行重复的工作任务,这正是[ 机器视觉 ]系统的优势所在。在过去几十年里,它们的成本效益也越来越高,实施起来也越来越简单。

自动化检验通常是在生产线上进行的,即与生产线上的产品同时进行。虽然技术复杂,但使用机器视觉来执行自动化任务的基本顺序很简单: 视觉系统被触发在部件位于其前面时捕获图像,然后系统对图像进行处理,提取关键特征和数据。然后,它传达结果数据,这可以像通过/失败一样简单,以便可以进行操作和决策。这些动作包括触发拒绝机制或给机器人拾取所检测部件的位置。


只要质量得以保持,生产线的速度越快越好。而机器视觉系统需要几乎能够瞬间扫描经过它们的部件的相关图像信息。一般来说,通过将多个摄像头连接到一台PC上,可以达到更高的处理速度,但智能相机技术的新进展,使得单一、独立的设备几乎与多个相机系统一样强大(图1)。

除了令人惊叹的处理速度之外,正确的照明对于生产线至关重要,以确保相机“看到”它正在尝试处理物体图像的关键特征并忽略不相关的图像细节(例如带有日期戳的表面上的凸起)。照明要求在很大程度上取决于检查任务的性质。试图检查粗糙表面上的日期戳需要光照,以尽量减少表面不规则现象的出现,而试图在光滑表面上发现凹痕则需要光照,以特别强调这些不规则现象。


凭借先进的光学技术,卓越的照明技术和先进的算法,机器视觉系统可以执行各种工业自动化任务,包括产品检测、印刷检测、表面缺陷检测,测量和机器人引导。

机器视觉在速度和一致性方面提供了巨大的改进。它还可以昼夜不停地工作,始终如一地提供优质产品并可靠地捕获拙劣物品。由于机器视觉系统能够快速、准确、一致地处理与检查相关的任务,因此可以更大限度地缩短停机时间,从而可以即时执行纠正措施。还可以分析收集的关于被检查物品的适用性的数据,以发现诸如切割工具的磨损等趋势。


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