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机器视觉系统的不断革新

作 者:康耐德智能 关注:140 发表时间:2019-11-13 09:22:25 来源:网络资源

[机器视觉系统]集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲。


自从35年前广泛使用的商业组件被引入以来,熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该技术成功的关键因素。近年来,机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长,零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。


集成与易用性

要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说,减轻终端用户的应用程序风险。总的来说,机器视觉技术的实现技术还没有像PLC、运动控制甚至机器人技术那样被整个工业工程界广泛理解。聘请具有视觉技术经验的集成商,从根本上有助于确保项目的成功和可靠性。



不过,对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点,也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期,许多视觉组件开始出现,它们不需要低级编程,并且具有用户界面,这使得工具的配置更加容易。20世纪90年代智能相机技术的爆炸式发展巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。近来发布或引入了一些新组件,声称可以消除某些应用程序视觉任务的粗略配置。


对集成服务的一些持续需求,甚至包括所谓的易于使用的组件,是机器视觉实现的基本性质,这需要有关光学和照明等方面的***知识,这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。但是,机器视觉集成服务需求的持续增长,很大程度上是由于工业内部对需要使用专业视觉技术的具有挑战的应用程序的实现的持续和不断扩大的需求。



不断变革

在过去的10到15年中,机器视觉系统集成已经成为一种非常复杂的工程服务。成功的集成公司虽然可能继续为更常见的任务配置更简单的组件而提供服务,但它们经常处理以前尚未实现的高度复杂的自动化应用程序。现在的系统集成对于综合性技术的要求也越来越高,一个合格机器视觉集成商的先决条件包括:


能够对各种基于PC、嵌入式计算机或板级软件库进行编程,以执行复杂的机器视觉图像采集、处理和分析算法和任务


了解各种成像技术、相机和传感器;


在复杂和专门的光学和照明元件的选择、设计和实现方面具有广泛的能力,以及在先进机器视觉成像系统的规范和使用方面具有广泛的专业知识。


此外,机器视觉集成商已经调整了商业模式,成为完整自动化系统的提供商,提供涉及机器视觉技术的解决方案的设计和集成,而不是仅安装机器视觉组件。要求苛刻的应用程序成功的关键包括控制零件,提供灵活的处理选项,操纵摄像机和照明方向,协调自动化控制和连接外部设备的能力。



新技术

机器视觉技术的快速发展使得大量新应用成为可能,同时也有助于推动当今机器视觉集成商的需求和技术能力。


一、考虑3D成像:更容易获得捕获视野的3D信息的视觉组件。这些设备在成像方法和实现技术方面差异很大。集成商可以将这些设备应用于各种应用,包括高精度表面分析、3D零件和特征测量,以及使用3D图像数据进行检查,而不是2D灰度信息。还有新推出的机器人视觉引导,在机器人导引中,随机的产品甚至是混合的、随机堆积的产品都可以被夹持器挑出并抓取。


二、高光谱和多光谱成像是一项相对较新的技术。这些摄像机收集单个场景的多个(有时是数百个)图像,每个图像具有不同的窄带宽光谱信息。在熟悉该技术的集成商手中,可以在线完成材料离散光谱分析甚至化学成分的应用。食品,制药和回收等许多行业都可以从这种检测能力中受益。


三、许多工业应用需要高速成像和处理。线扫描是一种在高分辨率下实现更高成像速率的常用技术,但这些组件的集成可能比普通区域成像应用更复杂。同样,高速成像和处理是需要熟练集成的任务。


四、深度学习变得越来越受欢迎。虽然机器视觉并不是全新的,但机器学习及其新的实现深度学习是该行业的新流行语。这项技术在许多应用领域显示了巨大的潜力,但是它需要一个熟练的集成人员来确定特定任务的深度学习的可行性和实现参数。



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