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工业相机如何提升工作效率

作者:康耐德智能 浏览:283 发表时间:2020-06-09 09:32:34 来源:网络资源

工业相机不仅可以工作在可见光波段,也可以工作在近紫光和近红外光波段,传统光学相机的记录介质是感光胶片,现在感光胶片已换成了感光芯片,并可通过数据接口将影像实时显示在终端上。


机器视觉的应用相当普及,主要集中在电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。例如,在芯片屏蔽罩的生产线上,传统工位是人眼检测产品瑕疵或绝缘缺陷。但人眼毕竟是有使用局限的,会感到疲惫,会感到累,有时候因为外界因素的干扰还会带来判断错误。而机器视觉不会,因此在质量检测方面得到广泛应用。


目前光学智能[工业相机]主流特征是:

1.智能识别,自动匹配关键特征,准确度和可靠度是关键;

2.智能测量,测量是工业的基础,要求精准度;

3.智能检测,在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标;

4.智能互联:图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力,真正展示出工业4.0的威力。


光学智能工业相机的发展趋势:

在过去几年里,人工智能、大数据和机器人过程自动化等领域取得了空前的发展,未来机器视觉技术应用也将呈现以下几大趋势:


1.相机的云端深度学习

5G数据网络的到来,为自动驾驶汽车提供了执行基于云计算的机器视觉计算的能力。海量机器类型通信允许在云中处理大量数据,用于机器视觉应用程序。使用卷积神经网络分类器的深度学习算法可以快速进行图像分类、目标检测和分割。这些新的人工智能和深度学习技术,将会广泛应用于智能相机领域。


2.3D相机成像与自动控制

普通光学视觉技术只是解决了平面二维检测问题。随着3D传感器和机械手拾取需求的不断涌现,新的市场正在开拓。不管零件的位置和方向如何,机器人拾取系统都可以随机抓取物体。3D视觉系统可以大量识别随机放置的部件,如零件、产品。配合机器人的动态处理,将人工智能与3D拾取操作相结合可以实现零件自主选择,提高生产率和循环时间,减少过程中人机交互的需要。亚为正在加紧研发3D视觉产品。


3.高光谱成像化学分析

高光谱成像系统提供了工业环境中的化学材料性能分析能力。化学色彩成像通过不同颜色的结果图像,可视化的分析材料分子结构。这使得化学成分可以在标准的机器视觉软件中进行分析、统计、量化。典型应用包括生产中的成分检测。


4.热红外成像工业检测

非可见光的热成像,传统上用于公共安全,热成像技术广泛应用于探测。对于许多工业应用,热成像与机器视觉相结合是一个不断发展的领域,这使得制造商能够发现肉眼或标准相机系统无法看到的问题,热成像技术提供非接触式精密温度测量和无损检测,这是机器视觉和自动化控制领域的发展方向。



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