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行業(yè)資訊—工業(yè)自動化中機器人視覺的五大應(yīng)用優(yōu)勢

https://www.chinaagv.com/news/detail/202102/17464_3.html

        機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

        機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段，相當于人類視覺在機器上的延伸，機器視覺一般具有高度自動化、高效率、高精度和適應(yīng)較差環(huán)境等優(yōu)點，今天小編帶大家一起了解下工業(yè)自動化中機器視覺的五大應(yīng)用優(yōu)勢。

01 引導和定位
     視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置，上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。在機器視覺與機器人相結(jié)合的應(yīng)用場景中，機器人引導定位應(yīng)用最為普遍。機器人定位引導可大致分為3種模式:
① 固定相機模式
      即相機安裝在設(shè)備機架上，不隨機器人的運動而運動，自左至右又依次分為抓取工況、抓取偏移糾正工況和放置工況。其中抓取工況，相機對傳送過來的來料進行拍攝和粗定位，將定位信息傳輸給機器人以便機器人根據(jù)定位信息抓取來料，如此可降低對工位間傳送機構(gòu)準確性的要求，確保抓取的穩(wěn)定性。
②運動相機模式
      即相機安裝干機械臂頂端隨機械臂一同運動。雖不同于上述固定相機模式，但固定相機模式和運動相機模式在功能上殊途同歸，都可實現(xiàn)定位抓取與引導放置。兩者在保證功能的同時，能夠提供更多的安裝可能性以應(yīng)對不同的環(huán)境與硬件條件限制。
③固定相機與運動相機模式結(jié)合
      針對不同的設(shè)備安裝場景，為提升硬件安裝的適應(yīng)性，固定相機模式與運動相機模式也可結(jié)合使用。此外，在半導體制造領(lǐng)域，芯片位置信息調(diào)整拾取頭非常不好處理，機器視覺則能夠解決這個問題，因為需要準確拾取芯片以及綁定，這也是視覺定位成為機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最基本應(yīng)用的原因。

02 外觀檢測


      檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無質(zhì)量問題，該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。例如機器視覺涉及到的醫(yī)藥領(lǐng)域，其主要檢測包括寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

      伴隨著現(xiàn)代工業(yè)自動化的發(fā)展，機器視覺檢測被廣泛應(yīng)用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等，這類應(yīng)用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求非常高。

通常這種帶有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經(jīng)常在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面看到數(shù)以百計其至逾千的檢測工人來執(zhí)行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率。機器視覺檢測憑借它自動化、客觀、非接觸和高精度的特點已經(jīng)完全能代替人工來檢測這些單一、重復性的程序。機器視覺檢測系統(tǒng)與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比，機器視覺檢測強調(diào)的是精度和速度，以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性。

03 高精度檢測

     有些產(chǎn)品的精密度較高，達到0.01~0.02m其至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。在生產(chǎn)生活中，每種產(chǎn)品都需要檢驗是否合格，需要一份檢驗合格證書，要說檢測在機器視覺應(yīng)用最廣，應(yīng)該沒人有意見。在過去機器視覺不發(fā)達的時候，人工肉眼檢測往往會遇到很多問題，比如準確性太低，容易有誤差，不能連續(xù)工作且易疲勞，而且費時費力。機器視覺的大量應(yīng)用將產(chǎn)品生產(chǎn)和檢測進入到高度自動化。最典型的案例就是硬幣字符檢測、電路板檢測等。以及人民幣造幣工藝的檢測，對精度要求特別高，檢測的設(shè)備也很多，工序復雜。此外還有機器視覺的定位檢測，飲料瓶蓋的生產(chǎn)是否合格、是否有問題，還有產(chǎn)品的條碼字符的檢測識別，玻璃瓶的缺陷檢測、以及藥用玻璃瓶檢測，醫(yī)藥領(lǐng)域也是機器視覺的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一。

04 識別
       圖像識別就是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。可以達到數(shù)據(jù)的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等領(lǐng)域應(yīng)用較多。最典型的案例就是識別一維碼了。二維碼和條形碼是我們生活中極為常見的條碼。在商品的生產(chǎn)中，廠家把很多的數(shù)據(jù)儲存在小小的二維碼中，通過這種方式對產(chǎn)品進行管理和追溯，隨著機器視覺圖像識別應(yīng)用變得越來越廣泛，各種材質(zhì)表面的條碼變得非常容易被識別讀取、檢測，從而提高現(xiàn)代化的水平、生產(chǎn)效率大大的提高、生產(chǎn)成本卻逐漸降低。

05 物體分揀

      在機器視覺應(yīng)用環(huán)節(jié)中，物體分揀應(yīng)用是建立在識別、檢測之后的一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將冬像進行處理，結(jié)合機械臂的使用實現(xiàn)產(chǎn)品分揀。在過去的生產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機里，再進行下一步工序。而現(xiàn)在則是使用自動化設(shè)備分料，其中使用機器視覺系統(tǒng)進行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析，輸出結(jié)果，再通過機器人，把對應(yīng)的物料、放到固定的位置上，從而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動化。

總結(jié)

       伴隨著工業(yè)發(fā)展進程及工業(yè)4.0時代的到來，機器智能化也逐漸成為現(xiàn)實。特別是近期工業(yè)自動化中機器視覺技術(shù)的發(fā)展，視覺技術(shù)的不斷更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日漸突顯，也推動了工業(yè)自動化、人工智能、智能制造等行業(yè)的進步，為各個領(lǐng)域都帶來更強勁的發(fā)展動力。

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