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工业自动化中的四大机器视觉应用场景

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-04-08  来源:高工机器人网  浏览次数:5061
核心提示:当工业机器人具备观察事情的能力时,才能够很好的对事情判断,从而做到智能化的灵活自行解决一些问题。

工业自动化的真正实现,需要高度智能化的工业机器人去替代人类的一部分工作,而显然,如果想让智能机器人去很好的替代人类工作的话,首先要做的就是让它们得能“看”到才行。当工业机器人具备观察事情的能力时,才能够很好的对事情判断,从而做到智能化的灵活自行解决一些问题。

因此可以代替人眼做测量和判断的机器视觉自然是十分重要的,机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置,将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉工业应用广泛,主要具有四个功能:

1、引导和定位:视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,上下料使用机器视觉来定位,引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

2、外观检测:检测生产线上产品有无质量问题,该环节也是取代人工最多的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

3、高精度检测:有些产品的精密度较高,达到0.01~0.02m甚至到u级,人眼无法检测必须使用机器完成。

4、识别:就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集,在汽车零部件、食品、药品等应用较多。

概括的说,机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,主要在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

 
关键词: 机器人 智能机器人 智能制造 智能化 机器视觉

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