机器视觉:工业机器人的“火眼金睛”

   日期:2019-09-07     浏览:5459    评论:0    
核心提示:传统制造业中的焊接、搬运、装配等固定流程在工业机器人的操作过程中,零件的初始状态与机器人的相对位置并不是固定的。这导致工件的实际摆放位置和理想加工位置存在差距,机器人难以按照原定的程序进行加工。

伴随着社会的飞速发展,未来智能化将是制造自动化的发展方向。伴随着中国制造的深入,工业智能机器人产业市场将呈现爆发式增长,这当中,工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。  

让制造智能化

机器视觉是采用机器代替人眼来进行测量与判断,它不仅局限于通过计算机摄取图像,还包括对信息的处理和判断,从而实现人眼视觉的延伸。  

工业视觉作为机器视觉的分支,更多注重广义图像信号(激光,摄像头)与自动化控制(生产线)方面的应用,具有自动化和非接触性的特点。  

跟人眼相比,工业视觉在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显优势。  

在智能制造体系中,机器视觉的应用主要可以归纳为四个方向:  

一、尺寸测量  

随着制造工艺的不断提高,工业产品尤其是大型构件的外形设计日趋复杂。同时,由于大型构件的体积和重量限制,不便于经常移动,给传统的测量方式带来了巨大的困扰。  

机器视觉测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理、计算机图形学的无接触的测量方式,拥有严密的理论基础,测量范围更广,而且相对于传统测量方式而言,拥有更高的测量精度和效率。  

二、物体定位  

传统制造业中的焊接、搬运、装配等固定流程在工业机器人的操作过程中,零件的初始状态与机器人的相对位置并不是固定的。这导致工件的实际摆放位置和理想加工位置存在差距,机器人难以按照原定的程序进行加工。  

随着机器视觉技术以及更灵活的机器手臂的出现,这个问题得到了很好的解决,为智能制造的迅速发展提供了动力。  

三、零件检测  

零件检测是机器视觉技术在工业生产中最重要的应用之一,在制造生产的过程中,几乎所有的产品都面临着质量检测。  

传统的手工检测存在着许多不足:首先,人工检测的准确性依赖于工人的状态和熟练程度;其次,人工操作效率相对较低,不能很好的满足大量生产检测的要求;近年来人工成本也在逐步上升。  

所以,机器视觉技术被广泛用于产品检测中,在制造环节中,某些步骤的缺失或者加工缺陷会导致零部件的丢失,以及孔洞、污渍、划痕等常见的表面缺陷,这些工业生产中遇到的问题,都可以通过视觉检测及算法来解决。  

四、图像识别 

在工业领域中的主要应用有条形码读取、二维码扫描识别等,以往多用NFC标签等载体进行信息读取,需要与产品进行近距离接触。  

随着工业摄像机等硬件设备的更新换代,二维码等标识可以被远距离读取和识别,而且携带的信息更丰富,可以将所有产品信息写入二维码,而无需联网查询信息。  

变焦相机截取条码影像与其他可视化信息,以控管产品品质。  

智能制造需求大,技术市场齐发展  

可以预见随着机器视觉与机器人的深入融合,可视机器人将在未来十年内占据智能装备领域重要一席之地。  

目前,中国的机器视觉行业正处于快速发展阶段,是世界机器视觉发展最活跃的地区之一。  

受益于配套基础设施不断完善、制造业总体规模持续扩大、智能化水平不断提高、政策利好等因素,中国机器视觉市场需求不断增长。  

据数据显示,2018年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元。随着行业技术提升、产品应用领域更广泛,未来机器视觉市场将进一步扩大,预计2019年市场规模将近125亿元。  

随着工业视觉在精确度和重复性上的优势以及核心技术的不断完善,工业视觉的下游应用领域也不断拓展:  

在汽车行业,几乎所有的系统和零部件制造流程均可收益;  

医疗器械和制药行业,产品质量的高要求也需要机器视觉进行参与;  

食品饮料领域,机器视觉能帮助企业快速实现产品的准确检测,跟上生产线的速度,降本提效......  

智能制造离不开机器视觉,具备“眼睛”的自动化检测设备将为新时代制造业提供更优质、可靠的成本和质量保障。

 
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