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机器视觉:工业机器人的“火眼金睛”

2020-04-23 16:51:47 0

  人类通过肉眼来观察和了解世界,机器感知世界同样需要配备一双“眼睛”,而机器视觉检测系统就是利用机器代替人眼来进行各种测量和判断。

  机器视觉通俗来讲就是机器身上的“眼睛”, 是机器感知世界的视觉器官,机器视觉可以感知世界,并和外部世界发生交互关系,从而实现自动化和智能化。下面瑞科小编来给大家介绍一下工业机器人的“火眼金睛”——机器视觉。

  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。

  以上内容就是对机器视觉:工业机器人的“火眼金睛”的介绍了,传统的人工检测一般是通过肉眼来判断产品外观性能是否正常,检查产品质量,通常效率低且精度不高。此外,长时间观察同一对象容易产生疲劳,有时候遇到红外测量还需要运用专门的工具才能完成检测,这些问题都给产品检测带来不少麻烦。而机器视觉检测易于实现信息集成,可以快速获取产品信息,易于自动处理, 大大提高生产效率和生产的自动化程度。





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