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技術文章

機器視覺:智能製造的“幕後推手”

日期:2019-07-24 來源:J9九游会中国
        毫無疑問,未來智能化是製造自動化的發展方向。尤其是當前以高端裝備製造為核心的智造工業4.0時代背景下。隨著中國製造2025的深入,工業智能機器人產業市場呈現爆發式增長勢頭,而充當工業機器人“火眼金睛”角色的機器視覺功不可沒。
讓製造智能化

        機器視覺是采用機器代替人眼來做測量與判斷,其功能不僅局限於通過計算機攝取圖像接收信息,也包括對信息的處理和判斷,實現人眼視覺的延伸。
        作為機器視覺的一大分支,工業視覺更多注重廣義圖像信號(激光,攝像頭)與自動化控製(生產線)方麵的應用,即“眼睛對著機器”,具有自動化和非接觸性的特點。
        與人眼相比,工業視覺在精確程度、客觀程度、可重複性、成本以及效率上都有明顯的優勢。
        正是因為這些特點,現今工業視覺廣泛應用於工業生產的各個步驟。在智能製造體係中,機器視覺的應用主要可以歸納為四個方向:
尺寸測量

        隨著製造工藝的不斷提高,工業產品尤其是大型構件的外形設計日趨複雜。同時,由於大型構件的體積和重量限製,不便於經常移動,給傳統的測量方式帶來了巨大的困擾。
        機器視覺測量技術是一種基於光學成像、數字圖像處理、計算機圖形學的無接觸的測量方式,擁有嚴密的理論基礎,測量範圍更廣,而且相對於傳統測量方式而言,擁有更高的測量精度和效率。
物體定位

        傳統製造業中的焊接、搬運、裝配等固定流程在工業機器人的操作過程中,零件的初始狀態與機器人的相對位置並不是固定的。這導致工件的實際擺放位置和理想加工位置存在差距,機器人難以按照原定的程序進行加工。
        隨著機器視覺技術以及更靈活的機器手臂的出現,這個問題得到了很好的解決,為智能製造的迅速發展提供了動力。
零件檢測

        零件檢測是機器視覺技術在工業生產中最重要的應用之一,在製造生產的過程中,幾乎所有的產品都麵臨著質量檢測。
        傳統的手工檢測存在著許多不足:首先,人工檢測的準確性依賴於工人的狀態和熟練程度;其次,人工操作效率相對較低,不能很好的滿足大量生產檢測的要求;近年來人工成本也在逐步上升。
        所以,機器視覺技術被廣泛用於產品檢測中,在製造環節中,某些步驟的缺失或者加工缺陷會導致零部件的丟失,以及孔洞、汙漬、劃痕等常見的表麵缺陷,這些工業生產中遇到的問題,都可以通過視覺檢測及算法來解決。
圖像識別

        在工業領域中的主要應用有條形碼讀取、二維碼掃描識別等,以往多用NFC標簽等載體進行信息讀取,需要與產品進行近距離接觸。
        隨著工業攝像機等硬件設備的更新換代,二維碼等標識可以被遠距離讀取和識別,而且攜帶的信息更豐富,可以將所有產品信息寫入二維碼,而無需聯網查詢信息。
        變焦相機截取條碼影像與其他可視化信息,以控管產品品質。
智能製造需求大,技術市場齊發展

        可以預見隨著機器視覺與機器人的深入融合,可視機器人將在未來十年內占據智能裝備領域重要一席之地。
        目前,中國的機器視覺行業正處於快速發展階段,是世界機器視覺發展最活躍的地區之一。
        受益於配套基礎設施不斷完善、製造業總體規模持續擴大、智能化水平不斷提高、政策利好等因素,中國機器視覺市場需求不斷增長。
        據數據顯示,2018年中國機器視覺市場規模首次超過100億元。隨著行業技術提升、產品應用領域更廣泛,未來機器視覺市場將進一步擴大,預計2019年市場規模將近125億元。
        隨著工業視覺在精確度和重複性上的優勢以及核心技術的不斷完善,工業視覺的下遊應用領域也不斷拓展:
        在汽車行業,幾乎所有的係統和零部件製造流程均可收益;
        醫療器械和製藥行業,產品質量的高要求也需要機器視覺進行參與;
        食品飲料領域,機器視覺能幫助企業快速實現產品的準確檢測,跟上生產線的速度,降本提效......
        智能製造離不開機器視覺,具備“眼睛”的自動化檢測設備將為新時代製造業提供更優質、可靠的成本和質量保障。


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