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工業自動化中的四大機器視覺應用場景

發布時間:2019年04月12日

因此可以代替人眼做測量和判斷的機器視覺自然是十分重要的,機器視覺系統可以通過機器視覺產品即圖像攝取裝置,將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,然后圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

機器視覺工業應用廣泛,主要具有四個功能:

1、引導和定位:視覺定位要求機器視覺系統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。在半導體封裝領域,設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭,準確拾取芯片并進行綁定,這就是視覺定位在機器視覺工業領域基本的應用。

2、外觀檢測:檢測生產線上產品有無質量問題,該環節也是取代人工多的環節。例如機器視覺涉及到的醫藥領域,其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

3、高精度檢測:有些產品的精密度較高,達到0.01~0.02m甚至到u級,人眼無法檢測使用機器完成。

4、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。可以達到數據的追溯和采集,在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。

概括的說,機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度,主要在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中,用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成,是實現計算機集成制造的基礎技術。

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