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智能工廠對機器視覺有啥需求?

發布時間:2018/08/07 點擊量:

機器視覺在智能工廠中扮演著重要的角色,可以有效增加產能、提升產品合格率。
在選擇機器視覺係統時,傳統工業智能視覺設備的優勢是體積小、集成度高、便於開發使用;嵌入式機器視覺係統的優勢則在於其配置的彈性特征,具備較高的拓展性。在智能工廠的建設過程中,對機器視覺係統的要求是,既要降低成本,還要滿足快速變化的視覺應用需求。
智能工廠對機器視覺有啥需求?
性能與處理能力。如何提升產能,係統性能與處理能力(throughput)扮演著關鍵的角色。就一般機器視覺係統而言,高分辨率與高幀率(每秒顯示幀數)就像魚與熊掌一樣,不可兼得。在一般實際的應用中,通常是高分辨率但低幀率或低分辨率但高幀率的應用組合。如果想要兩者兼得,惟一的出路就是使用高端CPU處理器來補足分辨率與幀率加乘出來的結果。如何以合理的成本,取得最佳的處理性能,是係統開發人員所關心的。
產線環境。工廠的環境通常是較為惡劣的,例如在飲料生產包裝的產線,係統可能會直接接觸到液體。而在工具機加工的環境中,則是充滿切削工件的惡劣環境。如果機器視覺係統必須就近配置在嚴苛的產線環境中,那麽選擇具備防水、防塵能力的產品才能達到該需求。
智能工廠對機器視覺有啥需求?
多組生產工作站。在工廠環境中,一個成品的上市,從組件的製造、半成品的取放、質量的檢驗到出貨的包裝,必須要經過層層不同的工作站。舉例來說,CNC機台負責組件的車削加工,通過工業機器人的取件,通過工業相機讓工件定位後,才開始進行工件的切割;完成後進入到檢測的站台,進行缺陷檢測;過關的成品在包裝區進行出貨條形碼的掃讀。多組生產工作站之間,如何讓係統之間容易整合與溝通,是工廠是否智能化的一大關鍵。
軟件開發環境。軟件解決方案開發的難易度與整合度,是所有導入智能化係統的工程人員心中的一大擔憂,也往往是決定項目成敗的最重要因素。如何縮短開發時間,降低係統開發成本,是重要的關鍵。
我國機器視覺發展現狀
我國機器視覺行業的起步比較晚,集中度也不是很高,最開始主要是代理國外品牌。近幾年,很多的經銷商開始自主開發產品,但在行業分布、渠道分銷以及成熟的自動化產品等方麵還是和國外有一定差距。國內機器視覺的相對成熟的自動化產品質量以及技術含量偏低,市場也遠遠沒有飽和。
機器視覺企業大體可以分為層開發廠商、二次開發廠商和產品代理商。國內機器視覺企業主要為國外機器視覺產品代理商和係統二次開發廠商。目前進入我國機器視覺市場的國外品牌有100多家,我國本土的企業負責銷售代理的企業有200多家,專業的係統集成商超過50家。我國真正的專業機器視覺底層廠商鳳毛麟角,本土機器視覺係統廠商和機器視覺係統元器件生產商存在缺失。
我國機器視覺的發展趨勢
工業4.0離不開智能製造,智能製造離不開機器視覺。機器視覺是實現工業自動化和智能化的必要手段,相當於人類視覺在機器上的延伸。機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度和適應較差環境等優點,將在我國工業自動化的實現過程中產生重要作用。
視覺圖像技術需要重點構建四大核心能力:
第一,智能識別。海量信息快速收斂,從大量信息中找到關鍵特征,準確度和可靠度是關鍵。
第二,智能測量。測量是工業的基礎,要求精準度。
第三,智能檢測。在測量的基礎上,綜合分析判斷多信息多指標,關鍵點上是基於複雜邏輯的智能化判斷。
第四,智能互聯。圖像的海量數據在多節點采集互聯,同時將人員、設備、生產物資、環境、工藝等等數據互聯,衍生出深度學習、智能優化、智能預測等等創新能力,真正展示出工業4.0的威力。
機器視覺的相關產品
一個典型的工業機器視覺係統包括:光源、鏡頭、相機(包括CCD相機和COMS相機)、圖像處理單元(或圖像捕獲卡)、圖像處理軟件、監視器、通訊/輸入輸出單元等。
(一)機器視覺核心部件:
智能相機:黑白智能相機、線掃描智能相機、彩色智能相機、CMOS智能相機、ID讀碼器等;
板卡:黑白采集卡、圖像壓縮/解壓板卡、彩色采集卡等;
軟件包:圖像處理軟件、機器視覺工具軟件;
配件:工業相機、CMOS相機、CCD相機、麵陣相機、行掃描相機、紅外相機、1394接口相機;
工業鏡頭:FA鏡頭、高分辨率鏡頭、圖像掃描鏡頭、聚光透鏡、遠心鏡頭等;
光源:LED光源、紫外照明係統、紅外光源、光纖照明係統等;
輔助產品:傳感器、標定塊、光柵、墊圈、連線及連接器、電源、底板。
(二)機器視覺輔件:
圖像處理係統:光學文字、識別係統、自動化/機器人技術、紅外圖像係統;
機器視覺集成:字符處理和識別係統、自動化/機器人技術、紅外圖像係統、煙草、印鈔、電子組裝、質量檢測、自動識別(OCR/OCV)、測量、智能視覺、表麵檢測、印刷、包裝、複雜工業對象視覺在線、汽車製造、車牌、智能交通、生物特征識別、監控、醫療檢測、光學檢查等係統。
由於機器視覺係統可以快速獲取大量信息,而且易於自動處理,也易於同設計信息以及加工控製信息集成,因此,在現代自動化生產過程中,人們將機器視覺係統廣泛地用於工況監視、成品檢驗和質量控製等領域。
但是機器視覺技術比較複雜,最大的困難在於人的視覺機製尚不清楚。人可以用內省法描述對某一問題的解題過程,從而用計算機加以模擬。但盡管每一個正常人都是"視覺專家",卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺係統是十分困難的任務。
可以預計的是,隨著機器視覺技術自身的成熟和發展,它將在現代和未來製造企業中得到越來越廣泛的應用。
 


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