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“机器视觉”这个词最早出现在20世纪60年代末和70年代初,当时人们开始研究如何利用计算机来模拟和实现人类视觉系统的功能。作为人工智能的一个重要分支,其原理则是利用计算机视觉和图像处理技术,使机器能够模拟人类视觉系统,从而实现对图像和视频的理解与分析。
在机器视觉的广泛应用中,也可以主要可以分为四大类别的应用,分别是检测、测量、定位和识别:
一、检测:涵盖了产品表面的缺陷、瑕疵以及品质的检测。通过图像处理技术,机器视觉系统能够精确地分析产品的尺寸、形态和面积等参数,确保产品质量符合标准。
二、测量:涉及到非接触式的尺寸、位置度和高度等测量。借助视觉算法,系统能够提取图像的边缘和轮廓信息,实现高精度的几何测量。
三、定位:能够快速准确地识别被测零件的位置,在工业自动化中起到了指导机械手臂或其他设备进行精确操作的关键作用。
四、识别:包括对象目标、颜色、读码和OCR字符等识别任务。通过图像处理和分析,机器视觉系统能够辨别不同的目标和对象,为各种应用场景提供了重要的支持。
汽车零部件装配实例:
假设这是我们今天的客户,他为工厂的一条汽车零部件的生产线准备设备。要求需要将零部件从传送带上取下,并放置到装配工作台上。
并且在此过程中,机械臂需要准确地识别零部件的位置和姿态,并进行精准抓取动作。这就需要机器视觉系统与机械臂进行无缝协作,实现精准的坐标定位。
解决方案使用流程为:
一、图像采集与预处理:
使用高分辨率的工业相机对传送带上的零部件进行实时图像采集。
对采集到的图像进行预处理,包括去噪、灰度转换、边缘检测等,以提高后续图像处理的准确性和效率。
二、特征提取与匹配:
在预处理后的图像中,利用机器学习算法或特征提取算法识别零部件的关键特征点或特征区域。
将提取到的特征与预先定义的模板或数据库中的特征进行匹配,确定零部件的准确位置和姿态。
三、坐标计算与传输:
基于匹配结果,计算出零部件在三维空间中的坐标信息,包括位置和姿态。
将计算得到的坐标信息传输给控制系统,控制机械臂进行相应的定位和抓取动作。
四、实时监控与反馈控制:
在整个过程中,实时监控机器视觉系统和机械臂的运行状态,并根据反馈信息进行实时调整和控制。
借助工控机的高性能计算能力和稳定性,从而实现对整个系统的精准控制和监控。
除此之外,在目前的制造业中也有一些机器视觉的通用方案被广大的生产厂家所使用。
-项目初始期-
一、需求分析: 先进行与车间生产相关的需求分析,包括需要检测的产品类型、检测的缺陷类型、检测精度要求等。根据车间实际情况确定机器视觉系统的应用场景和重点。
二、系统设计: 根据需求分析结果,设计机器视觉系统的硬件和软件架构。确定使用的相机类型、光源、镜头等硬件设备,以及相应的图像处理算法和软件平台。
三、安装调试: 安装相机、光源和其他硬件设备,并进行系统调试和校准。调整相机的位置和参数,确保能够获得清晰、稳定的图像。
-产品使用期-
一、图像采集: 使用相机对生产线上的产品进行实时图像采集。确保采集到的图像质量良好,能够满足后续的图像处理需求。
二、图像处理: 对采集到的图像进行预处理和分析,包括去噪、灰度转换、边缘检测、特征提取等。根据产品的特点和缺陷类型,选择合适的图像处理算法进行处理。
三、缺陷检测与识别: 在经过图像处理后,利用机器学习或模式识别技术进行缺陷检测和识别。根据预先定义的缺陷模型或特征,识别出产品表面的缺陷并进行分类。
四、定位与精确定位: 对于需要定位或精确定位的产品,使用机器视觉系统进行位置检测和精确定位。通过图像处理和分析,确定产品的准确位置和姿态,以指导后续的操作和加工。
五、质量控制与数据记录: 根据缺陷检测和定位结果,进行产品的质量控制和分类。记录检测到的缺陷类型和数量,并生成相应的报告和数据记录,用于质量追溯和生产优化。
六、系统集成与优化: 将机器视觉系统与车间生产线的其他设备和系统进行集成,实现数据交换和控制指令传输。不断优化系统性能,提高检测精度和效率。
-产品稳定期-
维护与升级: 定期对机器视觉系统进行维护和保养,确保设备的稳定运行。根据生产需求和技术发展,及时进行系统升级和优化,以保持系统的竞争力和可靠性。
其实,工控设备由于其特殊设计,一般都具有相对较高的耐用性。其制造商通常会考虑到工业环境中的各种挑战和压力,在设计和制造过程中采用坚固耐用的材料,并经过严格的测试和质量控制。因此,这些设备通常也都能够在恶劣的工业环境下长时间稳定运行,并不容易受到损坏。