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视觉定位系统的趋势

现在但工业生产线上,还有一部分检测岗位是利用人工进行检测工作,效率很低,因为人工检测时会存在主观性,检测出来的产品准确率其实是不高但的。

现在,机器视觉代替人工检测的方法已经越来越普及了,也是势在必行了,这些,你了解过吗?

在用机器视觉取代人工检测后,对检测出来的产品需要进行次品的剔除和良品的位置摆放,常采用工业机器人来进行物体的摆放以及次品的剔除。

工业机器人被使用的场合有对生产线上的零件定位、装配,另外还可以代替人工进行货品的搬运、移动,而这种情况下,一般需要先进行精确定位、空运行,然后试操作,这种应用的机器人的场合是基于人工先前的程序编制、且自适应性比较差,抗干扰能力低。在工业生产线上的零件或者堆放的货物的位置具有很大的随机性,不是100%的精准,这时机器人的抓取和定位就会出现偏差,从而影响其准确性。

机械定位控制的缺点主要有以下几种:

1、   每个待定位的工件都会有点差异,导致机械对位会稍有偏差;

2、   定位方案不合理时也会导致工件有时会松动或者不到位;

3、   如果是皮带流水线的生产线,也是很难做到工件的准确定位;

4、   工件太小或者是外形不规则也是很难进行准确的定位。

产品质量和精度在逐步提高。由于机器视觉的加入,使得生产智能化加强,人工干预性越来越少,加快了自动化的发展。

机器视觉图像识别和定位系统总体结构:

系统模块组成:工件的在线识别定位,基本原理是对生产线上的工件进行特征提取,利用分类器对工件进行识别,再利用坐标变换得到工件的空间位置,由执行机构来完成工件的分类与抓取工作。要完成这一动作,则系统需要具备两大处理单元:图像处理模块和执行模块。

(1)       图像处理模块:是指通过工业摄像机对目标图像进行采集,然后由经图像预处理单元对图像进行中间处理,将处理好的结果送达执行模块。在工件的识别过程中,应该包括所识别工件的种类,如果是工件的定位过程中,应该包括工件的具体位置,通过计算机发送指令信号给执行单元来完成工作要求。

(2)       控制执行模块:其一般是指将中间单元得到的信号转换为动作信号来控制各个机器人的关节使之进行动作。若通过PLC程序控制,就是通过低压电器来控制步进电机来完成相应的动作运转。

机器视觉定位系统总体结构采用“PC机+图像处理模块+控制执行模块”的机构。理想的硬件是机器视觉的基础,如下图:


图像传感器(CCD或CMOS)用来完成目标物体拍摄的触发;图像采集卡是对传感器送达的信号进行对拍摄的图像的存储工作。然后计算机处理软件对得到的图片进行图像处理,这一步骤在主运算中完成,包括图像信息的提取、工件种类、尺寸、位置等信息。检测系统中的照明系统、拍摄系统、处理系统、执行系统都起着很关键的作用。


视觉定位系统的组成:系统主要任务是利用机器视觉技术对当前时刻所拍摄的工件进行图像处理,根据工件的特征进行分析得出分析结果,然后传递到执行机构进行位置校正或者剔除处理。

主要由输送装置

1、信号触发子信号

2、光源子系统

3、图像采集装置

4、图像处理分析软件

5、控制子系统

6、执行机构子系统等组成。


原理是送料装置与传送装置协调动作,工件被不规则的放在传送带上,当相机下方的红外线光电开关检测到有工件通过时触发信号,从而触发了工业相机对LED灯下方的工件进行拍照,然后将采集到的图像经采样、量化后传送给计算机的图像分析软件进行处理判断,将得出的结果反馈给机械手执行机构进行抓取和剔除。


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