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机器视觉应用在自动化生产中的优势

   在现代工业自动化生产中,需要对生产的产品和零部件进行识别和各种检测,在传统的人工检测中,通常人眼无法持续稳定地工作,其他物理传感器也很难发挥作用。最终,人们开始考虑使用光电成像系统来收集受控目标的图像,然后通过计算机或专业图像处理模块将其数字化,然后根据像素的分布,图像的亮度和颜色,大小,形状,颜色等进行区分。这样,计算机的快速性和可重复性可以与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,从而产生机器视觉的概念。那么,机器视觉在工业生产中有哪些应用呢?

   

  通常带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难以胜任。随着行业竞争的加剧,企业对产品质量的控制已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在,需要保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)来保障业绩的持续稳定的增长。

  因此,人们开始考虑用CCD相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉检测技术的概念。


一、机器视觉在工业自动化生产中的应用

1、检测外观缺陷。在生产线上检测产品质量有无问题,这个环节也是机器视觉代替人工检测最多的一个应用。例如,在剪子行业,电感和电容的外观检测,包括有缺陷的检测,例如裂纹,崩缺,污点和变形。

2、指导和定位。视觉定位要求机器视觉系统能够快速,准确地找到被测零件及其位置,并使用机器视觉定位进行上下料,以引导机械手准确地抓住。

在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息进行抓取,并准确地拾取并绑定芯片。这是视觉定位在机器视觉行业领域中最基本的应用。

3、识别。识别就是使用机器视觉来处理,分析和理解图像,以识别各种模式的目标和对象。它可以实现数据的可追溯性和收集,并广泛应用于汽车部件,食品,药品等颜色识别和字符识别等领域。

机器视觉目前广泛用于制药,包装,电子,汽车制造,半导体,纺织,烟草,运输,物流和其他行业。用机器视觉技术代替人工可以有效地提高生产效率和产品质量。

二、为什么要使用机器视觉系统?

在工业自动化中使用机器视觉系统的五个主要原因:

1、速度更快。机器可以更快地检测产品,特别是在检测生产线等高速移动物体时,可以提高生产效率。

2、准确性更高。由于人眼受到身体条件的限制,因此机器在准确性方面具有明显优势。即使人眼依靠放大镜或显微镜来改善检测效果,机器视觉仍然更加精确,因为其精确度可以达到千分之一英寸。

3、成本更低。因为机器比人快,而且机器不需要停机,不会生病,可以连续工作,所以机器视觉检测设备可以代替人工检测,一台机器一般能顶多人的工作,因此可以大大提高生产效率,降低成本。

4、可重复性。机器可以对产品进行一次一次地检测而不会感到疲劳。相反,即使产品完全相同,人眼每次检测到产品时的厚度也会有所不同,而且还会疲劳,易受情绪影响等。

5、客观性。人眼检测还有另一个明显的缺点,那就是人为不确定性导致的主观性,检测结果会随着工作人员的心情而变化,而机器没有任何情绪,结果非常可靠。



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