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机器视觉系统智能制造业领域的重要技术之一

来源:玉环捷众机床有限公司2024/9/14 7:01:0918
导读:

引言:随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要。那么,机器视觉系统有哪些基本功能呢?文中我们将通过机器视觉系统在汽车制造业中的应用案例,来介绍机器视觉的四大基本功能。

 

  机器视觉指的是通过光学的装置和非接触的传感器自动的接收和处理真实物体的图像,以获得所需信息或控制机器人运动的装置,通俗的说就是应用在工业领域的视觉应用。机器视觉技术的特点是速度快、信息量大、功能多。

 

  机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套视觉系统,其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为,完成得到人的视觉系统所得到的信息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成,计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。

 

机器视觉系统

 

机器视觉系统

 

  机器视觉的基本功能

 

  目前,机器视觉的基础功能主要可以分为四大类:模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测,当前的应用也基本是基于这四大类功能来展开。

 

  1、模式识别/计数主要指对已知规律的物品进行分辨,比较容易的包含外形、颜色、图案、数字、条码等的识别,也有信息量更大或更抽象的识别如人脸、指纹、虹膜识别等。

 

  2、视觉定位主要指在识别出物体的基础上精确给出物体的坐标和角度信息。定位在机器视觉应用中是非常基础且核心的功能,一个软件的好坏大概率与其定位算法的好坏密切相关。

 

  3、尺寸测量主要指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位,然后在图像中精确的计算出需要知道的几何尺寸。优势在于对高精度、高通量以及复杂形态的测量,例如有些高精度的产品由于人眼测量困难以前只能抽检,有了机器视觉后就可以实现全检了。

 

  4、外观检测主要检测产品的外观缺陷,见的包括表面装配缺陷(如漏装、混料、错配等)、表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)以及表面形状缺陷(如崩边、凸起、凹坑等)。由于产品外观缺陷一般情况下种类繁杂,所以检测在机器视觉中的应用中属于相对较难的一类。

 

  从技术实现难度上来说,识别、定位、测量、检测的难度是递增的,而基于四大基础功能延伸出的多种细分功能在实现难度上也有差异,目前看3D视觉功能是当前机器视觉应用技术中的方向之一。

 

机器视觉系统

 

机器视觉系统

 

  机器视觉在汽车制造业的应用

 

  为了防止批量生产条件下的作业(如:汽车发动机的装配工序)出现诸如零件错装/漏装,安装不到位及其他问题,必须提高作业的可靠性。建立在机器视觉辨识功能基础上的各种有针对性的自动识别系统,对提高作业可靠性相当有效。

 

  现代汽车制造业,特别是轿车企业,其发展方向是采用多品种、柔性化的混线生产模式,而工件识别技术就是实现这种生产模式的一个重要环节,下面试举例说明。为了在一条自动线上同时生产属于2种发动机的4种不同凸轮轴,采取了在工件的二档轴颈间制作标志的方法,标志是事先加工在轴间的1~4道环带,分别代表4种类型的凸轮轴。在工件进入某道工序(如凸轮轴的最终检测)之前,线上所设置的光电视觉传感器将通过读取上述标志,正确地对工件进行识别,然后发出相应的控制信号,以执行不同的工作程度。比如,凸轮轴在进入终检工位的前两个工位时,综合测量机就会根据收到的指令,调用不同的程序,以对该工件进行正确的检测。

 

  文中我们通过机器视觉在汽车制造业中的应用,了解到在汽车制造业自动线使用上,机器视觉是通过光电视觉传感器将通过读取上述标志,正确地对工件进行识别,然后发出相应的控制信号,以执行不同的工作程度。同时,也通过该案例了解到机器视觉的四大基础功能,模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测。更多关于机器视觉的知识,可以关注我们哦。

 

 

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