机器视觉设计和配置的10个最佳实践

在设计和配置用于工业自动化的机器视觉系统时，您需要实现高水平的可靠性和可重复性，以查看系统生命周期内的ROI。

这可能比看起来要困难得多。零件变化、光线变化、零件表现变化和外部影响因素都是实现适当水平的可靠性和可重复性的障碍。

那么如何克服这些障碍并创建一个高度精确的机器视觉系统呢?

10机器视觉设计和配置的执行概念

设计和配置对机器视觉系统的可靠性和可重复性起着重要作用。考虑以下10个执行概念，为自动化项目的成功做好准备。

1. 有一个正式的应用程序分析过程——考虑到可靠性和可重复性的已知障碍。
2. 为成功指明——成功是什么样子的?你怎么知道你到了那里?
3. 将80%的设计时间花在成像上——这是设计和配置中最重要的方面，应该得到您的大部分关注。
4. 先试再买-在购买之前先测试应用程序上的设备。
5. 为自动检查而设计和修改-确定根据特定的应用需求定制系统所需的方法。
6. 优化通信-您的机器视觉设备需要有效地通信数据，以实现可靠和可重复。
7. 使用所有的工具——有很多机器视觉工具可以优化自动检测，但并不是每一个都适合您的应用。
8. 尽量减少最终用户参数的调整-这确保系统将按照描述工作。
9. 在线优化(而不是设计)——确保系统在上线之前运行正常。在实施之后，要改变设计将会困难得多。
10. 在具有统计意义的样本集上进行测试-确保您得到的测试结果将反映真实的应用程序。

可靠性和可重复性是机器视觉系统在自动化项目中的性能和价值的关键。在设计和配置期间，您可以做许多事情来为成功做好准备。

要了解更多深入的设计和配置最佳实践，请查看我们的存档网络研讨会机器视觉设计和配置的可靠性和可重复性．