自动化视觉如何解决制造挑战

在食品加工厂，包装阶段，成百上千的红枣在传送带上快速移动。在水果装盒之前，一个人不可能找到所有受损的水果。安装的机器视觉系统在加工过程早期就会发出损坏货物的信号。

包装食品、检查焊接螺母和轴承等小件产品的质量，以及机器人为装配线上移动的拖拉机喷漆，都是使用机器视觉的工作例子。系统被设置为精确的规格，因此错误的可能性大大减少或完全消除。

人工检查人员不可能发现在传送带上以每秒500部件的速度加速的产品的所有缺陷。自动视觉对信号问题提供实时警报，以便操作人员进行纠正。

一个有效的系统需要将公司的目标与技术相结合，而技术本身是不同能力的混合。第一步是明确你想要达到的目标。

定义需求

在安装任何自动化系统时，规划都是关键。预先规划使机器视觉效果最大化。以下是在安装系统之前评估系统的几个问题。

对于巡检系统，需要执行哪些任务?它能否确保组件正确安装或产品上的颜色具有所需的色调?

运行环境的影响是什么?温度、湿度和震动会影响照明、镜头和相机的选择。

检查系统需要与哪个第三方系统进行接口?

在这篇文章中深入探讨这个话题机器人与视觉一瞥:注意事项、不注意事项及应用。

质量一致的好处

工业自动化生产高质量的产品，因为设备可编程预先设定的规格。机器视觉决定长度、高度和宽度等尺寸。这消除了运算符的差异。当检查食品、切割成特定尺寸的物品或瓶子上的标签时，一个人可能会检查产品并批准它，而另一个人可能会说尺寸略有偏差。

包装好的物品可以被计数，如果一个盒子有五个小部件而不是六个，那么就会发送一个错误消息。

机器人在点焊应用中使用的视觉引导系统确保组件正确粘贴。例如，在航空航天领域，飞机焊接必须是完美的。

视觉系统可以放大小部件并显示精确的位置。

照明，镜头和照相机

机器视觉的基本原理很容易理解。光照射在目标上，然后反射回相机。采集图像并对数据进行处理。图像上的测量值被发送到机器人或其他系统，不符合标准的项目就会被标记出来。这个过程发生在眨眼之间。

系统中使用的组件就像在摄影工作室中发现的那些。首先是灯光、镜头和相机。在输送系统、装配线和数控机床上，使用合适的镜头和相机进行适当的照明可以与机器人一起工作，也可以不使用机器人。

为什么机器人需要看

机器人需要灵活的视觉感知能力来处理一系列任务，比如挑选和分类物品。视觉引导机器人(VGR)被用于安全工作，帮助人们。挑战来自于机器人、视觉系统和现实世界坐标的整合。本文描述了照明和视野方面的挑战机器视觉推动工业协作机器人向前发展．

机器人使用多个摄像头进行精确的运动。这包括立体视觉、头顶和手臂末端安装的摄像头，这些摄像头可以在3D空间中以所谓的六自由度移动。机器人视觉制导系统扫描二维和三维环境中的物体。

在工厂和医院等地方，视觉引导机器人可以在人群和物理屏障之间自由移动。在制造业中，机器人可以将零件组装到千分之一英寸。一旦一个系统运行良好，预期数年的生产力没有疲劳或错误因素在人。

追踪和跟踪

视觉系统可以序列化特定的部件。在汽车行业，轿车和卡车的门板将很快有特定的代码。如果消费者认为汽车是一个柠檬，出现了问题，跟踪和跟踪将有助于故障分析。

投资视觉系统的公司发现，通过减少错误和提高盈利能力，可以节省运营成本。自学机器视觉的工业应用和最新的新闻访问visiononline.org和点击教育的页面．