机器视觉继续提高工业自动化效率

2021年4月宣布机器人产业协会(RIA)、AIA-提高视觉+图像协会(AIA)和运动控制汽车协会(MCDA)将合并为一个伞状A3促自动化协会新联想不注重分构件和企业,而是从整体角度看待自动化问题。2023年任何自动化交易楼层都行,你可能会看到原因

参赛者将看到多家公司展示自己在这些单项领域的创新,但许多演示-包括新进公司注入数例-正在突出技术集机器人、机器视觉和运动控制方面最新开发自主移动机器人

单项技术服务于工厂楼层外的独特值用举个例子,盲机器人仍然可以自动化多可重复预编程跨行业任务,但用机器视觉对机器人造型造型造型能大得多的灵活自动化系统自动化系统继续演进,机器视觉将仍然是关键推介器让我们看看最近的一些方法机器视觉帮助驱动自动化技术向前发展

三维改进

时段三维成像长久以来服务于工业自动化空间,最近开发增强现有应用并同时打开新应用门新建或增强型三维能力包括低噪声、高分辨率、RGB纹理图像、高精度并能够以相当高速率捕捉运动对象图像

此外,某些三维成像实现成本降低并更容易使用举例说,今天市场上几套专用自动化系统-例如那些为bin采摘和通用摘取与定位、托盘分块分块化和后勤排序而建的系统-利用单立维摄像头RGB-D捕捉二维图像和深度测量可合并生成RGB-D图像,这些图像转而用于帮助引导机器人运动

其他地方,其他三维进步解决了当今自动化挑战,包括:

Flight时间( ToF):TF摄像头和传感器近些年来取得了长足进步,使它们能够满足物流需求、自主机器人需求以及其他挑战性工厂自动化应用

高动态范围成像三维成像系统今天提供高动态范围能力高或低反射面应用,如汽车装配或物流和托盘化应用中对象或部件大相径庭并难用固定接触时间映射

工厂校准3D剖面文件目标易用客户需要三维视觉能力,工厂校准完全集成三维剖面片提供直观搭建和操作成像应用范围从小电子零件或大汽车零件汽车检验到容器和填充级检验和定位、排序和体积测量等包装任务不等。

AI启动

近些年来另一个有趣的动态是人工智能和3D相交并用,同时为通用定位AI方法包括深学习机学习技巧第一,上文提到的多套应用专用系统三维成像也应用AI技术,作为一种补充性强工具增加灵活性AI算法可以帮助这些系统逐项识别高变量项目,允许机器人基于训练集高速取法-传统机器视觉算法会抗争的任务从仓库小消费品到鸡胸高速移动传输线

AI已发现自身位置 机器视觉超出3D成像遍历多大行业垂直,仍有许多生产流程严重依赖人视觉检验增强机器视觉系统并配机学习或深学习技巧可使系统在非人类需要时作出主观检验决策例子包括异常检测、缺陷检测、分类、汇编验证等等,帮助公司从自动化检验系统获取最大值

AI升级还使机器人自动化更容易部署工业自动化空间内对AI最重要的价值建议之一是实现多样化街an Aparicio表示, Robota实验室总裁引用MIT最新报告未来工作.这份报告发现中小型制造厂家很少机器人AI更容易部署-数家供应商现在提供低码或非码工具开发-部分小厂商开始转向AI工具更容易使用,希望这一趋势会继续下去

松动自动化接受

感应器、相机、工业计算、照明和机器人等领域的进步无疑会帮助驱动自动化向前并允许新应用出现,但从许多方面看,下一波改进将由软件驱动这不仅表示软件提供面向工业自动化的新工具和能力,还表示软件方便整合并最终方便终端用户应用开发部署