机器视觉在自动化中的重要作用

什么可以指导机器人抓取零件，从标签中提取数据，并验证瓶盖是否放置正确?从技术上讲，人类工人可以完成这些任务，但这将为人为错误、安全问题和过高的劳动力成本打开大门。随着机器视觉在定位和检查感兴趣的物体方面的能力越来越强，几乎没有理由让人们站在传送带旁，日复一日地无意识地完成相同的重复任务。

甚至灵活性也越来越成为机器视觉的一个优点，而不是它的不足之处，这当然是全球机器视觉产业到2027年将达到172亿美元的预测背后的驱动因素(研究与市场)。当与协作机器人相结合时，机器视觉有助于为拣箱、机器照管和各种其他应用提供高度灵活的自主解决方案。

首先，机器视觉到底是什么?

机器视觉是从数字图像中自动提取信息。这种技术的典型环境是制造生产线，数百种产品在智能相机前的生产线上流动。相机捕捉数字图像，并根据预定义的一组标准对其进行分析。如果满足条件，对象可以继续。如果不是，该对象将被重新路由下线进行进一步检查。

制造商使用视觉系统代替人工检查，因为它们更快、更一致、用之不竭。例如，饮料制造商通常会有人员检查数千瓶从生产线上移动。工人们需要确保每个瓶盖都被正确固定，每个瓶子都被装到适当的高度，标签放置正确，每个标签上的所有信息都是100%正确和可读的。

视觉解决方案与机器人结合使用，以提高其效率和业务的整体价值。这些类型的机器人类似于人的手臂，在“手”的位置安装了一个摄像头。摄像头就像机器人的“眼睛”，引导它完成指定的任务。

建立视觉系统的过程

机器视觉不是一个单一的产品引导自动化。相反，它是需要多种技术合作和混合来解决问题的技术的汇编。机器视觉解决方案严重依赖的关键技术之一是相机产品，从简单的工业相机到智能相机，再到全视觉系统。这些相机包含高度先进的镜头，这是任何机器视觉解决方案中的关键任务元素。

可以说，机器视觉解决方案设置中最困难的部分是照明，这经常是视觉系统中出现问题的原因。即使在相同的制作设置中，根据照明的不同，图像结果也会有很大的不同。幸运的是，如今的智能相机和视觉系统通常提供各种照明选项，以确保应用程序的照明是一致的和可重复的。

一旦你有了高质量的相机、镜头和照明设备，下一步就是捕捉和处理数据。这可以通过实现控制器、智能摄像头、工业pc或触摸屏hmi来实现。最后，您需要正确的软件来分析数据并使其对解决问题有用。

这是当今机器视觉领域最热门的趋势

鉴于机器视觉行业目前正在经历令人难以置信的增长，在这个领域出现多项突破性的创新也就不足为奇了。目前在机器视觉领域正在流行的新技术被称为高光谱成像。传统视觉是在正常的视觉波长上进行的，可以在单色或彩色图像处理之间进行划分，而高光谱成像则将机器视觉推向不同的视觉光谱。高光谱成像的主要方法是紫外(UV)、红外(IR)和短波红外(SWIR)。

制造商要求高分辨率的高速摄像机，以提高整体设备效率，快速图像传感技术的发展不断突破分辨率的边界。另一方面，高速相机需要高速处理。在数据采集的驱动下，ipc和智能摄像头需要能够处理更大的带宽。

所有这些先进的技术都有助于快速收集和分析大量数据。这种数据采集正在推动人工智能(AI)和机器视觉的使用。为了实现任何级别的人工智能，必须在很长一段时间内处理数据，以便教会软件如何运行。人工智能在机器视觉领域的飞跃是由可以获取和处理的数据量驱动的。

支持视觉的自动化应用程序的四大支柱

大多数传统的视觉应用可以分为四大支柱:检查、定位、测量和识别。对移动智能的灵活制造需求，以及自主智能的发展，将极大地改变制造车间。虽然逻辑控制制造过程，但运动和机器人技术将制造过程带入生活。

检查

质量检查要求有能力发现缺陷和错误制造的产品。视觉系统在食品、商品和生命科学行业中大量用于检测目的，以确保产品质量，帮助保护消费者免受有缺陷和潜在危险的产品的影响。视觉允许制造商在通常需要人工劳动的地方自动检测缺陷。

定位

机器人在今天的自动化中被大量使用，主要是取代传统上由人类执行的单调和重复的任务。机器人技术和视觉结合最常见的应用之一是拾取和放置。视觉为机器人提供了正确完成任务所需的数据。如果没有视觉，就很难正确地引导机器人。3D视觉使得在3D空间中正确定位物体更加容易，精度更高。

测量

执行测量任务的一个独特的视觉应用程序是液位检测。制造商需要能够提供稳定数量的产品，无论是瓶装苏打水，家用清洁剂，还是其他东西。利用机器视觉，制造商可以测量容器中液体的准确液位，以确保最高质量。SWIR是新图像技术推动这一领域创新的一个很好的例子。

识别

执行识别任务的最佳方法是使用1D和2D条形码读取。由于制造商需要能够确认给定的产品是它应该是什么，他们使用条形码进行产品和供应链跟踪、监管要求和质量控制。今天的视觉系统可以一次扫描多个产品，甚至可以为应用程序完成更多的任务，而不仅仅是读取条形码。条形码也将被验证为准确的信息，这只能通过视觉来完成。

结论

机器视觉和自动化是一种共生关系——本质上，视觉是自动化的“眼睛”。当机器视觉技术出现创新时，自动化将变得更加高效。虽然机器视觉中的某些应用程序和任务可能令人生畏，但现实是，有许多应用程序可以简单地解决，而且非常容易。