產(chǎn)品詳情
視覺系統(tǒng)由幾個組成部分組成,包括照明、透鏡、照相機、圖像采集和數(shù)據(jù)傳輸以及圖像處理和測量軟件。有許多機器視覺標準在使用中,為系統(tǒng)的某些部分提供了通用性,但也必須將系統(tǒng)作為一個整體來考慮,包括外部機器和環(huán)境影響和條件。標準由機器視覺行業(yè)的專家制定,以確保高質(zhì)量和與該行業(yè)的相關性。
基于機器視覺技術的尺寸測量方法具有成本低、精度高、安裝簡易等優(yōu)點,其非接觸性、實時性、靈活性和精確性等特點可以有效的解決傳統(tǒng)檢測方法存在的問題。同時尺寸測量是機器視覺技術普遍的應用行業(yè),特別在自動化制造行業(yè)中,用機器視覺測量工件的各種尺寸參數(shù),如長度測量、圓測量、角度測量、弧線測量、區(qū)域測量等,需要檢測出工件相關區(qū)域的基本幾何特征。不但可以獲取在線產(chǎn)品的尺寸參數(shù),同時可對產(chǎn)品做出在線實時判定和分揀,應用十分普遍。
視覺系統(tǒng)主要用計算機來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,然后用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術的特點是速度快、信息量大、功能多。
在傳統(tǒng)的自動化生產(chǎn)尺寸測量中,典型的方法是利用卡尺或千分尺在被測工件上針對某個參數(shù)進行多次測量后取平均值。這些檢測設備或檢測手段測量精度低、測量速度慢,測量數(shù)據(jù)無法及時處理,無法滿足大規(guī)模自動化生產(chǎn)的需要。
工業(yè)自動化正在推動工廠變得更加智能,并可以取代人工減少勞動力。機器視覺用于質(zhì)量控制檢查已經(jīng)得到了廣泛的應用,但是隨著3D傳感器和機械手拾取集成解決方案的出現(xiàn),新的市場正在開拓。不管零件的位置和方向如何,機器人拾取系統(tǒng)都可以隨機抓取物體。3D視覺系統(tǒng)可以大量識別隨機放置的部件,如手提箱和零件盒。由于機器人的動態(tài)處理,可以在不同方向和堆棧中選擇復雜的對象。將人工智能與拾取操作相結(jié)合可以實現(xiàn)零件自自主選擇,提高生產(chǎn)率和循環(huán)時間,減少過程中人機交互的需要。
制定一個合適的視覺系統(tǒng)需要:
1.確定要進行的準確測量任務
2.確定試驗的準確目標、待驗證的特性、待驗證的試件、特殊要求
3.識別測試對象的所有細節(jié),如類型范圍、初始過程、對象污染、熱/機械對象穩(wěn)定性
4.準確描述現(xiàn)場定位、機械狀況、任何干擾環(huán)境的影響
5.準確描述流程,包括流程集成、接口、空間約束、操作模式等
6.確定任何附加信息,如人機界面、操作概念、可視化