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制造和质量的控制,离不开机器视觉

制造和质量的控制,离不开机器视觉

作者:admin    来源:未知    发布时间:2018-09-17 17:28    浏览量:
随着机器视觉系统变得更加高效和强大,推动机器视觉应用的关键增长市场之一就是机器人技术。机器人的需求已经在更广泛的行业中多样化。机器人解决方案解决了当今制造业中似乎永无止境的需求,以提高灵活性,提高生产力,并只在可以增加最大价值的任务中雇佣操作人员。机器视觉系统的使用在机器人指导应用中被广泛采用。
我国工业机器人市场发展潜力巨大,势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点,市场潜力巨大,据IFR估计,中国市场对工业机器人的发展占主导地位,2018年全球将有三分之一的工业机器人安装在中国,这必会引发机器视觉的广泛应用。

 
机器视觉 
 
 一个典型的工业机器视觉应用系统,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
机器视觉系统在机器人中用于指导和物体识别。单相机视觉引导解决方案正在市场上出现,专门用于协作机器人。随着3D机器视觉系统对入门点成本的不断增长的需求,将加速机器人解决方案在更广泛的应用领域的采用。未来几年,机器人解决方案的需求预计会加速增长,预测机器视觉系统的销售将进一步激增。
纵观目前工业生产中应用到的视觉技术大致可分为两类:质量控制和辅助生产。其中质量控制就是代替人工对产品的尺寸、外观等进行检测,识别出不良品,此类设备在国内外自动化生产线已有广泛使用。辅助生产指的是利用视觉技术给机器人提供动作执行依据,目前广泛应用的是基于单目视觉的二维定位技术。
 
工业智能相机
机器视觉已成为制造和质量控制的关键技术,机器视觉系统在制造业的检测,测量,扫描和物体检测中展示了其成本效益,以提高一致性,生产力和整体质量。
机器视觉系统提供不同程度的准确性和稳健性的物体识别功能。照明,相机分辨率,视觉算法和工件方向都是影响机器视觉解决方案精度和鲁棒性的因素。然而,潜在的限制是应用程序编程,其通常被开发用于在执行视觉检查或视觉指导应用程序时处理有限数量的情况。
现在正在使用机器学习来增强机器视觉系统。机器学习与机器视觉的集成对于使机器视觉系统能够自主适应制造变化而言变得越来越重要。
 

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