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机器视觉,智造之眼

—— 机器视觉技术与应用篇

2017/4/28    来源:e-works    作者:e-works  王慧敏      
关键字:机器视觉  智能制造  
机器视觉(Machine Vision)作为光电技术应用的一个特定领域,目前已经发展成为一个备受瞩目的行业。随着工业4.0浪潮袭来,机器视觉会摆脱最初“辅助工具”的地位成为生产系统的“眼睛”与“大脑”。本篇文章梳理了机器视觉几大应用场景、技术难点和行业趋势,试图揭开机器视觉的神秘面纱。

   4.汽车零部件装配 
 
基于汽车零部件制造的机器视觉场景应用
 
   图11 基于汽车零部件装配的机器视觉应用
 
    汽车零部件具有品质要求高、批量大、形状各异的特点,每一个零件都涉及到整车的质量,故其测量的尺寸多,精度要求高,需要根据不同的零部件特征与类型进行逐一测量。目前大部分汽车制造商,已使用机器视觉系统取代了普通的三坐标测量机,以实现对汽车零部件精准高效的在线检测与装配工序。
 
    以主轴承盖在缸体上的装配为例,整个检测、装配过程为:在生产线的拧紧装配工位和翻转工位之间设置一检测工位,通过自动识别,判断装配结果的正确性。若全部正确,则缸体继续流向下一工位,否则报警并给PLC发出指令,使生产线停机,将有问题的缸体下线返修。为了适应1件/分钟的装配节拍,采用在缸体移动过程中检测,2个光电视觉传感器分别前后布置在生产线的上方和一侧。前一个为零件定位传感器,用以自动准确地触发采样,后一个用于动态识别5个主轴承盖的表面几何形状。根据预先置入的各主轴承盖特征参数和采集到的传感器输出信号,可确定是否装错并指示具体出错位置。
 
    5.产品自动化分拣  
 
    自动化分拣是工业生产、特别是产品批量生产中的必需环节之一。工业生产中需要根据产品特性及其生产/出厂质量要求进行分拣,它可以代替人工进行货物的分类、搬运和装卸工作,或代替人类搬运危险物品,提高生产和工作效率,保障工人的人身安全,从而实现自动化、智能化、无人化。
 
基于产品分拣的机器视觉场景应用
 
    图12 基于产品自动化分拣的机器视觉场景应用
 
    以食品生产行业为例,为了降低企业成本和提高食品的合格率,设计了符合中国国情的高速分拣系统。系统由计算机、运动控制器、CCD视觉系统和夹持器等组成。CCD视觉是系统能够根据食品的图像,运用图像算法,对食品进行分级和判断,进而通过控制器驱动并联机器人实现分拣操作。
 
    高速机器人分拣系统的工作原理为:当食品进入作业区域时,上位机利用CCD完成食品图像采集,运用机器视觉技术对图像进行运算分析,完成对运动目标状态的跟踪;此时通过控制系统的下位机完成并联机构和夹持器的操作,将目标物放到指定位置,进而实现食品的自动分拣。一般分拣系统在完成图像采集时,会通过数据总线传至PC机,此时主控制器根据内部不同模块功能完成处理,进而对运动控制器发送指令。对于典型食品的图像处理,由于其外观形状比较规则,一般可通过图像采集、边缘提取、图像增强和特征分析等方法提取分拣食品的特征,而对于精密型食品图像采集需要更高的采集方式。

责任编辑:李欢
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