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工業(yè)機器人視覺的發(fā)展方向

新機器視覺 ? 來源:YXQ ? 2019-07-31 10:23 ? 次閱讀
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工業(yè)機器人加上視覺就等于有了一雙“眼睛”,能更靈活的完全代替人類工作,機器人視覺分為2D和3D,通過3D視覺可以對物體進行3D掃描,能夠獲取物體的立體信息,通過算法精準的定位,讓生產(chǎn)過程中對物料的使用把控更加精準。

一、工業(yè)機器人視覺的應用

1)外觀檢測:檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無質(zhì)量問題,該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。說機器視覺涉及到的醫(yī)藥領域,其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

2)識別:利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象??梢赃_到數(shù)據(jù)的追溯和采集,在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。

3)引導和定位,視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置,上下料使用機器視覺來定位,引導機械手臂準確抓取。在半導體封裝領域,設備需要根據(jù)機器視覺取得的芯片位置信息調(diào)整拾取頭,準確拾取芯片并進行綁定,這就是視覺定位在機器視覺工業(yè)領域最基本的應用。

4)高精度檢測:有些產(chǎn)品的精密度較高,達到0.01~0.02m甚至到u級,人眼無法檢測必須使用機器完成。

二、機器視覺系統(tǒng)工作過程

1)工件定位檢測器探測到物體已經(jīng)運動至接近攝像系統(tǒng)的視野中心,向圖像采集部分發(fā)送觸發(fā)脈沖。

2)圖像采集部分按照事先設定的程序和延時,分別向攝像機和照明系統(tǒng)發(fā)出啟動脈沖。

3)攝像機停止目前的掃描,重新開始新的一幀掃描,或者攝像機在啟動脈沖來到之前處于等待狀態(tài),啟動脈沖到來后啟動一幀掃描。

5)另一個啟動脈沖打開燈光照明,燈光的開啟時間應該與攝像機的曝光時間匹配。

6)攝像機曝光后,正式開始一幀圖像的掃描和輸出。

7)圖像采集部分接收模擬視頻信號通過A/D將其數(shù)字化,或者是直接接收攝像機數(shù)字化后的數(shù)字視頻數(shù)據(jù)。

8)圖像采集部分將數(shù)字圖像存放在處理器或計算機的內(nèi)存中。

9)處理器對圖像進行處理、分析、識別,獲得測量結果或邏輯控制值。

10)處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。

在生產(chǎn)制造行業(yè),安全和防范意識的提升,以及對于重復性勞動帶來的傷害的重視,都成為工業(yè)機器人視覺大行其道的助推力。同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機器視覺易于實現(xiàn)信息集成,是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎技術。

工業(yè)機器人3D視覺應用基于三角測量法的原理,讓用戶獲取生產(chǎn)過程中工件的點云數(shù)據(jù),然后去完成3D建模,再通過智能分析,把這個坐標反饋給機械臂,然后機械臂就可以快速完成抓取工作。

現(xiàn)在自動化行業(yè)柔性化生產(chǎn)要求越來越高,工業(yè)機器人視覺產(chǎn)品將逐漸地小型化、智能化,屆時3D視覺技術可以應用在更多的智能硬件產(chǎn)品上,當然,視覺產(chǎn)品還需要長時間的技術沉淀才能滿足更多行業(yè)的需要。

三、工業(yè)機器人視覺的發(fā)展方向

從硬件方面,需要有更好的產(chǎn)品出現(xiàn),比如更好的掃描器、工業(yè)相機等這些部件,從生產(chǎn)和環(huán)境適應性的角度來講可以把它變成更好的傳感器。未來幾年的發(fā)展方向不但技術須更新?lián)Q代,應用拓展方面,在于對客戶應用的深入了解,只有越來越貼近用戶的需求,不斷改良自己的產(chǎn)品,才能使工業(yè)機器人之路走得更快更精。

目前,工業(yè)機器人視覺的應用行業(yè)越來越廣泛,如3D打印、裝配、建筑、電子、物流、倉儲、生產(chǎn)制造、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)等等,隨著中國制造2025戰(zhàn)略的深入,智能工業(yè)機器人市場有著更大的增長勢頭,機器視覺作為必不可少的核心技術。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:工業(yè)機器人視覺的應用前景

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