工业机器人视觉应用电子版 盘点机器视觉在工业上的典型应用,最后一个你绝对不知道

小编 2024-10-22 电子技术 23 0

盘点机器视觉在工业上的典型应用,最后一个你绝对不知道

显微镜、激光扫描仪、电子视频内窥镜、工业内窥镜;

制造业是一个城市乃至国家支柱性产业,如何让制造业取得更大的成绩是我们这个社会所需考虑的重要问题,而视觉检测的出现,是对工业自动化的又一大推动助力。

那么在机器视觉检测行业主要应用有哪些呢?

  影像检测

  检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。 大部分产品都需要检查,但由于人工检查有很多缺点,具有很多优点的机器视觉在图像检查的应用中也非常广泛。 例如,2000年10月新发行的第五套人民币,壹元硬币的侧面加强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后工序设置了视觉检测系统。

  图像识别

  图像识别是指利用机器视觉处理、分析和理解图像,识别各种模式的目标和对象。 图像识别在机器视觉工业领域最典型的应用是二维码的识别。 将大量数据信息存储在二维码中,通过条形码跟踪管理产品,通过机器视觉系统可以方便地识别和读取各种材质表面的条形码,大大提高了现代化生产的效率。

  物体筛选

  实际上,物体筛选是作为识别、检测后的一环而构建的,通过机器视觉系统处理图像,实现筛选。 在机器视觉工业的应用中经常用于食品筛选、零件表面划痕的自动筛选、棉花纤维筛选等。

  视觉定位

  视觉定位要求机器视觉系统能够迅速准确地找到被测量部件,确认其位置。 在半导体封装领域,需要根据通过机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头,正确拾取和绑定芯片。 这是机器视觉产业领域最基本的应用。

工业机器人视觉——机器视觉的定义与应用

文|伯朗特机器人

研究表明,我们人类大约80%的信息是通过眼睛这一神奇的器官获取的。机器视觉是一门研究如何让机器模仿生物视觉功能的学科。简单来说,它就像是让机器拥有了眼睛,能够“看到”世界,再通过一系列的计算机程序,让机器理解它所“看到”的内容。

定义与范畴

机器视觉涉及的领域非常广泛且非常复杂,因此目前还没有明确的定义。美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)的自动化视觉分会将机器视觉定义为:“研究如何通过光学装置和非接触式传感器自动地接收、处理真实场景的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的学科。”

如果我们用更通俗的语言来表述,就像是给机器安装了一个高级的相机,这个相机不仅能够拍照,还能够分析照片中的内容。机器视觉系统通过这些“相片”,识别颜色、形状、大小,甚至是物体的运动,然后把这些信息转换成数据,指导机器人或者其他机械设备去完成特定的任务。

应用领域

在工业领域,机器视觉有着广泛的应用。比如在汽车制造的过程中,机器视觉系统可以用来检测零件是否存在缺陷。一台装有机器视觉系统的工业机器人,可以在流水线上对每个零件进行快速扫描。如果它“看到”了一些不该存在的裂痕或者形状不对的地方,就会立刻报告,确保所有的零件都符合高标准的质量要求。

与图像处理、计算机视觉的联系与区别

机器视觉、图像处理和计算机视觉这三个概念都与电脑如何理解和处理图像有关,但它们各有侧重点。

图像处理 指的是用电脑对图像进行种种操作,比如修复照片中的错误、调整图像以更清晰或更符合我们需要的样子、对图像进行分析和分类。这些操作在机器视觉系统中是很常见的一部分,因为在机器做出决策之前,首先得确保它接收到的图像是清晰且可用的。在我们日常生活中,图像处理可能更多指的是给照片加滤镜或者进行美化,这个概念和工业上的图像处理是有点不同的。

计算机视觉 更多地关注于图像内容本身,它试图让电脑能理解图像中物体的形状和位置,以及整个三维场景。比如,它可以通过分析照片来重建出拍摄场景的三维模型。

机器视觉 则更偏向于实际的工业应用,它利用图像感知和处理技术帮助机器在工业环境中做出操作。比如,机器视觉被用于制造业中检测产品质量,或者指导机器人如何移动。机器视觉系统会集成图像捕捉、处理技术和控制策略等,来处理实时的图像数据,从而在生产线上进行高效的检测、识别和指导作业。

未来展望

随着技术的不断发展,机器视觉将在更多领域发挥重要作用。随着深度学习和神经网络等技术的发展,机器视觉系统的准确性和效率将得到进一步提升。

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