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機器視覺:工業機器人的“火眼金睛”

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-09-07  瀏覽次數:3872
核心提示:傳統制造業中的焊接、搬運、裝配等固定流程在工業機器人的操作過程中,零件的初始狀態與機器人的相對位置并不是固定的。這導致工件的實際擺放位置和理想加工位置存在差距,機器人難以按照原定的程序進行加工。

伴隨著社會的飛速發展,未來智能化將是制造自動化的發展方向。伴隨著中國制造的深入,工業智能機器人產業市場將呈現爆發式增長,這當中,工業機器人“火眼金睛”角色的機器視覺功不可沒。  

讓制造智能化

機器視覺是采用機器代替人眼來進行測量與判斷,它不僅局限于通過計算機攝取圖像,還包括對信息的處理和判斷,從而實現人眼視覺的延伸。  

工業視覺作為機器視覺的分支,更多注重廣義圖像信號(激光,攝像頭)與自動化控制(生產線)方面的應用,具有自動化和非接觸性的特點。  

跟人眼相比,工業視覺在精確程度、客觀程度、可重復性、成本以及效率上都有明顯優勢。  

在智能制造體系中,機器視覺的應用主要可以歸納為四個方向:  

一、尺寸測量  

隨著制造工藝的不斷提高,工業產品尤其是大型構件的外形設計日趨復雜。同時,由于大型構件的體積和重量限制,不便于經常移動,給傳統的測量方式帶來了巨大的困擾。  

機器視覺測量技術是一種基于光學成像、數字圖像處理、計算機圖形學的無接觸的測量方式,擁有嚴密的理論基礎,測量范圍更廣,而且相對于傳統測量方式而言,擁有更高的測量精度和效率。  

二、物體定位  

傳統制造業中的焊接、搬運、裝配等固定流程在工業機器人的操作過程中,零件的初始狀態與機器人的相對位置并不是固定的。這導致工件的實際擺放位置和理想加工位置存在差距,機器人難以按照原定的程序進行加工。  

隨著機器視覺技術以及更靈活的機器手臂的出現,這個問題得到了很好的解決,為智能制造的迅速發展提供了動力。  

三、零件檢測  

零件檢測是機器視覺技術在工業生產中最重要的應用之一,在制造生產的過程中,幾乎所有的產品都面臨著質量檢測。  

傳統的手工檢測存在著許多不足:首先,人工檢測的準確性依賴于工人的狀態和熟練程度;其次,人工操作效率相對較低,不能很好的滿足大量生產檢測的要求;近年來人工成本也在逐步上升。  

所以,機器視覺技術被廣泛用于產品檢測中,在制造環節中,某些步驟的缺失或者加工缺陷會導致零部件的丟失,以及孔洞、污漬、劃痕等常見的表面缺陷,這些工業生產中遇到的問題,都可以通過視覺檢測及算法來解決。  

四、圖像識別 

在工業領域中的主要應用有條形碼讀取、二維碼掃描識別等,以往多用NFC標簽等載體進行信息讀取,需要與產品進行近距離接觸。  

隨著工業攝像機等硬件設備的更新換代,二維碼等標識可以被遠距離讀取和識別,而且攜帶的信息更豐富,可以將所有產品信息寫入二維碼,而無需聯網查詢信息。  

變焦相機截取條碼影像與其他可視化信息,以控管產品品質。  

智能制造需求大,技術市場齊發展  

可以預見隨著機器視覺與機器人的深入融合,可視機器人將在未來十年內占據智能裝備領域重要一席之地。  

目前,中國的機器視覺行業正處于快速發展階段,是世界機器視覺發展最活躍的地區之一。  

受益于配套基礎設施不斷完善、制造業總體規模持續擴大、智能化水平不斷提高、政策利好等因素,中國機器視覺市場需求不斷增長。  

據數據顯示,2018年中國機器視覺市場規模首次超過100億元。隨著行業技術提升、產品應用領域更廣泛,未來機器視覺市場將進一步擴大,預計2019年市場規模將近125億元。  

隨著工業視覺在精確度和重復性上的優勢以及核心技術的不斷完善,工業視覺的下游應用領域也不斷拓展:  

在汽車行業,幾乎所有的系統和零部件制造流程均可收益;  

醫療器械和制藥行業,產品質量的高要求也需要機器視覺進行參與;  

食品飲料領域,機器視覺能幫助企業快速實現產品的準確檢測,跟上生產線的速度,降本提效......  

智能制造離不開機器視覺,具備“眼睛”的自動化檢測設備將為新時代制造業提供更優質、可靠的成本和質量保障。

 
關鍵詞: 智能化 智能制造 智能機器人 工業機器人 機器視覺

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