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機器視覺在工業(yè)機器人中的應用
來源:本站 | 作者:admin | 發(fā)表于:2018-09-25 | 瀏覽次數:5281

隨著工業(yè)4.0時代的到來,機器視覺在智能制造業(yè)領域的作用越來越重要,能讓更多用戶獲取機器視覺的相關基礎知識,包括機器視覺技術是如何工作的、它為什么是實現流程自動化和質量改進的正確選擇等。接下來由小編帶你了解什么是機器視覺….


一、我國視覺機器人的發(fā)展現狀和趨勢 機器人技術是高新技術的重要組成部分,其產業(yè)化的進程在我國剛剛起步,雖然取得了一定的成績,但仍然存在很多困難和不足,因此更需要多方面的關心和支持。國家政策支持,是加速高新技術產業(yè)化的重要前提。我國政府有關部門應組織力量進行充分地調查研究,在此基礎上,制定切實可行的推廣、應用機器人和促進機器人研究開發(fā)的傾斜政策。如在稅收、投資和貸款方面對機器人產業(yè)實行扶持政策。




機器視覺是一門學科技術,廣泛應用于生產制造檢測等工業(yè)領域,用來保證產品質量,控制生產流程,感知環(huán)境等。機器視覺系統(tǒng)是將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。



智能分揀機器人 二、機器視覺技術在自動化行業(yè)中的典型應用 如今,自動化技術在我國發(fā)展迅猛,人們對于機器視覺的認識更加深刻,對于它的看法也發(fā)生了很大的轉變。機器視覺系統(tǒng)提高了生產的自動化程度,讓不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境變成了可能,讓大批量、持續(xù)生產變成了現實,大大提高了生產效率和產品精度。快速獲取信息并自動處理的性能,也同時為工業(yè)生產的信息集成提供了方便。隨著機器視覺技術成熟與發(fā)展,我們不難發(fā)現其應用范圍越加的廣泛,根據這些領域,我們大致可以概括出機器視覺的五大典型應用,這五大典型應用也基本可以概括出機器視覺技術在工業(yè)生產中能夠起到的作用。



1、圖像識別應用 圖像識別,是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。圖像識別在機器視覺工業(yè)領域中最典型的應用就是二維碼的識別了,二維碼就是我們平時常見的條形碼中最為普遍的一種。將大量的數據信息存儲在這小小的二維碼中,通過條碼對產品進行跟蹤管理。通過機器視覺系統(tǒng),可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取,大大提高了現代化生產的效率。



2、圖像檢測應用 檢測是機器視覺工業(yè)領域最主要的應用之一,幾乎所有產品都需要檢測,而人工檢測存在著較多的弊端,人工檢測準確性低,長時間工作的話,準確性更是無法保證,而且檢測速度慢,容易影響整個生產過程的效率。因此,機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛,例如:硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發(fā)行的第五套人民幣中,壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能,鑒于生產過程的嚴格控制要求,在造幣的最后一道工序上安裝了視覺檢測系統(tǒng)。另外,其還可應用于印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質量檢查,產品包裝上的條碼和字符識別,玻璃瓶的缺陷檢測等。其中,機器視覺系統(tǒng)對玻璃瓶的缺陷檢測,也包括了藥用玻璃瓶范疇,也就是說機器視覺也涉及到了醫(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。



3、視覺定位應用 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。在半導體封裝領域,設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭,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、物體測量應用 機器視覺工業(yè)應用最大的特點就是其非接觸測量技術,同樣具有高精度和高速度的性能,但非接觸無磨損,消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括,齒輪,接插件,汽車零部件,IC元件管腳,麻花鉆,羅定螺紋檢測等。

5、 物體分揀應用 實際上,物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環(huán)節(jié),通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理,實現分揀。在機器視覺工業(yè)應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。


三、機器視覺二次開發(fā)(工業(yè)視覺)軟件開發(fā)對比 目前市場上比較流行的視覺開發(fā)軟件和視覺包有以下幾類。 軟件平臺:

1、VC:最通用,功能最強大。用戶多,和windows搭配,運行性能較好,可以自己寫算法,也可以用工具包,而且基本上工具包都支持VC的開發(fā)。是大家主要選擇的平臺。

2、C#:比較容易上手,特別是完成界面等功能比用VC+MFC難度低了很多,已經逐漸成為流行的使用平臺了,算法在調用標準的庫或者使用C#+C++混合編程??梢钥吹侥壳昂芏嘞鄼C廠商的SDK都已經開始使用C#做應用程序了。

3、LabVIEW:NI的工具圖形化開發(fā)平臺,開發(fā)軟件快,特別是做工控行業(yè)或者自動化測試行業(yè)的很多工程師,由于使用labview進行測試測量的廣泛性,所以都有l(wèi)abview的基礎,再調用NI的Vision圖像工具包開發(fā),開發(fā)周期短,維護較為容易。

4、VB、delphi:用的人越來越少了。

5、其他:java等沒有看到人用過。


視覺包:

1、halcon:出自德國MVTech。底層的功能算法很多,運算性能快,用其開發(fā)需要一定軟件功底和圖像處理理論。

2、VisionPro:美國康耐視的圖像處理工具包。性能大多數算法性能都很好,性能上沒有和halcon直接對比過,但是開發(fā)上手比halcon容易。

3、NI Vision:NI的特點是自動化測試大多數需要的軟硬件都有解決方案,有點事軟件圖形化編程,上手快,開發(fā)周期快,缺點是并不是每個軟件都非常厲害。視覺工具包的優(yōu)勢是售價比大多數工具包或者算法的天文數字便宜了不少,而且整個工具包一個價格,而不是一個算法一個算法地賣,性能方面在速度和精度沒有前兩種軟件好。

4、MIL:加拿大maxtrox的產品,是Matrox Imaging Library 的簡寫。早期推廣和普及程度不錯,當前似乎主要用戶還是早期的做激光設備的一些用戶在用,所以用于定位的較多。

5、CK Vision。創(chuàng)科公司的軟件包,相對前面幾個工具包來說價格優(yōu)勢比較明顯,另外機器視覺需要的功能也基本都有,所以在國內自動化設備特別是批量設備同時需要保護版權的企業(yè)而言,用量很大,推廣也不錯。

6、 邁斯肯:邁斯肯的視覺主要產品還是條碼閱讀一類,圖像工具包沒有用過,不了解,不評價。

7、OpenCV:感覺openCV更多的還是用在計算機視覺領域,在機器視覺領域其實不算太多,應為機器視覺領域當前主要的應用還是定位、測量、外觀、OCR/OCV,感覺這幾項都不是opencv的專長。

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