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機器視覺:智能制造的“幕后推手”
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未來智能化是制造自動化的發展方向,尤其是當前以高端裝備制造為核心的智造工業4.0時代背景下。隨著中國制造2025的深入,工業智能機器人產業市場呈現爆發式增長勢頭,而充當工業機器人“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做測量與判斷,其功能不僅局限于通過計算機攝取圖像接收信息,也包括對信息的處理和判斷,實現人眼視覺的延伸。

作為機器視覺的一大分支,工業視覺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,即“眼睛對著機器”,具有自動化和非接觸性的特點。

與人眼相比,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的優勢。

正是因為這些特點,現今工業視覺廣泛應用于工業生產的各個步驟。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:

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。

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。

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。

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。

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