科技|探析机器视觉在智慧工厂中的应用

机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色 , 可以有效增加产能、提升产品合格率 。
在选择机器视觉系统时 , 传统工业智能视觉设备的优势是体积小、集成度高、便于开发使用;嵌入式机器视觉系统的优势则在于其配置的弹性特征 , 具备较高的拓展性 。 智能工厂在建设的过程中 , 要求机器视觉系统 , 既要降低成本 , 还要满足快速变化的视觉应用需求 。
智能工厂对机器视觉的需求
超强的性能与处理能力
如何提升产能 , 系统性能与处理能力(throughput)扮演着关键的角色 。 就一般机器视觉系统而言 , 高分辨率与高帧率(每秒显示帧数)就像鱼与熊掌一样 , 不可兼得 。 如果想要两者兼得 , 惟一的出路就是使用高端CPU处理器来补足分辨率与帧率加乘出来的结果 。 如何以合理的成本 , 取得最佳的处理性能 , 是系统开发人员所关心的 。
适应复杂的产线环境
工厂的环境通常是较为恶劣的 , 例如在饮料生产包装的产线 , 系统可能会直接接触到液体 。 而在工具机加工的环境中 , 则会充满切削工件及粉尘 。 当机器视觉系统必须就近配置在严苛的产线环境中 , 那么选择具备防水、防尘能力的产品才能达到该需求 。

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多组生产工作站联通
在工厂环境中 , 一个成品的上市 , 从组件的制造、半成品的取放、质量的检验到出货的包装 , 必须要经过层层不同的工作站 。 举例来说 , CNC机台负责组件的车削加工 , 通过工业机器人的取件、工业相机让工件定位后 , 才开始进行工件的切割;完成后进入到检测的站台 , 进行缺陷检测;过关的成品在包装区进行出货条形码的扫读 。 多组生产工作站之间 , 如何让系统之间容易整合与沟通 , 是工厂是否智能化的一大关键 。
软件解决方案
软件解决方案开发的难易度与整合度 , 是所有导入智能化系统的工程人员心中的一大担忧 , 也往往是决定项目成败的最重要因素 。 如何缩短开发时间 , 降低系统开发成本 , 是重要的关键 。
我国机器视觉的发展趋势
工业4.0离不开智能制造 , 智能制造离不开机器视觉 。 机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段 , 相当于人类视觉在机器上的延伸 。 机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点 , 将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用 。

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视觉图像技术需要重点构建四大核心能力:
? 智能识别 。 海量信息快速收敛 , 从大量信息中找到关键特征 , 准确度和可靠度是关键 。
? 智能测量 。 测量是工业的基础 , 要求精准度 。
? 智能检测 。 在测量的基础上 , 综合分析判断多信息多指标 , 关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断 。
【科技|探析机器视觉在智慧工厂中的应用】 ? 智能互联 。 图像的海量数据在多节点采集互联 , 同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联 , 衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力 , 真正展示出工业4.0的威力 。

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