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振动盘视觉应用

作者: 128 次浏览 时间:2022-06-15

信息摘要:专为剔除不良品定制:作为广泛用于支持工业自动化的工具,将机器视觉技术工程化为智能工厂使制造商能够更好地了解其运营情况。虽然与计算机视觉有关,计算机视觉专门研究识别视觉缺陷,但机器视觉需要整个系统,不仅要检测制造问题,还要自动解决这些问题,从生产线上剔除有缺陷的产品。...

 振动盘视觉应用


定制振动盘视觉作为现代工业自动化组成部分的重要性不容否认。在自动化方面,将相机、传感器和软件工程化到自动化工厂中,基本上将为其提供在许多方面超越人类视觉的视觉。通过使用机器视觉技术,自动化生产线可以准确地理解图像,允许机器人和其他自动化工具在没有人工监督的情况下参与各种任务。


在工业4.0时代,振动盘视觉是一种定制自动化产品,有助于制造,改进和分销产品。使用人工智能(AI)和机器学习,机器视觉与工业4.0的其他方面集成,例如物联网(IoT),云计算和数据分析。集成机器视觉系统为智能工厂提供了关键组件,可实现引导机械、验证质量和检测缺陷、分拣产品和读取计算机条形码等任务。


振动盘视觉应用


专为剔除不良品定制:

作为广泛用于支持工业自动化的工具,将机器视觉技术工程化为智能工厂使制造商能够更好地了解其运营情况。虽然与计算机视觉有关,计算机视觉专门研究识别视觉缺陷,但机器视觉需要整个系统,不仅要检测制造问题,还要自动解决这些问题,从生产线上剔除有缺陷的产品。


利用机器视觉实现制造自动化的好处包括:

在生产过程中允许更大的灵活性,特别是在机器人引导,验证先前的操作,测量和测量方面。


通过自动化质量控制和允许在制造过程的早期检测缺陷,降低生产成本。


通过用视觉系统取代人工操作员来减少所需的占地面积。


通过识别、识别和标记产品来帮助控制库存


通过增强检测、测量和测量,同时验证装配操作,提高质量


通过手动完成重复性任务的自动化来提高生产力。


通过更精确的测量、测量和检测,减少工业应用中的废料生产。


通过提高设备性能以延缓报废来降低资本投资。


通过收集和分析收集和分析的数据,提供更严格的过程控制,从而提供更完整的手动过程视图。


通过允许提前对转换进行编程,减少停机时间和设置时间。


机器视觉技术为现代工业提供了广泛的好处。其基本要素由首字母缩略词GIGI(指导,识别,测量和检查)总结而成。机器视觉技术的所有这些方面都用于智能制造中的各种目的。自动化依赖于智能工厂对生产过程中出现的挑战做出反应的能力,而机器视觉在此过程中起着至关重要的作用。


五个关键的机器视觉应用支持制造自动化:


读取条形码

机器视觉技术本质上与零售条码扫描器大致相同,可在生产期间和之后准确快速地控制存储和配送任务。它是机器视觉中使用最广泛的方面之一,也是现代物流不可或缺的角色。机器视觉技术允许自动识别物体,同时还将有关它们的数据收集并存储到计算机化系统中。这些不仅与条形码有关,还与快速响应(QR)码和射频识别(RFID)标签有关。


检测缺陷

利用机器视觉技术检测产品缺陷的自动化工程通过编程AI软件来识别生产线上的缺陷并指示系统消除它们,有助于提高制成品的质量。通过使用机器学习算法,具有机器视觉功能的自动化生产线大大降低了质量检测过程中人为错误的机会。视觉数据还可以帮助制造设备的预测性维护,特别是当与可以检测热量和振动变化的传感器结合使用时。


匹配模式

机器视觉软件支持模式匹配,允许自动化系统查找与生产相关的对象或特征。如果没有这样的软件,机器人和其他自动化机械就无法对零件进行计数、识别、检查、定位或测量,更不用说引导它进入位置了。机器视觉的这一方面是最具挑战性的方面之一,因为它模仿了人类大脑如何记录他们所看到的东西。这需要机器学习算法,使系统能够根据其模式识别组件,但需要允许部件之间有一定程度的可变性。这需要人工智能软件能够有效、快速地分析物体在生产线上移动时的模式,并能够采取适当的行动来确保准确性和可靠性,同时使这一过程具有可重复性。


排序

在检测各种颜色阴影或确定尺寸的微小变化时,人类的视力受到限制。例如,基于颜色的零件识别可以根据组件的颜色对组件进行分类,自动机械臂与机器视觉系统一起运行,以进行拾取和放置操作。然后,图像处理系统在系统内可编程电机的帮助下进行分类。这种定制的自动化视觉系统已成为汽车,农业和制药行业中使用的不可或缺的工具。


检测缺勤或存在

在某些情况下,机器视觉系统在其视野内寻找特定对象,以检测哪些项目需要用于检查或其他目的。这允许系统仅关注相关对象。检测特定对象的缺失或存在用于排序、控制质量、管理库存以及需要确认图像中特定组件或对象是否存在的其他应用。


机器视觉:其他自动化工程应用

机器视觉技术中的AI也使其在制造的其他方面有用。自动化提高了工业环境的安全性,同时也极大地促进了工厂的高效运营。随着人工智能和深度机器学习技术的进步,制造自动化将继续将传感和监控设备与定制自动化软件集成,以使其能够做得更多。


除上述内容外,机器视觉还可用于以下方面:

手动计数零件既缓慢又乏味,人工操作员在计数时容易出错。这可能会导致生产延迟,因此利用机器视觉来识别算法和检测零件将以更少的错误提高效率。


引导机器人和其他制造自动化设备允许在识别后正确放置和定位组件。它允许自动化系统在对人类操作员不安全的环境中以准确和非凡的精度重复任务。


定位物体的位置或坐标,这有助于管理供应链,并有助于更快、更轻松地找到放错位置的物体。机器视觉与AI相结合,可以在整个生产过程中跟踪组件。


测量整个生产过程中使用的各种组件和其他物体的长度,表面积,宽度和体积,使制造商能够确定运输所需的空间量。物理检测仅进行估算,而具有AI功能的机器视觉允许基于图像精确计算物体的几何尺寸。

通过辉诚实现定制自动化机器视觉


辉诚通过其在振动盘定制自动化技术提供先进的定制自动化技术。辉诚利用包括具有深度学习功能的人工智能软件在内的尖端技术,为一些最具挑战性的工业应用提供解决方案。通过将交钥匙工业自动化与机器视觉集成,我们为各行各业提供解决方案。


辉诚在以下领域工作,其属性有助于:


汽车:部件的定位和对准,以及材料分拣、引导机器人和检查扭矩转换器。


电子:检测电池表面、涂层、共面和焊料。


食品和饮料:检查瓶子,标签和密封件,以及验证瓶子类型。


制造:提供三维、条形码和表面检测,以及条形码读取和精确测量。


制药:确保包装和安全密封的安全完整性,以及验证代码和检查污染。


半导体:检测宏观和微观晶圆、光罩和薄膜、前端和后端以及水边。


基于改进利用自动化技术的工厂的需求,辉诚填补了行业需求与机器视觉技术的持续研究和开发之间的差距。凭借对学习的机器视觉如何影响行业的基本了解,我们的自动化工程继续为具有挑战性的制造问题创造创新的解决方案。