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振动盘视觉应用和示例

作者: 106 次浏览 时间:2022-06-15

信息摘要:振动盘加入视觉使制造自动化应用需要一定的技能。一个主要功能是简单的模式识别,它允许机器快速准确地找到生产线上的组件。这些操作也必须是可重复的。...

振动盘视觉应用和示例


《终结者》系列电影将机器视觉的概念带到了大银幕上,这是之前其他电影所没有的,展示了机器如何看待世界。虽然这些电影是从自主军用机器人的角度出发的,但机器对手——以及主角,取决于电影——也想象了当今人工智能(AI)现在可以实现的机器视觉的各个方面。


振动盘视觉


机器视觉在电影世界之外,定制的振动盘自动化已经赶上了机器视觉,在某些情况下甚至超过了电影中设想的人造视力。如今,在振动盘行业视觉被用于制造过程中的各种不同过程。模仿人类视力的自动化可以区分制造产品中是否存在零件缺陷,读取条形码,验证颜色,检测排列方式,验证零件是否符合规格,对产品进行分类等等。虽然机器视力的现实可能更加平凡,但它在制造自动化中的实用性才刚刚开始实现。


现实世界的自动化:看到

当大脑处理人眼看到的所有东西时,振动盘的视觉从计算机开始。使用摄像机作为眼睛,计算机通过模数转换(ADC)或数字信号处理(DSP)转换生成的视觉数据。就像有机眼睛一样,振动盘视觉可以具有不同的灵敏度和分辨率,允许在昏暗的光线下看到或区分物体。视觉的这两个方面是共生的,随着灵敏度的增加,分辨率的降低,而灵敏度的降低则提高了分辨率。


振动盘视觉


振动盘视觉技术有许多好处,使其优于人类视觉。虽然人眼看到的电磁波长为390-770纳米,但一些摄像机可以看到更宽的范围,有些摄像机能够看到红外线,紫外线甚至X射线的波长。甚至在机器中也实现了双目视觉,这只需要更多的随机存取存储器(RAM),更先进的处理器,高分辨率摄像头和编程的AI来赋予它深度感知。


大多数用于电影以外实际用途的机器视觉都发生在工厂中。振动盘加入视觉使制造自动化应用需要一定的技能。一个主要功能是简单的模式识别,它允许机器快速准确地找到生产线上的组件。这些操作也必须是可重复的。


指导

指导包括定位零件,识别其方向,比较公差并正确倾斜。振动盘视觉使自动化送料方面比人类工人更准确,更快速。


这使得自动化能够:

查找并对齐用于装配的元件。

几何图案匹配,以拾取照明,对比度,比例,位置和其他图案的变化。

定位组件上的关键特征,通过对齐其他机器视觉工具实现精确定位。

从传送带包装零件。

从托盘中拣选组件或将其放在托盘上。

将零件放到货架上。

从数据桶中移除组件。

这些制导技术允许更通用的制造自动化,允许公司在同一条生产线上生产多种产品,并减少检测所需的硬件。


鉴定

振动盘视觉可以识别和识别物品,就像商店中的扫描仪根据形状,大小或颜色读取条形码和其他图案一样。使用自动化,制造技术可以使用机器视觉来帮助防止错误,监控和调整生产,解决瓶颈等生产问题,并实现有效的策略来隔离有关装配的问题。


振动盘视觉示例


这种追溯产品的能力可以更好地:


资产跟踪。

技术支持。

跟踪保修维修服务。

验证组件的真实性。

与零售中使用的传统条形码不同,生产线需要存储更多信息的代码,例如唯一序列号,批号,产品编号和制造商。


测量

为了使机器人沿着装配线对物体采取行动,它必须能够计算距离并测量物体在空间中的位置。当涉及到这种自动化时,工程视觉系统可以查看测量何时不正确,从而使机器人能够确保零件符合规格。


检查

振动盘视觉可以实现的一个关键要素在于制造过程中组件的质量保证。自动化有助于识别影响其功能的零件中的不规则性和缺陷,以及在制造过程中可能发生的其他缺陷。振动盘视觉可以检查到:


通过使用统计分析,根据几何形状,对比度和纹理自动识别和分类潜在缺陷。

计算产品中的项目数量,例如箱子中的罐头数量,瓶子中的药丸或套件中的碎片数量。

检测加工操作何时不符合规格。

确定要标记的对象的位置。

区分产品何时受到污染。

确保产品正确包装,安全盖,容器上的密封件和环牢固放置。

识别有缺陷的产品,包括弯曲的针头、不完全焊接或表面划痕。

测量无穷小的长度,例如火花塞上的间隙。

当特定产品的功能不完整时,请注意。

一旦产品被识别、定位和获取,就对产品进行分类。

验证产品的质量标准。

为了支持机器视觉系统,软件应用程序利用机器视觉来执行许多不同类型的检测,包括包含零件图像的库,以显示它们应该如何显示。


振动盘视觉应用和示例


机器视觉的其他应用

机器视觉相机在制造自动化方面,在生产过程中有效执行的工程机器视觉允许机器人和自动化机械执行各种任务。然而,自定义自动化还允许AI在工厂车间之外执行许多其他任务。


机器视觉的应用还包括:


通过识别物体和解释情况,允许车辆在没有驾驶员的情况下运行,以便利用检测和分类物体的算法做出决策。


通过将机器学习算法应用于医学图像,医生可以检测、分类和分区图像,以执行识别肿瘤、监测患者健康和健身、诊断疾病等任务。


通过明暗模式区分字符,以便通过字体识别字母和数字,从而使扫描的文档可编辑。


识别人脸推动了视觉自动化的发展,视觉自动化是一种工程软件,它使用特定特征及其图案的几何关系来视觉识别人。


验证签名和手写不仅通过跟踪手写在图像平面上的外观并将其与其他示例进行比较,而且还检查签名或手写是如何生成的。


一系列不同的用途可能会继续改善当前的视觉自动化。辉诚制造振动盘可加入视觉,对于剔除不良品等也有很好提升,我们实际案例有知名汽车品牌供应商使用我们振动盘集成自动化,出于保密协议小编只能提供这些。你可脑洞大开的任意定制属于你的产品线。