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机器视觉知识
发表时间:2020-05-08 15:28

在国外,机器视觉的运用普及主要体现在半导体及电子行业,此外机器视觉在质量检测的各个方面也现已得到了广泛的运用,并且其产品在运用中占据着举足轻重的地位。随着普及度的不断进步,国内的视觉技能水平也日趋老练起来,逐步开始了工业现场的运用,多见于制药、印刷、产品检测等领域,目前国内家具行业鲜见这项技能的运用。本文经过引介的几个国外公司的典型产品,旨在向读者展现视觉辨认技能运用于家具制作的远景是非常宽广的。
 
  1、什么是机器视觉
  机器视觉,顾名思义,就是运用机器的自动化办法,实现类似人类视觉感知(眼睛+视觉神经中枢+视觉神经细胞)的功用。关于工厂自动化和进程自动化而言,机器视觉是实现真正意义上的自动化的根底和一种重要的行为操控手段。
  机器视觉体系一般是由镜头、摄像机(成像体系)和图像处理单元监视器(操控体系)构成的智能视觉感知体系。依据物体在必定环境下得到的画面进行尺度,缺陷、品种、匹配和文字等各种参数的测量和判别,并最终将这些数据转换整组成用于指导出产和加工的信息。帮助企业进步出产效率,削减人工这一自动化领域的不确定因素对产品质量的影响。
  与传统光电传感器相比,机器视觉成像体系中所运用的视觉传感器(Vision  Sensor)赋予机器设计者更大的灵活性。以往需要多个光电传感器的运用,现在只需用一个视觉传感器就能够查验多项特征。视觉传感器还能够查验更大的面积,并判断出最佳的方针方位和方向灵活性,这使视觉传感器在某些原先只有依托多个光电传感器才能解决的场合中遭到广泛欢迎。
  此外.由于一个一般视觉传感器的成本仅相当于数个配件昂贵的光电传感器,因而价格也是它的一大优势。 

 机器视觉

     2、机器视觉在家具制作中的运用
  2.1 外表查验
  随着家具行业竞争越来越剧烈.利润率逐渐变小,制作商无法接受因瑕疵产品造成的高废品率。因而,为及时检测出问题,制作商正在将质量查验工作融入到整个制作进程之中。而使用机器视觉体系对出产进程中接连移动的板件外表进行查看,既能满意高的出产速度,使用数字化的图像处理功用,又能在高分辨率的条件下发现最微小的缺陷。
  目前,机器视觉外表查验原则上能够分为以下两种不同的办法:(1)经过缺陷描绘(划痕、污点.细孔等)的方式,在安排结构相同的资料外表上寻觅缺陷;(2)经过与存储在体系中的参考图样进行对比,在恣意资料外表(包括多种色彩在内)上寻觅缺陷。
  一般的视觉体系都会同时运用以上两种办法来完结外表质量的查验,例如德国鲍默(Baumer)公司所出产的专门用于家具制作业的光学查验体系。该体系可用于光学查看涂层和非涂层板材、家具板材和封边.地板等。在多台摄像机和光学传感器的支持下,体系会依据预存的若干个样正本判断当前方位外表的”,并且在此根底之上使用自带的剖析软件剖析比较整个出产链的质量数据,易于实现计算机集成制作(CIMS)。   

 2.2 物流和进程的自动化操控
  机器视觉体系能够确保物流的顺利进行。图像处理能够用于判定产品、获取信息并将信息传递下去,经过它能够确认相应的零部件传送到位和正在进行正确的加工工序。原则上在这个领域中能够区分为两种运用情况:编码和标记的辨认与零件和方位的辨认。
  其中.对编码和标记的辨认在家具制作中现已相当普遍,我们常见的板件条形码扫描就是选用这种办法。扩展的运用还包括OCR(光学字符辨认)和手写文字的辨认和查验。
  当进行零件辨认时.将目标零件与现已存入的模型或图案(外形轮廓或其它专门的特征)进行对比并加以判定。该运用特别合适在安装环节用于查验产品安装的完整性。关于安装的完整性查验来说,工作性质单一.并且常常又是很快的出产速度,这关于查验员来说实在是一种超负荷,并不合适由人来完结,而机器视觉体系能够轻松完结这一使命。经过多个外表摄像机和照明设备.在安装进程中或安装结束后查看零部件的安装是否正确。在某些情况下,甚至还能够同时查验零件的外表特征。
  2.3 加工进程中的精确定位
  一个机器视觉体系,简略的说.就是机器的眼睛,它最重要的使命就是确定方位、寻觅抓取点和按照物体的几许形状对各物体进行高精度地定位,以便于后续的精确加工。
  据悉,德国豪迈公司就现已开发出了带有视觉辨认设备的电子开料锯.基于机器视觉的送料体系能够在锯切进程中对板件的二维尺度和具体方位进行精确地辨认;另一个比较有典型代表性的产品是美国AXYZ公司推出的AVS视觉辨认体系,一般雕刻机的刀具处经过加装该体系模块后,机器便能够快速辨认板件上特定的点,并对机器的切割途径进行调整.实现刀具方位的精确定位,确保雕刻加工的质量。
  3、结语
  作为一个新兴的技能领域,机器视觉在国内家具行业的运用依然比较限制,真正高端的运用还很少。信任伴随着国内家具制作业自动化和信息化程度的进步,以及整个社会对产质量量要求的不断提升,机器视觉这个新技能、新概念也会深入人心。

 

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