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机器视觉系统的组成、原理,以及实际应用。

编辑:小伍    发布时间:2022-06-07 08:57:22

摘要:机器视觉系统使用机器人中的传感器在计算机的帮助下查看和识别物体。机器视觉用于各种工业过程,例如材料检测、物体识别、模式识别、电子元件分析,以及签名、光学字符和货币的识别。
机器视觉系统的组成、原理,以及实际应用。

机器视觉用于各种工业过程,例如材料检测、物体识别、模式识别、电子元件分析,以及签名、光学字符和货币的识别。

机器视觉是计算机感知环境的能力。一台或多台摄像机用于模数转换和数字信号处理。图像数据被发送到计算机或机器人控制器。

人眼对 390 到 770 纳米的电磁波长有反应,而摄像机可以感知比此范围更广的波长范围,而某些机器视觉系统在红外线、紫外线或 X 射线波长下工作。

机器视觉通常与计算机的视觉能力相关联。计算机视觉一词用于指定计算机将图像数字化、处理数据并采取某种行动的技术。

机器视觉系统使用机器人中的传感器在计算机的帮助下查看和识别物体。机器视觉用于各种工业过程,例如材料检测、物体识别、模式识别、电子元件分析,以及签名、光学字符和货币的识别。

除了材料检测,机器视觉系统还有其他几个应用。用于视觉库存控制和管理的系统,例如条形码读取和计数,通常使用机器视觉系统。工业产品运行使用机器视觉系统来评估过程中各个阶段的产品。甚至食品和饮料制造商也应用机器视觉系统来监控质量。在医学领域,机器视觉系统用于医学成像和检查程序。

机器视觉系统(维基媒体) -
机器视觉系统(维基媒体)

机器人的视觉系统由许多基本组件组成,包括捕获图片的相机,以及提供和传达结果的处理机制。对于任何机器视觉系统要可靠地工作并产生可以重复的结果,这些基本组件如何相互作用是很重要的。

照明对于机器视觉非常重要,因为它照亮了要查看的部分,使其特征突出,从而使相机能够清晰地看到。镜头捕捉图像并以光的形式将其传递给传感器。机器视觉相机中的传感器将这种光转换为数字图像,然后将其转发到处理器进行分析。

视觉处理采用算法来审查图像并提取所需信息,运行所需的检查并做出决定。最后,通过离散 I/O 信号或通过串行连接传输到正在记录或使用信息的设备的数据来完成通信。

RobotWorx - 3D 视觉 -
RobotWorx - 3D 视觉

机器人的视觉系统根据物体的颜色分为三个主要类别。这些是(1)二值图像,由黑白图像组成; (2) 灰度图像; (3) 基于红色、绿色或蓝色颜色的图像。使用分类为这三类的像素建立电子图像。如果图像不属于这些类别中的任何一个,则选择最接近图像的类别。

灵敏度和分辨率是任何视觉系统的重要规格。灵敏度是机器在弱光条件下观察或在不可见波长发现难以察觉的脉冲的能力。分辨率允许机器区分对象。灵敏度和分辨率是相互依赖的。如果所有其他因素保持不变,则增加灵敏度会降低分辨率,增加分辨率会降低灵敏度。

工业机器人的发展从根本上提高了生产效率。虽然员工仍然按照计划更改夹具或设置,校准系统,并在开始生产前进行测试和修改,但视觉引导机器人作为一种消除这种耗时工作的方式一直受到关注。

大多数工业机器人制造商都内置了自己的控制程序。如果您正在寻找机器人,请确保您的图像处理系统与机器人的控制程序兼容。即使使用兼容的系统,设置也可能需要大量时间和劳力。引入视觉引导机器人的基本原理是提高生产效率或降低成本。因此,如果系统设置需要额外的时间和人力,那么配置是另一个需要考虑的方面。

如果没有视觉引导系统,机器人就会失明,无法正确处理物体。有些视觉引导机器人可以用最少的劳动力进行设置。它们具有预定义的设置,例如拾取、放置和夹点校正。您可以按照相机分辨率和灵敏度设置的说明进行设置,然后选择要连接的机器人、校准、搜索设置和需要进行的纠正措施。

操作员需要使用当今传统工业机器人的教学辅助手动识别坐标。每次更换目标或工具时,都必须重新调整机器。精度不同,取决于操作员。具有自动校准功能的视觉引导机器人只需按一下按钮即可完成校准,无需手动控制。

有些系统可以达到所需的精度,使用一种搜索工具,即使在复杂的条件下,也能以极高的精度高速隔离目标。它们通过错位校正、重叠消除和失真校正而坚固。具有阴影校正和噪声隔离的图像增强过滤器允许精确检测和隔离。它们支持多种流程,包括外观和尺寸检查,以及基于 OCR 的字符识别。

“拾取和放置”是使用视觉引导机器人的常规操作。对某些产品进行的手动装箱可以使用机器视觉自动识别位置和方向。机器视觉机器人还可以减少拣货的劳动力。机器视觉用于检测目标的位置并将位置信息发送给机器人,使其无需使用定位托盘即可完成拣选。在此过程中可以同时检查产品。

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Fanuc 取放机器人 200iD

机器视觉引导系统可以扫描二维或三维物体。 除非应用程序需要三维视觉引导,否则二维系统运行良好。 购买满足应用需求的最简单的机器视觉引导系统。

随着机器视觉系统变得更加强大和紧凑,它们通常会包括跟踪和可追溯功能,例如药房应用程序,其中每个药丸和瓶子都在制造过程中被跟踪。

机器视觉市场已为长期增长做好了准备。 新的非工业应用正在增长,并且随着易用性的提高,机器视觉拥有令人兴奋的未来。

在机器视觉领域拥有10多年的项目项目开发经验,在机器视觉的应用领域上有着不少成功的案例和解决方案。公司自成立以来一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售,为客户提供整体机器视觉解决方案及服务,把机器视觉技术应用到智能生产中。
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