机器人视觉系统使想要向自动化方向转型的工厂成为可能

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目前,自动化技术在中国发展迅速。人们对机器人视觉系统有了深刻的理解,对它的看法也发生了很大的变化。机器人视觉系统提高了生产的自动化程度,使不适合手动操作的危险工作环境成为可能,实现了大规模连续生产,进一步提高了生产效率和产品精度。快速获得自动化信息处理的性能,为工业生产中的信息集成提供便利。随着机器视觉技术的成熟和发展,我们不难发现它的广泛应用。根据这些领域,我们可以总结出机器视觉的五个典型应用,基本上可以总结出机器视觉技术在工业生产中的作用。

一、图像识别与检测

图像识别利用机器人视觉系统对图像进行处理、分析和理解,从而识别目标和物体的各种模式。图像识别在机器视觉工业领域的典型应用是二维码的识别,二维码是一种常见的条形码。大量数据信息存储在这个小二维码中,产品通过条形码进行跟踪和管理。通过机器视觉系统,可以识别和读取各种材料表面的条形码,从而进一步提高现代生产效率。

检测是机器人视觉系统工业领域中最重要的应用之一。有些产品需要检测。手动检测有许多缺点。人工检测的精度较低。长时间工作,精度无法保证,检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率,机器视觉广泛应用于图像检测,可应用于印刷过程中的色彩定位和色彩对比检测,包装过程中饮料瓶盖印刷质量检验、产品包装条形码和字符识别、玻璃瓶缺陷检测等。

二、视觉定位

视觉定位要求机器人视觉系统能够快速、准确地找到被测零件并确定其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片进行绑定,这是视觉定位在机器视觉行业领域的基本应用。

三、物体测量与分拣

机器人视觉系统工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括,齿轮,接插件,汽车零部件,IC元件管脚,麻花钻,螺定螺纹检测等。

对象排序应用程序是识别和检测后的一个链接。通过机器人视觉系统对图像进行处理,实现分类。在机器视觉行业的应用中,它常被用于食品分拣、零件表面缺陷自动分拣、棉纤维分拣等。

节约劳动力、提高生产速度、提高产品质量已成为企业在当前经济环境下生存的必由之路。机器人视觉系统使许多想要向自动化转型的工厂成为可能。

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