機(jī)器視覺檢測案例
2023-01-11
視覺工業(yè)檢測大體分為工件尺寸測量與定位，和表面缺陷檢測，及各種Logo標(biāo)識(shí)的檢測與識(shí)別等,平時(shí)打光中是如何選用光源進(jìn)行檢測的呢?首先要了解項(xiàng)目的需求，需要確定檢測缺陷還是測量與定位等，再來選擇適合光源打光測試。
視覺工業(yè)檢測大體分為工件尺寸測量與定位，和表面缺陷檢測，及各種Logo標(biāo)識(shí)的檢測與識(shí)別等,平時(shí)打光中是如何選用光源進(jìn)行檢測的呢?首先要了解項(xiàng)目的需求，需要確定檢測缺陷還是測量與定位等，再來選擇適合光源打光測試。
在現(xiàn)代食品自動(dòng)化生產(chǎn)中，涉及多種檢測、測量，如礦泉水中的異物檢測、飲料瓶蓋印刷質(zhì)量檢測、產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識(shí)別等。這類應(yīng)用的共同特點(diǎn)是連續(xù)大規(guī)模生產(chǎn)和對(duì)外觀質(zhì)量要求非常高。通常這種高度重復(fù)的工作只能通過人工目測來完成，我們經(jīng)常會(huì)看到在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面有成百上千的檢驗(yàn)工人來執(zhí)行這一過程。不僅給工廠增加了巨大的勞動(dòng)力和管理成本，而且仍無法保證100%的檢驗(yàn)合格率(即“零缺陷”)。
快遞自動(dòng)化分揀引入機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了快速發(fā)展的階段。目前，國內(nèi)大型物流運(yùn)轉(zhuǎn)中心已開始釆用全自動(dòng)化分揀，多數(shù)快遞公司處于半自動(dòng)化狀態(tài)，中小型物流分揀中心目前仍靠人工錄入地址信息、掃描進(jìn)行分揀?；跈C(jī)器視覺技術(shù)的快遞運(yùn)單自動(dòng)分揀解決方案是在識(shí)別條形碼的基礎(chǔ)上加入三段碼識(shí)別，有效提高了分揀率。
釀造啤酒環(huán)節(jié)中危害產(chǎn)品品質(zhì)的因素有很多，如原材料品質(zhì)、工藝流程、釀酒方法等。 此外，瓶口、瓶體、瓶底的不足和污垢也是決定啤灑品質(zhì)的關(guān)鍵因素。 因而，啤灑電池充電后必須檢查空啤酒瓶，消除特采，給啤灑電池充電。 現(xiàn)階段，在我國酒廠大多數(shù)仍使用人力檢測空啤酒瓶，效率不高、速度比較慢、勞動(dòng)效率大。
機(jī)器視覺系統(tǒng)大體分為圖像采集和圖像處理兩個(gè)部分。圖像采集是工業(yè)相機(jī)與PC端通過圖像采集卡相互鏈接，圖像采集卡接收工業(yè)相機(jī)的模擬信號(hào)或數(shù)字信號(hào)，并將信號(hào)處理轉(zhuǎn)換為適用于PC端的信息。其中，主流的機(jī)器視覺軟件有：側(cè)重圖像處理的圖像軟件包Opencv、Halcon、Visionpro;側(cè)重算法的Matlab、Labview等。
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，鋰電池已經(jīng)廣泛應(yīng)用于電動(dòng)交通工具、軍事裝備、航空航天等多個(gè)領(lǐng)域。近年來，政府又相繼出臺(tái)了《促進(jìn)汽車動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)方案》《關(guān)于促進(jìn)儲(chǔ)能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見》《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035年)》等相關(guān)政策文件支持鋰電行業(yè)發(fā)展
機(jī)器視覺是一門學(xué)科技術(shù)，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造檢測等工業(yè)領(lǐng)域，用來保證產(chǎn)品質(zhì)量，控制生產(chǎn)流程，感知環(huán)境等。機(jī)器視覺系統(tǒng)是將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。
圖像獲?。汗庠础㈢R頭、相機(jī)、采集卡、機(jī)械平臺(tái)。圖像處理與分析：工控主機(jī)、圖像處理分析軟件、圖形交互界面。判決執(zhí)行：電傳單元、機(jī)械單元。
在機(jī)器視覺檢測中，傳統(tǒng)的檢測算法，底層邏輯在于，在指定區(qū)域找亮度、顏色差異，并據(jù)此來判斷異物的大小或形狀等，而伴隨著工藝革新和缺陷檢測新需求持續(xù)升級(jí)，傳統(tǒng)的視覺檢測算法在很多工藝段中已經(jīng)不能滿足視覺檢測的新需求。
在工業(yè)領(lǐng)域的四大典型應(yīng)用中，按照技術(shù)領(lǐng)域可劃分為：檢測、測量、定位、讀碼與識(shí)別。機(jī)器視覺系統(tǒng)具有高精度、可實(shí)現(xiàn)非接觸測量、可長時(shí)間穩(wěn)定工作等特點(diǎn)，在國內(nèi)外工業(yè)領(lǐng)域均被廣泛應(yīng)用，提高了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)線自動(dòng)化程度。隨著配套基礎(chǔ)建設(shè)的完善，以及技術(shù)、資金的積累，各行各業(yè)對(duì)配置機(jī)器視覺技術(shù)的工業(yè)自動(dòng)化、智能化需求開始出現(xiàn)。