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    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?

    日期:2021/1/12 16:43:55 人氣:319

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    人類想要實現一系列的基本活動,如生活、工作、學習就必須依靠自身的器官,除腦以外,最重要的就是我們的眼睛了,(工業)機器人也不例外,要完成正常的生產任務,沒有一套完善的,先進的視覺系統是很難想象的。


    機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算科的一個重要分支,它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術,涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展,也大大地推動了機器視覺的發展。

    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?

    了解機器人視覺系統


    一般來說,機器視覺系統包括了照明系統、鏡頭、攝像系統和圖像處理系統。對于每一個應用,我們都需要考慮系統的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機、檢測目標的尺寸還是檢測目標有無缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、對比度需要多大等。

    從功能上來看,典型的機器視覺系統可以分為圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分。

    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?

    機人視覺系統優點

    1、非接觸測量,對于觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷,從而提高系統的可靠性。

    2、具有較寬的光譜響應范圍,例如使用人眼看不見的紅外測量,擴展了人眼的視覺范圍。

    3、長時間穩定工作,人類難以長時間對同一對象進行觀察,而機器視覺則可以長時間地作測量、分析和識別任務。

    4、機器視覺系統的應用領域越來越廣泛。在工業、農業、國防、交通、醫療、金融甚至體育、娛樂等等行業都獲得了廣泛的應用,可以說已經深入到我們的生活、生產和工作的方方面面。

    一、系統構成

    視覺系統簡單來說就可以用三個及獨立又相互聯系的模塊來概括:目標物圖像的采集、圖像的處理、指令的發出。


    視覺系統的設計分為軟件設計和硬件設計兩大部分。

    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?

    (一)視覺系統的硬件設計 

    視覺系統的硬件主要由鏡頭、攝像機、圖像采集卡、輸入輸出單元、控制裝置構成。

    一套視覺系統的好壞則分別取決于攝像機像素的高低,硬件質量的優劣,更重要的是各個部件間的相互配合和合理使用。

    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?

    (二)視覺系統的軟件設計

    視覺系統的軟件設計是一個復雜的課題,不僅要考慮到程序設計的最優化,還要考慮到算法的有效性,及其能否實現,在軟件設計的過程中要考慮到可能出現的問題。

    視覺系統的軟件設計完成還要對其魯棒性進行檢測和提高,以適應復雜的外部環境。

    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?


    二、工作原理


    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?

    機器人視覺硬件主要包括圖像獲取和視覺處理兩部分,而圖像獲取由照明系統、視覺傳感器、模擬-數字轉換器和幀存儲器等組成。機器人視覺通過視覺傳感器獲取環境的二維圖像,并通過視覺處理器進行分析和解釋,進而轉換為符號,讓機器人能夠辨識物體,并確定其位置。

    具體過程如下:

    視覺+機器人,如何實現連接器的自動裝配?


    三、實際應用


    工業機器視覺難點在于精度和速度,要求都在毫米級,且工業領域工業機器人抓手的變動是在三維空間內。根據功能不同,機器人視覺可分為視覺檢驗和視覺引導兩種。

    1、食品安全監測

    在流水化作業生產、產品質量檢測方面,需要機器視覺觀察、識別、發現生產環節中的錯誤和疏漏。

    2、制造業

    機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺;

    同時,在大批量工業生產過程中,人工視覺效率低且精度不高,機器視覺檢測可以提高生產效率和生產的自動化程度,且易于實現信息集成。

    3、太陽能、交通監控

    太陽能電池和模塊生產者使用機器視覺來檢測產品、識別和跟蹤產品以及裝配產品。

    在交通監控領域,可應用于車牌識別技術、圖像分析技術,自動識別車牌,發現違章停車、逆行、發現交通肇事車輛等。


    四、市場前景


    傳統制造業面臨新的顛覆,轉型升級將給中國自動化行業帶來巨大的市場機遇。而機器視覺作為自動化界高智能化產品,未來具有巨大的發展潛力。

    中國的電子制造和代工廠商過去幾年正在采購大量自動化設備取代人工,以應對中國愈演愈烈的缺工現象,未來幾年這一現象將達到高潮。臺資工廠紛紛選擇提高自動化程度,其自動化換裝高潮將在未來2-3年內到來,必將為機器視覺產品在該行業的應用帶來新的增長點。

    文字來源:工業機器人教學

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