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机器视觉成为大多数当代自动化解决方案的重要组成局部机器视觉成为大多数当代自动化解决方案的重要组成局部中国传动网导语：对于自动化消费线的视觉解决方案可以进步消费才能，消费稳定性和产量，这对于制造商而言具有宏大的潜力。随着机器视觉所涉及的硬件和算法的不断改良，投资于这些解决方案的制造商的投资回报率也在不断进步。机器视觉作为一个种别正在迅速开展。预计在将来六年中3D机器视觉市场的规模将增加一倍，而如今，该技术已成为大多数当代自动化解决方案的重要组成局部。在制造环境中，有很多因素导致该技术的日益普及。首先，随着制造商继续努力解决劳动力短缺问题，总体上对自动化解决方案的需求已经增加。其次，本钱已大大降低。当照相机、传感器、机器人技术和处理才能不昂贵时，它们可以应用于更多解决方案。技术性能也在不断进步，使机器视觉系统可以在不到一秒钟的时间内处理大量信息。最后，先进的人工智能和机器学习算法使从机器视觉采集的数据变得更加有价值，制造商正在意识到这些见解的气力。但是，机器视觉到底是什么？怎样将其整合到自动化解决方案中以产生更好的结果？给机器人眼睛和大脑视觉系统通常包括一系列不同的局部，包括照相机、镜头、光源、机器人组件、处理计算机和专用软件。摄像头当然是该系统中的“眼睛，用于机器视觉的摄像头类型很多，每个摄像头可以分配给不同的应用需求。在自动化解决方案中配置摄像机的方式也有所不同。静态摄像机放置在固定的位置，可以在必须执行速度的情况下使用。还有一些动态相机，它们位于机器人手臂的末端并且更接近经过，进而提供了更高的精度。计算才能也是视觉系统的重要方面-本质上是帮助眼睛进展工作的“大脑。利用机器学习算法的机器视觉所需的计算资源将不同于传统机器视觉应用所需的计算资源。很多公司提供用于实现视觉功能的软件库。一些功能是为应用程序用户设计的。其他那么供软件程序员使用。无论怎样，它是提供机器视觉高级功能的软件，这些功能对制造商具有宏大的影响，具有控制任务的程序以及从消费线中反应有价值的见解的才能。机器视觉应用用视觉引导的解决方案代替根本的人类才能的想法日益流行，由于流水线的视觉可以用于越来越多的应用和经过中。典型的“盒装电子产品组装经过提供了一个例如。这是一个涵盖多种外形和大小的产品种别，涉及很多行业包括但不限于医疗设备、电开工具和家用电器。这些硬件组件的组装经过包括将电子设备例如电路板放入外壳或者盒子中。盒装电子设备中涉及的很多组装步骤都可以从机器视觉的使用中受益，这是由于所需的精度。检查。当所有顶盖和底盖组件进入装配线时，可以使用机器视觉检查它们，以查找金属裂纹等缺陷，假如这些组件的状况不佳，那么可能导致组装后的单元出现质量问题。借助机器视觉，可以快速检测到裂纹，假如裂纹大于指定大小，那么会自动剔除该组件。除了裂缝外，还可以检查颜色变化。彩色相机可以识别变色损坏并回绝出现故障的部件。产品跟踪。汽车和医疗保健行业需要在整个制造经过中使用产品跟踪。因此，通常，在组装经过中电路板的首要视觉任务是读取产品标签，序列号或者条形码。产品标签标识了特定的单元，因此可以在整个组装经过中对其进展跟踪。标签位置可以预先定义，视觉系统用于读取标签并将其发现结果传达给其他工厂系统。在消费线中普遍使用标签是机器视觉的另一个要求，这是机器视觉的另一个完美用例，它可以检测外表上的任何障碍物并确保完美放置。安装。向电路板上添加组件可能需要视觉功能，以进展质量控制和定位。例如，对于需要添加到电路板上的压敏电阻，机器视觉将首先检查压敏电阻，以验证两条支脚均是直的且没有损坏。Vision还可以检查压敏电阻的标识，以确认它是正确的零件，以及压敏电阻的方向，以便在电路板上正确组装。最后，视觉功能可以识别电路板上压敏电阻将被安装并焊接到位的正确位置。在焊接经过中，视觉用于监视条件，例如润湿区域、引线长度、焊球、接触角和焊料填充量。机器视觉还有助于要求一致性和精度的类似经过，例如导热膏的点胶和金属屏蔽层的插入。分配密封剂是另一个例子。视觉系统可以参考预期的途径并将其与实现的结果进展比拟。最终组装。诸如螺丝拧紧之类的紧固方法也经常用于组装产品。该经过可以与视觉系统更加一致。机器视觉可用于识别螺孔，并使用螺丝刀将机器人准确地导航到指定位置。完成后，视觉系统可以验证螺钉是否已正确固定。假如螺钉不止一个，那么可以使用视觉系统导航到其他孔，并根据需要执行屡次拧紧经过。机器视觉还可用于零件进给，指导具体的零件组装，零件分类和闭环活动，例如使用力反应控制插入DIMM卡。机器视觉的投资回报率为了实现下一代自动化并充分利用该技术的上风，装配线上的机器视觉不仅“必备，而且至关重要。这项技术实现了检查，机器人导航和质量控制的多种功能，并且随着技术的不断开展，机器视觉的用例也在不断扩大范围和复杂性。对于自动化消费线的视觉解决方案可以进步消费才能，消费稳定性和产量，这对于制造商而言具有宏大的潜力。随着机器视觉所涉及的硬件和算法的不断改良，投资于这些解决方案的制造商的投资回报率也在不断进步。0