機器人視覺系統使想要向自動化方向轉型的工廠成為可能

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發表于 2021-9-10 16:30:51 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式

目前，自動化技術在中國發展迅速。人們對機器人視覺系統有了深刻的理解，對它的看法也發生了很大的變化。機器人視覺系統提高了生產的自動化程度，使不適合手動操作的危險工作環境成為可能，實現了大規模連續生產，進一步提高了生產效率和產品精度。快速獲得自動化信息處理的性能，為工業生產中的信息集成提供便利。隨著機器視覺技術的成熟和發展，我們不難發現它的廣泛應用。根據這些領域，我們可以總結出機器視覺的五個典型應用，基本上可以總結出機器視覺技術在工業生產中的作用。

一、圖像識別與檢測

圖像識別利用機器人視覺系統對圖像進行處理、分析和理解，從而識別目標和物體的各種模式。圖像識別在機器視覺工業領域的典型應用是二維碼的識別，二維碼是一種常見的條形碼。大量數據信息存儲在這個小二維碼中，產品通過條形碼進行跟蹤和管理。通過機器視覺系統，可以識別和讀取各種材料表面的條形碼，從而進一步提高現代生產效率。

檢測是機器人視覺系統工業領域中最重要的應用之一。有些產品需要檢測。手動檢測有許多缺點。人工檢測的精度較低。長時間工作，精度無法保證，檢測速度慢，容易影響整個生產過程的效率，機器視覺廣泛應用于圖像檢測，可應用于印刷過程中的色彩定位和色彩對比檢測，包裝過程中飲料瓶蓋印刷質量檢驗、產品包裝條形碼和字符識別、玻璃瓶缺陷檢測等。

二、視覺定位

視覺定位要求機器人視覺系統能夠快速、準確地找到被測零件并確定其位置。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺獲取的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片進行綁定，這是視覺定位在機器視覺行業領域的基本應用。

三、物體測量與分揀

機器人視覺系統工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括，齒輪，接插件，汽車零部件，IC元件管腳，麻花鉆，螺定螺紋檢測等。

對象排序應用程序是識別和檢測后的一個鏈接。通過機器人視覺系統對圖像進行處理，實現分類。在機器視覺行業的應用中，它常被用于食品分揀、零件表面缺陷自動分揀、棉纖維分揀等。

節約勞動力、提高生產速度、提高產品質量已成為企業在當前經濟環境下生存的必由之路。機器人視覺系統使許多想要向自動化轉型的工廠成為可能。

機器人, 制造業, 自動化