机器视觉系统的关键:取像、图像处理和运动控制

机器视觉

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随着全球市场对绿色能源需求量的不断增加,太阳能电池/电池板的产量正在大幅提升。因此,高速、准确的太阳能电池/电池板生产线测试将是保证产品质量和提升产能的关键,而且在很大程度上决定着生产厂商的利润空间和市场竞争力。

 对此,康耐视(COGNEX)中国产品经理邓辉认为,如何快速高效的生产出大尺寸合格晶片,将成为太阳能电池生产企业面临的重要课题。他强调说,机器视觉系统的关键技术在软件,而目前硬件日益集成化、小型化的趋势也很明显。未来,3D相机的使用在市场需求前景上被普遍看好。譬如,如何进行3D物体抓取、如何在倾斜不平的表面上进行抓取,都是非常值得研究的课题。

 该公司近期推出的DataMan 500是一个亮点。邓辉介绍说,DataMan 500使用了康耐视IDMax高级代码读取软件,可读取激光读码器无法读取的一维条形码,包括损坏、变形、模糊、带划痕、低高度和低对比度的编码,实现了更高的读取率。DataMan 500处理图像的速度可达到每秒1,000 帧,还可以从任意方向读取编码、数据矩阵和QR等二维代码以及同一图像中的多个编码。

 此外,DataMan 500还提供了多种其他优势,包括自动触发、自动聚焦以及“无读取”反馈。主机支持标准C型安装镜头和各种焦距选择。自动聚焦功能使用了液态镜头技术,该技术可为最高速的应用提供操作范围的最大灵活性。这项经验证的新技术已和康耐视工业读码器相集成,快速可靠且可以较低的耗电量提供较高的光学质量。

 康耐视方面提供的信息称,目前该公司4大产品线在太阳能电池生产领域都有着广泛应用,特别是In-Sight智能相机和VisionPro视觉软件。例如,在拉晶工艺中使用In-Sight智能相机监控晶棒尺寸,与控制系统配合使晶棒直径更加准确,一致性更好;在晶片印刷工艺中使用专门的视觉工具检测母线和栅线的质量,判断是否有断裂,晶片本身是否有破损、缺角、裂痕等;在组装工序,利用PatMax算法精确定位晶片的位置和角度,从而使机器人可以准确快速的进行自动组装。

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