探析机器视觉在智慧工厂中的应用

描述

机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色,可以有效增加产能、提升产品合格率。

在选择机器视觉系统时,传统工业智能视觉设备的优势是体积小、集成度高、便于开发使用;嵌入式机器视觉系统的优势则在于其配置的弹性特征,具备较高的拓展性。智能工厂在建设的过程中,要求机器视觉系统,既要降低成本,还要满足快速变化的视觉应用需求。

智能工厂对机器视觉的需求

超强的性能与处理能力

如何提升产能,系统性能与处理能力(throughput)扮演着关键的角色。就一般机器视觉系统而言,高分辨率与高帧率(每秒显示帧数)就像鱼与熊掌一样,不可兼得。如果想要两者兼得,惟一的出路就是使用高端CPU处理器来补足分辨率与帧率加乘出来的结果。如何以合理的成本,取得最佳的处理性能,是系统开发人员所关心的。

适应复杂的产线环境

工厂的环境通常是较为恶劣的,例如在饮料生产包装的产线,系统可能会直接接触到液体。而在工具机加工的环境中,则会充满切削工件及粉尘。当机器视觉系统必须就近配置在严苛的产线环境中,那么选择具备防水、防尘能力的产品才能达到该需求。

多组生产工作站联通

在工厂环境中,一个成品的上市,从组件的制造、半成品的取放、质量的检验到出货的包装,必须要经过层层不同的工作站。举例来说,CNC机台负责组件的车削加工,通过工业机器人的取件、工业相机让工件定位后,才开始进行工件的切割;完成后进入到检测的站台,进行缺陷检测;过关的成品在包装区进行出货条形码的扫读。多组生产工作站之间,如何让系统之间容易整合与沟通,是工厂是否智能化的一大关键。

拥有卓越的软件方案

软件解决方案开发的难易度与整合度,是所有导入智能化系统的工程人员心中的一大担忧,也往往是决定项目成败的最重要因素。如何缩短开发时间,降低系统开发成本,是重要的关键。

我国机器视觉的发展趋势

工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段,相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点,将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。

视觉图像技术需要重点构建四大核心能力:

✲ 智能识别。海量信息快速收敛,从大量信息中找到关键特征,准确度和可靠度是关键。

✲ 智能测量。测量是工业的基础,要求精准度。

✲ 智能检测。在测量的基础上,综合分析判断多信息多指标,关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。

✲ 智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,真正展示出工业4.0的威力。

毫无疑问,随着机器视觉技术自身的成熟和发展,它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

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