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、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、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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