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【东田工控】机器视觉检测逐渐成为时代主流

作者:东田工控官网时间:2022-07-19 11:02:133355 次浏览

信息摘要:

质量检测这种有高度重复性和智能性的工作,以前往往只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面仍常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”)。对瓶子质量的检测是重复性劳动,容易出错且效率低。

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那么如果应用了视觉工控机在机器上进行视觉检测会怎么样?

东田工控小编要给大家科(重)普(温)一个典型的机器视觉应用系统。它包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

那么回到刚才的案例,我们将流水线进行自动化的改造,使瓶子生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的瓶子检测中,用人工检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度


一般瓶子检测(自动识别)先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像,在此基础上设定一定标准;然后拍摄被检测的图像,再将两者进行对比。但是在瓶子质量检测工程中要复杂一些:

1. 图像的内容不是单一的图像,每个被测瓶子的外形、杂质、大小、颜色、位置不一定一致。

2. 瓶子的形状等细微处难以确定。

3. 由于瓶子快速运动对光线产生反射,图像中可能会存在大量的噪声。

4. 在流水线上,对瓶子进行检测,有实时性的要求。

由于上述原因,图像识别处理时应采取相应的算法,提取瓶子的特征,进行模式识别,实现智能分析。

视觉工控机在视觉检测中充当大脑核心及指挥官的角色,通过上架的工控机进行数据采集后的分析、产生结论、发出指令、结果统计和存储等。


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