工厂计算机视觉

2020年8月7日星期五

计算机视觉是人工智能的一个分支,它使计算机能够查看和识别图片,并像人类一样处理它们。深度学习模型利用相机和录像中的图片,使机器能够精确识别和分析物品。

没有计算机视觉的工厂面临的挑战:

计算机视觉如何在工厂中提供帮助:

迄今为止,计算机视觉基本上已经通过将自动检查功能作为QC系统的功能为工业制造领域做出了重大贡献。但是,自动化世界正变得越来越复杂。工业4.0,物联网(IoT),云计算,AI-ML和许多不同的进步为视觉框架的用户和开发人员在确定适用于其各自应用程序的完美框架方面带来了巨大挑战。

 

 

一项使能技术

随着包括成像方法在内的广泛领域的快速改进; CMOS传感器嵌入式视觉机器和深度学习;机器人接口;在信息标准和图像处理能力方面,计算机视觉可以在广泛的水平上使制造业受益。新的成像技术赋予了新的应用领域。例如,高光谱成像可以提供有关被成像材料化学结构的数据。

计算成像允许以各种方式合并图片的进度,以揭示可以’使用传统的成像技术无法看到。偏振成像可以显示材料中的应力模式。机器视觉技术的不同改进导致制造业中执行,组合和计算机化的升级。集成级别可以从手动组装协助一直到完成与OEM硬件的集成,并可以满足工业4.0的要求。

协助手动组装

到目前为止,已经收集到大量的物品,并且‘human assist’摄像机可用于在此类活动中帮助预防失误。管理员遵守堆积在相机中并显示在屏幕上的许多组装说明。在每次活动之后,框架都会以正确的状态查看结果,以确保在管理员可以继续进行到下一阶段之前,已正确且完全地完成了该结果。如果一项活动未完成或进行了汇总,则向管理员/操作员显示其目的是要对其进行调整。可以确认并记录完成的每个步骤,以提供可用于装配工作分析和检测能力的信息。

为生产线增添视野

在生产或包装线上使用视觉检查是一种固定的做法。框架从完成检查任务并将合格/不合格结果传递到控制框架的单点自包含智能相机,到可能突出显示不同相机和大量调查站的基于PC的框架。视觉框架可以改造为现有的生产线,也可以构建为新的生产线。同样,可以使用与事实程序控制策略相关的视觉调查来检查基本估计以及检查这些估计中的模式。沿着这些思路,可以在创建任何超出公差的项目之前进行调解以更改程序。这很可能是最接近工业4.0前提条件的先行者。

视觉引导机器人

工厂计算机视觉

特定于行业的机器人被广泛使用,并且随着协作机器人的兴起和3D图像处理的快速发展,它们的结合使用大大增加,尤其是用于视觉引导机器人。视觉框架区分出物品的确切区域,并将这些方向移至机器人。视觉机器人界面中的巨大步骤使此过程变得更加简单。 3D机器人视觉最著名的用途之一是在拾取和放置应用程序中。

嵌入式视觉

小型嵌入式处理板的可访问性通常取决于ARM设计,为改进安装在其他设备和工业生产过程中的计算机视觉框架提供了巨大的潜力。不同的领先图像处理库&工具箱现在可以移植到这些阶段,以这种格式提供更广泛的视觉解决方案。将这些处理能力与价格低廉的相机(包括板级相机)相结合,意味着可以将计算机视觉系统融合到各种各样的项目和程序中,而几乎没有成本开销。

结论:

因此,我们可以看到,计算机视觉已成为工厂特别是制造业中非常流行的技术。世界正在将其装备从手动输入转换为自动化。这也将是工业4.0的时代。因此,计算机视觉技术将帮助企业实现工业4.0和数字化转型。 Pixel Solutionz的我们将提供适用于工厂应用的计算机视觉技术的端到端解决方案。要利用我们的服务,请不要犹豫 联系我们.

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