视觉图像检测方案

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机器视觉和机器人当前的发展方向

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机器人与视觉系统之间的集成越紧密,设计师们就越易于将三项相关的坐标系统(机器人、视觉和现实世界)联系起来。

撇开机器视觉在其他自动化领域的应用不谈,单就机器人视觉系统来说,机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间,这主要得益于我国机器人产业规划发展。

机器视觉将来被广泛应用于工业机器人领域,主要具有四个功能:

1、引导和定位,视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,上下料使用机器视觉来定位,引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

2、外观检测:检测生产线上产品有无质量问题,该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

3、高精度检测:有些产品的精密度较高,达到0.01~0.02m甚至到u级,人眼无法检测必须使用机器完成。

4、识别,就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集,在汽车零部件、食品、药品等应用较多。

为了使机器人能够胜任更复杂的工作,机器人不但要有更好的控制系统,还需要更多地感知环境的变化。机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。视觉引导方案的核心软件 evf(eVisionFactory )不仅能够实现2D、2.5D视觉引导,尤其擅长3D视觉引导,使其成为业界最先进的视觉引导产品,能够覆盖更广泛的机器人应用。

那么,机器视觉和机器人当前的发展方向在哪呢?

一、机器视觉软件中,出现了大量的易用性强,且完全汉化的软件平台。

二、基于视觉传感器或者说视觉镜头的视觉光源产品,无须另配电源。

三、3D视觉检测与机器人3D视觉引导系统被重点推荐。

四、提及机器人系统ROS的开源问题。

五、机器人集成应用中的定位和自主导航问题。

六、工业停机和事故可能给企业带来的损失。


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