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机器视觉技术在工业检测上有哪些应用?
  在工业生产质量检测的各个方面得到了广泛的应用,例如:采用激光扫描与探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。  在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。以频闪光作为照明光源,利用面阵和线阵作为外形轮廓尺寸的探测器件,实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。  视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化,消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。用微波作为信号源,根据微波发生器发出不同波涛率的方波,测量金属表面的裂纹,微波的波的频率越高,可测的裂纹越狭小。
机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言,分为定量和定性检测两大类,每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃,如:印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等等,十分广泛。
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工业机器人对机器视觉技术的依赖有多大
  作为工业机器人的&大脑中枢神经&,人工智能在过去的几年里一直处于持续的高速发展阶段,很多工业机器人也已经具备了相当高的智能化特点,但是还远远达不到人类所设想的智能化程度,罗马非一日所能建成,机器人也不可能一下子就变得非常智能化。
  工业自动化的真正实现,需要高度智能化的工业机器人去替代人类的一部分工作,而显然,如果想让机器人去很好的替代人类工作的话,首先要做的就是让它们得能&看&到才行,不仅如此,在日常生活中我们所用到的很多智能化的东西也是需要去看的,包括智能无人机和智能吸尘器。
  当然工业机器人也不例外,当工业机器人具备观察事情的能力时,才能够很好的对事情判断,从而做到智能化的灵活自行解决一些问题,而且在工业4.0的大势力下,智能制造对工业机器人的要求也越来越高,传统的通过编程来执行某一特定动作的机器人,将不再能满足制造业向前发展的需求。
  很多时候,我们将需要机器人能够具备识别、分析、处理等更高级的功能,也就是说需要为工业机器安装一双&火眼金睛&来替代人眼做测量和判断,机器视觉相当于为工业机器人装上了&眼睛&,让他们能够清晰地不知疲倦的看到物体,发挥人眼检查检测的功能,这在高度自动化的大规模生产中非常重要。
  机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置,将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
  概括的说,机器视觉也就是用计算机来模拟人的视觉功能,具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于工业智能制造中的实际检测、测量和控制等自动化工作。
  智能制造把工业机器人与机器视觉紧密结合起来,机器视觉将是人工智能的下一个方向。
  机器视觉工业应用广泛,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。
  概括的说,机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,主要在一些不适合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。
  中国工业机器人产业发展迅速已成为世界之巅。制造业向智能制造发展的产业升级需求,庞大的制造业市场规模、中国制造2025战略的推进和众多产业布局,造就了工业机器人发展的&天时地利人和&,制造业大咖都是竞相布局智慧工厂,可以说,机器人产业发展大有势如破竹的节奏,整个制造业的需求规模不容小觑,而工业机器人产业的发展必将为机器视觉应用提供众多机会。
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重新安装浏览器,或使用别的浏览器机器视觉究竟有多牛,看看这些工业自动化应用就知道了-工业电子-与非网
长期以来用于工业自动化系统中,以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用,利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制回路,来提高整个系统的性能。
视觉的使用并不仅仅在工业自动化领域;我们也看到了相机在日常生活中的大量应用,例如用于计算机、移动设备,特别是在汽车中。摄像头仅仅是在几年前才被引入到汽车中,但是现在汽车中已经配备了大量摄像头,以为驾驶员提供完整的360&车辆视图。
但是谈到机器视觉领域的最大技术进步,可能一直是处理能力。随着处理器性能每两年翻一番,以及对多核CPU、GPU和FPGA等并行处理技术的持续关注,视觉系统设计人员现在可以将高度复杂的算法应用于视觉数据,并创建更智能的系统。
处理技术的发展带来了新机会,而不仅仅是更智能或更强大的算法。让我们看看为制造机器增加视觉功能的应用案例。这些系统传统上设计为形成协作分布式系统的智能子系统网络,该系统允许模块化设计(见图1)。
图1:智能子系统网络,其设计为构成协作分布式控制系统。该系统允许模块化设计,但采用这种以硬件为中心的方法可能导致性能瓶颈。
然而,随着系统性能的提高,采用这种以硬件为中心的方法可能遇到困难,因为这些系统通常采用时间关键和非时间关键协议的混合来联接。通过各种通信协议将这些不同的系统联接在一起,会导致延迟、确定性和吞吐量方面出现瓶颈。
例如,如果设计者试图利用这种分布式架构开发应用,并且必须在视觉和运动系统之间保持紧密集成,例如在视觉伺服中所需要的,那么可能遇到由于缺乏处理能力而带来的主要性能挑战。此外,由于每个子系统都具有自己的控制器,这实际上会降低处理效率。
最后,由于这种以硬件为中心的分布式方法,设计人员不得不使用不同的设计工具来设计视觉系统中每个子系统的特定视觉软件,以及用于运动系统的运动专用软件等。这对于规模较小的设计团队而言尤其具有挑战性,因为一个小团队甚至是一名工程师,需要负责设计中的许多部分。
幸运的是,有更好的方法为先进的机器和设备设计这些系统,这是一种简化复杂性、提高集成度、降低风险和缩短上市时间的方法。如果我们将思维从以硬件为中心转向以软件为中心的设计方法,结果会怎么样(见图2)?如果我们使用能用单一设计工具实现不同任务的编程工具,那么设计人员就可以在他们的软件中反映机械系统的模块性。
图2:以软件为中心的设计方法,允许设计人员通过在单个强大的系统中整合不同的自动化任务(包括视觉检查、运动控制、I/O和HMI)来简化控制系统结构。
这允许设计人员通过在单个强大的嵌入式系统(见图3)中整合不同的自动化任务(包括视觉检查、运动控制、I/O和HMI)来简化控制系统结构。这消除了子系统通信的挑战,因为现在所有子系统都在单个控制器上的相同软件堆栈中运行。 高性能嵌入式视觉系统是这种集中式控制器的最佳候选者,因为这些设备中已经内置了这些功能。
图3:将处理器与FPGA和I/O结合在一起的异构架构,不仅是设计高性能视觉系统、也是集成运动控制、HMI和I/O的理想解决方案。
让我们来看看这种集中式处理架构的一些好处。以视觉引导运动应用为例,例如柔性馈送,其中视觉系统为运动系统提供引导功能。这里,零件的位置和取向都是随机的。在任务开始时,视觉系统拍摄零件的图像以确定其位置和取向,并将该信息提供给运动系统。
然后,运动系统根据图像坐标将致动器移动到零件所处的位置,并拾起它。它也可以使用此信息在放置零件之前校正方向。通过这种方法,设计者可以消除先前用于定向和定位零件的任何夹具。这不但降低了成本,还允许应用程序能更容易地适应新的零件设计,只需要修改软件即可。
以硬件为中心的架构的关键优点是其可扩展性,这主要归因于系统之间的以太网链路。但是也必须特别注意通过该链路的通信。如前所述,这种方法的挑战在于以太网链路的不确定性,并且带宽有限。
对于大多数仅在任务开始时给出引导的视觉引导运动任务,这是可接受的;但是也可能存在其他情况,其中延迟的变化可能是一大挑战。将这种设计转向集中式处理架构,具有诸多优点。
首先,因为可以使用相同的软件开发视觉系统和运动系统,设计者不需要熟悉多种编程语言或环境,因此降低了开发复杂性。第二,消除了以太网网络上的潜在性能瓶颈,因为现在数据仅在单个应用中的环路之间传递,而不是在物理层之间传递。
这使得整个系统的运行具有确定性,因为一切共享相同的过程。当将视觉直接引入控制回路中时,例如在视觉伺服应用中,这是特别有价值的。这里,视觉系统在运动期间连续捕获致动器和目标零件的图像,直到运动完成。这些捕获的图像用于提供关于运动成功的反馈。有了这一反馈,设计人员可以提高现有自动化的精度和精密度,而无需升级到高性能运动硬件。
现在提出了一个问题:这个系统是什么样子?如果设计人员将要使用能满足机器视觉系统所需的计算和控制需求的系统,并要与其他系统(如运动控制、HMI和I/O)无缝连接,那么他们需要使用具备所需性能的硬件架构,以及每个这些系统所需的智能和控制能力。
这种系统的一个很好的选择是:使用将处理器和FPGA与I/O相结合的异构处理架构。已经有很多行业投资这种架构,包括美国Xilinx公司的Zynq全可编程(将ARM处理器与Xilinx 7系列FPGA架构相结合),以及英特尔数十亿美元收购Altera等。
对于视觉系统,使用FPGA特别有益,这主要是因为其固有的并行性。算法可以分开,运行数千种不同的方式,并且可以保持完全独立。另外,这种架构的好处不仅仅体现在视觉方面,其对运动控制系统和I/O也大有裨益。处理器和FPGA可用于执行高级处理、计算和制定决策。设计人员几乎可以通过模拟和数字I/O、工业协议、定制协议、传感器、致动器和继电器等,连接到任何总线上的任何传感器。此架构还满足了其他要求,如时序和同步以及业务挑战(如提高生产率)。每个人都希望更快地开发产品,这种架构消除了对大型专业设计团队的需要。
不幸的是,虽然这种架构提供了很多性能和可扩展性,但是实现它的传统方法需要专业知识,特别是在使用FPGA时。这为设计者带来了巨大风险,并有可能导致使用该架构不切实际甚至不可能。然而,使用集成软件(如NI LabVIEW),设计人员可以通过提取低级复杂性,并将所需的所有技术集成到单一开发环境中,来提高生产率,降低风险。
理论是一回事,将其付诸实践是另一回事。Master Machinery是台湾一家生产半导体加工设备的公司(见图4)。这种特定的设备使用机器视觉、运动控制和工业I/O的组合,将芯片从硅晶片上取下并封装。这是能使用图1中的分布式架构的机器示例,每个子系统可以单独开发,然后通过网络集成在一起。
图4:使用中央集权的、以软件为中心的方法,Master Machinery公司将其主机控制器、机器视觉和运动系统、I/O和HMI全部集成到单个控制器中,性能是竞争对手的10倍。
行业内这种机器每小时的产量大约为2000个零件。但是Master Machinery公司采取了不同的方法。他们设计了中央集权的、以软件为中心的架构,并将主机控制器、机器视觉和运动系统、I/O和HMI全部集成到单独的控制器中,所有都采用LabVIEW编程。除了不需要单个子系统实现成本节约之外,这种方法还具备性能优势,其每小时大约能生产20000个零件,是竞争产品的10倍。
Master Machinery公司成功的关键因素之一是能够将多个子系统组合在单个软件堆栈中,特别是机器视觉和运动控制系统。使用这种统一的方法,Master Machinery公司不但简化了设计机器视觉系统的方式,而且还简化了如何设计整个系统。
机器视觉是一项复杂的任务,需要大量的处理能力。随着摩尔定律继续增加处理元件(如CPU、GPU和FPGA)的性能,设计人员可以使用这些组件来开发高度复杂的算法。设计人员还可以使用此技术来提高设计中其他组件的设计性能,特别是在运动控制和I/O领域。
随着所有这些子系统性能的提高,用于开发这些机器的传统分布式架构将面临压力。将这些任务整合到单个控制器中,运行在单个软件环境下,消除了设计过程中的瓶颈,使设计人员可以专注于创新,而不必担心实施问题。
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20家大型企业集团加入郭台铭在A股的豪华“朋友圈”,获得战略配售资格,其中BAT三家互联网巨头均在列,此外中央汇金、中车、中铁、招商局等大型国企、央企也在列,国资获配数量占比过半。
发表于: 09:47:29
杭州电子科技大学的一个学生团队研发了一款“爬楼梯快递派送机器人”,它可以在楼宇间穿行,遇到楼梯能通过“扭动轮子”自动爬行,可解决快递员在没电梯的老住宅爬楼梯难题。
发表于: 09:36:13
目前应用机器人写作最多的新闻传播领域,机器人的稿件主要集中在体育和财经行业。具体来说,因为这两个行业属于信息密度高、数字密集且瞬息万变,绝大部分媒体报道都是快讯,比如某场赛事的比分进展、运动员状态、股市变化等等。
发表于: 09:03:43
美国众议院于5月24日通过《国防授权法》提案,禁止美国政府和国防部与中兴、海能达、海康威视、大华股份等电信、视频监控设备公司进行商业交易。对此,大华股份、海康威视分别发表申明。
发表于: 08:57:52
在2017年百度的Summer Party上,身着短裤T恤的陆奇作为抽奖者小跑上台,这个56岁的“理工男”给人留下了深刻的印象:身材精瘦干练、甚至略带些少年感;说话热情洋溢、铿锵有力,很难让人想象到他是一名世界顶尖的AI专家。
发表于: 08:53:07
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