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机器视觉为什么能代替人眼成为必然性
编辑: 时间: 2018-01-18 09:56 浏览量: 75

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   颜色识别是机器视觉中一个主要的应用,颜色识别是基于物体表面颜色特性差异,通过一定的算法来识别出不同的颜色,从而实现各种检测及控制。以下是机器视觉系统对颜色的检测案例:

一、检测内容:
彩色线材的颜色、尺寸、缺料、错位、漏插线等不良现象;
二、设备功能:
1.自动识别线材的颜色并进行集中分类;
2.自动判断线材孔位是否插错或插到位;
3.自动判断线材的尺寸、直径大小;
4.自动测量线材的间距,并判断是否有漏插线;
5.自动显示线材颜色的不良位置,并给出声音报警提示
三、设备特点: 
1.速度快、质量要求高、易维护;
2.自由编程,可适用于很多机种,操作简单快捷方便;  
3.节省1-2人工时,为工时创造更大效益;    
4.可针对特殊的线材提供定制 ; 



机器视觉为什么能代替人工完成工作?


1.没有机器视觉的机器人应用有局限性


位置必须固定:
机器人辅助生产的生产线上,机器人的运动位置是根据生产产品的特征预先设定好的,即按照预先设定的运动轨迹来执行动作。因此,需要有一定的治具保证产品的位置的固定。如果产品规格多样,则需要大量的专用治具来实现产品位置的固定。其成本高昂、更换夹具的工作量巨大。


精度与可靠性的矛盾:
机器人装配的精度要求越高,需要的治具的精度也越高。治具的精度越高,机器人本体的精度越难以每次都准确、可靠的装配。


接触式定位的弊端:
某些产品因为表面细腻,不能够通过机械夹具来加持,以免破坏表面。有些产品因为是柔性材质,也无法实现可靠的抓取.


2. 机器视觉系统对机器人应用的帮助


位置修调:

使用视觉系统告知机器人产品的位置,提供抓取的定位信息,更换产品也只需要更换产品的检测文件即可。节省大量的机械成本及更换治具需要的时间。


多次定位保证精确性:

可以用低精度的治具或者粗定位的视觉系统实现机器人完成抓取产品的工作。抓取后再通过视觉系统精确的捕捉物体的特征,实现高精度的定位,使机器人在抓取后能够进一步修正位置,实现精密装配。


非接触式测量:
 机器视觉系统采用的是光学测量的方法,不会破坏物体的表面也不会因为物体是柔性的而无法测量。


3.单独机器视觉系统在生产中的局限性


无法全面的观测:
从成像的原理来说,一台相机只能捕获一个平面的图像信息。对于复杂的物体,需要检测多个面的情况下,往往需要很多相机协同工作。如果产品的规格很多,不同的规格相机需要调整到不同的位置来检测。使得整个检测系统异常的复杂。


精度与视野的矛盾:
受制于相机感光芯片的分辨率的限制,越是大的视野,分辨的精度越低。在这种情况下,对于大的物体,无法实现高精度的检测。


多姿态的可能性:
通过把视觉系统安装在机器人的关节上,可以使用机器人来调整相机或者光源的位置,来实现各种不同姿态的检测需求,从而实现对多规格、复杂产品的检测应用。


随动检测:
可以通过使用机器人带着相机遍历大检测对象的各个检测部位或者跟随机器人的运动轨迹实时的检测,从而实现对大物体进行小视野高精度的检测。

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