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机器视觉成产线自动化

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机器视觉成产线自动化

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工业4.0及智能制造已成为各产业必然的发展趋势,由于在生产制程上,机器视觉与运动控制系统进行整合,可有效提高自动化的效率,也让机器视觉因此成为智能制造相关技术及应用的焦点。


机器视觉的原理,主要是透过光学装置和非接触传感器,自动获取目标对象影像,再由影像处理设备根据所得影像的画素分布、亮度和颜色等讯息,加以运算处理及判别分析,提取所需的特征讯息,或是根据判别分析的结果,对现场设备进行运动控制。


机器视觉的主要作用,就是用来代替人眼,进行非接触式的测量和判断,希望能藉此提高加工精密度、发现产品缺陷,甚至自动分析决策。目前在欧美已开发国家涉及生产加工、质量监别的生产线,都已开始使用机器视觉系统。

机器视觉应用于产线自动化的价值

在过去几年里,机器视觉控制无论是在理论上还是在应用方面都有很大的进步。早期的机器视觉系统,采用的是静态look and move形式,即先由视觉系统采集图像并进行相应处理,然后通过计算估计目标的位置来控制机器人运动。


这种操作方式的精度,因为很难让机器人跟踪运动物体,多半都是应用在简单物件的快速辨识,无法应用在快速及高视觉解析的超精密加工制程上。


但随著计算机及影像处理的软硬件技术快速发展,视觉讯息已可用于连续反馈,克服模型(包括机器人、视觉系统、环境)中存在的不确定性,提高视觉定位或跟踪精度。


现在的机器手臂利用机器视觉,已经可以拾取散堆零件、检测反光表面、脸部辨识等,更有部分机器人已将机器视觉作为标准配备,不再需要加装夹治具等固定装置,不但可节省生产单元的成本支出,更可弹性地应用在组装制程中。许多制造业如电子业、半导体业、汽车业、与航天业等,都已开始利用机器视觉,达到自动化与提升质量的目标。


机器视觉与肉眼视觉彼此应互补

因应现阶段制造业的自动化需求,应用机器视觉技术控制产线设备,可以协助人类从事相对简单但辛苦的工作内容,避免人员作业的不稳定性与潜在风险,检测人员未来可以透过学习能力与应变性,改为从事变异性大或复杂度高的工作内容,如检测更能提升附加价值的差异化产品,或者是满足特定顾客需求的客制化产品,肉眼视觉及机器视觉彼此互补,才能将工厂制造效率发挥到极致。



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