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浅谈机器视觉技术应用现状

    机器视觉是近年来新兴的一种技术,是通过视觉摄像器件(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)获取工件图像,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,进行尺寸,形状,颜色等的判别。它具有检测速度快,对定位要求低、易于实现在线检测等一系列优点。

    由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。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,常用机器视觉来代替人工视觉;同时在大批量生产过程中,人工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,是实现机器集成制造的基础技术。

    从上世纪80年代至今,全球性的机器视觉研究热潮经久不衰。机器视觉得到了蓬勃发展。新概念,新理论、新方法不断涌现,在各个方面得到了广泛的应用。从工业检测到文件处理,从医院图像到遥感图像,从毫微米技术到多媒体数据库,不胜枚举。可以说,需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。机器视觉的发展不仅将大大推到智能系统的发展,也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。

    机器视觉系统通常由光源部分、图像传感谢器、装有图像采集卡的计算机和专用的图像处理软件组成。通过图像传感谢器采集图像,把目标三维图像采集为二维图像,甘共苦通过光信号转换成模拟的电信号,再由图像采集卡把模拟信号转换成数字信号,供计算机处理。一般来说,机器视觉系统为了避免环境光线或灯光对其工作状态的影响,光源应亮度大、亮度可调、均匀性及稳定性好,以抑制外界环境各种光对图像质量产生较大影响而导致视觉系统的故障或误判行为。

    机器视觉检测系统精度提高目前主要分两种:一是提高图像传感器的分辩率,即增加像素点数。二是利用CCD相机结合运动控制采集多幅图像进行测量,把大尺寸和问题分解为几个小尺寸的问题进行处理,提高检测精度。这两种方法共性是采用图像拼接的方法进行测理,可以提高一些精度,但也有缺陷,一是测量时间长,难以满足在线检测的要求;二是图像拼接的过程中有误差,这个误差无法预测,难以补偿;三是不经济。在这种情况下,人们想到了用图像处理算法来提高分辩率。就是当算法的精度为0.1个像素,则相当于测量系统的硬件分辩率提高了十倍,这是目前机器视觉研究比较活跃的领域,也是比较经济可行的。目前业内,北京领邦智能装备股份公司的视觉检测机器人尺寸检测精度已经达到令人咋舌的3um,直追高精密的实验室测量仪器。

    机器视觉系统可用于工业领域的很多方面,如零件检验与尺寸测量、零件的缺陷检查、零件装配、机器人的引导和零件的识别等。在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中,有技术层面的,也有商业层面的,但制造业的需求是决定性的。制造业的发展,带来了对机器视觉检测需求的提升;也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据,判断动作,逐渐朝着开放性的方向发展,这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。

    北京领邦智能装备股份公司是一家为制造业提供自动化快速检测解决方案和设备的高新技术企业,解决行业大批量检测难题。领邦公司愿为推动机器视觉行业内的发展贡献自己的一份子。

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