Med kontinuerlig fremgang av intelligent produksjon, har "ubemannede produksjonslinjer" blitt en nøkkelretning for produksjonsindustrien for å forbedre effektiviteten, redusere kostnadene og sikre kvalitet . i denne transformasjonsprosessen,Machine Vision Systemsog industrielle roboter erstatter gradvis manuell produksjon og har blitt en viktig rolle i den nåværende intelligente produksjonslinjen . Følgende vil kombinere bransjetrender og faktiske tilfeller for å analysere hvordan du kan kombinere maskinvisjon og roboter for å bygge en effektiv og nøyaktig ubemannet inspeksjonsproduksjonslinje .
1. fra automatisering til intelligens, maskinvisjon er nøkkelmotoren
Tradisjonell industriell automatisering er avhengig av faste prosedyrer og strukturerte materialer, som er vanskelig å tilpasse seg komplekse og endrede inspeksjonsbehov . Maskinvisjonssystem Bildegjenkjenningsalgoritmer, og høyytelsesbildebehandling, Machine Vision kan fullføre bildeinnsamling og resultatutgang i millisekunder, og gi roboter nøyaktig stedsinformasjon og produktinspeksjon tilbakemelding .
2. Robotsamarbeid: Presis utførelse og fleksibel distribusjon
På produksjonslinjen er seks-akser-roboter, Scara-roboter, robotarmer osv. . dypt integrert med det visuelle systemet for raskt å svare på gjenkjennelsesresultater og utføre handlinger som klassifisering, grep, håndtering og identifisering og fjerning og sterke produkter {{2} tilpasningsevne .
I den ubemannede inspeksjonsproduksjonslinjen på matemballasjefabrikken brukes maskinvisjonen til å identifisere problemer som skadet ytre emballasje og feil etiketter . Inspeksjonsresultatene overføres til den samarbeidende roboten i sanntid for fjerning, og hele prosessen krever ikke menneskelig intervensjon .
3. Integrering av viktige teknologier for å oppnå ubemannet inspeksjon lukket sløyfe
For å realisere en virkelig ubemannet inspeksjonsproduksjonslinje, er det ikke bare et maskinvisjonssystem som kan "se klart og gjenkjenne nøyaktig", men også programvare og maskinvare -samarbeidskontroll, Data Closed Loop og Equipment Linkage må realiseres . Følgende teknologier er nøkkelen til å oppnå målet:
Multikamera Samarbeidskontroll: Multi-vinkel, Høy bildefrekvensinnsamling forbedrer defektdekningen;
AI Deep Learning -algoritme: Forbedrer gjenkjennelsesnøyaktigheten til komplekse defekter;
Robot-visjonsstyrt posisjonering: oppnår presis drift av dynamiske eller uregelmessige mål;
MES-systemintegrasjon: Opplasting av sanntidsopplasting av deteksjonsdata for å spore kvalitetsstatusen til hvert produkt;
Fjernovervåking og diagnose: Forbedre kontrollerbarhet og drift og vedlikeholdseffektivitet av ubemannede produksjonslinjer .
4. Omfattende utvidelse av søknadssaker i bransjen
Den ubemannede inspeksjonsløsningen av syn og robotkombinasjon er implementert i mange bransjer, inkludert:
3C elektronikk: Deteksjon av manglende skruer, ødelagte skjermer og riper på skallet;
Bildeler: påvisning av dimensjonale toleranser, oljerester og karaktergjenkjenning;
Mat og drikke: Deteksjon av flaskehetter, gjenkjennelse av etiketter og gjenkjennelse av emballasjedefekt;
Farmasøytisk industri: medikamentflaskefeil, manuell manglende deteksjon;
Ny energibransje: batterioverflatefeil, litiumbatteri -fanposisjonsgjenkjenning osv. .
Med økningen i arbeidskostnader, krav til høyere kvalitet og kortere ordre-sykluser, står tradisjonelle inspeksjonsmetoder overfor enorme utfordringer . Den koordinerte distribusjonen av maskinvisjonssystemer og roboter for å realisere ubemannet inspeksjonsproduksjonslinjer er den eneste måten å produsere Internets å oppgradere til high-end intelligent produksjon .}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} av syn og maskiner vil ikke bare være begrenset til inspeksjon, men vil bli utvidet til flere applikasjonsscenarier som montering og vedlikehold, og hjelper flere selskaper til å bygge fleksible, effektive og pålitelige smarte fabrikker .
