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智能制造:機器視覺檢測介紹

admin
2025年3月7日 12:23 本文熱度 444

隨著科技的不斷進步和制造業的發展,自動化技術已成為現代生產中不可或缺的一部分。機器視覺檢測(Machine Vision Inspection,簡稱MVI)作為一種突破傳統人工檢測方式的新技術,逐漸成為智能制造中的核心技術之一。它通過光學、機械、電控、軟件等技術模擬并拓展人類的視覺、思維和手動操作能力,從而取代了傳統的人工目檢環節。

 

什么是機器視覺檢測 ?




機器視覺檢測MVI,亦稱自動視覺檢測(AVI),是一種通過模擬人類的視覺、思維和操作來進行產品質量檢查的技術。它通過高精度的光學成像系統、強大的計算機處理能力和自動化的執行機構,自動檢測產品的外觀、尺寸、缺陷等各類問題,全面提高檢測的效率與準確性。

自動光學檢測(AOl)

AOI是實現MVI/AVI的技術方案。

利用高分辨率的相機、鏡頭和光源進行光學成像,模擬人眼的視覺成像功能。

:計算機系統對采集到的圖像進行數據處理與分析,代替人腦進行決策判斷。

:通過機械手臂或其他執行機構執行相應的操作,如剔除不良品、分揀合格品等,代替人工完成操作任務。    

   

為什么要用機器視覺檢測?




人工作業的限制

主觀性強、人眼空間和時間分辨率有限、檢測不確定性大、易產生歧義、效率低下等缺點,已很難滿足現代工業高速、高分辨率的檢測要求。

人工作業的局限性

主觀性強:人工檢測依賴操作工的經驗和技能,可能會受到疲勞、情緒等因素的影響,從而降低檢測的準確性。

分辨率有限:人眼的空間和時間分辨率有限,無法有效檢測高速、高精度的產品缺陷。

低效率:長時間的視覺檢測容易導致操作工疲勞,效率逐漸降低。

人工視覺可能帶來的傷害

視覺傷害:部分人工視覺檢測需要在強光照明條件下進行,容易對操作人員的眼睛造成傷害。

身體傷害:在一些特殊工業環境中(如焊接、火藥制造等),人工視覺可能會對操作工的人身安全帶來威脅。

人員流動性和培訓成本    

在一些制造企業,操作工的流動性較高,培訓一個合格的操作工需要投入大量的時間和資源,而單純的培訓往往無法提高操作工的實際技能。

  

機器視覺檢測的好處




自動化機器視覺檢測的系統可以在全自動化的環境下運行,無需人為干預,減少了人工成本。

非接觸式檢測:不同于傳統的人工接觸檢測,機器視覺檢測采用光學成像方式,不會對產品造成損害。

速度快、精度高:機器視覺系統能夠高速、高精度地完成檢測任務,并且穩定性強,長時間運行不受影響。    

穩定性:通過合理的設計、調試和操作,機器視覺檢測系統能夠在長時間內保持高效穩定的工作狀態。

  

機器視覺檢測的組成




機器視覺檢測系統的核心構成主要包括光學系統、機構系統、電控系統和軟件系統。

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光學系統

光學系統是機器視覺檢測的基礎部分,主要包括相機、鏡頭和光源。通過光學成像方法,系統可以模擬人眼的視覺成像功能。

相機:相機是圖像采集的核心部件,決定了圖像的分辨率、色彩還原等參數。

鏡頭:鏡頭的作用是將物體的圖像投射到相機的傳感器上,影響視野和成像質量。    

光源:良好的光源能夠確保拍攝到清晰的圖像。不同的產品或檢測需求,可能需要不同類型的光源(如LED光源、激光光源等)。

機構系統

機構系統主要負責產品的輸送、檢測和分揀任務。它通過機械手臂、傳送帶等設備,確保物料的流動和檢測過程的順利進行。

上料動作:通過物料引導機構、物料夾取機構等設備將產品送入檢測區。

檢測動作:利用移動機構將物品帶到檢測位置,進行自動化檢測。

下料動作:檢測完成后,將合格品或不良品分揀并移出檢測區。

電控系統  
  

電控系統負責控制機器視覺檢測設備的運行,包括相機、光源、移動機構等部件的協調工作。電控系統確保整個檢測過程按照預定程序高效穩定地進行。

軟件系統    

軟件系統是機器視覺檢測的“大腦”,其作用是對采集到的圖像進行處理、分析和判斷。軟件系統的核心包括:    

圖像預處理:對原始圖像進行去噪、增強、邊緣提取等處理,以提高后續分析的準確性。

檢測算法:通過模板匹配、缺陷檢測、幾何測量等算法,判斷圖像是否符合標準。

深度學習算法:通過AI技術,機器視覺系統可以自我學習、優化,提升檢測準確率。


項目實施要點-效益評估&方案規劃




效益評估

確認目標:明確項目的檢測標準、檢測項目和不良品比例。

計算成本:分析人工成本、時間成本等,評估機器視覺系統的投資回報。

方案預算:根據企業的需求,制定詳細的設備采購、安裝與調試預算。

核算ROI:根據預算和成本核算,評估是否實施項目。    

方案規劃

上料:確定產品如何從生產線輸送至AOI機臺進行檢測。

拍攝:選擇適合的機器設備,并確定相機及光圈的位置、角度。

取像與檢測:通過相機和光學設備進行圖像采集,并通過規則判斷算法與深度學習算法進行檢測。

下料與反饋:檢測完成后,產品通過相應的機制分揀,并將檢測結果反饋給生產線。


該文章在 2025/3/7 12:23:06 編輯過
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