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机器视觉设备有哪些部分组成？

大学仕 2020-09-17 09:33 1135浏览

如今自动化行业不断在进步与发展，也使得越来越多的企业选择企业研发、生产、改善，这些设备极大的方便了人们生活的许多方面，而机器视觉设备在工业自动化中占有很重要的一部分，那你知道设备有哪些特点吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。4、机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两大部分。视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。一套视觉系统的好坏则分别取决于摄像机像素的高低，硬件质量的优劣，更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。视觉系统的软件设计是一个复杂的课题，不仅要考虑到程序设计的最优化，还要考虑到算法的有效性，及其能否实现，在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。视觉系统的软件设计完成还要对其鲁棒性进行检测和提高，以适应复杂的外部环境。大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。通过以上大学仕专家对机器视觉设备组成部分的介绍，相信您对机器视觉设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。以上就是小编整理的机器视觉设备组成的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多机器视觉设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

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机器视觉设备工作原理是什么？

大学仕 2020-09-17 09:07 840浏览

现代社会，工业自动化设备使用率越来越高，越来越多的企业、商家、客户会选择采用机械设备，不仅可以抬高产能，而且减轻人们负担，可以长时间不间断的进行工作，今天要来了解的就机器视觉设备，那你知道视觉设备工作原理是什么吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。采用机器视觉设备就是用机器替代人眼完成检测，具体实现的过程是用工业相机采集被检测器件的图像，而这个采集的过程可以说是机器视觉最为重要的一个环节了，因为要将被采集器件需要检测的特征全部都体现出来，所以如何采集图像需要不断地根据器件的特征调整光源以及相机的参数，确保能够采集到准确的图像需要不断地进行调整。当然这个时候是模拟量，然后利用专业的图像处理软件将模拟信号转化为数字信号；再对其进行运算，抽取目标的待检测特征，比如说颜色、器件表面是否有划痕、规格大小是否合格、表面涂料是否均匀等等；输出结果，反馈到机械端对于器件进行分检，将不合格器件挑选出来。一般来说，机器视觉设备工作原理就是把机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。通过以上大学仕专家对机器视觉设备工作原理的介绍，相信您对机器视觉设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。以上就是小编整理的机器视觉设备工作原理的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多机器视觉设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

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使用机器视觉设备有哪些主要原因？

大学仕 2020-09-17 08:52 814浏览

对于现代社会来说，采用人工来进行工作发方式比较慢，产量、效率都比较低，而机械设备的大规模使用，缓解了这一缺陷，今天小编要了解的是机器视觉设备，那你知道机器视觉设备有哪些特点吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。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，人们将机器视觉系统广泛地用于装配定位、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。使用机器视觉系统五个主要原因：1、重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。2、精确性——由于人眼有物理条件的限制，在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加精确，因为它的精度能够达到千分之一英寸。3、快捷性 — — 速度机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时，比如说生产线上，机器能够提高生产效率。 4、客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人心情的好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。 5、成本——由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作，所以能够极大的提高生产效率。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。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，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉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，是实现计算机集成制造的基础技术。大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。通过以上大学仕专家对机器视觉设备特点的介绍，相信您对机器视觉设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。以上就是小编整理的机器视觉设备特点的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多机器视觉设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

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机器人视觉三维成像主要工作过程

大学仕 2020-09-14 15:17 794浏览

在工业4.0时代，国家智能制造高速发展，传统的编程来执行某一动作的机器人已经难以满足现今的自动化需求。在很多应用场景下，需要为工业机器人安装一双眼睛，即机器人视觉成像感知系统，使机器人具备识别、分析、处理等更高级的功能，可以正确对目标场景的状态进行判断与分析，做到灵活地自行解决发生的问题。从视觉软件进入机器视觉行业，有必要全局认识一下机器视觉系统组成，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。 6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。 7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。 8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。 9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。机器人视觉系统的主要功能是模拟人眼视觉成像与人脑智能判断和决策功能，采用图像传感技术获取目标对象的信息，通过对图像信息提取、处理并理解，最终用于机器人系统对目标实施测量、检测、识别与定位等任务，或用于机械人自身的伺服控制。（文章来源于机器人在线网）

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视觉分拣机设备的工作原理有哪些？

大学仕 2020-09-02 17:50 1361浏览

随着科学技术与工业方面的发展与进步，许多机械自动化设备不断应用与改革，快递物流的增加也是的许多机械分拣类自动化、视觉分拣类设备应用广泛，如传输带、分拣小车、码垛分拣装置等多种设备，今天要介绍的是视觉分拣机设备，那你知道这类机械工作原理有哪些吗？下面相关信息由大学仕自动化设备采购服务平台的工作人员为您详细介绍。产品描述:：1、采用自行研发的机器视觉识别，在线测量受控尺寸而开发的分选系统，实现智能检测。2、分选项目：零件全尺寸检测，毛刺、划痕等缺陷。3、用户可自行设定NG种类，NG检测精度。4、自动保存NG产品图像、合格数、不合格数、产品良品率。5、采用windows中文操作界面，操作方便，界面友好。6、实现生产产品100%全检，检测良品100%准确。7、不良品自动分类剔除。产品规格：分选精度：±（0.01~0.03mm）（具体视实际产品而定）分选速度(MAX)：2~6PCS/sec（具体视实际产品而定）分选零件的最大尺寸(mm)：2-35（非标可定做）可以分选的项目（不良品剔除）： 1.外观尺寸2.直径3.有无毛刺4.全尺寸自定义测量适用范围：各种小五金产品、小零件。机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。大学仕是一家专注于解决自动化设备采购问题的服务平台。大学仕聚集了全球各地的专家、教授、工程师以及技术研发机构，建立了一个服务商人才库，企业只需将自己的技术难题发布在大学仕平台上，通过公开招标、服务商店铺搜索，线下项目对接等方式，快速找到中意的服务商进一步洽谈合作。通过以上大学仕专家对视觉分拣机设备工作原理相关的介绍，相信您对视觉分拣机设备有了一定的了解。如果有这方面的问题请点击链接提交需求，四万多家服务商帮你提供解决方案。届时会有大学仕的专业人员为您详细解答。大学仕专家提示您：买机器的时候一定要货比三家，不要一味的只看价格，机器质量和服务才是最重要的。以上就是小编整理的视觉分拣机工作原理的相关内容，希望对你有所帮助，如果想要了解更多视觉分拣机设备的相关信息，请留意本网站的最新更新。

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高复杂度碳钢桥金属件的自动精加工

大学仕 2020-09-01 15:16 462浏览

用于自适应机器人制造的ABAGY技术：对小批量，高混合量制造商有效。ABAGY技术的基础是一种云软件，该软件可以自动将3D CAD模型和生产操作参数处理为机器人实时并采用生产过程。ABAGY软件安装在机器人单元上，并且可以从一个中心操作所有设备。得益于机器视觉（3D和2D激光扫描仪），解决方案必须具备适当的性能，软件才能从工作区域获得反馈，并根据接收到的信息更新主控制程序。机器人可以适应工作流程的变化。寻找可以焊接8,000多种不同产品的解决方案，使机器人焊接手工预组装的产品，避免人员增长，包括雇用自动化领域的高薪专业人员。减少开支。没有资本投资的可能。焊接8,000多种不同的产品，ABAGY平台上的机器人可以适应生产运行中或生产运行之间的变化。有了这项技术，就不必为机器人需要进行的每个新的或非标准的活动或机器人不断地对机器人单元进行重新编程和校准。该软件可以自动将3D CAD图和技术指令转换为机器人指令，而无需人工工程师进行编程。支持ABAGY的机器人真正具有灵活性和适应性，能够响应不断变化的环境来更改过程。工作参数由最终用户人员通过简单便捷的用户界面进行控制和设置。 Abagy技术可以称为即时编程。为了确保在机器人单元的设备上执行用户实时命令（确定要在工作区域中进行处理的工作项目的几何方向，对象几何的再生以及对象的真实几何的比较）具有3D模型的工作项，生成和重新生成控制程序的软件）必须同时处理庞大的数据集。只有云计算才有可能。最终，电弧时间现在是70％，目标是减少支持操作（如程序生成，扫描等）的时间，并使电弧时间达到85-90％。手工预组装产品的焊接：该技术旨在使机器人适应异常的原料，在工作区中的位置也可以是随机的。借助机器视觉可以实现。该软件处理来自视觉传感器的数据，以完成确定要在机器人单元工作区域中进行处理的工作项的几何方向，对象的几何形状的再生以及工作项的实际几何形状的比较的任务。3D模型之后，它生成的控制程序不是针对3D模型中的理想产品，而是针对放置在工作区域中的实时产品。该功能的主要目标是提高机器人系统的多功能性和适应性，使他们有机会使用不同于其CAD模型的非理想工作项目，这对于手动组装产品的精焊操作尤其重要。意味着每种产品在机器人技术方面都是独一无二的。使用Abagy技术不需要其他专家。只有现有制造商的员工才能使用Abagy技术参与生产过程，制作要焊接产品的3D模型并将其上传到Abagy软件的建筑工程师，还要指定技术要求。以目前的水平节省生产成本，没有资本投资，该公司按使用量付费使用Abagy解决方案。这意味着公司不拥有/购买设备，而仅支付用机器人完成的实际工作（完成的焊缝量表），可以节省成本，因为用机器人制造的焊接仪比手工制造便宜30％。在这种情况下，N公司使用机器人进行精焊，并可以在其他任务之间重新分配部分工人。（文章来源于机器人在线网）

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如何通过机器人应用视觉选择合适的相机呢？

大学仕 2020-09-01 11:47 346浏览

将视觉整合到现有的生产操作中比以往任何时候都更便宜，更容易，但是如何为机器人应用选择合适的相机呢？对于许多机器人应用，不需要视觉技术。但是在许多应用程序中它可能会有所帮助。例如，拾取和放置不同的对象，处理以不同方向到达工作单元的多种对象类型，或在产品之间切换时进行快速转换，振工链工业自动化平台。首先了解如何为这类应用程序将视觉应用于机器人，需要对2D、3D和2.5D不同的机器人摄像机类型有基本的了解。供应商机器人手臂末端工具和摄像头的Americas总经理Kristian Hulgard解释说2D摄像头“是最便宜的，尽管它们可靠，但用途最少。通常2D摄像机确定X轴和Y轴的长度和宽度，但无法确定高度，这限制了它们可以支持的应用程序数量。” 在欧姆龙机器人上安装了OnRobot的Eyes。据Hulgard称，3D摄像机提供了机器人可能在所有三个轴上可能需要的所有视觉信息，并结合了对象旋转。但是，这种广泛的功能需要付出一定的代价，因为3D相机“是目前市场上最昂贵的相机，并且因难以集成和操作而享有声誉。” Hulgard认为2.5D相机是大多数机器人应用的最佳选择，因为在成本和功能方面，它们在2D和3D摄像机之间占据着优势。他说：“ 2.5D摄像机能够确定物体的高度，非常适合物体高度不同以及需要堆叠物品的场景。” 此外，2.5D摄像机比3D摄像机便宜得多，而功能却比2D摄像机强大得多。从OnRobot自己的Eyes视觉系统的角度介绍了用于机器人应用的2.5D摄像机，Hulgard表示，这种新的2.5D摄像机和视觉系统可用于“所有主要的协作和轻型工业机器人手臂。特别是，Eyes可以安装在外部，这为您的视觉设置带来了更多的多功能性。” 在Yaskawa机器人上安装了OnRobot的Eyes。Hulgard说，要考虑机器人摄像机的安装要求是一个重要因素，因为某些摄像机系统要么直接集成到机器人手臂中，要么必须连接到机器人的手腕才能正常工作。他说，OnRobot的Eyes可以安装在生产单元内的任何位置。他说：“外部安装消除了与机器人并排走线的问题。”“它还使您能够优化周期时间，因为在机器人进行其他操作时，Eyes可以处理图像捕获和处理。另外，其他相机系统通常需要耗时的校准过程。只用一张照片就可以校准眼睛，振工链工业自动化平台。”(文章来源于机器人在线网)

机器视觉机器人

怎样为视觉引导机器人设计出高精度的定位识别系统？

大学仕 2020-08-24 17:09 611浏览

在视觉引导，尺寸测量，产品检测，物体识别等几个领域中，机器视觉是主要生产制造使用的。一个最基本的算法就是产品识别和定位，比如视觉引导机器人，要在图像中识别出要抓取的产品，并定位出坐标，才引导机器人到指定的产品位置。尺寸测量，产品检测等也是一样的，在测量和检测之前，首先要知道有没有产品，产品的位置在哪里，才可以应用后续的各种分析工具。因此，产品识别和定位是一个基本问题。如果要设计一个可行的产品识别和定位的算法，需要克服几方面的困难：快速的指定产品：工业产品千差万别。因此对于每一个具体的应用，需要从几张，甚至一张图像上，快速指定需要查找的产品，比如当前产线需要定位铆钉的位置，拍一张照片并进行相应的学习，就可以在后续的图像中进行搜索定位。快速的搜索产品，对于一张200万像素的图片，通常要求在几十毫秒的时间可以识别和定位出产品的位置。高精度的定位：工业生产对精度和公差有严格的要求，因此产品的定位就要力求准确。现在普遍要求识别定位算法可以达到一个像素级别的定位精度，甚至可以达到亚像素级别。可以适应产品缺失，遮挡，脏污等的影响：如果一个产品被遮挡，导致产品在图像中缺失一定比列，需要依然可以识别定位到物体。反之，如果产品表面发生脏污，导致表面的特征发生变化，需要依然可以识别定位。可以适应光照亮度不均匀的影响：如果产品的亮度发生变化，比如一半亮一半暗，需要依然可以识别定位，识别旋转的产品，产品通常可能在360度范围内旋转，可以识别多个产品：一张图像中可能有多个产品，需要分别识别定位。可以准确识别接近对称的物体：接近对称的物体很容易别识别成错误的方向，需要进行相应的设计。可以应对物体的极性翻转：比如学习的产品是白底黑字，但是实际上产品图像有可能是黑底白字，需要可以识别。深度学习可以解决这个问题吗？深度学习中目标检测算法，在这个应用中有几方面的难点：数据量：如何在只有一张图像的情况下，学习到需要识别定位的物体。速度：如何在一般配置的PC上达到ms级别的识别定位速度？传统算法在几千元的工控机上就可以发挥速度优势，然而深度学习需要配置昂贵的GPU，或者在2019年会有一些垂直细分领域的ASIC芯片开发出来。定位精度：考虑到深度学习输入的图像本身都是进行了缩放的图像，那么在原图上很难达到像素精度的匹配。识别准确性：在数据量很少的情况下，怎么提升识别的准确性。考虑到此类问题面临的困难，一般还是用传统的机器视觉方法来实现。（文章来源于机器人在线网）

自动化企业机器人机器视觉定位抓取

Microchip推出新品机器视觉器件，更低成本实现更快速度

大学仕 2020-08-20 10:01 450浏览

近日Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）宣布推出首款单芯片物理层接口器件，能够简化设计系统、提高速度以及提高应用部署。在12.5GbpsCoaXPressò 2.0接口标准去年获得批准之前，机器视觉图像采集解决方案已经取代输送带，成为实现更快生产线吞吐量的主要障碍。新品在实现工厂车间CoaXPress（CXP）全部潜力方面又迈出新步伐。 Microchip汽车信息娱乐系统事业部副总裁Matthias Kaestner表示：“我们与日本工业成像协会（JIIA）等标准组织以及我们的主要客户合作，结合CXP优化我们的产品，使其在工厂车间充分发挥新规范的优势。我们的低延迟、低功耗传输解决方案将均衡器、电缆驱动器和时钟数据恢复集成到单一芯片中，使摄像机和采集卡制造商能够通过单一同轴电缆提供高速、高分辨率视频和控制信号以及电源供应。” 采用基于该规范的全新向后兼容设计，在所有速度级别上都集成了时钟数据恢复（CDR）和相机侧时钟，以支持实际环境的需求。这些器件使摄像机和采集卡的传输速度比其他解决方案快4到8倍，从而显著提高机器视觉处理吞吐量。此外，这些器件还能以更低功率和近乎零延迟支持四倍电缆/链路距离。新产品系列还支持以任何速度无缝锁定从CXP-1到CXP-12的所有频率，提高了设计容差和灵活性，并通过单根电缆支持12.5Gbps的带宽，消除了对多通道的需求。更广泛的布线选项确保了系统可以安装在需要的地方，集成的CDR改善了从摄像机发送到采集卡的信号防抖性能。摄像机低频时钟恢复功能消除了在FPGA进行单独时钟编程的需要。集成的链路信号完整性测试使系统能够在运行前和运行期间对电缆链路完整性进行实时检查。对采集卡制造商来说，Microchip推出的这款新产品能使其以更低成本开发更强大的产品，帮助客户将产品部署在生产线上任何需要的地方。新产品可以进行预设置和实时电缆链路质量测试，为用户提供更强大、更全面的解决方案，以应对他们的挑战。他们还可以选择通过多条电缆扩展到50Gbps。 Microchip的CXP器件使制造商能够从摄像机和帧采集器的两个端口获得与以前四个端口相同的吞吐量。这些器件可用于在摄像机端检索实时低频时钟，从而提供更精确的信号时序。制造商还可以将其作为电缆中继器使用，进一步扩大摄像机之间的连接距离。它们的低功耗使其成为向市场推出尺寸更小、性能更好的图像采集解决方案的理想选择，既能增加客户价值，同时设计更简单、成本更低。 Adimec公司市场与销售总监Andre Jacobs表示：“有了Microchip的CXP器件，我们就能在保持系统成本不变的情况下，满足市场对数据吞吐量翻倍的需求。”日本工业成像协会（JIIA）主席Sachio Kiura表示：“我们很高兴看到Microchip将低功耗、高性能的CoaXPress 2.0解决方案推向市场，这些解决方案完全符合最近发布的CoaXPress 2.0规范。” Microchip预计，CoaXPress 2.0系列有助于加速在工业检测应用中采用性能更好、成本更低的机器视觉解决方案，并将对包括交通监控、监视和安全、医疗检测系统和嵌入式视觉解决方案在内的应用产生同样的变革作用。新产品系列是Microchip广泛产品组合的一部分，涵盖了创建整体系统解决方案的要求，包括Microchip的12GbpsPolarFire?现场可编程门阵列（FPGA），可以最少的开发人员工作量无缝支持CoaXPress协议，同时实现低功耗、低延迟和小尺寸解决方案。

自动化企业生产线机器人输送机器视觉

机器视觉和运动控制结合可帮助产线提高自动化效率

大学仕 2020-08-12 15:01 256浏览

机器视觉是计算机视觉的一个分支，应用起于汽车制造，兴于消费电子。目前是工业自动化升级中提高效率的重要方式之一。工业自动化领域中的视觉控制或视觉应用，主要指的是通过前端光学摄像头，从采集到的数字化图像中提取相关信息，进行分析处理之后，用于对生产线流程或质量的控制，以代替重复性人工操作。目前，机器视觉在工厂生产环节中的实际应用包括：对生产工件的完整性质量检测、识别、分类、零件位置及方向、尺寸测量、读码识别追溯、表面/色差检测、自动化流水线作业等等。可以说，机器视觉为流水产线、自动化设备安装上了一双“眼睛”，能够提供全天候、高一致性、高可靠性的检测结果，增添了工厂生产的智能化水平，因而也成为了迈向智能制造的一项重要技术。目前机器视觉在工业控制领域大多属于二次开发层面，形式主要包括系统集成以及组装生产自动化专机等等，要求开发商能够掌握不同生产制造环境中的Know-How技术，设计出有针对性的产品或集成方案，视觉点胶控制、视觉螺丝机控制、视觉定位+飞拍、视觉检测等电子产品后段制造流程都是现在市场上的开发热点。大部分厂商采用的都是“软件平台+视觉开发包”的开发模式，开发包基于软件平台对常用各种图像处理算法进行封装，软件工程师可直接调用封装好的算法，实现各种复杂的图像处理和分析功能，大幅降低了二次开发的难度和工作量。一般来说，机器视觉+运动控制应用大多数硬件架构都是采用一台控制器，通过外部连接视觉系统及产线上各个部位的工业智能相机及光源，视觉信号通过线缆和串口被传输到控制器中。在内部软件框架中，以常见的计算机视觉为例，视觉程序一般位于Windows系统中的非实时用户模式中，进行代码分析和算法处理；而PLC工艺流程控制则多位于实时内核模式之中。由于非实时用户模式的任务执行机制采用的是优先级别，因此当CPU的负荷过高、内存过大、处理流程过多时，就可能会出现卡顿的现象，使得在非实时用户模式下的机器视觉在完成同一检测任务时最终所需要花费的时间却不一样，导致减慢生产节拍，影响生产效率。为了解决这一难题，针对机器视觉应用，倍福开发的TwinCAT Vision机器视觉解决方案将视觉技术集成在其TwinCAT统一的通用化控制技术平台上，其中的图像处理功能被添加到整合了PLC、运动控制、机器人、高端测量技术、物联网及HMI的通用控制平台TwinCAT软件之中，通过这个统一的软件平台，来完成工厂所有的控制任务。机器视觉与运动控制的结合，为工业自动化产线的升级带来一股新活力，也越来越多地被应用在非接触检测、测量场景中，用以提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析与决策等，因而成为了先进制造的重要组成部分。目前来看，尽管机器视觉技术在工业自动化行业的应用牵涉到光学、电子、机械、工业软件等多个不同门类的学科，技术难度仍然较大，某些特定领域的市场准入壁垒也较高；但显而易见的是，机器视觉与运动控制技术相结合，促进了工厂产线自动化水平、产品品质管控、人力成本结构等方面的优化，进而提升了企业的综合竞争力。未来，融合边缘计算与深度学习等AI技术的机器视觉系统，将真正为机器植入“眼睛与大脑”，为迈向工业4.0时代做好准备。（文章来源于机器人在线网）

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