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机器视觉技术发展不断,应用场景丰富
大学仕 2020-08-07 11:37 422浏览
  机器视觉应用起于汽车制造,兴于消费电子,机器视觉目前主要应用在消费电子、汽车制造、食品包装、制药业等领域,其中又以消费电子和汽车制造领域为主,应用占比分别为46.60%、10.20%。在消费电子行业,机器视觉应用于高精度制造和质量检测,包括圆晶切割、3C 表面检测、触摸屏制造、AOI 光学检测、PCB 印刷电路、电子封装等。在汽车制造行业,机器视觉几乎涉及所有系统和部件的制造流程,例如车身装配检测、面板印刷和质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工业零部件表面缺陷检测等。       汽车制造质量原先主要依靠三坐标测量完成,效率低、时间长、数据量严重不足,且只能离线测量。机器视觉引入非接触测量技术,逐步发展成固定式在线测量站与机器人柔性在线测量站等在线测量系统,可严格监控车身尺寸波动,提供数据支持。除传统三坐标测量、激光在线测量外,蓝光扫描测量、表面缺陷测量等视觉测量方法可进行更加精细地测量,对车身基本特征尺寸、车体装配效果、缺陷等提供高精度监控。多种监控测量手段互相结合,确保生产零件零缺陷、整车制造高质量。       机器视觉引导系统突破机器人简单重复示教轨迹的限制,使其根据被操作工件的变化实时调整做工轨迹,提升机器人智能化水平。视觉引导技术逐渐渗透到汽车制造的全过程,比如引导机器人进行最佳匹配安装、精确制孔、焊缝引导及跟踪、喷涂引导、风挡玻璃装载引导等。     机器视觉检测系统可以对产品进行制造工艺检测、自动化跟踪、追溯与控制等,包括通过光学字符识别(OCR)技术获取车身零件编码以保证零件在整个制造过程中的可追溯性, 通过识别零件的存在或缺失以保证部件装配的完整性, 以及通过视觉技术识别产品表面缺陷或加工工具是否存在缺陷以保证生产质量。       机器视觉在食品包装领域适用范围广泛,可用于检测瓶子的分类和液位测量、标签、盖子、盒子的检查,以及瓶的形状、尺寸、密封性和完整性。被检查的包装形状不限包装盒、包装箱、金属箱、管状、泡状、盘状、广口瓶、细口瓶、罐装和桶装等。食品包装是食品质量的重要保障,可以保护食品在流通过程中免受污染,提高品质,避免发生安全事故。同时,食品包装的观赏性也会给消费者良好的购物体验。因此,食品包装检测是控制不合格食品流入市场的关键环节,影响企业在行业中的竞争力。 (文章来源于机器人在线网)
解析工业机器人抓取的定位方式
大学仕 2020-08-07 09:27 834浏览
  从机器视觉的角度,由简入繁从相机标定,平面物体检测、有纹理物体、无纹理物体、深度学习、与任务/运动规划结合等6个方面深度解析文章的标题。首先,我们要了解,机器人领域的视觉跟计算机领域的视觉有一些不同:机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。         所以,机器视觉的研究大概有这几块: 1. 物体识别:在图像中检测到物体类型等,这跟 CV 的研究有很大一部分交叉; 2. 位姿估计:计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态,对于机器人而言,需要抓取东西,不仅要知道这是什么,也需要知道它具体在哪里; 3. 相机标定:因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标,我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态,这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。     1、相机标定:这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿,但是,机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以,我们先需要对相机的位姿进行标定。 2、平面物体检测:这是目前工业流水线上最常见的场景,目前来看,这一领域对视觉的要求是:快速、精确、稳定。所以,一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法;而且,为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段,减少系统变量。     3、有纹理的物体:机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的,如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。当然,这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是,实际机器人操作过程中,环境会更加复杂:光照条件不确定(光照)、物体距离相机距离不确定(尺度)、相机看物体的角度不确定(旋转、仿射)、甚至是被其他物体遮挡(遮挡)。 4、无纹理的物体:有问题的物体容易解决,那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的,之前一大类方法是采用基于模板匹配的办法,但是对匹配的特征进行了专门选择(不只是边缘等简单特征)。     5、深度学习:由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果,我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。 6、与任务/运动规划结合:这部分也是比较有意思的研究内容,由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息,所以,并不限于相机中的物体识别与定位,往往需要跟机器人的其他模块相结合。  
为机器人装上“眼睛”,机器视觉开“眼”看世界
大学仕 2020-07-28 11:17 439浏览
  机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统,赋予机器“看”和“认知”的能力,是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段,利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释,让机器人自动完成对外部世界的视觉信息的探测,做出相应判断并采取行动,实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最前沿的领域之一,视觉类技术是人工智能企业的布局重点,具有最大的技术分布。       机器视觉在智能制造领域应用广泛,按功能主要可分为四大类:识别、测量、定位和检测。识别功能指甄别目标物体的物理特征,包括外形、颜色、字符、条码等,其准确度和识别速度是衡量的重要指标;测量功能指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位,然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸,主要应用于高精度及复杂形态测量;定位功能指获取目标物体的坐标和角度信息,自动判断物体位置,多用于全自动装备和生产;检测功能指对目标物体进行外观检测,判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。       机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像,分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说,机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集,经过图像识别和处理提取信息,最终通过执行装置完成操作。     五大模块构筑机器视觉系统:按照信号的流动顺序,机器视觉系统主要包括光学成像、图像传感器、图像处理、IO 和显示等五大模块。光学成像模块设计合理的光源和光路,通过镜头将物方空间信息投影到像方,从而获取目标物体的物理息;图像传感器模块负责信息的光电信号转换,目前主流的图像传感器分为CCD 与CMOS 两类;图像处理模块基于以CPU 为中心的电路系统或信息处理芯片,搭配完整的图像处理方案和数据算法库,提取信息的关键参数;IO 模块输出机器视觉系统的结果和数据;显示模块方便用户直观监测系统的运行过程,实现图像的可视化。    
机器人视觉与计算机视觉有什么区别?
大学仕 2020-07-24 16:20 407浏览
  机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和模式识别之间听起来名字都好像差不多,那么到底有些什么区别?是否会认知混淆?我们来看一下所有这些术语的含义以及它们与机器人技术的关系。人们在谈论机器人视觉技术时有时会感到困惑。他们嘴上在说“机器视觉”时,而他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”。这是一个非常容易混淆的错误理解。所有不同术语之间的界线有时会模糊不清。       在基本术语中,机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的组合,以允许机器人处理来自世界的视觉数据。例如,您的系统可能有一个2D摄像头,可以检测机器人拾取的对象。更复杂的例子可能是使用3D立体相机引导机器人将轮子安装到移动的车辆上。机器人器人视觉与机器视觉密切相关,它们都与计算机视觉密切相关。如果我们谈论的是家谱,则计算机视觉可以被视为他们的“父母”。但是要了解它们都适合什么地方,我们必须更进一步以引入“祖父母”(信号处理)。     信号处理包括处理电子信号以清除它们(例如去除噪声)、提取信息、准备输出到显示器或为进一步处理做好准备。任何东西都可以是信号,或多或少。可以处理的信号有很多种,例如模拟电信号、数字电子信号、频率信号等。图像基本上只是一个二维(或更多)维信号。对于机器人视觉,我们感兴趣的是图像的处理,计算机视觉和图像处理就像表兄弟一样,但它们有着截然不同的目标。图像处理技术主要用于提高图像质量,将其转换为另一种格式或以其他方式更改以进行进一步处理。       另一方面,计算机视觉更多的是从图像中提取信息以理解它们。因此您可以使用“图像处理”将彩色图像转换为灰度,然后使用“计算机视觉”检测该图像中的对象。如果我们进一步观察家谱,我们会发现这两个域都受到物理学领域的影响,特别是光学领域。     现在我们开始讲机器视觉,一切都在变化,这是因为Machine Vision与之前的所有术语完全不同,它更多地是关于特定应用而不是技术。机器视觉是指用于自动检测,过程控制和机器人引导的视觉的工业用途 ,其余的“家庭”是科学领域,而机器视觉是一个工程领域。       最后,我们讲机器人视觉:Robot Vision融合了以前所有术语中的技术,在很多情况下,Robot Vision和Machine Vision可以互换使用。但是,有一些细微的差异,某些机器视觉应用程序(例如零件检查)与机器人技术无关零件仅放置在寻找故障的视觉传感器前面。     此外,Robot Vision不仅是工程领域,这是一门具有自己特定研究领域的科学,与纯粹的计算机视觉研究不同,机器人视觉必须将机器人学的各个方面纳入其技术和算法中,例如运动学,参考系校准以及机器人对环境产生物理影响的能力。 视觉伺服是仅可以称为“机器人视觉”而不是“计算机视觉”的技术的完美示例,它涉及通过使用视觉传感器检测到的机器人位置反馈来控制机器人的运动。
自动化堆垛机器人码垛哪里好?
大学仕 2020-07-21 16:12 501浏览
  如今是属于工业与科技的时代,近几十年来,我国重点发展工业,当然科技水平也在日渐提升,随着人工智能等新技术的出现,工业机器人的功能开始变得更强大,例如加入机器视觉的机器人,将不再需要昂贵的托盘定位系统。这是因为利用工业相机构建立体视觉,就可以确定每个箱子、袋子或托盘的方向,机器人再通过软件计算出每层产品的位置,然后就能轻松地执行装货或卸货任务。那自动化堆垛机器人码垛哪里好?下面相关信息由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。       相比于传统集中式的码垛机,自动化堆垛机器人具有更高的灵活性。一台工业机器人可以对不同货物,进行不同形状的堆叠。当箱体的规格改变时,只需要改程序即可重新执行任务,大大减少了设备调试过程的停机时间。并且工业机器人的占用空间较少,不会浪费工厂的面积。   目前,工业机器人可达到范围较远、适用性强,并能够在高速运行的状态下保证较高的可靠性。码垛要求将产品整齐堆叠在一起,由程序控制的机器人码垛系统,比人力摆放位置更标准,不会出现货物倾斜或倒塌的问题。过去人力堆叠的物品在仓库倒塌事件时有发生,这是很大的隐患。   在码垛工位上,末端工具是堆垛码垛机器人的重要部分,通常由不同的手爪、自动拆/叠盘机组成。为了达到更高的灵活性,厂商会采用混合托盘,使得机器人基本上能够和工人一样灵活。此外,机器人末端还可以配置称重、检测、贴标签和通讯系统,能够完成一系列的包装服务,先进的末端工具技术,可以大幅提升机器人码垛的效率。         大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。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堆垛机器人设备的介绍,相信您对堆垛机器人有了一定的了解。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堆垛机器人的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多堆垛机器人设备的相关信息,请留意本网站的最新更新。    
机器视觉技术助力机器人更好拾取透明物体
大学仕 2020-07-17 14:32 183浏览
  据报道,为了使机器人能看见物体并且抓取它,通常会配备像微软Kinect这样的深度感应相机。尽管这种相机可能会受到透明或发光物体的影响,但来自卡耐基梅隆大学的科学家们已经开发出了一种解决办法。深度感应相机的功能是将红外线激光束射到物体上然后测量光从物体的轮廓反射回来及再反射至相机上感应器所需要的时间。     虽然这个系统在相对暗淡的不透明物体上工作得很好,但它在透明物体上却存在问题,因为大部分光线都能穿过透明物体,或是闪亮的物体会散射反射光。这就是卡耐基梅隆系统发挥作用的地方,他们利用了一个彩色光学相机,其也可作为深度感应相机。       该套装置利用了一种基于机器学习的算法,该算法能在同一不透明物体的深度感知和彩色图像上进行训练。通过比较两种类型的图像,该算法学会了推断彩色图像中物体的三维形状,即使这些物体是透明的或会发光。     此外,虽然只有少量的深度数据可以通过直接激光扫描这类物体来确定,但收集的数据能被用于提高系统的准确性。在目前进行的测试中,跟只使用标准深度传感相机相比,使用新技术的机器人在抓取透明和发光物体方面表现要出色得多。David Held教授表示:“虽然我们有时会错过,但在很大程度上它做得很好,比以前任何抓透明或反射物体的系统都要好。” (文章来源于机器人在线网)
华为与长虹电子等成立华鲲振宇,以机器视觉为核心打造智慧全息解决方案
大学仕 2020-07-09 15:01 998浏览
  7月3日,华为数据基础设施城市峰会2020成都站在成都高新区举行。会上,由四川长虹电子控股集团有限公司、成都高新投资集团有限公司等共同出资成立的混合所有制高科技创新企业——四川华鲲振宇智能科技有限责任公司(以下简称“华鲲振宇”)。四川省经信厅副厅长皮亦鸣,成都高新区管委会副主任赵继东,四川长虹电器股份有限公司副总经理潘晓勇,四川华鲲振宇智能科技有限责任公司总经理万诤共同揭牌。     据悉,华鲲振宇在成都高新区注册成立,将全面负责西南地区基于华为鲲鹏芯片的服务器、PC机、视觉等系列产品的设计、生产、销售及维护,推动基于鲲鹏技术体系的整体解决方案在政务、公安、医疗、交通、园区、电力、金融、城管、教育等9大领域开展应用示范,深度参与全国各地自主可控项目,带动四川鲲鹏产业快速规模发展,致力于成为中国数字化新基建第一品牌。     在华为云与计算BG总裁侯金龙,华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰,华为公司川藏区域总经理刘嘉等领导共同见证下,华鲲振宇与华为共同签署机器视觉战略合作协议。华鲲振宇总经理万诤、华为机器视觉领域总裁段爱国代表双方出席签署活动。     华为将与华鲲振宇合作,以机器视觉产品为核心共建智慧全息解决方案,并以高新区作为合作起点,进一步服务成都乃至四川。   会上,随着公司成立,华鲲振宇对外重磅推出2款智能前端视觉产品与场景化解决方案。未来双方将以持续的研发投入,落地AI理念,牵引产业升级的方向,守护千家万户、助力千行百业,覆盖全息社区、全息路口、高速大联网、智慧水利等场景,包含食住行、教育、金融、医疗、建筑、农林牧副渔等生活的方方面面。最终打造机器视觉生态圈,助力机器视觉产业关联企业在成都聚集,推进成都成为内陆开放型经济新高地,促进机器视觉产业成为成都经济发展的新核心增长极。     加快布局鲲鹏产业 助力成都打造万亿级电子信息产业   当前,新一代信息技术正加快创新演进,其产业格局不断变化重构。积极培育发展鲲鹏产业对成都打造万亿级电子信息产业,加快构建“5+5+1”高质量现代产业体系具有重要意义。   不久前,成都市工业经济工作领导小组印发的《关于加快培育发展鲲鹏产业工作方案》指出,成都将在2025年实现鲲鹏产业规模超过500亿元,成为全国领先的鲲鹏软件生态基地、鲲鹏硬件制造基地和鲲鹏应用示范基地。同时,在整机、核心部件、基础软件、行业应用软件等4个领域分别培育3至5家骨干企业,并培育不少于300家配套合作企业。     华鲲振宇正是在这一背景下诞生,其将在成都高新区落地市场运营总部、技术研发中心、芯片设计中心、软件适配中心等。“西南的科技中心在成都,成都高新区有大量科技人才,相关产业业态成熟,同时政府能够提供完善的配套,可以保证我们的业务规划快速落地,并在走入高速发展期得到支撑。”万诤说。     成都高新区电子信息产业局相关负责人表示,鲲鹏生态将引领多样性计算时代的发展,为云计算、大数据、物联网、人工智能、边缘计算等提供强大的算力支撑。成都高新区将加快培育发展鲲鹏产业,孵化基于鲲鹏生态的行业解决方案,助力电子信息产业成为成都市首个万亿级产业。(文章来源于贤集网)
基于机器视觉的喷涂智能控制系统与自动化设备
大学仕 2020-06-15 11:50 738浏览
摘要:   本发明涉及一种基于机器视觉的喷涂智能控制系统与自动化设备,属于喷涂技术领域。通过与计算机连接的机器视觉机构与运动控制器,进行视觉喷涂控制与运动控制,视觉机构拍摄产品图像,将图像数据传输到计算机、识别图像位置、自动修改喷涂轨迹、生成新的运动控制数据发送到运动控制器,从而由运动控制器对任意形状、任意摆放的工件进行喷涂。本发明的优点在于无需夹具定位,解决了传统喷涂设备需要对产品使用固定位置的夹具定位的问题,极大地降低了生产成本,提高了生产效率。 技术领域:   本发明涉及一种基于机器视觉的喷涂智能控制系统与自动化设备,属于喷涂技术领域。 背景技术:   目前随着工业自动化水平的不断提升,为了提高生产效率,确保批量产品的生产一致性,在工业生产过程中,许多需要喷涂的环节使用了自动喷涂设备。因传统的自动喷涂设备是在空间坐标系统中通过数控编程,按预设的轨迹喷涂,这种方式需要每次把产品摆放在一个固定的位置,否则将出现偏差,甚至可能使产品报废。为此需要先根据产品的外形,制作一个合适的夹具。喷涂前把产品放入夹具,即上料,喷涂完成后取出产品,即下料,如此反复,这种方式对夹具的精度要求很高。     如果产品外形种类较多,需要制作相应地夹具。极大地提高了生产成本、降低了生产效率。而近年来,随着视觉技术的不断发展给机器加“眼睛”,使机器更智能,已经成为当前机械自动化领域的一个新趋势。申请人因此将传统自动喷涂机与机器视觉的结合,通过自动识别产品位置,并自动修正喷涂轨迹,解决了产品需要夹具固定的问题。能降低生产成本、提高生产效率,也为配备自动上料取料的喷涂设备提供了更好的解决方案。 发明内容:   本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的喷涂智能控制系统与自动化设备,从而克服现有技术的不足。喷涂包括喷胶与喷漆,喷涂通过喷枪或碟式雾化器,借助于压力或离心力,分散成均匀而微细的雾滴,施涂于被涂物表面的涂装方法。可分为空气喷涂、无空气喷涂、静电喷涂以及上述基本喷涂形式的各种派生的方式,如大流量低压力雾化喷涂、热喷涂、自动喷涂、多组喷涂等。通过喷枪使油漆雾化,涂覆于物体表面的加工方法。   有压缩空气喷漆、高压 无空气喷漆、静电喷漆多种。喷漆作业使用含有大量溶剂的易燃漆料,在要求快速干燥的条件下挥发到空气的溶剂蒸气,易形成爆 炸混合物。特别静电喷漆是在60千伏以上高 电压下进行的,喷漆嘴与被漆工件相距在250毫米以内即易发生火花放电会引燃易 燃蒸气。   目前主要有四种:电弧喷涂、火焰喷涂、等离子喷涂及爆炸喷涂。利用喷涂技术可以在各种基体上获得具有耐磨、耐蚀、隔热、导电、绝缘、密封、润滑以及其他特殊机械的物理、化学性能的涂层。应用范围非常广泛,涉及到国民经济各个部门 以及包括尖端技术在内的各个领域。喷胶从字面来理解,做为动词是指把有一定粘性的液体散着射出去作为名字指的是现在科技下的一种产品名。即用全自动喷胶机将胶水或油漆散着射出并使之按一定的规律附着在另一物体上的过程。    本发明的技术原理为:在喷涂自动化设备上增加机器视觉自动定位功能,再通过智能控制系统对工件进行喷涂。本发明通过以下技术方案实现,通过与计算机连接的机器视觉机构与运动控制器,进行视觉喷涂控制与运动控制,视觉机构拍摄产品图像,将图像数据传输到计算机,识别图像位置,自动修改喷涂轨迹,生成新的运动控制数据,发送到运动控制器,从而由运动控制器对任意形状、任意摆放的工件进行喷涂。   本发明的优点在于:   1、将机器视觉应用到自动喷涂机中,机器视觉具有类似人类眼睛的实时定位功能,但眼睛的定位是粗略的,大概的,而机器视觉具有测量功能,能做到精准定位。机器视觉与自动喷涂的结合,使得工件不再需要夹具固定在某个位置上,可以在识别范围内的任意位置、任意旋转角度摆放,视觉识别稳定,在加工范围内不能有错识别和漏识别的现象出现。   2、两种喷涂轨迹生成方式,既可按照自定义轨迹方式喷涂,又可按产品轮廓喷涂,喷涂方式灵活多变、操作性高。   3、产品轮廓内缩,防止胶水外溢至轮廓外。   4、任意形状、任意摆放、任意颜色、任意数量的不透明工件可多个同时识别,智能程度高、喷涂效率极高。   5、无需夹具定位,解决了传统喷涂设备需要对产品使用固定位置的夹具定位的问题。极大地降低了生产成本,提高了生产效率。   6、支持远程操作,方便设备维护。、   7、支持远程操作、方便设备维护。  
基于机器视觉和机械手的智能分拣自动化设备
大学仕 2020-06-12 15:04 164浏览
摘要: 本实用新型涉及一种基于机器视觉和机械手的智能分拣自动化设备,包括机架、传送装置、图像采集装置和分拣装置,所述传送装置包括支架、传送带、驱动电机、主动轴和从动轴,所述支架水平安装在所述机架上,所述主动轴和所述从动轴分别可转动的安装在所述支架的前后两端,所述驱动电机处于所述支架内且连接并驱动所述主动轴转动。 所述传送带联动套装在所述主动轴和所述从动轴上,其上设有所述料盘,所述支架后端设有朝远离所述主动轴的方向推动所述从动轴以实现所述从动轴预紧的调节机构,该设备中从动轴相对主动轴通过调节机构可以实现预紧功能,保证传动效果。 技术领域: 本实用新型涉及工业分拣设备领域,具体涉及一种基于机器视觉和机械手的智能分拣自动化设备。 背景技术: 随着智能制造的发展,自动化智能分拣变得越来越重要,而且随着待分拣工件的形状、种类、颜色等越来越繁多。原有的分拣设备中,一方面其传送装置的从动轴相对主动轴没有预紧功能,进而影响传动效果。另外原有的分拣设备由于功能太过单一,往往不能适用更为复杂的分拣场合,而且目前许多分拣工作仍采用人工分拣的方式,这种分拣方式,劳动强度大、人工成本高,效率低,而且容易受到人主观因素的影响,造成错分拣、误分拣的问题,从而不利于提高产品的质量。 实用新型内容: 为了解决当前分拣过程中的工件形状、种类、颜色等变复杂的新情况,以及解决人工分拣的高成本、低效率等问题。本实用新型提供一种基于机器视觉和机械手的智能分拣自动化设备。   本实用新型解决上述技术问题的技术方案如下: 一种基于机器视觉和机械手的智能分拣自动化设备,包括机架、传送装置、图像采集装置和分拣装置,所述传送装置安装在所述机架上,在所述传送装置上设有被所述传送装置驱动向前输送的料盘。在所述料盘上放置有不同种类的工件,所述图像采集装置和所述分拣装置前后安装在所述机架上,所述传送装置包括支架、传送带、驱动电机、主动轴和从动轴,所述支架水平安装在所述机架上,所述主动轴和所述从动轴分别可转动的安装在所述支架的前后两端,所述驱动电机处于所述支架内且连接并驱动所述主动轴转动,所述传送带联动套装在所述主动轴和所述从动轴上,其上设有所述料盘。所述支架后端设有朝远离所述主动轴的方向推动所述从动轴以实现所述从动轴预紧的调节机构。 本实用新型的有益效果是:该设备中从动轴相对主动轴通过调节机构可以实现预紧功能,保证传动效果,并且能对多种工件进行分拣,适应多工件分拣的场合,放置在不同场合的分拣,可有效提高企业的生产效率和质量,而且可以降低生产成本,方便设备维护。
机器视觉检测工作流程是什么样的?
大学仕 2020-06-09 15:26 629浏览
机械自动化行业涉及的较为广泛,从焊接机械手到机器人码垛、上下料设备以及机器视觉检测,在人们生活和工作中,许多方面也都可以看到自动化相关的影子,那机器视觉检测工作流程是什么样的?下面相关信息由大学仕技术对接平台的专家为您详细介绍。 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,可分为连续触发和外部触发。    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。  大学仕技术对接平台是一家立足于制造业技术对接的专业信息化平台。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使用机器视觉检测工作流程是什么样的?的介绍,相信您对机器视觉检测有了一定的了解,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检测的相关内容,希望对你有所帮助,如果想要了解更多机器视觉检测的相关信息,请留意本网站的最新更新。
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