机器视觉的识别技术研究

2016-06-29新闻资讯

在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,此外机器视觉在质量检测的各个方面也已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。随着普及度的不断提高,国内的视觉技术水平也日趋成熟起来,逐步开始了工业现场的应用,多见于制药、印刷、产品检测等领域,目前国内家具行业鲜见这项技术的应用。本文通过引介的几个国外公司的典型产品,旨在向读者展示视觉识别技术应用于家具制造的前景是非常广阔的。

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  1、什么是机器视觉

  机器视觉,顾名思义,就是使用机器的自动化方法,实现类似人类视觉感知(眼睛+视觉神经中枢+视觉神经细胞)的功能。对于工厂自动化和过程自动化而言,机器视觉是实现真正意义上的自动化的基础和一种重要的行为控制手段。

  机器视觉系统一般是由镜头、摄像机(成像系统)和图像处理单元监视器(控制系统)构成的智能视觉感知系统。根据物体在一定环境下得到的画面进行尺寸,缺陷、种类、匹配和文字等各种参数的测量和判别,并最终将这些数据转换整合成用于指导生产和加工的信息。帮助企业提高生产效率,减少人工这一自动化领域的不确定因素对产品品质的影响。

  与传统光电传感器相比,机器视觉成像系统中所使用的视觉传感器(Vision  Sensor)赋予机器设计者更大的灵活性。以往需要多个光电传感器的应用,现在只需用一个视觉传感器就可以检验多项特征。视觉传感器还能够检验更大的面积,并判断出最佳的目标位置和方向灵活性,这使视觉传感器在某些原先只有依靠多个光电传感器才能解决的场合中受到广泛欢迎。

  此外.由于一个普通视觉传感器的成本仅相当于数个配件昂贵的光电传感器,因此价格也是它的一大优势。 

 2、机器视觉在家具制造中的应用

  2.1 表面检验

  随着家具行业竞争越来越激烈.利润率逐渐变小,制造商无法承受因瑕疵产品造成的高废品率。因此,为及时检测出问题,制造商正在将品质检验工作融入到整个制造过程之中。而利用机器视觉系统对生产过程中连续移动的板件表面进行检查,既能满足高的生产速度,利用数字化的图像处理功能,又能在高分辨率的条件下发现最微小的缺陷。

  目前,机器视觉表面检验原则上可以分为以下两种不同的方法:(1)通过缺陷描述(划痕、污点.细孔等)的方式,在组织结构相同的材料表面上寻找缺陷;(2)通过与存储在系统中的参考图样进行对比,在任意材料表面(包括多种色彩在内)上寻找缺陷。

  一般的视觉系统都会同时使用以上两种方法来完成表面品质的检验,例如德国鲍默(Baumer)公司所生产的专门用于家具制造业的光学检验系统。该系统可用于光学检查涂层和非涂层板材、家具板材和封边.地板等。在多台摄像机和光学传感器的支持下,系统会根据预存的若干个样本来判断当前位置表面的“好”与”坏”,并且在此基础之上利用自带的分析软件分析比较整个生产链的质量数据,易于实现计算机集成制造(CIMS)。  

  2.2 物流和过程的自动化控制

  机器视觉系统可以保证物流的顺利进行。图像处理可以用于鉴定产品、获取信息并将信息传递下去,通过它可以确认相应的零部件传送到位和正在进行正确的加工工序。原则上在这个领域中可以区分为两种应用情况:编码和标记的辨认与零件和位置的辨认。

  其中.对编码和标记的辨认在家具制造中已经相当普遍,我们常见的板件条形码扫描就是采用这种方法。扩展的应用还包括OCR(光学字符识别)和手写文字的辨认和检验。

  当进行零件辨认时.将对象零件与已经存入的模型或图案(外形轮廓或其它专门的特征)进行对比并加以鉴定。该应用特别适合在装配环节用于检验产品装配的完整性。对于装配的完整性检验来说,工作性质单一.而且经常又是很快的生产速度,这对于检验员来说实在是一种超负荷,并不适合由人来完成,而机器视觉系统可以轻松完成这一任务。通过多个表面摄像机和照明装置.在装配过程中或装配完毕后检查零部件的装配是否正确。在某些情况下,甚至还可以同时检验零件的表面特征。

  2.3 加工过程中的精确定位

  一个机器视觉系统,简单的说.就是机器的眼睛,它最重要的任务就是确定位置、寻找抓取点和按照物体的几何形状对各物体进行高精度地定位,以便于后续的精确加工。

  据悉,德国豪迈公司就已经开发出了带有视觉识别装置的电子开料锯.基于机器视觉的送料系统可以在锯切过程中对板件的二维尺寸和具体位置进行精确地识别;另一个比较有典型代表性的产品是美国AXYZ公司推出的AVS视觉识别系统,普通雕刻机的刀具处通过加装该系统模块后,机器便能够快速识别板件上特定的点,并对机器的切割路径进行调整.实现刀具位置的精确定位,确保雕刻加工的品质。

  3、结语

  作为一个新兴的技术领域,机器视觉在国内家具行业的应用仍然比较局限,真正高端的应用还很少。相信伴随着国内家具制造业自动化和信息化程度的提高,以及整个社会对产品质量要求的不断提升,机器视觉这个新技术、新概念也会深入人心。