Die Augen des Industriekamera-Roboters

Industrial Vision, auch bekannt als maschinelles Sehen, ist eine der Schlüsseltechnologien in der industriellen Automatisierung. Es handelt sich um die Erfassung von Bildern mit optischen berührungslosen Sensorgeräten und deren Umwandlung in digitale Signale, die Funktionen wie Objekterkennung, Messung, Lokalisierung und Inspektion ermöglichen. Industrielle Vision-Systeme werden häufig in automatisierten Produktionslinien eingesetzt, um die Effizienz zu steigern, Produktqualität zu gewährleisten, Kosten zu senken und kritische Aufgaben in gefährlichen Umgebungen oder Situationen auszuführen, in denen das menschliche Sehen die Anforderungen nicht erfüllen kann.

Industrielle Vision-Systeme werden häufig für Aufgaben wie Objekterkennung, Qualitätskontrolle, Roboternavigation und Präzisionsmessung in automatisierten Produktionslinien eingesetzt.

1. Kernkomponenten des industriellen Visionssystems

● Bilderfassung: Nutzen Sie hohe Leistung Industriekameras und andere Geräte zur hochauflösenden Bilderfassung.

● Bildverarbeitung und -analyse: Anwenden komplexer Algorithmen zur Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und -analyse, um wertvolle Informationen zu extrahieren.

●Entscheidungsfindung und Ausgabe: Basierend auf den Analyseergebnissen werden Anweisungen an das Kontrollsystem gesendet, um nachfolgende Produktionsvorgänge oder Qualitätskontrollmaßnahmen voranzutreiben.

Industrielle Vision-Systeme können in zwei große Kategorien eingeteilt werden:

• Industrielle Bildverarbeitung: hauptsächlich für industrielle Anwendungen wie automatisierte Inspektion und Produktqualitätskontrolle eingesetzt.

• Computer Vision: Konzentriert sich mehr auf Bild- und Videoanalyse und wird häufig in Sicherheit, medizinischer Versorgung, autonomem Fahren und anderen Branchen eingesetzt.

Entwicklung der Systemarchitektur

● Eingebettete Vision-Lösungen: Integrieren Sie Bilderfassungs- und Verarbeitungsfunktionen in intelligente Kameras oder Vision-Sensoren, um Plug-and-Play-Komfort zu bieten.

● Board-Level-System: PC-Integration erforderlich, die Sekundärentwicklung für spezifische Anforderungen unterstützt, hohe Flexibilität.

Entwicklungstrends und Innovationen

Industrial Vision integriert sich schnell in Technologien der künstlichen Intelligenz, insbesondere Deep-Learning-Algorithmen, wodurch seine Fähigkeiten bei der Erkennung und Analyse komplexer Bilder erheblich erweitert werden und Systeme auf ein höheres Niveau der Intelligenz und Anpassungsfähigkeit vorantreiben. Diese Integration erweitert nicht nur die Anwendungsgrenzen, sondern verleiht dem Marktwachstum auch starke Impulse.

II. Spezifische Anwendungen

1. Qualitätsprüfung: Verwenden Sie KI-gestützte industrielle Vision, um Oberflächendefekte, Maßabweichungen usw. automatisch zu erkennen, um die Konsistenz der Produktqualität zu verbessern.

2. Materialsortierung: Identifizieren Sie die Form, Farbe, Textur und andere Merkmale von Materialien, realisieren Sie eine automatische Sortierung und verbessern Sie die Produktionseffizienz. Schnelle Identifizierung von Produktetiketten, Seriennummern usw., Optimierung der Logistik und des Rückverfolgbarkeitsmanagements.

3. Geräteüberwachung: Überwachen Sie den Betriebsstatus der Geräte in Echtzeit, erkennen Sie Anomalien rechtzeitig und alarmieren Sie, reduzieren Sie die Ausfallrate und verbessern Sie die Gesamtproduktionseffizienz.

4. Sichtführung und Positionierung: In automatisierten Produktionslinien wird eine präzise Produktpositionierung mit einem industriellen Vision-System durchgeführt, um Roboterarme oder andere automatisierte Geräte für die präzise Aufnahme, Montage und Platzierung zu führen.

5. Mustererkennung: Überprüfen Sie, ob die Produkte auf der Produktionslinie dem voreingestellten Muster entsprechen, identifizieren Sie schnell fehlerhafte Artikel und beseitigen Sie Produktionsanomalien.

6. Präzisionsmessung & Entfernungsmessung: Berührungslose Präzisionsmessung der Produktgeometrie durch Bildverarbeitungstechnologie. Stellen Sie sicher, dass die Produkte den Designspezifikationen entsprechen und reduzieren Sie die Nacharbeits- und Ausschussraten.

7. Inspektion des Produktaussehens: Verwenden Sie Deep-Learning-Algorithmen, um mikroskopische Oberflächendefekte effizient Erkennen Sie kosmetische Defekte wie Kratzer oder Dellen und sortieren Sie schnell nach unqualifizierten Produkten.

8. Automatisierte Produktionslinie: Industrielle Vision-Systeme können in automatisierte Produktionslinien integriert werden, um eine automatisierte Produktverarbeitung und -montage zu realisieren, menschliche Eingriffe zu reduzieren und die Effizienz und Sicherheit zu verbessern.

9. Roboternavigation: In der intelligenten Fertigung führt Industrial Vision Roboter bei präzisen Vorgängen wie Schweißen, Spritzen und Materialhandling, wodurch die Autonomie des Roboters und die Flexibilität des Produktionsprozesses erhöht werden.

III. Integration mit der Robotik

Die Integration mit Robotern ist ein entscheidendes Bindeglied bei der Realisierung automatisierter Produktionslinien.

1. Präzise Positionierung: Das industrielle Vision-System liefert dem Roboter genaue Objektpositionsinformationen durch Bilderkennung und -analyse, um ein präzises Erfassen, Platzieren oder Verarbeiten zu ermöglichen.

2. Führung und Navigation: In automatisierten Montagelinien kann das Vision-System den Roboter zur korrekten Teilepick- und Montagevorgänge führen, wodurch ein hochpräzises Montageprozess gewährleistet wird.

3. Qualitätskontrolle: Die Kombination der Flexibilität des Roboters mit den Inspektionsfähigkeiten des Vision-Systems ermöglicht eine Echtzeit-Qualitätskontrolle von Produkten in der Produktionslinie, einschließlich Fehleridentifikation und Maßmessung.

4. Anpassungsfähigkeit: Das Visionssystem kann verschiedene Objekte und Umweltänderungen erkennen und den Robotern die notwendigen Anpassungsinformationen zur Verfügung stellen, um verschiedene Produktionsaufgaben zu bewältigen.

5. Datenfeedback: Die Daten des Vision-Systems können an das Robotersteuerungssystem zurückgegeben werden, sodass der Roboter seine Aktionen basierend auf Echtzeitdaten anpassen und die Prozessintelligenz verbessern kann.

6. Zusammenarbeit: Bei komplexen Produktionsaufgaben können mehrere Roboter zur Zusammenarbeit erforderlich sein. Vision-Systeme können ihre Bewegungen koordinieren, um einen reibungslosen Arbeitsablauf zu gewährleisten.

7. Intelligente Entscheidungsfindung: Durch die Kombination von Deep Learning und KI führen Vision-Systeme fortschrittliche Bildanalysen durch, um Robotern intelligente Entscheidungsunterstützung zu bieten.

8. Echtzeitüberwachung: Während des Roboterbetriebs kann das Vision-System die Bewegung in Echtzeit überwachen, um die Einhaltung der Standards sicherzustellen und Abweichungen rechtzeitig anzupassen.

9. Flexible Fertigung: Das Vision-System ermöglicht es dem Roboter, sich schnell an Produktänderungen oder Anpassungen der Produktionslinie anzupassen, um eine flexible Fertigung zu erreichen und den Bedürfnissen der Markt- und Produktdiversifizierung gerecht zu werden.

10. Sicherheitsüberwachung: In einigen Anwendungen können Vision-Systeme den Arbeitsbereich des Roboters überwachen, um die Sicherheit des Personals zu gewährleisten und versehentliche Kollisionen oder Bedienungsfehler zu verhindern.

Durch diese Ansätze erhöht die Integration von Industrial Vision Systemen mit Robotik nicht nur die Automatisierung der Produktionslinien, sondern erhöht auch die Flexibilität und Intelligenz der Fertigung, die für die moderne Fertigung von entscheidender Bedeutung sind.

Zu den Leistungsanforderungen für industrielle Bildverarbeitungssysteme gehören hohe Geschwindigkeit, hohe Präzision und hohe Zuverlässigkeit, um sich an schnelllebige und komplexe industrielle Produktionsumgebungen anzupassen. Mit dem Fortschritt der Technologie gewinnen industrielle Visionssysteme in der intelligenten Fertigung immer wichtiger und werden zu einem grundlegenden Förderer der Automatisierung.

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