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理解機器視覺系統的最簡單方法之一是將其視作機器設備的“眼睛”。機器視覺系統使用相機捕獲的數字輸入來確定下一步動作。企業常使用機器視覺系統來提高產品質量、效率和運營。
自1950年代以來,一部分制造工廠就開始使用機器視覺系統,但在1980年代至1990年代,才真正開始發展。無論是工業應用還是非工業應用,軟件和硬件的相結合使機器視覺系統更加先進。以下是機器視覺系統中典型組件:
· 傳感器
· 幀抓取器
· 工業相機(數字或模擬)
· 足以讓相機捕捉高質量圖像的工業光源
· 能夠分析圖像的軟件和計算機
· 可以視覺識別的算法;
· 輸出,例如屏幕或機械臂
當機器視覺系統用于檢查制造操作中的產品時,這些組件如何協同工作,這是工業視覺檢測中的一個非常常見的例子。
當傳感器檢測到產品的存在時,視覺系統變開始工作。然后,傳感器觸發光源照亮該產品,并觸發攝像頭捕捉產品并拍攝產品的圖像。圖像采集卡(一種數字化設備)將相機的圖像轉換為數字輸出。數字文件保存在計算機上,因此可以通過系統軟件進行分析。該軟件將文件與一組預定標準進行比較以識別缺陷。如果發現缺陷,產品將無法通過檢查。
焊接機器人能夠根據3D視覺數據進行自適應調整,提高焊接精度和效率,降低對工件特征和編程的要求,實現更智能化和自動化的焊接生產。
這些創新點展示了3D視覺技術在提升焊接質量方面的重要應用,它們通過提高焊接過程的自動化、智能化水平,增強了焊接的精確性和穩定性,從而顯著提升了焊接質量
3D視覺識別技術在智能制造中的創新應用主要體現在以下幾個方面:
3D相機相比傳統2D相機的優勢主要體現在以下幾個方面:
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