I. INLEIDING
Met de voortdurende vooruitgang van wetenschap en technologie en de komst van het Industrie 4.0-tijdperk is industriële automatisering een belangrijke trend in de moderne industriële productie geworden. En machine vision-technologie speelt, als een van de sleuteltechnologieën in de industriële automatisering, een steeds belangrijkere rol. Machine vision-technologie maakt gebruik van apparatuur zoals camera's en computers om beelden te verzamelen, verwerken en analyseren, om zo de functie van het identificeren, detecteren, meten en controleren van doelen te realiseren. In dit artikel worden de definitie, het principe en de kenmerken van machine vision-technologie en de toepassing ervan in de industriële automatisering in detail uitgewerkt.
II. Definitie en principe van machine vision-technologie
Definitie
Machine vision-technologie is een soort technologie die apparatuur zoals camera's en computers gebruikt om beelden te verzamelen, verwerken en analyseren, om zo de identificatie, detectie, meting en controle van doelen te realiseren. Het simuleert het werkingsprincipe van het menselijke visuele systeem, zodat de machine kan "zien" en dienovereenkomstig kan reageren om geautomatiseerde besturing en intelligente werking te bereiken.
Beginsel
Het principe van machine vision-technologie omvat hoofdzakelijk drie aspecten: beeldacquisitie, beeldverwerking en beeldanalyse.
(1) Beeldacquisitie:Via de camera en andere apparatuur om het doelwit te fotograferen, wordt de uiterlijkinformatie van het doelwit omgezet in digitale signalen om een digitaal beeld te vormen. In dit proces zullen factoren zoals de keuze van de lichtbron, de cameraresolutie en de framesnelheid de kwaliteit van het beeld beïnvloeden.
(2) Beeldverwerking:Er worden voor-voorverwerking, verbetering, filtering en andere bewerkingen uitgevoerd op de verzamelde digitale beelden om de kenmerkende informatie van het doel te extraheren en voor te bereiden op de daaropvolgende analyse en herkenning. Beeldverwerking is de kern van de machine vision-technologie en het effect ervan heeft rechtstreeks invloed op de daaropvolgende herkennings- en analyseresultaten.
(3) Beeldanalyse:gebruik computer vision-algoritmen om het verwerkte beeld te analyseren om de herkenning, detectie, meting en controle van het doelwit te realiseren. De veelgebruikte algoritmen in dit proces omvatten randdetectie, kenmerkextractie, patroonherkenning enzovoort.
III. Kenmerken van machine vision-technologie
Hoge precisie:Machine vision-technologie kan via camera's met hoge-resolutie en geavanceerde beeldverwerkingsalgoritmen de nauwkeurige identificatie en positionering van doelobjecten realiseren, om te voldoen aan de eisen van industriële automatisering op het gebied van nauwkeurigheid.
Hoge snelheid:Vergeleken met de traditionele handmatige inspectiemethode kan het machine vision-systeem een groot aantal inspectietaken in korte tijd uitvoeren, en de verwerkingssnelheid is extreem hoog, wat kan voldoen aan de realtime vereisten van de productielijn.
Automatisering en intelligentie:Machine vision-systemen kunnen de taken van identificatie, positionering, tracking en besluitvorming-van doelobjecten automatisch voltooien via vooraf ingestelde programma's en algoritmen, waardoor automatisering en intelligente bediening worden gerealiseerd.
Flexibiliteit en uitbreidbaarheid:machine vision-systeem heeft een gemodulariseerd ontwerp, dat flexibel kan worden geconfigureerd en uitgebreid volgens verschillende toepassingsvereisten. Ondertussen kunnen complexere productietaken worden gerealiseerd door koppeling met andere apparatuur.
Betrouwbaarheid en stabiliteit:Het machine vision-systeem maakt gebruik van gestandaardiseerde algoritmen en processen, die ervoor kunnen zorgen dat de resultaten van elke inspectie en verwerking consistent zijn. Tegelijkertijd beschikt het systeem ook over een langdurig stabiele werking en een zelf-zelfdiagnosefunctie, waardoor de betrouwbaarheid en stabiliteit van het systeem worden verbeterd.
IV. Toepassing van machine vision-technologie in industriële automatisering
Geautomatiseerde productielijn
In de geautomatiseerde productielijn wordt machine vision-technologie veel gebruikt op het gebied van kwaliteitsinspectie. Door het waarnemingsvermogen van machine vision-systemen kunnen verschillende materialen in het productieproces worden gedetecteerd, zoals de grootte, vorm en kleur van elektronische producten. Tegelijkertijd kan het ook oppervlaktedefecten, scheuren, vlekken enz. detecteren om de kwaliteit van producten te garanderen. In het productieproces van halfgeleiders kan het machine vision-systeem bijvoorbeeld defecten en onzuiverheden op de chip detecteren om ervoor te zorgen dat de productkwaliteit aan de eisen voldoet.
Industriële robotica
Op het gebied van industriële robots kan machine vision-technologie de bewegingspadplanning en standcontrole van robots realiseren om de nauwkeurigheid en snelheid van robots te verbeteren. Daarnaast kan machine vision-technologie ook een belangrijke rol spelen bij de visuele navigatie en obstakeldetectie van industriële robots. Door het herkenningsvermogen van het machine vision-systeem kunnen verschillende artikelen worden geclassificeerd en gesorteerd om de efficiëntie en precisie van de logistieke opslag te verbeteren. Op het gebied van logistieke opslag kunnen machine vision-systemen bijvoorbeeld geautomatiseerde sortering en classificatie realiseren, waardoor de efficiëntie en nauwkeurigheid aanzienlijk worden verbeterd.
Object sorteren
Objectsortering is een belangrijke toepassingsrichting van machine vision-technologie. Via het machine vision-systeem zal beeldverwerking plaatsvinden, gecombineerd met het gebruik van een robotarm om productsortering te realiseren. Deze toepassing wordt veel gebruikt in de industriële productie, zoals materiaaldistributie op geautomatiseerde productielijnen, productverpakkingen enzovoort. Machine vision-technologie kan verschillende objecten nauwkeurig identificeren en de robotarm begeleiden om nauwkeurige handelingen uit te voeren, waardoor de efficiëntie en intelligentie van industriële productie wordt gerealiseerd.
Beeldinspectie
Beeldinspectie is een ander belangrijk toepassingsgebied van machine vision-technologie. Tijdens de productieperiode moet elk product worden geïnspecteerd, ongeacht of het gekwalificeerd is of niet. De traditionele handmatige inspectiemethode is inefficiënt en foutgevoelig, terwijl machine vision-technologie hoge-snelle en nauwkeurige inspecties kan realiseren. Op het gebied van muntkarakterdetectie, printplaatdetectie, enz. kan machine vision-technologie bijvoorbeeld snel de niet-gekwalificeerde producten identificeren, wat de detectie-efficiëntie en productkwaliteit verbetert.
V. Conclusie
Machine vision-technologie is een van de sleuteltechnologieën in de industriële automatisering. Dankzij de hoge precisie, hoge snelheid, automatisering en intelligente functies speelt het een steeds belangrijkere rol in de industriële productie. In de toekomst zal machine vision-technologie, met de voortdurende ontwikkeling en innovatie van technologie, een belangrijkere rol spelen op het gebied van industriële automatisering en de industriële productie naar een hoger niveau tillen.