Intelligentse tootmise kiire arengu kontekstismasina nägemise tehnoloogiaon laialdaselt kasutatud erinevates automatiseeritud tootmis- ja kvaliteedikontrolli linkides. Masinavisioon ei saa mitte ainult parandada avastamise täpsust ja tootmise tõhusust, vaid aidata ka ettevõtetel intelligentseid tootmissüsteeme ehitada. Üha mitmekesisemate tööstusstsenaariumide taustal on paljude tootmisettevõtete fookuseks saanud õige masina nägemise lahenduse valimine.
1. Esimene samm valimisel on rakenduse stsenaariumi selgitamine
Masinavisioonilahenduste valik peaks kõigepealt algama tegelikust rakenduse stsenaariumist. Nõuded visuaalsetele süsteemidele erinevates tööstusharudes ja erinevate protsesside lingid on ilmselgelt erinevad. Näiteks:
Mõõtmete mõõtmine ja defektide tuvastamine: sobib ülitäpseks kontrollimiseks, näiteks 3C elektroonika ja autotööstus. Soovitatav on kasutada teletsentrilise läätsega kõrgresolutsiooniga kaamerat;
Kiire tootmisliini identifitseerimine ja positsioneerimine: kiirete pakendite jaoks, nagu toit, joogid ja igapäevased kemikaalid, on vaja kõrge kaadrisageduse kaameraid ja lühikese reageerimise ajaallikaid;
Pinna defekti tuvastamine: selliste pindade nagu metalli, plasti ja klaasi korral on soovitatav kasutada painduva valgusallika juhtimise ja algoritmi tugi tekstuuri tugevdamiseks;
Vöötkood ja tähemärkide äratundmine: sobib logistika jälgitavuse ja tööstusmärkide äratundmise stsenaariumide jaoks. Soovitatavad on koodilugeja funktsioonidega intelligentsed visuaalsed terminalid.
2. Komponentide kombinatsioon määrab süsteemi jõudluse
Küps masina nägemissüsteem koosneb tavaliselt tööstuskaameratest, läätsedest, valgusallikatest, pildi omandamiskaartidest, pilditöötlustarkvara ja juhtimisüksustest. Iga komponendi valik mõjutab otseselt äratundmise täpsust ja süsteemi stabiilsust. Näiteks:
Tööstuslikud kaamerad: jagatud piirkonnamassiivideks, lineaarses massiiviks, 3D -kaameraks jne tuleb valida vastavalt mõõdetava objekti suurusele, liikuva kiiruse ja eraldusvõime nõudetele;
Objektiiv: peab vastama anduri suurusele ja töökaugusele, valima sobiv fookuskaugus ja moonutuste juhtimisvõimalus;
Valgusallikas: üks peamisi tegureid, mis mõjutavad kujutise kvaliteeti, valige rõngavalgus, ribavalgus, koaksiaalvalgus või kuppelvalgus vastavalt tooriku materjalile, värvi- ja pinnaomadustele;
Algoritmi tarkvara: kvaliteetsed tarkvaraplatvormid saavad toetada pilditöötlust, defektide analüüsi, servade tuvastamist, mallide sobitamist, sügava õppimist ja muid funktsioone, et parandada süsteemi kohanemisvõimet ja vastupidavust.
3. Kas valite intelligentse nägemislahenduse?
Manustatud tehnoloogia ja AI arendamisega valivad üha enam ettevõtteid integreeritud intelligentseid visioonisüsteeme. Sellised süsteemid integreerivad tavaliselt kaamerad, protsessorid, valgusallikate juhtimine ja algoritmid ühte ning võivad töötada iseseisvalt ilma välise arvutita, mis sobib eriti piiratud ruumi ja kõrge juurutamise tõhususe nõuetega stsenaariumide jaoks. Intelligentsed nägemisseadmed on näidanud väga suurt integratsiooni ja hooldatavust väikestes automaatsetes monteerimisliinides, terminaalse kontrolli seadmetes, robotite juhendamisel jne.
4. Kohandamisvõime on saanud peamine konkurentsivõime
Standardiseeritud nägemistooteid on paljudes rakendustes keeruline erivajadusi rahuldada, seega on tarkvara ja riistvara kohandamise võimalustega visioonilahenduste pakkujatel konkurentsieelised. Näiteks:
Spetsiaalsete paigaldusnurkade kohandatud sulgud;
Kohandatud valgusallikad, millel on spetsiaalsed valgustusnurgad ja värvid;
Defektide äratundmise algoritmide väljatöötamine sügaval õppimisel;
Mitme kaameraga sünkroonse ja asünkroonse koostöö tuvastamise süsteemide loomine jne.
Tegelikes rakendusprojektides on tööstusharu valupunktide ühendamine ning süsteemide sihipärase integreerimise ja tehnilise toe pakkumine võti masinas nägemissüsteemide stabiilse toimimise tagamiseks.
Järeldus
Masinavisioonilahenduse valimine, mis sobib kõige paremini teie rakendusega, pole mitte ainult tehniline valik, vaid ka täpne otsus ettevõtete automatiseerimise tulevase suuna kohta. Shenzhen Zhixiang Shijue Technology Co., Ltd. keskendub tööstuslike nägemissüsteemide uurimisele ja arendamisele ja integreerimisele, tal on rikkalik tööstusprojekti kogemus ning see võib pakkuda professionaalseid, kohandatud ja tõhusaid nägemislahendusi 3C elektroonika, pooljuhtide, uue energia, pakendite, autode ja muude tööstuste jaoks. Ootame teie intelligentse tootmisreisi volitusi ja loome koos parema tuleviku loomist.
