机器视觉为物流拆垛的智能化发展树立“新标杆”
数字化时代下市场竞争的核心要素转化为科技的竞争,智能化技术的投入是公司占据市场竞争绝对优势的重要支撑。深眸科技凭借轻辙视觉引擎实现周转箱拆垛作业的智能化突破。
数字化时代下市场竞争的核心要素转化为科技的竞争,智能化技术的投入是公司占据市场竞争绝对优势的重要支撑。深眸科技凭借轻辙视觉引擎实现周转箱拆垛作业的智能化突破。
在笔颁叠板的生产过程中,常常会产生短路、焊桥、开路、元器件松动或错位等缺陷,确保笔颁叠产物功能与外观的正常,是产物质量把控的重要一环。在如今制造行业追求高品质、高效率的内生需求下,笔颁叠板需要寻求精确度更高的设备来对笔颁叠板产物进行检测。机器视觉作为推动制造业数智化转型升级的一项重要技术,逐渐成为笔颁叠板实现缺陷持续检出的“眼睛”与“大脑”。
机器视觉检测设备通常由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件、系统集成组成,它的作业流程分别如下:
传统的陶瓷检测依靠人工,受制于主观、条件、速度等原因,检测效率低、稳定性差、容易出现误检和漏检现象。然而机器视觉技术赋能传统机械设备,以提高检测和分类的质量、提升检测的效率、节省人力成本等优势逐渐替代了传统的人工检测,满足了自动化生产检测的需求。
在金属罐盖检测方面,利用机器视觉智能检测系统能够高速、准确的检测金属罐盖压点、划痕、擦伤和油污等缺陷,同时可以节省劳动力,降低成本,减少生产周期,提高产物品质,为公司增加效益, 具有很强的现实意义。
由于电容器产物产量大、体积小,传统人工检测方式在检测速度、漏检率、劳动强度等方面已远远满足不了其大批量生产的要求,其在生产过程中,要投入大量员工,效率不高不说,而且容易因人眼疲劳造成漏检错检等失误,影响产物品质与性能。因此,外观缺陷检验必然是电容器生产的重要环节。
色差是指两个颜色在知觉上的差异,它包括明度差、彩度差和色相差叁个方面。测定产物之间的色差在生产实践中是有着相当重要的意义的。
机器视觉光源系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产物质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉就是用摄像机代替人眼,用计算机代替人的大脑。机器视觉用于印刷、包装质量检测的工作原理也很简单,用摄像机拍摄(采集)印品的图像,在计算机中与该印品标准图像(模板)比较,如果发现差异并超出设定的公差范围,即判定为不合格产物。当然,实际的机器视觉系统要复杂的多。
目前针对这一问题大多数客户选择将产物下放到很多中小型工厂,这些工厂往往都是依靠人眼去检测。然而人眼是经常会出现“漏检”,“误检”的情况,并且生产效率低、人工成本高昂,给客户造成很大的困扰和产物安全隐患。