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机器视觉元件定位的重要性及应用案例

QQ475400555 来源:机器视觉沙龙 作者:机器视觉沙龙 2022-11-09 09:47 次阅读

工业机器人的定位、抓取任务是工业生产线上一项重要的应用,一般通过预先示教的方式让机器人执行预定的指令动作。但是,一旦工件的状态发生改变时,机器人便无法完成工作任务。

因此,这种方式在工业机器人的应用中存在很大弊端。在市场需求的牵引下,为机器人添加视觉引导也成为机器人领域的热点之一,它通过模拟人类的眼睛帮助工业机器人检测工件的位置状态,再利用视觉信息引导机器人完成定位、抓取任务。很大程度上克服了传统工业机器人的弊端,提高了工业机器人应用的灵活性和实时性。

从本质上讲,机器视觉系统就是在工业环境中引导机器人、测量物品、统计物品、读取条码、字母和数字,以及检测缺陷。在任何机器视觉应用中,无论是最简单的装配检验,还是复杂的3D机器人箱子拾取应用,通常第一步都是采用图案匹配技术定位相机视场内的兴趣物品或特征,兴趣物品的定位往往决定机器视觉应用的成败,所以机器视觉应用前的准备工作至关重要。

01、视觉引导机器人定位抓取

视觉引导机器人定位抓取系统是利用机器人视觉实现工件抓取点的视觉定位,再将定位数据发送工业机器人,实现由视觉信息引导机器人定位到工件的抓取点并完成抓取任务的系统。 系统框架主要由机器人视觉、 上位机、工业机器人和抓取目标组成。其中,机器人视觉包括相机、镜头、光源和视觉软件,主要负责图像采集和图像处理实现工件抓取点的视觉定位。 上位机负责通过以太网将工件抓取点的位置数据发送给工业机器人,最后, 机器人接收工件抓取点的定位数据,实现视觉信息通过控制器引导机器人本体运动到工件抓取点,并由机器人的工具完成抓取、 放置工件的任务。

02、视觉引导和定位

机器视觉采用先进的图像视觉检测技术,对高速运动的工业产品进行实时全面的视觉定位分析,此功能主要用于自动装配及生产。机器人视觉引导—引导是使用机器视觉来报告组件的位置和方向。在自动化生产流水线中,通过机器视觉系统实时了解机器人在操作过程中、工作环境中的变化,并作出相应调整动作以保证任务的正确完成。机器人视觉定位—要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,上下料使用机器视觉来定位,引导机械手臂准确抓取。 机器视觉引导就是使用机器视觉报告元件的位置和方向。 需要引导的原因可能有很多,我们主要从以下几点看看。1、机器视觉系统可以定位元件的位置和方向,将元件与指定的公差进行比较,并确保元件处于正确的角度以验证元件是否正确组装。2、引导可用于将元件在2D或3D空间内的位置和方向报告给机器人或机器控制器,让机器人能够定位元件或机器,以便对齐元件。3、与在许多任务中进行手动定位相比,机器视觉引导可以实现更高的速度和精度。例如将元件放在托盘上或从托盘上取下元件;对传送带上的元件进行包装;对元件进行定位和对位,以便与其他零件组装在一起;将元件放在工作架上;或从包装盒中取出元件。4、引导也可以与其他机器视觉工具配合使用,这是机器视觉的非常强大的功能。因为在生产过程中,元件可能会以未知的方向呈现给相机。通过定位元件并将其他机器视觉工具与该元件对齐,机器视觉可以实现自动工具定位。

03、机器视觉元件定位的重要性

在机器视觉应用之前,元件定位是非常关键的第一步。 如果图案匹配软件工具无法在图像中准确定位元件,则它将无法引导,识别,验证,计数或测量元件。尽管听起来很简单,但是在实际生产环境中,元件外观上的差异可能会使这一步骤变得非常困难。因照明或遮挡而出现的外观变化可能导致元件定位变得困难,虽然视觉系统经过培训,基于图案来识别元件,但即使是最严格控制的流程,也允许元件外观存在一定的变化。

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元件呈现或姿势畸变影响也可能导致元件定位变得困难要实现精确、可靠、可重复的结果,视觉系统的元件定位工具必须具备足够的智能,能够快速、精确地将培训图案与生产线上移动过来的实际物品进行比较。

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04、案例应用

从测量、识别、检测等角度出发全方位进行定位和引导的研究,通过对图片中的不同类别、位置的对象进行定位和分类,实现对图片不同缺陷特征的定位和检测。 通过标注,即可建立目标模板,经过深度学习训练,便可解决平移、旋转、缩放和光线等影响。可学习图像中的多个目标,并同时检测,给出所有被识别目标的位置和定义。 根据具体问题具体分析,提出各类机器视觉技术定位与引导方案,较低成本地解决各类定位与引导的技术问题。手机外壳无序抓取、定位引导方面的应用

手机作为移动互联网的主要终端,需求量逐年递增,所以手机外观是质量的一个重要指标,消费者对于手机质量也提出了更高的品质要求。传统的手机检测采用人工检测的方法,这种方法检测效率低下,易疲劳,难以长期持续化生产,增加劳动力成本,由于人工主观因素,产品一致性和稳定性难以保证,生产信息也难以统计和追溯,很难满足现在制造业对产品生产过程自动化和信息化的要求。

低代码开发平台可实现不同姿态和不同位置无序抓取的定位引导。

工作流程:●产品移动到拍照工位; ●触发相机对手机壳进行拍照; ●视觉软件识别图像特征,对手机壳定位; ●发送手机壳指定中心坐标信息给机械手或PLC; ●机械手移动准确抓取手机壳。

机器视觉引导在许多任务中都能够实现比人工定位高得多的速度和精度,比如将元件放入货盘或从货盘中拾取元件;对输送带上的元件进行包装;对元件进行定位和对位,以便将其与其他部件装配在一起;将元件放置到工作架上;或者将元件从箱子中移走等。 如果你的工业生产线中需要用到类似的机器视觉:视觉检测、视觉识别、视觉定位等技术,那么不妨和我们聊聊,我们会先根据你的需求分析,从专业的角度来给你一个合适的方案!

审核编辑:郭婷

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原文标题:机器视觉技术中影响“视觉引导定位”最关键的因素是什么?

文章出处:【微信号:机器视觉沙龙,微信公众号:机器视觉沙龙】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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