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工業機器人視覺的發展方向

工業機器人加上視覺就等于有了一雙“眼睛”，能更靈活的完全代替人類工作，機器人視覺分為2D和3D，通過3D視覺可以對物體進行3D掃描，能夠獲取物體的立體信息，通過算法精準的定位，讓生產過程中對物料的使用把控更加精準。一、工業機器人視覺的應用 1）外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，該環節也是取代人工最多的環節。說機器視覺涉及到的醫藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。 2）識別：利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。可以達到數據的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。 3）引導和定位，視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置，上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。 4）高精度檢測：有些產品的精密度較高，達到0.01~0.02m甚至到u級，人眼無法檢測必須使用機器完成。二、機器視覺系統工作過程 1）工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像系統的視野中心，向圖像采集部分發送觸發脈沖。 2）圖像采集部分按照事先設定的程序和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈沖。 3）攝像機停止目前的掃描，重新開始新的一幀掃描，或者攝像機在啟動脈沖來到之前處于等待狀態，啟動脈沖到來后啟動一幀掃描。 5）另一個啟動脈沖打開燈光照明，燈光的開啟時間應該與攝像機的曝光時間匹配。 6）攝像機曝光后，正式開始一幀圖像的掃描和輸出。 7）圖像采集部分接收模擬視頻信號通過A/D將其數字化，或者是直接接收攝像機數字化后的數字視頻數據。 8）圖像采集部分將數字圖像存放在處理器或計算機的內存中。 9）處理器對圖像進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控制值。 10）處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。在生產制造行業，安全和防范意識的提升，以及對于重復性勞動帶來的傷害的重視，都成為工業機器人視覺大行其道的助推力。同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。工業機器人3D視覺應用基于三角測量法的原理，讓用戶獲取生產過程中工件的點云數據，然后去完成3D建模，再通過智能分析，把這個坐標反饋給機械臂，然后機械臂就可以快速完成抓取工作。現在自動化行業柔性化生產要求越來越高，工業機器人視覺產品將逐漸地小型化、智能化，屆時3D視覺技術可以應用在更多的智能硬件產品上，當然，視覺產品還需要長時間的技術沉淀才能滿足更多行業的需要。三、工業機器人視覺的發展方向從硬件方面，需要有更好的產品出現，比如更好的掃描器、工業相機等這些部件，從生產和環境適應性的角度來講可以把它變成更好的傳感器。未來幾年的發展方向不但技術須更新換代，應用拓展方面，在于對客戶應用的深入了解，只有越來越貼近用戶的需求，不斷改良自己的產品，才能使工業機器人之路走得更快更精。目前，工業機器人視覺的應用行業越來越廣泛，如3D打印、裝配、建筑、電子、物流、倉儲、生產制造、醫藥、農業等等，隨著中國制造2025戰略的深入，智能工業機器人市場有著更大的增長勢頭，機器視覺作為必不可少的核心技術。

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工業機器人視覺的發展方向