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【机器视觉】教你选择工业机器人视觉系统！
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工业机器人为何要使用机器视觉系统
& & 随着科技的发展和进步，原有单纯采用通过示教和预编程来实现自动化工作的机器人产品在柔性生产能力上已经很难满足现代生产的需要，引入具备机器视觉功能的机器人产品就显得很有必要。随着机器人市场的迅速扩展和机器人技术的迅速成熟，工业机器人产业迎来了前所未有的良好发展机遇，原本以人为主导的生产模式，逐渐向以工业机器人为主导的生产模式转变。& & 在原有条件下，生产线上的搬运机器人大多是通过示教再现或者预编程来实现各种操作，这样物体的初始位姿和终止位姿都是严格限定的，机器人知识完成点到点的任务动作，而对于外部参数变化的物体的搬运，这种机器人的处理能力就有点捉襟见肘了。这样一来，整个生产线的生产柔性就会变的比较差，满足不了柔性生产系统对物料输送和搬运的要求。在这种情况下，为保证机器人顺利高效的完成工作任务和提高工作效率，就必须引入机器视觉技术来实现对目标物体的识别和定位。& & 如果，装备了机器视觉系统的工业机器人已经被应用于许多领域。在许多自动化的生产线上，最后一道工序就是把产品对方整齐，然后打包成型，而许多行业的产品体积大，重量也比较大，如果采用人工堆垛，不仅需要大量的人力，而且生产效率得不到提升，同时在这种环境下，搬运工人的人生安全得不到有效的保证。鉴于此，载重机器人就成为解决企业码垛问题的首选，而机器视觉作为机器人的眼睛，直接关系到机器人能否正确的抓取产品。& & 机器视觉系统在工业机器人领域的应用，极大的提高了产品质量和速度，最大限度的保证了人身安全，运行稳定可靠。而机器视觉助力机器人技术，可谓强强联手，必将在工业自动化、智能化的发展道路上大展拳脚。
机器视觉产品
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工业4.0与智能机器视觉系统密不可分
中国投资咨询网
&&更新日期:
Markets&and&Markets及Reportlinker市调机构均指出，机器视觉系统与元件市场，从2013年便以8.2%的年复合成长率(CAGR)成长，到2018年市场规模可望达到50亿美元；而整体智能影像分析市场产值，至2020年也将攀升至390亿美元。
全球制造业面对人力短缺、产品生命周期缩短、市场要求客制化的挑战，智能制造大行其道，生产线也开始大量导入自动化解决方案，也因此带动机器人产业发展，工研院智能微系统科技中心主任朱俊勋表示，2015年台湾智能自动化整体产值持续成长至新台币1.2兆元；机器人产值也从2014年新台币554亿元，增加至2015年的新台币584亿元，其中又以产业机器人为主力。
工业机器人因具有耐久、一再重复、稳定、快速等优点，早已是制造业引颈期盼的得力助手。但随著产品制造技术愈来愈精密，对工业机器人的自动化组装能力，也构成相当程度的挑战，用于工业机器人的智能视觉技术及相关应用也因此快速升温。
Markets&and&Markets及Reportlinker市调机构均指出，机器视觉系统与元件市场，从2013年便以8.2%的年复合成长率(CAGR)成长，到2018年市场规模可望达到50亿美元；而整体智能影像分析市场产值，至2020年也将攀升至390亿美元。
所谓的机器智能视觉，简言之，便是透过机器来取代人眼，进而大幅缩短测量时间与减少人为判断误差。机器智能视觉技术会将过去人眼所看到的影响画面，完整不漏地传送到控制芯片，最后再透过控制程序进行实时分析处理，不仅能在短时间内获得大量信息，亦能达到自动处理之需求。
机器智能视觉技术引入产线后，不仅可以提升机器人的工作量率，更能代替过去以人力作业为主的品管作业。由于产品检测过程单调，且冗长的作业模式容易使操作者出现疲劳、注意力分散等问题，死机器智能视觉技术已臻成熟之际，不但可以降低人为疏失的可能，更能提升检测速度而加快产品制造流程。
机器智能视觉技术若再搭配运动控制、中控设备与通讯系同，就可构成完整的智能机器人解决方案。以机械手臂结合智能视觉为例，机械手臂可透过智能视觉所分析的重要信息，判断各种不同形状的物件姿态，并自动以正确的角度，抓取正在输送带上移动的料件，进而完成自动化入料加工动作，不但能配合自动化机械高速生产作业，降低生产成本，同时，利用计算机统计分析还能提供测试信息及管理记录，提高校正、诊断的功能。
如达明机器人公司开发的TM5机器人为例，透过智能视觉技术，可以直接用手拉导引机器手臂的位置，从A点到B点仅需3分钟就可以设定完成，就算操作人员没有经验，也只需要半天就可熟练操作，而且透过手机或平板计算机就可以编写程序操控，不需要再找系统集成商设定，不仅可以降低在产在线设定的成本，即使产在线的进料位置有所改变，也不用另外订做制具确定进料的位置，搭配产品的条形码(barcode)，还可读取与搜集各种信息，再连结至云端，作为产品生命管控(PLM)的一环。
工研院日前也发表“3D智能视觉感测技术”，此项技术在任意空间环境下，可快速辨识场域内各项3D的复杂样貌，包括物件的颜色、形状、质地和空间深度位置，并可做到实时扫描立体场景以及辨识物件姿态，其“自动化3D空间校正”功能可快速计算出深度摄影机与手臂的距离落差，进而调校距离落差，让机械手臂&“手、眼”更协调，也可快速辨识工作场域各项座标，让机械手臂在短短几分钟内“熟悉环境”完成产在线的定位架设，不必像传统机械手臂装设动辄需要调校数小时。
工研院指出，“3D智能视觉感测技术”用于严苛的工厂环境，如金属加工、工具机、3C检测，可解决传统机械手臂无法灵活判断深度距离及取放不规则物件的问题。举例来说，过去的机械手臂只能夹取“排排站好的零件”，如果是一大堆不规则形状的东西放在盒子里时就无法使用机械手臂夹取，而必须改由人工辅助的方式进行。不过现在透过“3D视觉智能辨识自动取放整列系统”，机械手臂就能自动针对零件区做立体扫描，并判断该使用何种角度才能正确夹起零件，大幅降低传统机械手臂所需要的辅助人力。
工研院的“3D智能视觉感测技术”也可应用于“精微锁附技术平台”上。这是针对需要大量锁附工序的机车组装厂，用来解决人工锁附常见的扭力不均所造成的机件质量不良问题。在产在线，以六轴机器人利用3D视觉智能辨识技术强化辨识产在线金属螺牙的影像边缘特征，以大幅提升辨识螺帽与螺丝各角度的准确性，让组装手臂将螺帽与螺丝作精准的正交嵌合，并以相同的锁附姿态，确保锁附扭力正确且平均地施加于螺帽，让螺帽锁紧。
包括半导体、液晶面板或光通讯产业，以及食品加工／包装业、纺织皮革工业、金属钢铁业、汽车工业、建筑材料等，都是机器智能视觉机器人未来的主力市场。
特别是Wafer矽晶圆、IC与被动元件、PCB电路板、LCD液晶面板、BGA锡球阵列、太阳能光电转换元件，因为已经被要求做到百分之百的全检，若能将机器智能视觉机器人部署于生产线的节点中间，以非接触式方式检查半成品与成品，并藉由影像处理技术来检出异物或图案异常等瑕疵，进行必要的筛选，不仅不影响产能，还能提高整体生产效率，成为制造业迈向智能制造不可或缺的投资。&
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版权所有 中国电器工业协会
北京市丰台区南四环西路188号12区30号楼 邮编：100070工业机器人的视觉系统该如何选择？
机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。
1.摄像头和光学部件
这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件)，用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色(Y/C)，RGB彩色，非标准黑白(可变扫描)，步进扫描(progressive-scan)或线扫描。
灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤(quartz-halogen)光纤。
3.部件传感器
通常以光栅或传感器的形式出现。当这个传感器感知到部件靠近，它会给出一个触发信号。当部件处于正确位置时，这个传感器告诉机器视觉系统去采集图像。
4.图像采集卡
也称为视频抓取卡，这个部件通常是一张插在PC上的卡。
这张采集卡的作用将摄像头与PC连接起来。它从摄像头中获得数据(模拟信号或数字信号)，然后转换成PC能处理的信息。
它同时可以提供控制摄像头参数(例如触发、曝光时间、快门速度等等)的信号。图像采集卡形式很多，支持不同类型的摄像头，不同的计算机总线。
计算机是机器视觉的关键组成部分。
应用在检测方面，通常使用Pentium或更高的CPU。一般来讲，计算机的速度越快，视觉系统处理每一张图片的时间就越短。
由于在制造现场中，经常有振动、灰尘、热辐射等等，所以一般需要工业级的计算机。
6.检测软件
机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败(PASS/FAIL)”决定。
机器视觉有多种形式(C语言库、ActiveX控件、点击编程环境等等)，可以是单一功能(例如设计只用来检测LCD或BGA、对齐任务等等)，也可以是多功能(例如设计一个套件，包含计量、条形码阅读、机器人导航、现场验证等等)。
7.数字I/O和网络连接
一旦系统完成这个检测部分，这部分必须能与外界通信，例如需要控制生产流程、将“通过/失败(PASS/FAIL)”的信息送给数据库。通常，使用一张数字I/O板卡和(或)一张网卡来实现机器视觉系统与外界系统和数据库的通信。
配置一个基于PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你确保你的检测系统符合你的应用需求。如下是你必需考虑的几点：
确定你的目标,这可能是最重要的一步决定在这个检测任务中你需要实现什么，检测任务通常分为如下几类：
测量或计量
读取字符或编码(条形码)信息
检测物体的状态
认知和识别特殊的特性模式识别
将物体与模板进行对比或匹配
为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务。
为了确认你的任务，首先你应该明确为了最大限度检测部件你需要做的测试，也就是你能考虑到会出现的缺陷。
为了明确什么哪个才是最重要的，最好做一张评估表，列出“必须做”和“可以做”的测试。一旦主要的对测试标准满意，随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程，一定要记住，添加测试的同时也会增加检测的时间。
确定你需要的速度–系统检测每一个部件需要多少时间？
这个不只是由PC的速度决定，还受生产流水线速度的影响。
很多机器视觉包含了时钟/计时器，所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量，从这些数据，我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常，一个基于PC的机器视觉系统每一秒可以检测20-25个部件，与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系。
聪明地选择你的硬件
一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中，有很多捷径特别在光学成像上可能很大程度降低系统的效率。如下是在选择部件时你必须紧记的几个基本原则。
1.摄像头摄像头的选择与应用的需求直接相关，通常考虑三点：
a)黑白还是彩色；
b)部件/目标的运动；
c)图像分辨率。
在检测应用中大部分使用黑白摄像头，因为黑白图像能提供90%可视数据，并且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于一些需要分析彩色图像的场合里。根据部件在检测时是否移动，决定我们选择标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。另外，图像的分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够的数据。最后，摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。
2.光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。当你使用一个很差的光学部件或照明，就算你使用最好的机器视觉系统，它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像，并且提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征。通常，照明系统的设计由如下因素决定：颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。
3.图像采集卡虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
使用模拟输入的图像采集卡，目标是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据。
工业用的图像采集卡通常用于检测任务，多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据，所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集卡的目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到PC中作处理。
考虑各种变化：人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标，但是机器视觉系统就不是这样多才多艺了，它只能按程序编写的任务来工作。了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败(例如将好的部件认为是坏的)或其它检测错误。一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。
正确选择软件：机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。
机器视觉提供了图形化编程界面(通常称为“Point&Click”)通常比其他编程语言(例如VisualC++)容易，但是在你需要一些特殊的特征或功能时有一定的局限性。基于代码的软件包，尽管非常困难和需要编码经验，但在编写复杂的特殊应用检测算法具备更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境，提供两方面最好的特征，提供了很多灵活性，满足不同的应用需求。
通信和记录数据：机器视觉系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测。为了实现这一功能，这个系统需要与生产流水线通信，这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字I/O板，这些板与制造流水线中的PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。例外，机器视觉系统可以与网络连接，这样就可以将数据传送给数据库，用于记录数据以及让质量控制员分析为什么会出现废品。在这一步认真考虑将有助于将机器视觉系统无缝与生产流水线结合起来。需要考虑的问题是：
使用了什么类型的PLC，它的接口如何？
需要什么类型的信号？
现在使用或必须使用什么类型的网络？
在网络上传送的文件格式是什么？通常使用RS-232端口与数据库通信，来实现对数据的纪录。
为以后做准备：当你为机器视觉系统选择部件时，时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变动。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。提前的准备将不仅仅节约你的时间，而且通过在将来重用现有的检测任务可以降低整个系统的价格。机器视觉系统的性能由最差的部分决定(就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定)，精度则由它能获取的信息决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。
来源：中国智能制造网
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