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近年来,制造业自动化需求不断增长,机器人、物联网、人工智能等技术进入工厂,开启了工业4.0新生产模式。生产线正在向智能化升级,而机器视觉的地位开始日益提升,并表现出巨大的发展潜力。越来越多的工厂在利用视觉技术检测残次品、统计工件以及定位追踪,机器视觉将生产线的能力提升到了一个全新的水平。
在过去的生产线上,机器视觉解决方案由系统集成商开发和安装,基于对特定质量保证体系需求的充分理解,针对生产的需求而设计定制解决方案。这样的过程不仅昂贵且耗费大量宝贵时间,而自主机器视觉的出现正在彻底改变这一切。
什么是自主机器视觉?
自主机器视觉(AMV)是通过机器学习的技术,让视觉系统拥有自动识别对象的能力,它为质量保证提供了革命性的方法,同时将使巨额投资和长时间停机成为过去。
在传统的生产线上,生产工作是让人苦恼的,因为工人*的任务是在装配线上重复同一项工作,而且需要不断增加的速度来缩短交期。长时间的重复性工作,很有可能导致职业性操作,例如神经衰弱等。
机器视觉解决方案*初开发的目标是将质检人员从工作岗位中解放出来,不过传统的机器视觉解决方案存在许多缺点,例如需要外部集成商设计和安装,价格昂贵且需要很长时间才能创建。而自主机器视觉使制造商能够获得便宜和用户友好的技术,而不需要任何外部专家干预。
系统集成商成为过去式
传统的机器视觉是一个复杂的过程,依赖于系统集成商的专业知识。即使安装完解决方案后,生产线上的每次设置和转换都需要依赖系统集成商。而在自主机器视觉时代,不再需要系统集成商。
以色列一家初创的工业公司Inspekto开发了一种技术全新的InspektoS70视觉系统,它结合了计算机视觉、深度学习和实时软件技术,成为世界上*个用于可视化QA的自主机器视觉系。Inspekto已经获得德国和瑞士的跨国工业公司逾1,000万美元投资,专攻自动化机器视觉QA检测设备,并在产品上将视觉和AI技术结合。
InspektoS70视觉系统的原理很简单,只给出20-30个好的样品作品,系统将全面学习和记住产品的特征,然后就能够用于辨别同类产品是否存在缺陷,该系统还考虑了不同位置的光线变化,以及其它的一些环境因素。
此外,该系统能够在不断学习中改进,如果某产品错标记为有缺陷,操作员确认它是好的,则将来不会出现相同的错误。
即插即用的机器视觉技术
自主性视觉与传统机器视觉解决方案相比,无需耗费大量的时间重新设计检测和调试程序,只需要一定数量的产品,或者异常物品进行学习,能够更快的应用于生产过程,尤其对于多样化的生产需求,生产线频繁变换产品种类,自主性视觉可以重新学习产品特征,再次投入工作。
InspektoS70的安装只需要30-45分钟,比传统机器视觉解决方案快1000倍,传统机器视觉解决方案从设计到安装通常需要几个月时间。更让人惊喜的是,工厂管理者可以在没有何外部专家帮助的情况下,轻松完成视觉系统的设置和运行系统。
新的系统具有自适应性的能力,也就是可以随时移动到其它生产线上进行使用,由于其深入的学习能力,系统将根据特定的QA要求进行调整。而且在设置、安装和转换过程中生产线可以继续运行,彻底消除停机问题。
随着智能制造的演进,工厂里将采用越来越多的先进自动化技术,包括机器人、人工智能、机器视觉、物联网等。对于生产商来说,如何将这些技术融进当前的生产线,并产生应有的价值,将是较为重要的战略。6月13日,在深圳举办的“OFweek2019机器视觉技术与应用论坛”上,暨南大学的柳宁教授,中科院研究员王欣刚,以及来自海康机器人、凌华科技、艾睿光电、华睿科技的*专家将分享前沿的机器视觉技术和新的解决方案,同时为智能制造厂商解答升级过程遇到的所有疑惑。
机器视觉技术的应用越来越重要,尤其在人工智能、物联网等技术的赋能下,新一代机器视觉技术将能为智能工厂带来的改变!这也是抓住机遇抢占未来制胜高地*好时机。
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来源:慧聪机械网