1引導和定位

視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)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(jù)機器視覺取得的芯片位置信息調(diào)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(yè)領域最基本的應用。

自動化博覽：在機器視覺與機器人相結(jié)合的應用場景中，機器人引導定位應用最為普遍。關于此類場景，海康機器人與合作伙伴共同實施了大量成功案例與成熟方案。機器人定位引導可大致分為3種模式：

圖1所示的三種工作方式稱為固定相機模式，即相機安裝在設備機架上，不隨機器人的運動而運動，自左至右又依次分為抓取工況、抓取偏移糾正工況和放置工況。其中抓取工況，相機對傳送過來的來料進行拍攝和粗定位，將定位信息傳輸給機器人以便機器人根據(jù)定位信息抓取來料，如此可降低對工位間傳送機構準確性的要求，確保抓取的穩(wěn)定性；抓取偏移補正工況可通過設置在機械臂另一側(cè)的下相機對工件進行二次精準定位，極大程度上消除來料偏差，確保能有針對性地對每個來料進行加工；放置工況內(nèi)容涵蓋廣泛，可以是簡單的放置，亦可以是貼合、安裝等，即使用相機定位最終的目標位，結(jié)合前述兩種工況，真正做到針對每個工件有的放矢。

圖2所示為兩種運動相機模式，即相機安裝于機械臂頂端隨機械臂一同運動。雖不同于上述固定相機模式，但固定相機模式和運動相機模式在功能上殊途同歸，都可實現(xiàn)定位抓取與引導放置。兩者在保證功能的同時，能夠提供更多的安裝可能性以應對不同的環(huán)境與硬件條件限制。

針對不同的設備安裝場景，為提升硬件安裝的適應性，固定相機模式與運動相機模式也可結(jié)合使用，如圖3所示。

此外，在半導體制造領域，芯片位置信息調(diào)整拾取頭非常不好處理，機器視覺則能夠解決這個問題，因為需要準確拾取芯片以及綁定，這也是視覺定位成為機器視覺工業(yè)領域最基本應用的原因。

2外觀檢測

檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無質(zhì)量問題，該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。例如機器視覺涉及到的醫(yī)藥領域，其主要檢測包括寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

伴隨著現(xiàn)代工業(yè)自動化的發(fā)展，機器視覺檢測被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等，這類應用的共同特點是連續(xù)大批量生產(chǎn)、對外觀質(zhì)量的要求非常高。

通常這種帶有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經(jīng)常在一些工廠的現(xiàn)代化流水線后面看到數(shù)以百計甚至逾千的檢測工人來執(zhí)行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率。機器視覺檢測憑借它自動化、客觀、非接觸和高精度的特點已經(jīng)完全能代替人工來檢測這些單一、重復性的程序。機器視覺檢測系統(tǒng)與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比，機器視覺檢測強調(diào)的是精度和速度，以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性。

隨著經(jīng)濟水平的提高，機器視覺檢測越來越受到重視。它可以提高合格產(chǎn)品的生產(chǎn)能力，在生產(chǎn)過程的早期就報廢劣質(zhì)產(chǎn)品，從而減少了浪費節(jié)約成本。

3高精度檢測

有些產(chǎn)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。

在生產(chǎn)生活中，每種產(chǎn)品都需要檢驗是否合格，需要一份檢驗合格證書，要說檢測在機器視覺應用最廣，應該沒人有意見。在過去機器視覺不發(fā)達的時候，人工肉眼檢測往往會遇到很多問題，比如準確性太低，容易有誤差，不能連續(xù)工作且易疲勞，而且費時費力。機器視覺的大量應用將產(chǎn)品生產(chǎn)和檢測進入到高度自動化。

最典型的案例就是硬幣字符檢測、電路板檢測等。以及人民幣造幣工藝的檢測，對精度要求特別高，檢測的設備也很多，工序復雜。此外還有機器視覺的定位檢測，飲料瓶蓋的生產(chǎn)是否合格、是否有問題，還有產(chǎn)品的條碼字符的檢測識別，玻璃瓶的缺陷檢測、以及藥用玻璃瓶檢測，醫(yī)藥領域也是機器視覺的主要應用領域之一。

4識別

圖像識別就是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(shù)據(jù)的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等領域應用較多。

最典型的案例就是識別二維碼了。二維碼和條形碼是我們生活中極為常見的條碼。在商品的生產(chǎn)中，廠家把很多的數(shù)據(jù)儲存在小小的二維碼中，通過這種方式對產(chǎn)品進行管理和追溯，隨著機器視覺圖像識別應用變得越來越廣泛，各種材質(zhì)表面的條碼變得非常容易被識別讀取、檢測，從而提高現(xiàn)代化的水平、生產(chǎn)效率大大的提高、生產(chǎn)成本卻逐漸降低。

5物體分揀

在機器視覺應用環(huán)節(jié)中，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后的一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，結(jié)合機械臂的使用實現(xiàn)產(chǎn)品分揀。

在過去的生產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機里，再進行下一步工序。而現(xiàn)在則是使用自動化設備分料，其中使用機器視覺系統(tǒng)進行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析，輸出結(jié)果，再通過機器人，把對應的物料、放到固定的位置上，從而實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動化。

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責任編輯：PSY

原文標題：工業(yè)自動化中機器視覺的五大應用優(yōu)勢

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