机器视觉检测在工业机器人和服务机器人上的区别,首先就是应用场景。在工业机器人的环境里,计算机视觉看到的场景是相对单一,但服务机器人的应用场景就要复杂很多。场景之外,便是精度方面。在工业机器人里面,计算机视觉的辨识精度一定是在毫米级以下的,包括静态的辨识精度和动态的辨识精度,静态指的是相机或者观测物品相对处在一个静止的状态,它这个时候的辨识精度取决于相机的分辨率,包括
视觉检测自动化
机器视觉检测在工业机器人和服务机器人上的区别,首先就是应用场景。在工业机器人的环境里,计算机视觉看到的场景是相对单一,但服务机器人的应用场景就要复杂很多。场景之外,便是精度方面。在工业机器人里面,计算机视觉的辨识精度一定是在毫米级以下的,包括静态的辨识精度和动态的辨识精度,静态指的是相机或者观测物品相对处在一个静止的状态,它这个时候的辨识精度取决于相机的分辨率,包括物品的边缘是否清晰,差异化是否很明确,这个时候精度甚至可以达到微米级以下,服务机器人大部分的精度并不会很高,可能会在厘米级以上。

在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产量效率低且精度不高,用机器视觉检测的方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。视觉检测的优势,非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。利用了机器视觉解决方案,可以节省大量劳动力资源,为公司带来可观利益。

机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。光学采集设备:由工业像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像,为后续的分析与处理提供素材,相当于人工检测的眼睛。

机器视觉系统是多种技术和产品的结合体,它包括传感器、光源、图像采集系统(相机)、图像处理系统、控制警报系统、控制执行系统等单元体系,因此,凡从事任何单元或以这些单元为基础提供整合系统的人都是在从事机器视觉。具体来说,包括硬件部件制造、软件开发、设备制造、系统集成、部件或系统代理经销人员或单位都是在从事机器视觉。

(作者: 来源:)