Industriële automatisering is een nieuwe fase ingegaan en machine vision-technologie blijft doorbraken en innovaties realiseren

Met de voortdurende ontwikkeling van de productie in China beginnen steeds meer bedrijven aandacht te besteden aan de wederzijdse verbetering van kwaliteit en efficiëntie. In industrieën met extreem hoge kwaliteitseisen, zoals precisieproductie, 3C-elektronica, auto-onderdelen en medische apparatuur, is traditionele handmatige inspectie al lang geëlimineerd door gemechaniseerde productie, en worden machine vision-systemen geleidelijk een van de sleuteltechnologieën voor het upgraden en transformeren van productielijnen.

1. Industriële modernisering en de opkomst van machinevisie

Momenteel worden productiebedrijven geconfronteerd met meerdere uitdagingen: productupdates en iteraties, versneld productietempo, stijgende arbeidskosten en steeds moeilijkere kwaliteitscontrole. Traditionele inspectiemethoden worden beïnvloed door problemen zoals menselijke subjectiviteit, vermoeidheidswerk en niet-traceerbaarheid van gegevens, die de productie-efficiëntie en productconsistentie ernstig aantasten.

Machinevisie is met zijn hoge precisie, hoge snelheid, hoge consistentie en traceerbaarheid een belangrijke aanwezigheid geworden bij geautomatiseerde inspectie. Steeds meer productiebedrijven passen het toe aan de voorkant, het midden en het einde van de productielijn om een ​​digitale upgrade van het hele proces te realiseren.

2. Hoogwaardig zichtsysteem

Een compleet machine vision-systeem bestaat doorgaans uit industriële camera’s, lenzen, lichtbronnen, controllers en beeldverwerkingssoftware. De belangrijkste voordelen worden weerspiegeld in de volgende aspecten:

Snelle, efficiënte, 24/7 werking

Het machine vision-systeem kan 24 uur per dag stabiel werken, waardoor de tijdskosten en het aantal handmatige fouten aanzienlijk worden verminderd. De toename van de inspectiesnelheid helpt bedrijven de efficiëntie van de productielijn te verbeteren.

Hoge detectienauwkeurigheid en sterke herhaalbaarheid

Met behulp van industriële camera's met hoge resolutie en telecentrische optische systemen kan machine vision defecten op micronniveau identificeren en zeer nauwkeurige metingen uitvoeren, wat een krachtige ondersteuning biedt voor hoogwaardige productie-inspecties.

Intelligente identificatie en traceerbaarheid

Het visiesysteem kan niet alleen de identificatie en beoordeling voltooien, maar ook automatisch detectiegegevens registreren en uploaden naar het systeemplatform ter ondersteuning van latere gegevensstatistieken, analyse, traceerbaarheid en procesoptimalisatie.

Functionele schaalbaarheid

Door combinaties en software-upgrades te veranderen, kan het vision-systeem zich snel aanpassen aan nieuwe producten of inspectietaken met meerdere specificaties door middel van het schrijven van codes, waardoor één set apparaten en meerdere toepassingen kan worden gerealiseerd.

3. 3D-visie, slimme camera's en andere technologieën versnellen de implementatie ervan in productielijnen met meerdere industrieën

Naarmate nieuwe technologieën zoals 3D-camera's, deep learning en edge computing doorbraken blijven boeken, is de toepassing van machine vision uitgebreider, intelligenter en efficiënter geworden.

3D visuele inspectie: het oplossen van complexe structuurproductmetingen

In industrieën zoals de automobielindustrie en lithiumbatterijen zijn producten meerlaags, sterk reflecterend en hebben ze complexe gebogen oppervlakken, waardoor het voor gewone industriële camera's moeilijk is om het probleem op te lossen. De 3D-camera verzamelt driedimensionale contourinformatie door middel van gestructureerd licht, lasertriangulatie, TOF en andere methoden om taken uit te voeren zoals het meten van hoogteverschillen, volumebeoordeling en montageverificatie.

Slimme camera's zijn flexibel geïnstalleerd en edge-verwerking is efficiënter

Een slimme camera die beeldacquisitie, algoritmeverwerking en uitvoercontrole integreert, kan zelfstandig de opname, detectie en analyse voltooien. Het is zeer geschikt voor scenario's met beperkte ruimte en snelle online vereisten. Het wordt veel gebruikt bij FPC-detectie, of er schroeven ontbreken, labelherkenning en andere taken.

Deep learning identificeert productdefecten

Het is voor traditionele algoritmen moeilijk om complexe defectvormen te identificeren. Het deep learning vision-systeem via AI kan adaptieve herkenning uitvoeren door middel van continue inputtraining. Het herkenningspercentage van oppervlaktedefecten in producten is hoger en het percentage verkeerde inschattingen is aanzienlijk verminderd. Continue optimalisatie maakt detectie nauwkeuriger.

4. Weergave van een typisch toepassingsscenario

3C Elektronica: middenframe van mobiele telefoon, glazen afdekking, ontbrekende schroeven, FPV-laskwaliteitscontrole

Automobielproductie: spleetmeting van claxononderdelen, autoverlichtingsonderdelen, analyse van de kwaliteit van puntlassen

Lithiumbatterijindustrie: detectie van poolstukdefecten, lasdetectie, OCR-identificatie van labels

Verpakking van voedsel/medicijnen: ontbrekende informatie over de flesdop, coderingsidentificatie, detectie van de integriteit van de verzegeling

Productie van halfgeleiders en chips: krassen op wafers, uitlijning van gouden draden, detectie van BGA-soldeerkogeldefecten

Als hightech onderneming die nauw betrokken is op het gebied van machine vision, heeft Zhixiang Vision honderden klanten voorzien van stabiele, efficiënte en betrouwbare visuele inspectieoplossingen. De producten omvatten voornamelijk: industriële camera's (area array, line array, 3D-camera's, slimme camera's), industriële lenzen (FA-lenzen, telecentrische lenzen, vaste vergrotingslenzen), visuele lichtbronnen en controllers, vision-software, industriële computers, uitgerust met een complete set op maat gemaakte visuele inspectiesystemen. We streven ernaar klanten one-stop-services te bieden, van front-end apparatuurselectie tot volledige visuele integratie, waardoor productiebedrijven 'inspectieautomatisering, kwaliteitsvisualisatie en productielijnintelligentie' kunnen bereiken.