Automatyka przemysłowa wkroczyła w nowy etap, a technologia widzenia maszynowego wciąż dokonuje przełomów i innowacji

Wraz z ciągłym rozwojem produkcji w Chinach, coraz więcej firm zaczyna zwracać uwagę na dwukierunkową poprawę jakości i wydajności. W branżach o niezwykle wysokich wymaganiach jakościowych, takich jak produkcja precyzyjna, elektronika 3C, części samochodowe i sprzęt medyczny, tradycyjna inspekcja ręczna została już dawno wyeliminowana przez produkcję zmechanizowaną, a systemy widzenia maszynowego stopniowo stają się jedną z kluczowych technologii modernizacji i transformacji linii produkcyjnych.

1. Modernizacja przemysłu i pojawienie się widzenia maszynowego

Obecnie firmy produkcyjne stoją przed wieloma wyzwaniami: aktualizacjami i iteracjami produktów, przyspieszonym tempem produkcji, rosnącymi kosztami pracy i coraz trudniejszą kontrolą jakości. Tradycyjne metody kontroli charakteryzują się problemami, takimi jak ludzka subiektywność, zmęczenie pracą i brak identyfikowalności danych, które poważnie wpływają na wydajność produkcji i spójność produktu.

Widzenie maszynowe, charakteryzujące się wysoką precyzją, dużą szybkością, wysoką spójnością i identyfikowalnością, stało się ważnym elementem automatycznej kontroli. Coraz więcej firm produkcyjnych stosuje go na przodzie, środku i na końcu linii produkcyjnej, aby osiągnąć cyfrową modernizację całego procesu.

2. Wysokowydajny system wizyjny

Kompletny system wizyjny składa się zazwyczaj z kamer przemysłowych, obiektywów, źródeł światła, sterowników i oprogramowania do przetwarzania obrazu. Jego podstawowe zalety znajdują odzwierciedlenie w następujących aspektach:

Szybka, wydajna praca 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu

System wizyjny maszyny może pracować stabilnie przez całą dobę, znacznie redukując koszty czasu i liczbę błędów ręcznych. Zwiększenie szybkości inspekcji pomaga firmom poprawić wydajność linii produkcyjnej.

Wysoka dokładność wykrywania i duża powtarzalność

Za pomocą kamer przemysłowych o wysokiej rozdzielczości i telecentrycznych systemów optycznych systemy wizyjne maszynowe mogą identyfikować defekty na poziomie mikronów i osiągać precyzyjne pomiary, zapewniając silne wsparcie dla wysokiej klasy inspekcji produkcyjnych.

Inteligentna identyfikacja i identyfikowalność

System wizyjny może nie tylko zakończyć identyfikację i ocenę, ale także automatycznie rejestrować i przesyłać dane dotyczące wykrywania na platformę systemową, aby wspierać późniejsze statystyki danych, analizy, identyfikowalność i optymalizację procesów.

Skalowalność funkcjonalna

Zmieniając kombinacje i aktualizacje oprogramowania, system wizyjny może szybko dostosować się do nowych produktów lub zadań kontrolnych o wielu specyfikacjach poprzez pisanie kodu, realizując jeden zestaw urządzeń i wiele aplikacji.

3. Wizja 3D, inteligentna kamera i inne technologie przyspieszają ich wdrażanie w wielobranżowych liniach produkcyjnych

W miarę jak nowe technologie, takie jak kamery 3D, głębokie uczenie się i przetwarzanie brzegowe, wciąż dokonują przełomów, zastosowanie widzenia maszynowego stało się bardziej wszechstronne, inteligentne i wydajne.

Kontrola wizualna 3D: rozwiązywanie problemów związanych z pomiarami produktów o złożonej konstrukcji

W branżach takich jak produkcja samochodów i akumulatory litowe produkty mają takie cechy, jak wielowarstwowe, o wysokim współczynniku odbicia i złożone zakrzywione powierzchnie, co utrudnia zwykłym kamerom przemysłowym rozwiązanie problemu. Kamera 3D zbiera trójwymiarowe informacje o konturach za pomocą światła strukturalnego, triangulacji laserowej, TOF i innych metod, aby osiągnąć takie zadania, jak pomiar różnicy wysokości, ocena objętości i weryfikacja złożenia.

Inteligentne kamery są instalowane elastycznie, a przetwarzanie brzegowe jest bardziej wydajne

Inteligentna kamera, która integruje pozyskiwanie obrazu, przetwarzanie algorytmów i kontrolę wyjścia, może niezależnie wykonywać zdjęcia, wykrywać i analizować. Jest bardzo odpowiedni w scenariuszach z ograniczoną przestrzenią i szybkimi wymaganiami online. Jest szeroko stosowany w wykrywaniu FPC, sprawdzaniu, czy brakuje śrub, rozpoznawaniu etykiet i innych zadaniach.

Głębokie uczenie identyfikuje wady produktu

Tradycyjnym algorytmom trudno jest zidentyfikować złożone kształty defektów. System wizyjny głębokiego uczenia się wykorzystujący sztuczną inteligencję może przeprowadzać rozpoznawanie adaptacyjne poprzez ciągłe szkolenie wprowadzające. Wskaźnik rozpoznawania wad powierzchniowych produktów jest wyższy, a wskaźnik błędnej oceny jest znacznie zmniejszony. Ciągła optymalizacja sprawia, że ​​wykrywanie jest dokładniejsze.

4. Wyświetlanie typowego scenariusza zastosowania

Elektronika 3C: Środkowa ramka telefonu komórkowego, szklana pokrywa, brakujące śruby, kontrola jakości spawania FPV

Produkcja samochodów: pomiar szczeliny części klaksonów samochodowych, części świateł samochodowych, analiza jakości zgrzewania punktowego

Przemysł baterii litowych: wykrywanie defektów nabiegunników, wykrywanie spoin, identyfikacja etykiet OCR

Opakowania na żywność/leki: brak informacji o zakrętce butelki, identyfikacja kodowa, wykrywanie integralności plomby

Produkcja półprzewodników i chipów: zadrapania płytek, wyrównanie złotego drutu, wykrywanie defektów kulki lutowniczej BGA

Jako przedsiębiorstwo high-tech głęboko zaangażowane w dziedzinę widzenia maszynowego, Zhixiang Vision zapewnił setkom klientów stabilne, wydajne i niezawodne rozwiązania w zakresie kontroli wizualnej. Jej produkty to przede wszystkim: kamery przemysłowe (area array, line array, kamery 3D, kamery inteligentne), obiektywy przemysłowe (obiektywy FA, ​​obiektywy telecentryczne, soczewki o stałym powiększeniu), źródła i sterowniki światła widzialnego, oprogramowanie wizyjne, komputery przemysłowe, wyposażone w kompletny zestaw dostosowanych do indywidualnych potrzeb systemów kontroli wizualnej. Zależy nam na zapewnianiu klientom kompleksowych usług, od wyboru sprzętu front-end po kompleksową integrację wizualną, pomagając firmom produkcyjnym osiągnąć „automatyzację kontroli, wizualizację jakości i inteligencję linii produkcyjnej”.