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视觉系统应用广泛多,可赐予机器人完美“大脑”
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时间:2014-12-05 14:19:12

        机器视觉自起步发展到现在,已有15年的发展历史。但是在国内,机器视觉行业属于新兴的领域,加之这个行业本身的技术含量较高以及机器视觉产品技术的普及不够,大部分的业内人士还一直将视觉应用在检测颜色、尺寸、外形等参数是否合格,被检测物是否有瑕疵等质量控制检测方面。

        在实际的工业生产中,机器视觉技术的应用已不仅仅停留在检测这个环节上了。机器人已经开始替代越来越多的人工岗位。以前,工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作,缺乏对环境的感知与应变能力,这极大地限制了机器人的应用。比如说:焊接机器人,其每次焊接的位置序列只能是提前编程好的位置。就算实际焊盘中的产品位置发生偏移了,机器人还是会照着错误的位置焊接。这就需要给机器人一个“大脑”,也就是需要给机器人装上视觉系统。

        机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、科学级相机等视觉摄取设备、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。利用机器人的视觉控制,不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程,可节约大量的编程时间,提高生产效率和加工质量。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种,广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。

        在现今自动化行业,机器人和视觉系统的结合应用已经越来越多。在一些像富士康这样的大工厂里面,生产机器人已具备了思考的能力,因此,车间中的机器人已经拥有较复杂的执行动作,其执行动作的精度、速度及难度已超过人类。这种技术现已非常成熟且应用广泛。而在索尼公司或一些科研单位实验室中,很多“匪夷所思”的机器人“大脑”已经可以实现了。比如,索尼公司的虚拟现实技术所获取的视觉信息已经接近人眼的1/100了。

        目前,高校和研究所已经成为推进机器人技术发展和培养机器视觉人才的重要基地。为了满足高校和研究所对视觉图像产品的需求,很多高校开始尝试和企业建立联合实验室,开具图像处理课程,让学生能实实在在的模拟生产线上做实验。

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