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    發布時間: 2021-02-26    瀏覽量:660


                                                           智能工廠對機器視覺都有哪些需求?

    機器視覺在智能工廠中扮演著重要的角色,可以有效增加產能、提升產品合格率。那么,智能工廠對機器視覺都有哪些需求呢?

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    1、性能與處理能力

    系統性能與處理能力在提升產能方面扮演著關鍵的角色。就一般機器視覺系統而言,高分辨率與高幀率就像魚與熊掌一樣,不可兼得。在一般實際的應用中,通常是高分辨率但低幀率或低分辨率但高幀率的應用組合。如果想要兩者兼得,惟一的出路就是使用高端CPU處理器來補足分辨率與幀率。如何以合理的成本,取得的處理性能,是系統開發人員所關心的。

    2、產線環境

    智能工廠的環境通常是較為惡劣的,例如在飲料生產包裝的產線,機器視覺系統可能會直接接觸到液體。而在工件機加工的環境中,機器視覺系統面臨的則是充滿切削工件的惡劣環境。如果機器視覺系統必須就近配置在嚴苛的產線環境中,那么選擇具備防水、防塵能力的產品才能達到該需求。

    3、多組生產工作站

    在智能工廠環境中,一個成品的上市, 從組件的制造、半成品的取放、質量的檢驗到出貨的包裝,必須要經過層層不同的工作站。舉例來說,CNC機臺負責組件的車削加工,通過工業機器人的取件,通過工業相機讓工件定位后,才開始進行工件的切割;完成后進入到檢測的站臺,進行缺陷檢測;過關的成品在包裝區進行出貨條形碼的掃讀。多組生產工作站之間,如何讓系統之間容易整合與溝通,是工廠是否智能化的一大關鍵。

    4、軟件開發環境

    軟件解決方案開發的難易度與整合度,是所有導入智能化系統的工程人員心中的一大擔憂,也往往是決定項目成敗的重要因素。如何縮短開發時間,降低系統開發成本,是重要的關鍵。

    5、處理器計算性能

    傳統智能相機因為體積小,在有限的空間里, 散熱能力會受到限制,因而僅能搭載單核Atom處理器或ARM架構的處理器,雖然其功耗較低,但因性能有限,故僅能完成單一任務的圖像分析處理,如計數、掃描條形碼等。隨著Intel AtomTM E3840處理器系列的發布,相比前一代處理器系列提升兩倍的處理性能,且同時還擁有低功耗的優勢。這意味著小體積也能帶來高性能,多任務的圖像處理得以被實現。創想智控在機器視覺領域,聚焦傳感器技術研發及應用,提供小而美、小而精的傳感器產品系列。

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    6、圖像傳感器與圖像質量的優劣

    圖像傳感器是機器視覺系統的靈魂,傳感器的尺寸直接代表著圖像的質量。在過去,智能相機的應用定義在初級的圖像檢測上,傳感器的尺寸與圖像質量的優劣,并不容易被凸顯。然而如果要將機器視覺應用在高端高速的檢測應用上,那么傳感器的尺寸,就成為選擇系統時,必須要考慮的要點。

    7、卷簾快門與全局快門的比較

    卷簾快門與全局快門的不同在于畫面曝光的時間差。卷簾快門是通過電子信號告訴感光組件,依序曝光,直到整個畫面曝光完成。而全局快門是在曝光時,“同時”曝光整個畫面。隨著系統處理性能的提升,系統性能將不再是瓶頸,若有高速移動對象的檢測的需求,采用全局快門傳感器能采集到無殘影的、正確的圖像。

    8、協處理器

    在機器視覺圖像采集與分析的過程中,圖像質量占了重要的關鍵。如果可以在圖像進入分析之前,就對采集的圖像進行質量優化,可確保圖像分析的正確。在過去的應用中,圖像數據采集到系統后,必須通過系統處理器進行計算與圖像質量優化,受限于CPU計算資源,能夠處理的圖像數據量也會受到限制。然而,若能通過FPGA的支持,將圖像的矩陣計算,在進到CPU計算之前,即做好過濾以及優化的處理,可以大幅加速圖像處理的性能,降低CPU資源。一方面可以把系統資源留給機器視覺系統的核心—圖像算法,另一方面可以更實時的處理大數據量的圖像,讓高速以及復雜的圖像處理與分析,得以被實現,預處理功能例如查找表、感興趣區域、陰影校正等圖像質量優化功能。

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    9、GPU繪圖與多媒體圖像處理性能

    通過CPU與GPU性能的提升,圖像檢測結果可以被記錄、存盤,或者是提供原始資料進行進一步的對比與分析,讓智能工廠的信息系統具備更智能的功能。

    10、系統顯示性能

    在智能工廠環境中,傳統智能相機僅能通過以太網傳輸數據,以供中控端的監控使用。若該機器視覺系統可支持VGA輸出接口,則該機器視覺系統可以同時通過VGA以及以太網絡端口輸出圖像,連接至HMI或產線端的屏幕,實時檢查結果,實時發現問題,將有效提升產線性能。總而言之,機器視覺系統從性能、擴展性、穩定性、開發成本上,均具備跨界的優勢,為現今智能工廠系統應用提供新選擇。


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