机器视觉系统是指用计算机来达到人的视觉功能的一种系统
,也就是用计算机来实现对客观三维世界的一种识别
。此系统就是利用机器人代替人眼做出各种测量和判断
,是人工智能正在快速发展的一个分支点
,今天
,我们来讲一下进行机器的视觉系统的设计要点有哪些
。
一
、考虑各种变化
人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标
,但是机器的视觉系统就不是这样多才多艺了
,它只能按程序编写的任务来进行规范性工作
。我们需要了解系统能看到什么
、不能看到什么
,避免失败(例如将好的部件认为是坏的)或其它检测错误
。一般要考虑的包括部件颜色
、周围光线焦点以及部件的位置和方向
,以及背景颜色的大变化。
二
、正确选择软件
机器视觉软件是检测系统中的智能部分
,也是较为核心的部分
。软件的选择决定了编写调试检测程序的时间
、检测操作的性能等等
。机器视觉提供的图形化编程界面通常比其他编程语言容易
,但是在需要一些特殊功能时有一定的局限性
。基于代码的软件包尽管非常困难
,需要编码经验
,但在编写复杂的特殊应用检测算法时具备更强的灵活性
。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境
,具有很强的灵活性
,满足不同应用需求
。
三
、通信和记录数据
机器的视觉系统的总目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测
。为了实现这一功能
,这个系统需要与生产流水线通信
,这样才可以在发现坏部件时采取某种行动
。通常这些动作是通过数字I/O板
,这些板与制造流水线中的PLC相连
,这样坏的部件就可以跟好的部件分离
。
机器视觉是一种比较复杂的系统
,在现代自动化生产过程中
,人们将机器视觉系统广泛的用于工况监视
,成品检验和质量控制等领域
。随着机器视觉技术自身的成熟和发展
,它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用
。