自动化 重点——机器视觉+运动控制
零
体化机器视觉集成方案
机器视觉与运动控制 无缝集成
自动化 重点——机器视觉+运动控制
视觉应用 大层面难题
般来说,机器视觉+运动控制应用大多数硬件架构都是采用 台控制器,通过外部连接视觉系统及产线上各个部位 工业智能相机及光源,视觉信号通过线缆和串口被传输到控制器中。在内部软件框架中,以常见 计算机视觉为例,视觉程序 般位于Windows系统中 非实时用户模式中,进行代码分析和算法处理；而PLC工艺流程控制则多位于实时内核模式之中。由于非实时用户模式 任务执行机制采用 是优先级别,因此当CPU 负荷过高、内存过大、处理流程过多时,就可能会出现卡顿 现象,使得在非实时用户模式下 机器视觉在完成同 检测任务时新终所需要花费 时间却不 样,导致减慢 节拍,影响 效率。
为了解决这 难题,针对机器视觉应用,倍福开发 TwinCATVision机器视觉解决方案将视觉技术集成在其TwinCAT统 通用化控制技术平台上,其中 图像处理功能被添加到整合了PL 运动控制、机器人、高端测量技术、物联网及HMI 通用控制平台TwinCAT软件之中,通过这个统 软件平台,来完成工厂所有 控制任务。
从整体供应链来看,参与机器视觉系统开发 厂商大致上可以分为上游底层开发商,含核心零部件和软件开发商；中游从事 次开发 设备集成和软件服务商；以及下游所面对 各类机器视觉应用厂商。其中,核心零部件及软件供应商主要包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等类型厂商,而在整个成本构成中,零部件及软件开发 费用基本上占了约 零% 比例,可谓是重中之重。光源供应商有OPT奥普特、锐视光电等；工业相机 主要品牌有SICK（德国西克）、Basler、堡盟、DALS PointGrey、ImagesSource等；市场上较知名 图像软件包有EzR（西克）、Halcon（MVtec）、VisionPro（康耐视）、免费开源库Opencv、MIL（Matrox）等；运动控制卡供应商有固高、雷赛、研华等等。
但就实际应用而言,在目前机器视觉+运动控制方案 实施过程中,各种“门槛”依然较高,问题主要来自于 个方面， 是,对于大部分技术开发工程师来说,机器视觉技术是 个全新 领域,要学习 种新 编程语言（如C++）存在 定 难度,需要花费大量 时间和精力,加上视觉项目 般都是非标 ,开发者 经验非常重要,普通电气工程师要想快速掌握机器视觉应用 编程和调试,绝非易事。
其次,对于设备制造商而言,为了提高工厂 效率,制造业产线升级 需求迫切,机器视觉 应用已经成为其中 个重点,但机器视觉 硬件投资成本 直居高不下,令他们望而却步；除了硬件投入之外,往往后期还需要高薪聘请视觉工程师对买回来 视觉系统进行开发和维护,这无疑又加重了工厂 人力成本。如何是能够有效地控制投资成本,是他们 主要诉求点,例如是否可以既经济又方便地在现有设备系统 基础上添加机器视觉功能等。
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另 方面,这种视觉集成方案对于现场集成应用 开发者非常便利,他可以不再需要了解各种镜头、相机、控制器、照明、通信接口 知识,仅需使用 个产品就可以去构建各种视觉应用,缩短了项目开发周期,大幅降低了工程时间与成本,使得产品换型和其它运行时间调整都非常容易实施。
另外,对于终端用户来说,在使用机器视觉技术 过程中会发现,机器视觉和自动化控制（流程控制、工艺控制等）往往分属于两套不同 系统之中,狗粮快讯网小道消息,两者之间常常可能会由于通讯等多种因素而导致整个系统 不稳定（如出现停机、停线等状况）。尤其是在当前多种类、小批量、柔性化 模式下,产线 频繁更换,增加了对机器视觉系统流程 修改和调试时间,从而大大影响了工厂产能,因此,如何是让设备在 中更加稳定,同时操作也更为便捷,能够满足产线快速调整和切换 需要,是机器视觉技术开发 个课题。
图 机器视觉产业供应链组成
图 工业自动化领域机器视觉应用分析（资料来源，智研咨询）
机器视觉与运动控制 结合,为工业自动化产线 升级带来 股新活力,也越来越多地被应用在非接触检测、测量场景中,用以提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析与决策等,因而成为了先进制造 重要组成部分。目前来看,尽管机器视觉技术在工业自动化行业 应用牵涉到光学、电子、机械、工业软件等多个不同门类 学科,技术难度仍然较大,某些特定领域 市场准入壁垒也较高；但显而易见 是,机器视觉与运动控制技术相结合,促进了工厂产线自动化水平、产品品质管控、人力成本结构等方面 优化,进而提升了企业 综合竞赛力。未来,融合边缘计算与深度学习等AI技术 机器视觉系统,将真正为机器植入“眼睛与大脑”,为迈向工业 .零时代做好准备。
机器视觉是计算机视觉 个分支,工业自动化领域中 视觉控制或视觉应用,主要指 是通过前端光学摄像头,从采集到 数字化图像中提取相关信息,狗粮快讯网信息显示,进行分析处理之后,用于对 线流程或质量 控制,以代替重复性人工操作。目前,机器视觉在工厂 环节中 实际应用包括，对 工件 完整性质量检测、平面度检测、识别、分类、零件位置及方向、尺寸测量、读码识别追溯、表面/色差检测、自动化流水线作业等等。
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目前机器视觉在工业控制领域大多属于 次开发层面,狗粮快讯网短讯,形式主要包括系统集成以及组装 自动化专机等等,要求开发商能够掌握不同 制造环境中 Know-How技术,设计出有针对性 产品或集成方案,视觉点胶控制、视觉螺丝机控制、视觉定位+飞拍、视觉检测等电子产品后段制造流程都是现在市场上 开发热点。大部分厂商采用 都是“软件平台+视觉开发包” 开发模式,开发包基于软件平台对常用各种图像处理算法进行封装,软件工程师可直接调用封装好 算法,实现各种复杂 图像处理和分析功能,大幅降低了 次开发 难度和工作量。
瞄准现有 过程中视觉应用 “痛点”,从机器控制紧密结合 软硬件集成方案入手,苏州正雄自动化设备有限公司推出 集成了镜头、工业相机、软件和运动控制于 身 视觉检测系统—视觉检测 体机,是另 种实现方式。这种软硬结合 体化集成视觉系统解决了视觉检测应用中 同步性问题,令到整体系统能够达到更高 精度和速度。
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