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1、机器视觉测量采用亚像素级物体曲面扫描方法,满足高质量点云扫描需要。该系统使用高分辨率数字工业摄像机收集图像数据。通过光源在物体表面的条纹,任何复杂表面的密集点云都可以在几秒钟内获得(具体密度取决于被测物体的大小、摄像机的分辨率和测量距离)。一般来说,点距离为0。05-0。5mm),该系统的分辨率从130万到500万像素不等,智能产线系统可满足不同客户的需求。2、机器视觉测量真彩物体曲面重建方法,视觉测量设备系统采用图像纹理分析与获取技术,在进行三维数据重构的同时保持物体表面真彩显示。3、机器视觉测量全自动拼接方法。根据物体本身的纹理,不同视角的图像数据自动组合在统一的坐标系中,智能产线系统从而获得三维图像的整体扫描数据。扫描纹理丰富的物体时,系统可以完成拼接功能,不需要在物体表面粘贴任何参考点,大大提高了拼接效率。
然而,与发达国家相比我国还有较大差距,智能产线系统体现在以下几个方面:一是智能设备制造基础理论和技术体系建设滞后。目前,我国主要关注智能设备制造技术跟踪和技术引进,基础研究能力相对不足,引进智能产线系统技术消化吸收不足,缺乏原创创新;控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱,技术系统不完整。二是我国智能设备制造的数字化发展基础相对薄弱,制造业的整体发展仍处于机械自动化向数字化自动化的过渡阶段。如果德国工业4.0作为参照系,比较一致的观点是,中国总体上还是2.0时代,一些企业正在向3.0时代迈进。
二、智能化产线的特点如下:1.智能产线系统在生产和组装过程中,可以使用传感器或传感器RFID数据自动采集,实时生产状态通过电子看板显示;2.智能产线系统可以通过机器视觉和各种传感器进行质量检测,自动清除不合格产品,并收集质量数据SPC分析,找出质量问题的原因;3.能够支持各种类似产品的混合生产和组装,灵活调整工艺,适应小批量生产,.多品种生产模式;4.具有柔性,如果生产线上有设备出现故障,能够调整到其他设备生产;5.针对人工操作的工位,能够给予智能的提示。
随着新成像技术的不断发展,该学科的发展势头依然强劲。近年来,机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长,零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。一个称职的机器视觉集成商——集成公司和工程团队中的个人——在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面比以往任何时候都更重要。智能产线系统先要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说,减轻用户的应用程序风险。一般来说,机器视觉技术的实现技术并不像PLC,整个工业工程界都广泛理解运动控制甚至机器人技术。智能产线系统从根本上保证项目的成功和可靠性,聘请具有机器视觉技术经验的集成商。
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