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发布时间: 2021-06-25    浏览量:528

机器视觉应用主要可分为两类

  一种用于大规模或高测试的生产线,如包装、印刷、分拣等。或在室外、核电和其他不适合的环境中,使用机器视觉代替传统的手动测量或检查,同时实现手动条件下无法实现的可靠性、准确性和自动化。

  另一种应用是专业设备制造,必须使用高性能和精密的机器视觉组件。典型代表就是最先引领整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从加工制造的分类和切割,到终端电路板的印刷和安装,这类设备依靠高精度视觉测量来引导和定位运动部件。比如焊膏印刷过程中出现定位偏差,芯片贴装后在线测试才发现问题,返工的成本会是原成本的100倍以上。
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  但在上述应用中,机器视觉功能很少被视为一个孤立的系统,而是作为整个自动化系统或设备的有机组成部分之一出现,只有与逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络、企业数据库管理等其他功能相匹配,才能充分发挥其优势。

      机器视觉系统的构建不仅完成了从光源部署到图像处理软件开发的一系列过程,还面临着与上述复杂自动化系统功能集成带来的挑战。单一的视觉开发软硬件方案往往使自动化系统的整个开发周期、成本和不确定性风险由制造商或集成商承担。机器视觉与自动化系统集成的困难在很大程度上阻碍了其在相对保守的工业自动化领域的应用。

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机器视觉系统的解决方案

     面对上述挑战,永辉智能软件平台及其机器视觉系统给出了很好的解决方案。

  从硬件架构来看,基于PC的机器视觉系统不仅可以提供强大的处理能力,而且由于其开放性和灵活性,很容易与其他功能集成。然而,由于PC架构的可靠性和尺寸,它不能完全满足工业应用的需求。另一种方式是嵌入式架构,使用简单,可靠性高,但功能相对单一,集成度差。为了解决这些矛盾,在其紧凑型机器视觉系统(CVS)中,通过集成LabVIEW实时和FPGA技术,实现了I/O和通信协议在同一嵌入式硬件平台下前所未有的灵活定制和移动,能够同时采集和处理三种图像信号,保证了系统的可靠性,从而满足了工业现场恶劣环境下的应用需求。