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视觉引导分拣系统(2D)
发表时间:2019-01-05 09:33

一、 摘要
   随着自动化技术和计算机技术的革新,机器视觉作为人工智能的一个重要分支在全球范围内蓬勃发展。与其他技术相比,机器视觉技术专业性更高,综合性更强。其所延伸的产品,大都具有高精度、高效率、适应能力强、高度自动化等优点。全国人大第五次会议上,相关领导人明确提出要加快培育新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新兴产业,把发展智能制造作为主攻方向。
   机器视觉不仅仅是人类视觉的替代品,它更是生产质量和生产力的驱动力。在工业制造业中,很多需求需要对产品进行检测、分类、定位,特别在一些生产种类繁多,生产环境恶劣,产品要求较高,工厂规模较大的生产线上,车间的自动化水平直接决定了生产的效率。因此,机器视觉技术的发展是大势所趋,在工业制造业转型中有着重要地位,是实现工业自动化的必要手段。
二、视觉引导分拣系统简介
   当前物品分拣线上,大多还是靠传统视觉进行分拣,而传统视觉方法主要是依靠人工进行判断。但人工长时间工作容易产生疲劳,无法一直保证很高的检测效率。且由于人眼本身的生理极限,很难在速度、精度等方面达到较高的标准。因此,传统的人工检测方式制约了生产力水平的发展和提高,已经难以满足生产生活的需要,现代分拣产业也迫切需要更多新的机器技术来替代人类视觉。
本系统是基于上述实际要求进行的目标性设计,是为了解决一类人或厂商遇到的具体问题。该系统在生产线上主要承担两个连续的引导检测任务:
    1、定位产品完成抓取。
    2、定位载物托盘完成放置。
在执行时,此流程由电气程序、机械结构、机器人、上位机程序相互配合,自动完成。
其中,对于定位算法的要求同样包含两方面:
    1、产品在抓取工位的摆放位置和摆放数量都是随机的,需要由视觉对其定位,引导机器人调整位姿准确抓取;
    2、将抓取的产品放到托盘里面,载物托盘的位置同样是随机的,需要由视觉定位载物托盘的当前位置,调整机器人姿态,完成准确放置。
   该系统在实际应用中,其识别准确率可达到98%以上。从抓取到精准放置,累计误差在0.1mm以内,精度较高,可以满足绝大多数视觉引导机器人项目的需求。而且在模板创建方面,预留了接口,可以无限添加目标物模板。
三、系统定位检测原理
   系统的检测算法主要以康耐视的VisionPro算法库中的PatMax算法进行匹配。

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