探析机器视觉技术在智能制造中的应用

随着现代科技的快速发展,工业机器人的研究与应用水平在不断提高,其耐久性、稳定性和快速性、精准性等优势为制造业发展提供了巨大帮助。在产业制造技术精密度要求越来越高的今天,引入工业机器人代表的智能机器视觉技术,能够让制造设备更加智能化,生产效率显著提升,对于促进制造业智能化发展、帮助智能制造快速成长、有效提升我国经济发展水平而言意义重大。本文首先就机器视觉技术和智能制造进行概述,进而分析机器视觉技术对制造业产生的巨大影响,最后具体探析了机器视觉技术在智能制造中的应用。     

基于机器视觉的自动化装配系统设计

为了加快中国产业升级,机器视觉和工业机器人是改变手工装配模式的重要手段。机器视觉作为一种用于识别物体、从数字图像中提取和分析物体信息的技术,已被广泛应用于工业生产中。为了进一步推动机器视觉应用于自动化装配系统,文章提出与机器视觉系统相结合的自动装配系统的原型。在机器视觉系统中,开发一系列定位算法,并用图像校准以获得机器人拾取和放置过程的正确坐标。测试表明,系统能够正确检测和识别装配空间的形状和方向,从而实现零件的拾取和放置过程。     

特别策划:智能制造

正智能制造是当前制造技术的重要的发展方向,是先进制造技术与信息技术的深度融合。智能制造包括包括制造对象的智能化、制造过程的智能化和制造工具的智能化三个不同层面。其中智能工具的智能化,即通过智能机床、智能工业机器人等智能制造工具、帮助实现制造过程自动化、精益化、智能化,进一步带动智能装备水平的提升。装备在智能制造中发挥着关键作用。汽车制造是所有机械制造中智能化水平最高的领域,机器的人应用也最广泛,可以说是机械     

基于边缘的模板匹配在零件检测中的应用

对机器视觉在工业零件检测中的应用做了研究。在大批量的工业生产中,某个细微零件的缺失如果不应用机器视觉系统,将会浪费很大的人力物力,因此根据现阶段工业零件检测对智能零件缺失检测的需求,运用图像处理技术,在检测对象的标准样本中截取模板,利用零件的边缘特征,进行零件的模板匹配,进而检测出零件是否缺失。     

基于机器视觉的物料分拣工业机器人技术研究

随着我国工业经济的不断发展,机器人技术在工业制造领域中的用途也越来越广泛,尤其是对传统的物料分拣工作来说机器人已经基本上能够取代人工进行作业了。目前,利用工业机器人进行物料分拣工作主要是通过对机器人进行编程,但这种方法一般对设备和工作环境具有比较高的要求,成本也相对较高,因此,如何提高工业机器人在物料分拣中的精准度,对不同形状和尺寸的物料能够准确完成位置感应并完成分拣动作就成了我们应当重点关注的工作内容。在工业机器人编程中充分考虑机器视觉技术,让机器人初步具备人眼的基本功能,良好的视觉功能能够有效提高机器人物料分拣的效率。基于此,本文对工业机器人分拣系统和分拣流程进行论述,最后提出基于机器视觉提高工业机器人分拣技术的策略,旨在促进工业机器人在我国工业、制造业中的进一步推广和应用。     

机器视觉技术在工业机器人中的应用研究

智能制造是我国迈向制造强国的重要途径，加快我国工业发展步伐，有利于我国工业高质量发展。机器视觉是一种通过使用光学设备和无接触式传感器来实现对目标图像信息自动接收与处理，从而获取所需要的信息或实现对机器人移动控制。另外，机器视觉通过模拟人类眼睛来进行测量和判断信息，以高精度、高效率和可持续工作能力，在结构化场景量化方面有着突出的作用。随着工业结构的调整与转型，机器视觉技术已被广泛地应用于汽车、印刷、包装、农业、医药、纺织等各个行业。所以，如何推进机器视觉技术的发展，对于智能产业有重要的意义。     

基于机器视觉系统的机器人柔性应用的实现

柔性生产作为生产制造类企业增强灵活性和应变能力,缩短产品生产周期,提高设备利用率和员工生产效率,改善产品质量的重要方法,一直是生产制造类企业进行产业升级改造过程中的关注重点。随着科技飞速发展,智能制造水平的不断提高,各种智能技术和智能装置被应用到生产设备上,使得生产设备的柔性大大增强。工业机器人配合机器视觉系统定位补偿进行柔性操作,就是这些技术的一种实现,文章结合实际项目,对该应用进行阐述。     

柳宁

暨南大学教授暨南大学机器人智能技术研究院院长广东省工业机器人智能控制工程研究开发中心主任广东省机器人专业委员会副主任委员广东省自动化学会常务理事广东省机械工程学会理事《机电工程技术》第十二届编委长期致力于智能制造和智能装备领域的科研工作,主要研究领域:机器人控制系统、机器视觉系统以及基于边缘计算的制造执行系统(MES)。主持研究广东省、市课题7项。获发明专利15项,广东省优秀专利奖1项。带领团队研发出的机器     

机电一体化在智能制造中的应用探讨

机电一体化是我国工业发展历史上的一次变革,有效地推动了我国工业化进程的发展。为了满足工业生产更高的要求,智能制造技术将成为制造业未来发展的主要方向。智能制造是指对多项智能化技术的集合应用,对于缓解我国经济发展中面临的资源紧张和环境污染问题具有重要意义。文章首先阐述了机电一体化和智能制造的基本特征,然后对机电一体化在智能制造中的应用进行分析,为促进我国工业生产水平的进一步提升提供参考。     

基于RobotStudio的工业机器人打磨应用设计与仿真

工业机器人是智能制造的核心基础平台。在工业机器人的应用过程中,利用仿真技术能够缩短工业机器人的生产周期,快速搭建精准的工作平台,因此利用仿真技术能够促进工业机器人行业乃至整个智能制造产业的快速发展。使用仿真软件RobotStudio对工业机器人的打磨应用进行仿真,重点利用RobotStudio中的Smart组件设计的动画效果还原了真实工业生产现场,优化了工作流程和工业机器人等设备的工作状态。     

机器视觉技术及其在汽车制造质量检测中的应用

机器视觉的系统构成和分类机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效     

简述机器视觉技术在汽车零部件的应用

为了实现我国由制造大国向制造强国的华丽变身,实现“中国制造2025”的发展目标,智能制造是核心方向,而机器视觉技术的运用是智能制造的重要组成部分。本文首先简单阐述了什么是机器视觉,及其自身发展特点;再次,叙说了机器视觉技术的系统组成,机器视觉的发展历程和应用;最后,机器视觉技术在汽车领域具体应用。     

智能制造新业态引领工业发展新潮流

正值此第九届中国数控机床展览会(CCMT2016)隆重开幕之际,我谨代表中国机床工具工业协会和沈阳机床集团表示最衷心的祝贺!当前,信息与通讯技术正在进入工业制造过程,这将诞生智能机器,使机器与机器、机器与人、人与制造过程互联互通,从而催生智能制造。智能制造的出现将重塑工业体系,使传统"大而全"的集中式制造与组织模式向分布式布局、分级式结构转变,将彻底改变生产方式,进而深刻改变生产关系。这是一场前所未有的工业革命,在这场革命中,智能装备是核心、智能工厂是载体、催生新的分工是本质。     

机电一体化在智能制造中的应用

工业发展对我国整体经济发展具有重要作用。在工业发展过程中,机电一体化是十分重要的部分,对我国工业化进程具有重要的推动作用。为了满足工业生产需求,智能制造技术在制造领域的发展十分重要。智能制造技术主要是指多种类型的智能化技术融合使用,对解决经济发展过程中出现的资源紧张和环境污染问题具有重要作用。鉴于此,通过分析机电一体化在智能制造中的应用,结合机电一体化的实际应用效果,促进智能制造产业顺利发展,提高我国的工业发展水平。     

基于机器视觉的工业机器人分拣技术研究

简要介绍基于机器视觉的工业机器人分拣系统的构成,分析基于机器视觉的工业机器人分拣工作的流程,探讨工业机器人在机器视觉条件下的分拣技术,促进工业机器人分拣技术被进一步推广和应用,提升我国各个行业中自动化生产线的生产效率和柔性。     

基于视觉的汽车轮毂打磨实训系统设计

随着智能制造技术的飞速发展,企业转型升级加速,对技术技能型人才的需求与日俱增。该文设计汽车轮毂智能化打磨加工工艺的实训系统,通过Profinet工业以太网通信,结合PLC实现对系统的逻辑控制,通过机器视觉对轮毂表面检测,将需要打磨的区域反馈给工业机器人实现自动打磨,提高轮毂打磨的精度和效率,改善加工工艺。该实训系统能满足对学生进行PLC与工业机器人现场编程、机器视觉的基础应用以及制造加工工艺的知识与技能的训练,提高学生综合技能与素养。     

基于机器视觉和深度学习的智能制造缺陷检测技术与应用

在工业智能制造行业中,质量缺陷检测工作面临一定的困难。在传统的物体表面缺陷检测中,人工目测不但过于主观,而且效率低下。基于机器视觉和深度学习的智能检测技术借助光学成像及图像处理等功能,能够准确计算待测物体的坐标信息,然后对物体实施自动定位并引导,同时完成自动装配。该检测技术具备非接触、无损伤、准确性高、连续工作时间长和高效率等优势,是目前智能制造检测较理想的方式。     

机器视觉在智能设备装配中识别引导功能的研究

现代化工业生产是基于智能技术、信息技术,从自动识别到自动执行,机器视觉作为智能化辅助生产技术之一,其重要性不言而喻。本文通过对机器视觉在智能设备装配中识别引导功能进行分析研究,通过结合实际案例方式,对识别引导功能进行阐明,为下一步工作开展奠定基础。     

机器视觉技术在汽车制造中的应用

随着图像处理技术及人工智能技术的发展,机器视觉技术得到了快速发展和广泛应用.在工业4.0的升级和发展过程中,汽车制造也在快速适应市场需求,不断从自动化向智能化发展.将机器视觉技术应用在复杂的汽车生产制造过程,实现生产过程的监测,对提高生产效率和稳定性具有非常重要的作用.总结现阶段汽车生产制造过程中机器视觉技术的典型应用案例,对比分析机器视觉技术在车身装配、涂胶检测、车型识别方面的优越性,展望机器视觉技术在汽车制造其他方面的发展空间.     

装备工业呈现发展新形态

<正>2017年,我国装备工业生产、出口增速将继续回升。赛迪智库专家认为,我国装备工业将呈现新的发展形态和趋势,轨道交通装备、增材制造、通用航空等将成为新增长亮点。汽车工业保持平稳增长,机械工业运行延续分化走势,船舶工业将逐渐好转,智能制造加速发展,高端装备创新发展将出现新起色。机遇大于挑战2016年是"十三五"规划开局之年,在一系列产业发展政策刺激下,我国装备工业经济运行总体平稳。2017年,我国装备工业发