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      機器視覺技術(shù)在機械制造自動化中的有效應用

      2018-10-13 07:40:32王玉慶
      青年時代 2018年26期
      關(guān)鍵詞:機械制造自動化

      王玉慶

      摘 要:隨著科技的進步,機械制造自動化領(lǐng)域的發(fā)展引人注目。研究者將很多獨特的技術(shù)手段與之相結(jié)合,為機械制造領(lǐng)域的發(fā)展提供有利條件。本篇文章就機器視覺技術(shù)及其在機械制造自動化中的應用進行簡單的論述,首先對機器視覺技術(shù)的概念進行了闡釋,然后列舉和分析了機器視覺自動化在機械制造自動化中的幾個方面的應用,希望能對機械制造自動化的研究有所幫助。

      關(guān)鍵詞:機械制造;自動化;機器視覺技術(shù)

      機器視覺技術(shù)能夠在很大程度上代替人力去實現(xiàn)機械的運轉(zhuǎn),是自動化的重要環(huán)節(jié),企業(yè)在面對巨大而激烈的市場競爭中,應該將機器視覺技術(shù)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)予以應用,從而減少成本,提高效率。機器視覺技術(shù)的應用,一般集中在工件測量等領(lǐng)域,本文對該技術(shù)的具體應用進行了分析,期望能夠為機械制造業(yè)的再次提升提供基礎性意見,提高企業(yè)及技術(shù)人員的重視程度,將機器視覺技術(shù)和機械制造進一步融合,實現(xiàn)技術(shù)上的改造升級,實現(xiàn)工業(yè)上的長足進步。

      一、機器視覺技術(shù)概念

      所謂機器視覺技術(shù),主要是指利用信息技術(shù)對人類的視覺進行模擬,即利用先進的技術(shù)和儀器代替人類對事物進行識別,在此基礎上,對人類的視覺能力進行加強與超越,不但進行物象識別,而且還同時完成人類視覺所無法完成的測量、定位等操作。當今的機器視覺技術(shù)主要是以CCD攝像機為技術(shù)核心,該攝像機能夠提取信息,不但能夠提取物象信息,還能讓物象信息納入整體軟件系統(tǒng)中進行全面檢測,提取出物象數(shù)據(jù)信息,大大提高了視覺判斷的能力,從而實現(xiàn)精確的數(shù)據(jù)掌握和信息提取。在此基礎上,再進行下一步的操作,既節(jié)省時間,又大大的提高效率。此外,機器視覺技術(shù)具有多種優(yōu)勢,例如噪音小、精度高、速度快等,非常值得在機械制造自動化中進行推廣。當前的機器視覺技術(shù)已經(jīng)日趨成熟,已經(jīng)形成固定的工作流程和特定的功能板塊,主要有光源、圖像采集裝置、顯示器、光敏傳感器等。主要的工作原理是將圖像轉(zhuǎn)化為信號,再將信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字模型,形成直觀的評估。[1]

      二、機器視覺技術(shù)在機械制造自動化中的應用

      (一)在測量中的應用

      1.在精密測量中的應用

      機器視覺技術(shù)在測量中可以發(fā)揮出超乎想象的作用,機器視覺技術(shù)中的光學系統(tǒng)、處理系統(tǒng)等能夠?qū)Υ龣z測部位進行精準定位和測量,并利用顯微鏡將物象的輪廓勾勒出來,從而獲得比人工測量要更加精確的測量數(shù)據(jù)。此外,機器視覺技術(shù)可以實現(xiàn)多次測量,將測量誤差控制到最低限度。

      2.在磨損測量中的應用

      在磨損測量中,人工測量極容易發(fā)生誤差,受外界因素干擾較多,往往不能得到準確的測量數(shù)據(jù)。以刀具的磨損測量為例,在測量過程中,如果是人工測量的話,需要將刀具卸下人工測量,這個過程很是繁瑣復雜,增加了不確定性。如果是機器數(shù)據(jù)技術(shù)測量的話,可以很方便的獲取數(shù)據(jù),提高磨損測量的效率,而且還能利用計算機建立磨損數(shù)學模型,完成數(shù)字化管理和監(jiān)督。[2]

      3.在預調(diào)測量中的應用

      傳統(tǒng)預調(diào)測量所采用的光學投影方式方法存在著幾個弊端,其中長期困擾我們的是人力投入大、技術(shù)要求高等,基于此,預調(diào)測量一直以來是機械制造行業(yè)的一大難題,利用機器視覺技術(shù)進行預調(diào)測量可以很好的解決這些難題。主要是因為,利用機器視覺技術(shù)進行預調(diào)測量可以和傳統(tǒng)光學測量相結(jié)合,在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎上實現(xiàn)測量效率的提高,既簡化了測量的步驟和流程,又能獲得更具有參考意義的數(shù)據(jù)。

      (二)在自動焊接的應用

      機器視覺技術(shù)可以利用自身優(yōu)勢提高自動焊接的質(zhì)量,同時增加了操作上的安全度,主要應用措施是依靠 CCD 攝像機等圖像采集元件,利用機器視覺技術(shù)進行提取,由此提升施工質(zhì)量。此外,在焊接過程中我們應注重利用計算機視覺功能,檢測熔池形狀、熔透控制等等,為準確展開焊接提供有力支撐。另外,我國目前應用機器視覺技術(shù)比較多的是汽車、航天等領(lǐng)域,這些行業(yè)都要求機械制造的高標準,對于焊接技術(shù)有著極高的要求。

      在機器人焊接中,機器視覺技術(shù)發(fā)揮著越來越重要的作用。在機器人焊接逐漸替代人工的進程中,我們需要將機器視覺技術(shù)有效的應用其中,進一步提高機器人焊接的精度。機器人焊接可以避免人工焊接所遇到的安全問題,在一些極端情況下完成作業(yè),有效的彌補了人工作業(yè)的不足。利用機器視覺技術(shù)可以實現(xiàn)從一維到三維的獲取和建立,通過圖像和數(shù)據(jù)的整合,為機器人焊接提供強大的基礎。

      (三)在工件定位中的運用

      機器視覺技術(shù)能夠很好的完成工件定位工作,主要是在機械制造過程中安置一臺或者多臺CCD 攝像機對工作環(huán)境進行監(jiān)控,對零件位置進行確定。例如,可以利用基于高像素 CCD 攝像機將定位精準度控制在了< 0.1mm 的范圍內(nèi),從而提升整體作業(yè)質(zhì)量和效率。

      (四)在工件檢測中的運用

      在機械制造自動化中,對于工件的檢測工作是重要工作內(nèi)容之一,檢測工作不僅對于機械的安全性有著重要的作用,而且對于整體機械良好運行的保障也有著不可忽視的作用。當前的機械制造大都是采用批量生產(chǎn),雖然保證了數(shù)量,但是在質(zhì)量上卻不能保證每個工件都符合質(zhì)量要求。任何一個工件質(zhì)量的不達標,都可能意味著某個產(chǎn)品的整體不合格。而依靠人工進行檢測又面臨著效率低下的問題,而且人工檢測失誤較多,不能完全保證產(chǎn)品質(zhì)量。在工件測量中采用機器視覺技術(shù)具有很大的優(yōu)勢,主要有:第一,避免人工檢測所面臨的效率問題,機器視覺技術(shù)具有很大的效率優(yōu)勢;第二,在技術(shù)能力方面,機器視覺技術(shù)有著天然的優(yōu)勢,可以完成人工不能完成的很多工作;第三,能夠發(fā)現(xiàn)人眼不能發(fā)現(xiàn)的細節(jié)之處,甚至是隱藏在表面下的內(nèi)部問題,都能夠發(fā)現(xiàn),進一步提高了安全性;第四,在檢測的同時建立數(shù)字模型,為后期工作帶來便利。

      當前,機器視覺技術(shù)在工件檢測中的應用主要集中在以下領(lǐng)域:第一,汽車生產(chǎn)行業(yè)基于批量生產(chǎn)的需求,將機器視覺技術(shù)應用于檢測之中,該領(lǐng)域?qū)τ跈C器視覺技術(shù)的應用可以突破傳統(tǒng)的限制,不受人工的能力約束,為企業(yè)節(jié)約了大量人力資本,同時實現(xiàn)了高質(zhì)量的檢測,滿足了汽車行業(yè)對于施工質(zhì)量的要求;第二,機器視覺技術(shù)不僅可以實現(xiàn)對于工件質(zhì)量、精度的檢測,還能同時提取精確的檢測數(shù)據(jù),這樣精確的數(shù)據(jù)是人工所不能達到的。例如,BIN-PICKING 即為成功運用案例。[3]

      三、結(jié)論

      綜上可知,相對于傳統(tǒng)機械制造自動化的手段和方法,機器視覺技術(shù)能夠在很大程度上提高產(chǎn)品質(zhì)量,提高工作效率。因此,我們要加大投入,提高重視程度,將機器視覺技術(shù)和機械制造自動化進行結(jié)合,在檢測、測量、焊接等方面進一步使用機器視覺技術(shù),進而改善傳統(tǒng)機械制造過程中存在的瓶頸和相應問題,實現(xiàn)高效率產(chǎn)品加工,滿足自動化機械制造條件。此外,在以后的制造中,我們一定要深入掌握機器視覺技術(shù)的應用原理,將不良因素降到最低,保證發(fā)揮機器視覺技術(shù)的價值,真正為機械制造自動化的發(fā)展助力。

      參考文獻:

      [1]楊剛.機器視覺技術(shù)及其在機械制造自動化中的應用分析[J].科技創(chuàng)新與應用,2015(24):143-143.

      [2]高衍慶.機器視覺技術(shù)及其在機械制造自動化中的應用分析[J].中國科技縱橫,2017(21).

      [3]劉賢清.機器視覺技術(shù)及其在機械制造自動化中的應用探討[J].明日風尚,2017(3).

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