4.0行业革新制造我们所知道的。建立在技术整合机器人,人工智能,机器学习,大数据分析、云计算、和传感器,半岛app官网这第四次工业革命是提高工厂效率,增加生产稳定,减少运营成本。制造商已经报道10 - 12百分比涨幅在输出等领域,后工厂利用率和劳动生产率投资行业4.0计划。一路上,行业4.0提供的社会效益提高可持续性和减少污染。gydF4y2Ba

行业4.0分析收集的数据智能传感器安装预测结果并确定行动。在这个生态系统,机器视觉相机作为另一个传感器收集视觉关于物理世界的信息,就像传感器捕获温度、振动、压力、或流速度。数字,机器视觉系统可以很容易地网络和数据共享与其他子系统和设备在整个植物在一个周期的持续改进。gydF4y2Ba

机器视觉是什么?gydF4y2Ba

为了更好地理解机器视觉,让我们来看一个例子,它是如何工作的。在本例中,我们突出的使用自动化的检测有缺陷的产品——最常见的工业应用。过程开始当一个传感器检测到生产线上的一个对象的存在,引发了光源照明明亮区域。摄像机捕获图像的照明产品在帧每秒的速度测量或“fps。“在大多数情况下,数字化设备称为抓帧器将图像转化为数字输出,然后传播和保存在主机电脑。专业软件在PC上比较了图像对一组预先确定的标准来识别缺陷。如果确定是一个缺陷,检验产品会失败,它将身体从装配线中删除。这样的视觉系统可以检查缺陷产品的位置,它的颜色,大小,形状,或者它可以确定物体的存在与否本身的视野。gydF4y2Ba

机器视觉组件?gydF4y2Ba

错误检测过程的实现需要有序的系统组件的定位信息的流动,从传感器到最终处理的图像,如前所述。除了摄像头、照明、主机PC,抓帧器,和软件,机器视觉系统需要一个镜头,以太网、光纤或同轴电缆,各种外设接口。虽然基于以太网的“智能”相机是广泛使用的优势,行业4.0通常要求的成像速度和分辨率高于智能相机可以供应。出于这个原因,CoaXPress(级)点~必经点通信标准在同轴电缆传输高带宽的数据已经成为事实上的标准要求机器视觉应用程序。级低延迟,low-jitter图像、信号和电源(功率级)相机在50 Gbts单个电缆。gydF4y2Ba

机器视觉在工业4.0gydF4y2Ba

4.0时代的工业机器视觉扩张超越其传统的错误检测的增值功能。今天,它被应用于不同领域,比如监控过程预测维护,指导和机器人,使机器人安全处理和应对人类交互。gydF4y2Ba

结合人工智能(AI)时,机器视觉的使用几乎是无限的解决生产问题。例如,人工智能可以使机器视觉系统具有自动调节功能它可以从每一个周期执行一个反馈回路,越来越聪明和聪明的举动。机器学习可以使视觉系统高度熟练理解大型图像数据集远远超出了人类的能力。添加一个自学习算法,机器视觉的想法也是有趣的,因为视觉系统通常使用一组固定的规则,使其灵活面对快速变化的需要。这是重要的现代生产线设计尽可能灵活地快速适应小批量定制产品,行业4.0的基石。gydF4y2Ba

另一种技术协助机器视觉行业4.0中采用嵌入式计算。从本质上讲,它执行分析的源数据或“边缘”,而不是通过网络传输数据已经拥挤在次要位置服务器,因此降低带宽需求。BitFlow,例如,我们结合电喇叭2.0级抓帧器与NVIDIA®杰森AGX Xavier开发工具包,实现一个非常小的外形适合计算边缘图像处理系统。gydF4y2Ba

除了制造,是一个激动人心的4.0产业领域的制导系统允许机器人和co-bots更大的自治权和寻路的能力。除了帮助机器人工作更快更安全地与人类工人,机器视觉赋予机器人订单农户显著改善响应时间和限制执行缺陷。相机还可以用来收集SKU数据跨企业提高知名度,如发现重复出现的模式可以预测可能的短缺,设备故障的根源,或其他仓库异常。仓库系统变得更聪明,更快和更有效的提供利用机器视觉正是客户所需要的东西。gydF4y2Ba

机器视觉在工业中扮演一个动态的角色4.0策略,允许网络机器人,和工厂级经理通过提取生产过程可视化,实时数字化图像处理和分析。视觉是人类最有价值的感官之一,和越来越多的机器。机器视觉系统可以实现在行业的几乎每一个阶段4.0和作为中心来生成丰富的数据,使管理者对操作的可见性。gydF4y2Ba

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