机器视觉系统在汽车制造行业的应用

IFM O2D220视觉传感器在发动机缸盖油封压装设备中的应用,展望机器视觉系统的发展趋势。     

机器视觉系统在汽车发动机装配线的应用

发动机自动化装配线钢印打刻工位防错方法。该方法应用视觉系统对打刻是否缺笔、拖笔、变形、内容错误等质量问题进行检测;检测合格后输送链自动放行,检测不合格等待返工。检测结束后,在工控机控制系统中建立数据库,将视觉系统产生的质量信息保存起来以便随时查看。     

机器视觉系统在汽车活塞检测工序的应用

针对汽车活塞检测工序存在的问题,采用机器视觉系统解决问题,介绍该系统在活塞检测工序的卡簧槽漏加工检测、环槽铝屑检查以及二维码识别的具体应用。     

Profinet网络通信产品在高速冲压线的应用

西门子Profinet通信产品在国内高速冲压线的首次应用,利用Profinet技术建立起冲压线工控网络,实现多台压机的同步控制,并对工艺数据进行实时监控、配方保存、故障诊断等,提高高速冲压线的网络稳定性,达到提升SPM(Stroke per minute,每分钟冲次)和减少设备维护的目的。     

基于机器视觉的卷烟条形码读取系统

针对件烟扫码中出现无法识别的情况,经过对比采用机器视觉技术,通过系统的硬件选型和软件算法进行改造,实现基于机器视觉的条形码读取系统在件烟扫码识别中的应用,取得良好效果。     

济二独揽福特汽车美国两工厂全部冲压线订单

2011年4月和11月，济南二机床集团在与世界一流企业的国际竞标中，一举囊括福特汽车美国两个工厂全部五条大型快速智能冲压生产线订货合同。这是福特汽车近20年来首次采购非德国生产的成套冲压装备，也是济二赢得的当今国际最高水平的成套冲压装备订单，标志着拥有完全自主知识产权的国产冲压装备技术水平与国际竞争力均实现重大突破。     

机器视觉在制药医疗行业的应用

客户需求：之前使用的机械计数器很容易堵塞,所以操作人员很容易就会对计数器周边的药剂瓶产生误操作,进而导致计数差。这就使得机械计数器出错的根源查找难于精确定位。     

基于机器视觉的PLC自动化皮带智能检测系统

分析和总结输送皮带常用监控技术的局限性,设计一种基于机器视觉及PLC技术的带式输送机智能缺陷检测及控制系统,实时检测皮带的温度、物料夹杂物、撕裂、跑偏等状态。该系统实时性、灵敏度高,成本低、易安装与维护,能实时发出声音和闪烁亮光报警并将报警信号传给PLC,做到早于故障前发现、定位异常并及时制动。     

基于机器视觉的钢筋拉伸检测机器人系统研发

在钢筋混凝土结构中,钢筋是混凝土的骨架,其拉伸性能对建筑工程质量具有直接影响。研发一套基于机器视觉的钢筋拉伸检测机器人系统,立足称重测长、试件拉伸、伸长测量、样品留样等钢筋拉伸检测试验基本流程,结合企业客户设计需求,开展布局设计、动作流程设计、结构设计和电气设计,并对机器人进行选型,实现智能化Modbus-TCP通信。对九点标定法、张氏标定法这两种工业相机标定方法进行比选,充分考虑客户实际需求及畸变矫正需求,优选张氏标定法开展钢筋拉伸检测试验。钢筋拉伸检测机器人系统检测结果与人工检测操作相对偏差值在5%以内,表明系统的各项性能指标满足实际需求。该系统有望取代传统的人工检测操作,对建筑钢筋检测检验机构优化人员结构、节省人力成本、保障钢筋样品检测效率等方面具有积极推动作用。     

机器视觉在现代包装工业中的应用

以计算机为手段的机器视觉作为一个重要的检验方法在国外发达国家已经得到了广泛应用。在现代工业自动化生产中,涉及各种各样的检查、测量和零件识别应用,例如电子装配线的原件自动定位,饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等,这类应用的共     

机器视觉系统在GDX2包装机内包检测上的应用

为减少GD包装机对人为干预质量的依赖,将基恩士机器视觉系统应用在GD包装机内包外观检测装置上,智能学习标准样品,并在线自学习检测内包外观缺陷,实现对卷烟小盒内包装质量检测全覆盖,满足在线质量控制要求。     

基于机器视觉的五金行业自动化组装生产线系统研究

五金行业是传统的劳动密集型产业,包装生产线需要大量人力资源,人工成本高、生产效率低等问题严重制约五金行业发展。开发了一套基于机器视觉的五金行业自动化组装生产线系统。以17PC工具套装组装生产线为例,重点分析组装生产线主要工序,针对扳手、接杆、批头组件等工序的自动化组装作业,提出单工位模块化机器人工作站设计方案;结合一拖四相机系统特点,设计机器视觉算法,对不同工位的图像数据进行实时处理,形成机器视觉算法逻辑。组装生产线预生产试验表明,该组装生产线系统的各项性能指标满足预期要求,平均生产节拍为2.49秒/件,比3.5秒/件的人工生产节拍缩短了28.9%,能够有效帮助五金企业实现降本增效。     

机器视觉系统帮助杜绝食品安全瑕疵

食品包装存在缺陷的后果很严重，会导致召回整批的商业制品。即使在出错率能控制在“千分之几的范围”内，零误差检测也占有明显优势.在使用康耐视提供的In—Sight视觉系统之前，Sntis J．Gldi公司的质量控制依赖于随机产品抽样检测。尽管这种检测方式能够探测到生产区域的缺陷品，但每个缺陷产品的外观是不可能完全相同的。     

探究机器视觉技术在机械制造自动化中的应用

机器视觉技术提升了机械制造自动化的水平,实现了机械制造的现代化、安全化和自动化发展。分析机器视觉技术的概念、原理和组成,探讨在机械制造自动化中的应用。     

机器视觉技术在工业检测领域中的应用

根据机器视觉系统组成及检测原理,分析国内机器技术在工业检测中的应用现状,提出应用中出现的问题,探讨未来发展趋势。     

机器视觉技术及在机械制造自动化中的应用

由于视觉技术、感知技术、红外成像技术等新技术在机械制造行业的广泛应用,机器视觉技术的应用范围也在不断拓展。介绍机器视觉技术的定义、基本组成、工作原理,并对该技术在机械制造自动化中的精密测量、自动化检测及焊接等领域中的运用进行总结,探讨该技术未来的发展前景及其重要性。     

机器视觉技术在煤矿智能运输系统的应用综述

本文结合煤矿需求和技术发展现状,介绍了机器视觉技术在煤矿智能运输系统中异物、煤流、堆煤、撕裂等典型场景下的技术研究、应用现状及发展趋势。同时,对煤矿智能运输系统未来发展的关键技术进行简要分析,为煤矿智能化运输系统的进一步建设指明方向。     

明察秋毫的机器视觉

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。     

基于机器视觉满箱检测方法

满箱检测是饮料包装检测的重要环节。传统的基于PLC的检测方法的准确性和快速性已经满足不了实际生产需求。本文提出的基于机器视觉的满箱检测方法利用OpenCV开源视觉库,通过对图片的处理和分析,利用Hough变换的找圆函数确定是否满箱。通过对处理时间和准确率的对比,基于机器视觉满箱检测方法在处理时间,准确率和适应性等方面均有明显优势。     

基于单目机器视觉的耐火砖检测技术

耐火砖的检测以往需要在艰苦的环境下采用手工操作来完成。对传统的检测方法进行改进,将单目视觉检测技术和图像处理技术应用于耐火砖的尺寸测量。先用高分辨率的摄像机采集耐火砖的图像,再对图像进行边缘提取、连接、分割与拟合计算,提取出砖块图像的特征信息,最后根据目标平面和图像平面间的映射关系精确地计算出耐火砖的长度和宽度。实验结果表明,该测量系统结构简单、性能稳定,能够快速准确的对耐火砖实现尺寸测量。