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Technical architecture of vision technology for Industry 4.0

Date:2019-05-06 Source:Samsun Technology
         视觉技术服务工业4.0的技术架构——四个智能化(智能识别、智能测量、智能检测、智能互联)。
         视觉图像到底要发展哪些技术,究竟会如何改变我们的工业,让我们想像一下未来生产制造的景象吧。

Technical architecture of vision technology for Industry 4.0_byy688.com
         在一个电子产品的生产车间,各种芯片和元器件的尺寸已经从几mm~几十mm缩小到几微米到几十微米,元器件的焊接和组装在视觉系统的导引下由生产机器人如做外科手术般精密的操作,由于器件的尺寸和质量都减小了几百倍,装配速度大幅提高,每秒钟可以完成上百次动作,生产效率提高了百倍,一个包含了上千元器件的电子产品在流水作业中只需10秒钟就制造完成。
         视觉系统采用了10个成像单元同时工作,实现多角度立体成像,大范围毫米级成像和超精密微米级成像相结合,每个成像单元的速度都到达了每秒1000帧以上,整个系统同时获取的图像信息超过每秒1万帧,都可以实时处理并综合完成目标定位,精确测量,发出精确动作指令。
         同时,另外10个成像单元对产品,立即进行多角度多维度扫描,确认质量是否达标。忽然,某个产品的一个焊点出现问题了,合格焊接面积2微米,实际只达到了0.85微米,这将导致信号传输的阻抗增大而使工作频率达不到正常范围,视觉系统立即导引检验机器人,剔除废品至分支工序进行修复。
         组装车间超过500个成像单元监控各种环境指标,并把全部图像数据和其他数据综合到中央信息服务器,经过分析,在出现焊点偏差的瞬时,共发现5个异常,包括驱动电流的一个微小波动、一次动作微小阻滞……问题找到了,图像分析和历史数据分析发现其中一个关节的润滑接近保养寿命,立即进行自动补偿润滑,故障隐患排除,系统飞速运转如常……
         上述场景远不能覆盖工业4.0的全部,但管中窥豹,可见一斑。面对这些要求,视觉图像技术需要重点构建四大核心能力。
         第一,智能识别。识别的目的是为下一步操作找到目标,目标识别要从大量信息中找到关键特征,需要把海量信息快速收敛,其智能程度要求高,准确度和可靠度是关键。
         第二,智能测量。测量是工业的基础,没有测量就没有产品,测量的功夫高低就看精准度。
         第三,智能检测。检测是在测量的基础上完成的,根据测量结果和目标之间的偏离度,判断合格与否。但是检测往往不是单一指标的结果比较,需要多信息多指标综合分析判断,基于复杂逻辑的智能化判断是关键。
         第四,智能互联。“未来是数据的世界”,数据互联将迸发无穷的创造力。就像人的大脑神经元,当信息和节点超过一定数量,就能产生自主学习、自主创造能力,创造才是智慧,创造才是发展之源。当图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联,就会衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力,显示出大数据的魅力,才会展示出工业4.0的真正威力。
         面向未来工业的视觉图像的硬件、软件、集成技术发展,将会进入目标不断升级,技术上精益求精,创新脚步永不停息的时代!而中国从事机器视觉的企业正逢其时,要努力发展核心能力和加强创新,同时大力联合自动化设备商、机器人制造商,“为机器植入眼睛和大脑”,让视觉图像技术成为中坚,扛起制造产业升级的大旗!


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