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图像识别技术在工业4.0中的应用案例分析!

2016-04-23 09:15:57

业界 | 图像识别对工业 4.0 的五大支持

工业 4.0 时代的商品生产方式将会与众不同,它将通过有效的数据处理,提供定制化的个性商品。无论是产品的设计、生产还是运输环节,都将朝着自动化的、个性化的方向发展。图像处理系统在其中将扮演重要角色。

如何定制个人商品?

业界 | 图像识别对工业 4.0 的五大支持

想买一条长裤?可能你正在去商店的路上,或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。

工业 4.0 时代的纺织品生产方式或许会与之不同,它将通过有效的数据处理,提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型,图像处理系统(机器视觉系统)就会对其各项维度进行测量。

具体测试形式可能是,在一个小更衣室中放置四个摄像头,拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作,并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行,直至包括运输环节。

未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品,而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。

工业相机系统怎样让这种未来式的生产流程走入现实?

业界 | 图像识别对工业 4.0 的五大支持

围绕工业摄像机构建的图像处理系统,早就是自动化生产中必不可少的组件。在生产的各个环节中,为实现生产高效和高质,在包括原材料检测、生产过程监控(如瑕疵检测)、最后检查和质保等环节中,图像处理系统都是不可或缺的。

工业 4.0 这个词,代表着工业生产中新兴的处理模式和组织形式。它的核心要素就是,网络化及更广泛的数据通信。其目标是,基于全面的数据搜集和有效的信息交互,达到自组织的、深度定制化的高效生产。

图像处理技术在决定特定信息时,起着决定性作用。需要注意的是,在相机性能提升的同时,其体积越来越小,价格也逐渐降低。如今的相机系统小而高效,与之前大个头的复杂相机相比,功能不相上下,甚至更加出色。科技的进步,再加上网络化的不断扩展,为工业 4.0 时代的应用多样化带来了更大的可能性。

小数额生产的新机遇

工业 4.0 时代的一个重要影响在于,由于使用控制自动化技术,不管是大批量生产还是非常小量的生产,很多工件都能被低成本地生产——「批容量为 1」这个说法已屡见不鲜。这方面的例子包括上面提到的纺织品生产;还有就是根据客户指定规格进行金属物件的单独设计生产,如邮箱、栏杆等。

但是,精准的工业摄像机系统怎样为这一切提供服务?

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可以想象一下,这种系统可用于为新生产的金属部件进行涂层。基于提前编程好的上色流程,自动喷嘴得以正常工作。传统生产中,提前规划好预设程序是非常困难的。而原则上,根据设计规格,决定预设程序则有可能实现的。然而,计算好最终的喷射模式有着高度复杂性和不确定性。与传统生产方式不同,工业相机可以当场做出精准测量,决定产品形状、位置,并以此信息指挥喷枪臂。同时,也可以从光学方面对涂层效果进行控制,比如评估着色度,或者检测涂层复杂的反射指数。这些控制数据可实时地进入到控制单元中。这样的自动化图层系统同样也可成为自我学习系统。基于之前处理的经验,新的组件如果与之相似,则可更高效地处理。

相机是不知疲倦的流程审核员

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传感器数据可以用来辅助检测设备行为的变动与瑕疵,并自动生成应对措施(比如改变处理参数,要求更换材料或打服务电话等)。这种功能不仅适用于生产器械,也可用于已完工的产品上。工业摄像机不知疲倦地审核大小工件和产品的颜色,结构,几何形状等特性参数,确定产品的正确性或对其进行纠偏,因此起着至关重要的作用。润滑度,磨损度和生锈情况等「软因素」也会纳入工业摄像机的操作机制中,并为企业的资源规划系统供给数据。

生产中的图像处理——机器人与人类并肩合作

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生产员也会从工业摄像机中获益。无论自动化取得怎样的进步,工业生产中人类总有一席之地,原因很多:包括「人」的感官能力,灵活性,承受能力等。

尽管如此,未来的生产流程仍会产生变化,而这也正是工业 4.0 所代表的一部分。通过将智能机器视觉系统集成到头盔,衣物,工具中,人类工作效率得以提高。而且,这在科技上完全可行。因为相机正在越来越小巧和轻便,现在已经有一些高精度的迷你工业摄像机,只有邮票那么大,而且加上镜头和套管不到 30g。这些视觉系统记录工业活动和工作状态,审核产出结果,确定合理的后续步骤或其他信息,并将此类信息传送给人类,或许「增强现实」的智能眼镜上的自动通知就属于此类功能。因此,视觉系统的这些功能能够促进生产材料的及时供应,并进一步增加生产力。

总结

不管当今如何定义「工业4.0」,在未来的生产和商业流程中,图像处理至关重要。预计如下将会实现:

  • 基于图像处理系统的应用,更多和更新的高效商业模式将会出现

  • 基于广泛的数据搜集和视觉识别的信息,生产将会实现自动化、自组织

  • 基于操作流程中高度网络化的视觉系统,生产将会更高效

 

 

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