1. Orientação e Posicionamento
O posicionamento visual requer sistemas de visão artificial para localizar componentes alvo com rapidez e precisão e confirmar suas posições. A visão mecânica é empregada para posicionamento durante a carga e descarga, orientando os braços robóticos para agarrar os itens com precisão. Em embalagens de semicondutores, o equipamento ajusta os cabeçotes de coleta com base nos dados de localização do chip obtidos por meio de visão mecânica para coletar com precisão os chips para ligação. Isso representa a aplicação mais fundamental do posicionamento visual na visão industrial.
Automation Expo: Em aplicações que combinam visão mecânica com robótica, o posicionamento de orientação do robô é o mais prevalente. Para tais cenários, a Hikvision Robotics e os seus parceiros implementaram numerosos casos de sucesso e soluções maduras. A orientação de posicionamento do robô pode ser amplamente categorizada em três modos:
O primeiro modo é a configuração de câmera fixa, onde a câmera permanece estacionária na estrutura do equipamento sem se movimentar com o robô. Da esquerda para a direita, são: a operação de agarrar, a operação de correção do deslocamento de agarrar e a operação de posicionamento. No cenário de preensão, a câmera captura imagens dos materiais recebidos e realiza um posicionamento aproximado. Esses dados de posicionamento são transmitidos ao robô, permitindo-lhe captar os materiais com precisão. Esta abordagem reduz a dependência da precisão do mecanismo de transferência entre estações de trabalho, garantindo ao mesmo tempo uma preensão estável. O modo de correção de deslocamento emprega uma câmera inferior montada no lado oposto do braço robótico para posicionamento de precisão secundário da peça de trabalho. Isto atenua significativamente o desvio de material, garantindo um processamento direcionado para cada peça recebida. O modo de posicionamento abrange uma ampla gama de operações-desde simples posicionamento até alinhamento e montagem-usando a câmera para localizar a posição final do alvo. Combinado com os dois modos anteriores, isto alcança um processamento verdadeiramente direcionado para cada peça de trabalho.
Dois modos de câmera de movimento envolvem a montagem da câmera no topo do braço robótico para movimento sincronizado. Embora distintos do modo de câmera fixa descrito acima, os modos de câmera fixa e de movimento convergem funcionalmente, permitindo posicionamento/agarrar e posicionamento guiado. Além de garantir a funcionalidade principal, esses modos oferecem maior flexibilidade de instalação para acomodar diversas restrições ambientais e de hardware.
Para melhorar a adaptabilidade do hardware em diversos cenários de instalação, os modos de câmera fixa e móvel podem ser combinados, conforme ilustrado na Figura 3.
Além disso, na fabricação de semicondutores, ajustar o posicionamento do chip para cabeçotes-de captação apresenta desafios significativos. A visão mecânica resolve isso permitindo a coleta e ligação precisa de chips-uma aplicação fundamental que impulsiona sua adoção em setores industriais.
2. Inspeção de aparência
Este processo detecta problemas de qualidade em produtos nas linhas de produção e representa a área onde o trabalho manual é mais frequentemente substituído. No setor farmacêutico, por exemplo, a visão mecânica lida principalmente com a inspeção de dimensões, detecção de defeitos na superfície de garrafas, detecção de defeitos nos ombros e inspeção da boca de garrafas.
Com o avanço da automação industrial moderna, a inspeção por visão mecânica é amplamente aplicada a diversas verificações, medições e tarefas de reconhecimento de peças. Os exemplos incluem detecção de defeitos de superfície em filtros de corte infravermelho, identificação de modelos de rodas automotivas, detecção de defeitos de aparência em materiais magnéticos e reconhecimento de código de barras/caracteres em embalagens de produtos. Essas aplicações compartilham as características comuns da produção em massa contínua e demandas extremamente altas de qualidade de aparência.
Normalmente, essas tarefas altamente repetitivas e inteligentes só poderiam ser realizadas através de inspeção manual. É comum ver centenas ou mesmo milhares de trabalhadores de inspeção realizando essas tarefas atrás de modernas linhas de montagem em fábricas. Esta abordagem não só impõe custos significativos de mão-de-obra e de gestão às fábricas, mas também não garante uma taxa de aprovação de 100% na inspecção. A inspeção de visão mecânica, com sua automação, objetividade, natureza sem{4}}contato e alta precisão, agora é totalmente capaz de substituir o trabalho manual nessas tarefas monótonas e repetitivas. Em comparação com sistemas gerais de processamento de imagens, a inspeção de visão mecânica enfatiza a precisão, a velocidade e a confiabilidade em ambientes industriais.
À medida que os padrões económicos aumentam, a inspeção por visão mecânica ganha cada vez mais destaque. Aumenta a capacidade de produção de produtos qualificados, ao mesmo tempo que elimina itens de qualidade inferior no início do processo de fabricação, reduzindo assim o desperdício e diminuindo os custos.
3. Inspeção de alta-precisão
Certos produtos exigem extrema precisão-alcançando 0,01 a 0,02 mm ou até mesmo um-nível de precisão-de mícron, além das capacidades visuais humanas, necessitando de inspeção-com base em máquina.
Na produção e no dia a dia, todo produto exige verificação de qualidade e certificado de conformidade. É amplamente reconhecido que a inspeção representa a aplicação mais extensa da visão mecânica. Antes do avanço da tecnologia de visão mecânica, a inspeção visual manual muitas vezes enfrentava desafios significativos: baixa precisão, suscetibilidade a erros, incapacidade de operar continuamente, operadores propensos à fadiga-e custos excessivos de tempo e mão de obra. A ampla adoção da visão mecânica impulsionou a fabricação e inspeção de produtos para uma era altamente automatizada.
Os exemplos mais típicos incluem inspeção de caracteres de moedas e inspeção de placas de circuito. Além disso, a inspeção dos processos de fabricação de moedas de Renminbi exige uma precisão excepcionalmente elevada, envolvendo numerosos dispositivos de inspeção e procedimentos complexos. Outras aplicações incluem inspeção de posicionamento por visão de máquina, verificação da qualidade e defeitos de tampas de garrafas de bebidas, detecção e reconhecimento de caracteres de código de barras, inspeção de defeitos em garrafas de vidro e inspeção de garrafas de vidro farmacêuticas. A área médica também é uma das principais áreas de aplicação da visão mecânica.
4. Reconhecimento
O reconhecimento de imagens envolve processar, analisar e interpretar imagens por meio de visão mecânica para identificar vários padrões e objetos. Isso permite a rastreabilidade e coleta de dados, encontrando ampla aplicação em componentes automotivos, alimentos, produtos farmacêuticos e outros setores.
O exemplo mais típico é o reconhecimento de código QR. Códigos QR e códigos de barras são onipresentes na vida diária. Os fabricantes incorporam dados extensos nesses códigos compactos para gerenciamento e rastreabilidade de produtos. À medida que o reconhecimento de imagens de visão mecânica se expande, os códigos de barras em diversas superfícies tornam-se facilmente legíveis e detectáveis, elevando os níveis de modernização, aumentando significativamente a eficiência da produção e reduzindo gradualmente os custos de fabricação.
5. Classificação de objetos
Nas aplicações de visão artificial, a classificação de objetos segue os estágios de reconhecimento e inspeção. Ao processar imagens por meio de sistemas de visão mecânica e integrar braços robóticos, os produtos são classificados.
As linhas de produção tradicionais dependiam da colocação manual de materiais em máquinas de moldagem por injeção antes de prosseguir para os processos subsequentes. Hoje, equipamentos automatizados cuidam da distribuição de materiais. Os sistemas de visão mecânica capturam imagens de produtos, analisam-nas e geram resultados. Os robôs então colocam os materiais correspondentes em posições designadas, alcançando uma produção industrial inteligente, moderna e automatizada.