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产品聚焦:机器视觉进行时

作者:Mark T.Hoske, Control Engineering编辑2007.10.09阅读 4337

  调查显示,操作的简易性为用户提供了很好的体验。别犹豫,使用者认为早就该使用机器视觉了。
  展望这样的场景:排除了一切高速运转障碍的硬件与软件驱动着机器人,并且以零错误率的操控方式读取零部件和标签上的字符。Control Engineering和Reed Research Group最近的调查显示控制工程网版权所有,许多机器视觉设备的预订者正是出于这样的或其它一些目的——他们之中许多都获得了成功,另外有一些则面临安装方面的问题。共有94%的预订者期望在未来的12个月内投入相等或更多的资金用于机器视觉设备,52%的人表示,他们期望投入更多。一位被调查者说:“使用了视觉系统能够消除引起客户不满的高额成本。现在看来,这应该是一种若干年前就应当被采用的工具。”(两种专利产品和数种主要生产商的最新产品会在下文中被介绍。)
  机器视觉的使用范围远远超出了质量控制。如下面的直方图所示,在被调查的对象中CONTROL ENGINEERING China版权所有,读条形码、产品检验、装配驱动以及机器运行控制是最主要的运用。2007年的调查显示,机器视觉的使用率正逐步增加,随之而来的主要问题在于安装方面。毫不令人吃惊,30%的被调查者使用集成的机器视觉商帮助安装,而15%的未

使用集成商的买家表示,他们计划在下一年采用集成商。我们同时发现,主要生产厂家(见下文)最新的机器视觉产品将重点放在了易用性上。

产品聚焦:机器视觉进行时如图

  性能,支持
  被调查者认为www.cechina.cn,机器视觉应该具备的特点,依据重要性排列依次为:性能、易于使用、技术支持、易于安装、拥有一套完整的解决方案(包括软件),坚固耐用、价格、订制能力、速度、完整的工具集以及专家整合。
  调查的结果显示,目前用于机器视觉的主要网络中,81%是以太网TCP/IP,74%是RS-232,58%是私有网络,57%是4-20mA控制工程网版权所有,53%是千兆以太网,50%是0-10V,49%是USB,49%是DeviceNet,42%是通过照相连接,另有41%是通过以太网其他协议连接的。
  机器视觉在使用中遇到的限制,依据重要性排列依次为:资金预算、与其他自动化项目的连接优先级、工程资源、工厂员工的接受程度、对视觉技术的理解以及使用难度。
  那些去年购买了机器视觉的被调查者中,20%的人购买了1到2套,38%购买了3到6套,22%购买了7到15套,19%购买了16套以上。其中,44%的人使用了所谓的“敏捷视觉传感器”,而82%的人认为这种传感器符合他们的要求。少于一半的人(42%)认为机器视觉的使用太过复杂或昂贵。

  用户喜欢简易的安装
  被采访者被问到机器视觉迎合他们需求的原因。在他们的评价中,14项是与使用相关的,其中4项指出了机械显示设备在使用中优于其他的传感器。8项是与配置或准确性相关的,另外的8项是与易用性相关的。
  关于配置方面的评价包括:能够将整个系统整合在一台摄像头中。消除了光线与色彩导致的正片错误。测量快速、可重复、准确且检测范围宽。  敏捷传感元件在色彩检查方面具有质量保证。虽然安装上的要求较高,但它是值得信赖的。 这样的系统能够使计算机从反马赛克、色彩校正以及其它一些繁琐的操作中解放出来。
  用户反映,机器视觉易于使用和转换,迎合甚至超出了他们的期望,为维修人员提供了便利,显示出了良好的投资回报率(ROI)。
  机器视觉的特殊应用包括:填充和包装系统,定时传送系统及过程控制。其它的反馈建议有: 我们清楚这种传感器的显示局限;它们在推荐的领域内表现良好。我们需要一台真正好用的摄像头。发现这样的敏捷传感器是值得信赖的。 对于复杂的传感要求而言,视觉传感器是值得信赖的。

  避免错误
  出于帮助他人的目的,被调查者分享了视觉系统无法满足他们需要的原因:三维监控不成功;生产过程中的样品识别不令人满意;无法在同一台机械设备上选择多步运行选项;工具不足; 需要一台高端系统;操作需要实时监控;操作者需要太多地培训才能整合新产品;传感器在无法实现高水平的重复;在检验过程中,视觉传感器无法提供中断或取消的功能。
  然而,积极地评价总是多于消极的评价。一位受访者惊讶于机器视觉为何没有得到更频繁的应用。他把机器视觉的使用比作是“最简单灵活,容错性最好、最值得信赖的解决问题的方式”。

  机器视觉制造商
  受访者在过去的12个月中购买的机器视觉的主要制造商名单被列举在了下面。依照降序排列控制工程网版权所有,它们依次是:Cognex(DVT), Banner Engineering; Keyence; National Instruments; Omron Electronics; Matrox Imaging; ipd(Dalsa Digital Imaging的一个集团); PPT Vision; Siemens(RVSI Acuity CiMatrix); Systech International; JAI Pu

标签:机器视觉,
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