ABB工业机器人视觉分拣

未耒智能敬上如果口罩表面有脏污，佩戴口罩时有害的分子会随着呼吸进入到我们的肺部，造成身体不良影响。如果口罩表面出现破损，对、飞沫、PM2.5等起到的防护作用会急剧下降甚至起不到防护作用。如果鼻梁条、耳带的位置、尺寸不对称，我们佩戴的时候不舒服是直接的体验，更主要的是口罩无法完全对脸部进行覆盖防护作用也无从谈起。造成这些不合格的原因有哪些？1、生产环境不规范、不达标；2、生产流程不规范小作坊模式；3、人工检测因素；4、原材料因素。人工检测因素：1、成本高：一台机生产的口罩需要2~3名员工检测；2、检测速度慢；3、检测效率低：注意力无法始终保持集中状态，因而导致误判率逐渐升高。4、一旦出现人员变动，初期的效果可能占原工作效率的65%左右。

现在，新的基于机器视觉的红枣检测分级系统被提出并成功实施后，以上方案的弊端均得到了很好的克服，如图所示，ABB工业机器人视觉分拣，其基本工作原理就是将红枣通过输送装置进行连续输送，且可以通过变频器调节传输装置的速度。当红枣经过相机下方的时候，由传感器检测到信号，从而触发相机进行图像采集并进行图像处理。通过图像预处理及模式识别，得到红枣的分级信号，再将分级信号传送到PLC，通过PLC控制实现对大枣的品质检测分级。图中采用的工业相机、工业镜头、工业光源解决方案均由我们提供，产品均为我们自主研发，采用我们多年积累的技术经验精心打造而成，具备国内机器视觉软硬件尖水平，很好的匹配了此方案的需求，以下我们将通过案例图片展示其实际效果。除了在红枣质量检测分拣中的使用，在现代工业自动化生产中，机器视觉技术在产品检验、生产过程监视及零件识别等方面都有普遍的应用，例如零配件尺寸检查，自动装配线上零件的完整性检查，电子元件自动定位，集成电路的字符识别等。通常肉眼无法长时间连续稳定地完成的高度重复性且必须具备一定智能的工作，在其它物理量传感器难以施展时，机器视觉技术却能大有作为。机器视觉技术在农业方面的应用主要有农业机器人、农业遥感分析、粮食及水果的品质检测等方面。机器视觉在水果品质检测与分级方面优势明显：能保证检测结果的一致性，保证检测精度，特别是在表面缺陷面积计算、着色面积计算等方面，其优势更是非人力所能及。

机器视觉的不断地发展，运用现代先进的控制技术，视觉分拣机器人，结合工业镜头，对物体的成像质量和检测标准都有了很大的提升。工业镜头在机器视觉系统中扮演着眼睛的角色，镜头的基本功能就是实现光束变换，在机器视觉系统中，镜头的主要是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。不同工业镜头的成像质量有着千差万别，就算是同一类型的工业镜头也是如此，山东视觉分拣，这些差异取决于材质、加工精度和镜片结构的不同，同时也会导致不同档次的工业镜头价格从几百元到几万元的巨大差异。很多镜头设计及生产厂家想打进端产品市场，视觉引导机器人分拣，必须对产品有更高的要求。全帝科技是一家专注于机器视觉核心算法研究，视觉检测设备，CCD光学检测设备，机器视觉定位检测，非标自动化设备，视觉方案定制和研发与一体的高新技术企业。目前自主研发针对工业生产制造企业的Smartmake视觉检测系统，已在电子、包装、印刷、化工、食品、塑胶、纺织等行业得到成功的应用与广泛好评。各级生产企业通过对机器视觉检测系统的现场应用，在实时监控产品生产质量、提高生产效率的同时，还可以大幅节约人工成本，是制造业在面向工业4.0时代的佳选择。

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