Die Vorteile der Maschine Vision Technologie

16.10.2019 09:12

Machine-Vision

Wirkungsgrad:
Die rasante Entwicklung der industriellen Automatisierung hat die Produktionseffizienz erheblich gesteigert und somit höhere Anforderungen an die Detektionseffizienz gestellt. Die Effizienz der manuellen Erkennung liegt in einem festen Intervall und kann nicht wesentlich verbessert werden. Bei der wiederholten und maschinellen Inspektion der Rohrleitung sind die Inspektoren anfällig für Ermüdung und die Detektionseffizienz wird verringert. Machine Vision kann Produkte, insbesondere in der Produktionslinie, schneller erkennen. Wenn sich bewegende Objekte mit hoher Geschwindigkeit erkannt werden, kann die Maschine die Erkennungseffizienz verbessern und die Geschwindigkeit kann sogar das 10-20-fache der Arbeit erreichen.


Genauigkeit:
Aufgrund der physischen Einschränkungen des Personals, das sich unter subjektiven Gesichtspunkten sogar auf eine Lupe oder ein Mikroskop stützt, kann die Genauigkeit nicht garantiert werden, und die Standards der verschiedenen Inspektoren sind ebenfalls unterschiedlich. Die Genauigkeit der Maschine hat offensichtliche Vorteile und kann bis zu einem Tausendstel Zoll betragen. Darüber hinaus wird die Maschine nicht subjektiv gesteuert, solange sich die Parametereinstellungen nicht unterscheiden. Mehrere Maschinen mit derselben Konfiguration können dieselbe Genauigkeit beibehalten.


Objektivität:
Manuelle Tests führen unweigerlich zu Müdigkeit, und gleichzeitig gibt es einen schwerwiegenden Mangel, dh die Subjektivität der Emotionen, die Testergebnisse ändern sich mit der Stimmung der Staatsanwälte; und die Maschine hat keine Emotionen, es bringt die Testergebnisse natürlich objektiver und zuverlässiger.


Wiederholbarkeit:
Die Maschine kann die Inspektionsarbeiten ein für alle Mal ohne die gleiche Ermüdung auf die gleiche Weise durchführen. Im Gegensatz dazu führt der künstliche Langzeit-Wiederholbarkeitstest definitiv zu Ermüdungserscheinungen, und jedes Mal, wenn das Produkt getestet wird, gibt es geringfügige Unterschiede, auch wenn das Produkt genau das gleiche ist.


Umgebung:
Machine Vision wandelt das Ziel über das Bilderfassungsgerät in ein Bildsignal um und überträgt es an ein spezielles Bildverarbeitungssystem. Während der Messung des Werkstücks muss das Werkstück nicht berührt werden, so dass es sich an die raue und gefährliche Produktionsumgebung anpassen kann. Kontaktbeschädigung am Werkstück; und manuelle Kontaktinspektion mit dem Werkstück, da es der rauen Umgebung nicht standhält und unvermeidlich Kontaktschäden am Werkstück während des Inspektionsprozesses verursacht;


Kosteneinsparung:
Die Kosten für die Bildverarbeitung werden eher im Frühstadium anfallen, aber es handelt sich um eine einmalige Investition mit langfristiger Leistung, da die Entwicklung der Bildverarbeitung immer schneller erfolgt und der Preis allmählich sinken wird. Während die manuelle Inspektion langfristige Investitionen erfordert und die manuellen Verwaltungskosten steigen. Da Maschinen effizienter sind als manuelle Inspektionen, sind die Bildverarbeitungskosten auf lange Sicht niedriger.


Informationsintegration:
Machine Vision kann die multitechnischen Parameter wie Kontur, Größe, Aussehensfehler und Produkthöhe des zu inspizierenden Produkts auf einmal durch eine Multistationserkennungsmethode messen. Während die manuelle Erkennung mit unterschiedlichen Erkennungsinhalten konfrontiert ist, kann sie nur durch Zusammenarbeit und Koordination an mehreren Stationen durchgeführt werden, und verschiedene Mitarbeiter haben unterschiedliche Teststandards, was für eine falsche Erkennung sehr anfällig ist.


Digitalisierung:
Die während des Arbeitsprozesses erzeugte Bildverarbeitung sollte unabhängig gemessen werden und kann unabhängig oder über eine Netzwerkverbindung kopiert werden, um die statistische Analyse und Analyse des Produktionsprozesses zu erleichtern. Gleichzeitig ist es auch möglich, die angegebenen Daten zu exportieren und den Bericht nach dem Test zu erstellen, ohne dass einer nach dem anderen hinzugefügt werden muss. Dies ist zweifellos viel besser als die statistischen Daten der manuellen Erkennung.

Im Allgemeinen zeichnet sich die manuelle Erkennung des Bildverarbeitungskontrasts durch Automatisierung, Objektivität, berührungslose und hohe Präzision aus. Insbesondere im Bereich der industriellen Produktion stehen in der Bildverarbeitung die Präzision und Geschwindigkeit der Produktion sowie die Zuverlässigkeit im industriellen Umfeld im Vordergrund. Es hat einen großen Anwendungswert bei wiederholten und mechanischen Arbeiten und ist wichtig für Unternehmen, um einen automatischen Produktionsschritt zu realisieren.