视觉分拣机械手是工厂自动化立体仓库及物流配送中心对物流进行分类、整理的关键设备之一,通过应用分拣机可实现物流中心准确、快捷的工作。因此,在快递行业他被誉为“智能机器手”。
四元数视觉分拣机械手系统应用于手机盖板,末端工位识别抓取材料,到良品区与不良品区分盘放置,材料经前端检测机台,分开放置到同一条流水线上,视觉用于识别材料边沿,使吸盘准确抓取材料至料盘中。
机械手视觉分拣系统的特点:
1、高精度、高效率、高稳定性的视觉对位算法
2、使用网口相机和集成工控机,性能稳定可靠
3、软件可操作性好,可支持与触摸屏联机操作
4、通过识别产品特征,计算产品偏移值,控制机械手进行定位抓取
5、可根据客户具体机型进行定制化的高效方案
6、机械手操作灵活、占地空间小
机械手视觉分拣系统参数:
硬件平台:工业级+四元
视野大小:400x300mm
产品最终放置精度::±0.5mm
靶标形状:圆、角、边、方形、文字或不规则图形等特征
四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。
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plc的编程采用梯形图的方式,采用大量专业术语和电工符号,以及一堆联锁互锁自锁等逻辑。需要专业工程师来进行编程。
而且 plc编程无法包含视觉和人工智能的应用模块以及目前新型硬件传感器模块,比如3d测量设备,激光设备等,也无法包含新型软件和算法比如深度学习,halcon,opencv的软件。
为了适应自动化领域对视觉和其他智能制造的要求,本人计划设计了一套全新的自动化编程操作系统,它力求兼容所有软件和算法以及各种新型硬件传感器设备。采用中文指令集,使用流程图和决策图的逻辑思维方式来编写程序。让普通产业工人经过几个月的培训就可以掌握自动化生产线的设计和调试。
在工业机器视觉领域中深度学习很难有进一步的发展空间
目前深度学习在视觉领域看起来越来越火。 但是机器学习的本质让它无法量化检测分析目标。因此在很多检测项目中无法与pww特征提取技术相比。
目前的基于轮廓形状的模板匹配算法已经很成熟了,基本上都是亚像素级别。而pww特征提取可以一次扫描图像获取纹理、颜色、区域、轮廓和形状的量化特征。因此,机器视觉采用定位加pww特征提取技术。或定位加深度定位再加pww特征提取技术的方案将成为主流。
目前机器视觉行业的公司都是基于halcon 康耐视的软件。这些软件目前没有pww特征提取算法。
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中国人自主研发的机器视觉软件 适合非标自动化软件的开发定制
希望大家可以支持一下