模式、图像识别技术在智能制造中的应用
物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。 智能在线分选系统是将自动化、机械化和信息化结合在一起的新技术设备，近年来，随着大批量生产速度的增长和市场对产品质量稳定性要求的提高，人工分拣的方式已经不能满足市场需求。智能在线分选系统的研制具有重要的工程意义和广阔的应用前景，并且随着物联网技术的高速发展，在线分选装置正朝着智能化、数字化、网络化的方向发展。
对于特征明显并且不随放置位置变化的部位，设计相应的直接特征提取算法，利用特征检测识别该部位是否加工。而对于特征不明显或者特征可能变化的部位，利用模拟人类视皮层中物体识别机制的机器学习算法自动提取部位特征并利用SVM算法识别。系统的实际运行情况表明，该方案可以快速有效地识别工件是否合格，错误率约为千分之五，基本上达
刮刮卡制作到了人眼的识别率。通过图像识别检测方法，智能制造装备可实现目标识别和分类、缺陷检测、视觉测量等功能。图像识别面临的主要难题包括检测对象多样、特征多变、几何结构精密复杂，处于高速运动状态。基于视觉检测和控制技术的智能制造装备虽然功能、作业对象、结构、运动控制方法、图像处理方法差别较大，但其原理方案却基本相同，如图1所示。 61850 mms
图1智能制造装备视觉检测控制原理方案
表达载体构建智能制造装备视觉检测控制原理方案如图1所示，智能制造装备的机器视觉检测控制系统由光源和成像系统、视觉检测软硬件、装备和运动控制系统构成。在视觉检测和控制过程中，精密成像机构和成像系统自动获取图像，图像经过I/O接口传输到图像处理硬件中，并经过预处理、标定分割、检测识别、分类决策等过程，获得位姿、质量、分类等信息。运动控制系统根据作业任务，通过PLC或I/O接口板控制执行器、机器人进行位置、速度、力闭环控制。视觉检测控制系统通过通信系统与整机控制器、装备其他系统有机结合，实现自动化操作。
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2智能空瓶检测分拣装备
智能空瓶检测分拣装备是一种应用在啤酒、饮料等大型制造自动化生产线上，对清洗后和灌装前的空瓶缺陷进行视觉检测和分拣的装备。空瓶缺陷主要包括瓶口、瓶身、瓶底破损、可见异物和残留液等。该装备如图2所示，由空瓶传送系统、多成像系统、视觉检测系统、残留液检测和分拣装置组成。
该装备采用直线式传送机构，当空瓶分别运动到瓶口、瓶身、瓶底检测工位时，触发光电传感器，多成像系统自动获取各检测区域的图像，视觉检测系统分别对各工位图像进行处理。在图像处理过程中，对瓶口、瓶身、瓶底检测区域进行定位，然后分别对各区域进行缺陷检测，其中瓶身和瓶底采用基于局部掩膜的高频系数提取和阈值方法，瓶口采用分块和基于灰度的多层神经网络分类方法。最终分拣装置根据多个工位检测结果将存在缺陷的空瓶剔出生产线。
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图2智能空瓶检测分拣装备
3精密电子视觉检测与分拣装备
精密电子视觉检测与分拣装备是应用于电子制造生产线上，完成精密识别、定位、抓取、检测和分拣等制造工序的智能装备。如图3所示，该装备由上料机械手、PLC、传送系统、精密视觉运动控制、高分辨率成像与视觉检测系统、下料机械手、分拣控制器和装备主控系统构成。
图3精密电子视觉检测与分拣装备
该装备作业包括上料、检测和分拣3个环节。在上料环节，上料机械手采用手眼成像模式，在给定位置对电路板成像，采用Patmax方法识别和定位电路板，并结合相机内外参数获取电路板中心位姿。上料机械手运动到给定位姿，末端执行器抓取对象，并移动到传送系统的夹具上方，再次成像并通过夹具定位获取夹具空间位姿。机械手移动执行器到夹具正上方，并放置电路板到夹具上。在检测环节，夹具在PLC的控制下移动到检测工位，并采用多个相机获取高分辨率图像，进行拼接和缺陷检测。在分拣环节，当电路板运动到下料工位时，下料机械手采用手眼模式成像，识别和计算出夹具位姿，并移动到夹具中心位置，执行器抓取对象，根据质量检测结果将对象放置到不同位置，最终进行精密电子组装。
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