1. Guidage et positionnement
Le positionnement visuel nécessite que les systèmes de vision industrielle localisent rapidement et précisément les composants cibles et confirment leurs positions. La vision industrielle est utilisée pour le positionnement pendant le chargement et le déchargement, guidant les bras robotiques pour saisir les objets avec précision. Dans le conditionnement des semi-conducteurs, l'équipement ajuste les têtes de prélèvement-en fonction des données de localisation des puces obtenues grâce à la vision industrielle afin de prélever avec précision les puces à des fins de liaison. Il s’agit de l’application la plus fondamentale du positionnement visuel dans la vision industrielle.
Automation Expo : Dans les applications combinant la vision industrielle et la robotique, le positionnement du guidage du robot est le plus répandu. Pour de tels scénarios, Hikvision Robotics et ses partenaires ont mis en œuvre de nombreux cas réussis et des solutions matures. Le guidage de positionnement du robot peut être globalement classé en trois modes :
Le premier mode est la configuration de caméra fixe, dans laquelle la caméra reste immobile sur le châssis de l'équipement sans bouger avec le robot. De gauche à droite, ce sont : l'opération de préhension, l'opération de correction du décalage de préhension et l'opération de placement. Dans le scénario de préhension, la caméra capture des images des matériaux entrants et effectue un positionnement grossier. Ces données de positionnement sont transmises au robot, lui permettant de saisir les matériaux avec précision. Cette approche réduit le recours à la précision du mécanisme de transfert entre les postes de travail tout en garantissant une préhension stable. Le mode de correction de décalage utilise une caméra inférieure montée sur le côté opposé du bras robotique pour un positionnement de précision secondaire de la pièce. Cela atténue considérablement les écarts de matériaux, garantissant un traitement ciblé pour chaque pièce entrante. Le mode de placement englobe un large éventail d'opérations-du simple placement à l'alignement et à l'assemblage-en utilisant la caméra pour localiser la position cible finale. En combinaison avec les deux modes précédents, cela permet d'obtenir un traitement véritablement ciblé pour chaque pièce.
Deux modes de caméra de mouvement impliquent de monter la caméra au sommet du bras robotique pour un mouvement synchronisé. Bien qu'ils soient distincts du mode caméra fixe décrit ci-dessus, les modes caméra fixe et mouvement convergent fonctionnellement, permettant le positionnement/préhension et le placement guidé. En plus de garantir les fonctionnalités de base, ces modes offrent une plus grande flexibilité d'installation pour s'adapter à diverses contraintes environnementales et matérielles.
Pour améliorer l'adaptabilité du matériel dans divers scénarios d'installation, les modes de caméra fixe et mobile peuvent être combinés, comme illustré dans la figure 3.
De plus, dans la fabrication de semi-conducteurs, l'ajustement du positionnement des puces pour les-têtes de lecture pose des défis importants. La vision industrielle résout ce problème en permettant une collecte et une liaison précises des puces-une application fondamentale qui conduit à son adoption dans tous les secteurs industriels.
2. Inspection de l'apparence
Ce processus détecte les problèmes de qualité des produits sur les lignes de production et représente le domaine dans lequel le travail manuel est le plus fréquemment remplacé. Dans le secteur pharmaceutique, par exemple, la vision industrielle gère principalement l’inspection dimensionnelle, la détection des défauts de surface des bouteilles, la détection des défauts d’épaulement et l’inspection du goulot des bouteilles.
Avec les progrès de l’automatisation industrielle moderne, l’inspection par vision industrielle est largement appliquée à diverses tâches de contrôle, de mesure et de reconnaissance de pièces. Les exemples incluent la détection de défauts de surface sur les filtres de coupure infrarouge, l'identification de modèles de roues automobiles, la détection de défauts d'apparence sur les matériaux magnétiques et la reconnaissance de codes-barres/caractères sur l'emballage des produits. Ces applications partagent les caractéristiques communes d’une production de masse continue et d’exigences extrêmement élevées en matière de qualité d’apparence.
En règle générale, ces tâches hautement répétitives et intelligentes ne pouvaient être accomplies que par une inspection manuelle. Il est courant de voir des centaines, voire des milliers d’inspecteurs effectuer ces tâches derrière les chaînes de montage modernes des usines. Cette approche impose non seulement des coûts de main-d'œuvre et de gestion importants aux usines, mais ne parvient pas non plus à garantir un taux de réussite aux inspections de 100 %. L'inspection par vision industrielle, grâce à son automatisation, son objectivité, sa nature sans -contact et sa haute précision, est désormais pleinement capable de remplacer le travail manuel pour ces tâches monotones et répétitives. Par rapport aux systèmes généraux de traitement d’images, l’inspection par vision industrielle met l’accent sur la précision, la rapidité et la fiabilité dans les environnements industriels.
À mesure que les normes économiques augmentent, l’inspection par vision industrielle gagne en importance. Il améliore la capacité de production de produits qualifiés tout en éliminant les articles de qualité inférieure dès le début du processus de fabrication, réduisant ainsi les déchets et les coûts.
3. Inspection de haute-précision
Certains produits exigent une précision extrême-atteignant 0,01 à 0,02 mm, voire un micron-précision au niveau-au-delà des capacités visuelles humaines, ce qui nécessite une inspection par machine-.
Dans la production et dans la vie quotidienne, chaque produit nécessite une vérification de qualité et un certificat de conformité. Il est largement reconnu que l’inspection représente l’application la plus étendue de la vision industrielle. Avant les progrès de la technologie de vision industrielle, l'inspection visuelle manuelle était souvent confrontée à des défis importants : faible précision, vulnérabilité aux erreurs, incapacité à fonctionner en continu, opérateurs sujets à la fatigue-, et temps et coûts de main-d'œuvre excessifs. L’adoption généralisée de la vision industrielle a propulsé la fabrication et l’inspection de produits dans une ère hautement automatisée.
Les exemples les plus typiques incluent l’inspection des caractères des pièces de monnaie et l’inspection des circuits imprimés. De plus, l'inspection des processus de fabrication des pièces de monnaie en renminbi exige une précision exceptionnellement élevée, impliquant de nombreux dispositifs d'inspection et des procédures complexes. D'autres applications incluent l'inspection de positionnement par vision industrielle, la vérification de la qualité et des défauts des bouchons de bouteilles de boissons, la détection et la reconnaissance de caractères de codes-barres, l'inspection des défauts des bouteilles en verre et l'inspection des bouteilles en verre pharmaceutiques. Le domaine médical est également l’un des principaux domaines d’application de la vision industrielle.
4. Reconnaissance
La reconnaissance d'images implique le traitement, l'analyse et l'interprétation d'images via la vision industrielle pour identifier divers modèles et objets. Cela permet la traçabilité et la collecte des données, trouvant de nombreuses applications dans les composants automobiles, l'alimentation, les produits pharmaceutiques et d'autres secteurs.
L’exemple le plus typique est la reconnaissance de code QR. Les codes QR et codes-barres sont omniprésents dans la vie quotidienne. Les fabricants intègrent de nombreuses données dans ces codes compacts pour la gestion et la traçabilité des produits. À mesure que la reconnaissance d'images par vision industrielle se développe, les codes-barres sur diverses surfaces deviennent facilement lisibles et détectables, élevant les niveaux de modernisation, augmentant considérablement l'efficacité de la production et réduisant progressivement les coûts de fabrication.
5. Tri des objets
Dans les applications de vision industrielle, le tri des objets suit les étapes de reconnaissance et d’inspection. En traitant les images via des systèmes de vision industrielle et en intégrant des bras robotisés, les produits sont triés.
Les lignes de production traditionnelles reposaient sur le placement manuel des matériaux dans les machines de moulage par injection avant de passer aux processus ultérieurs. Aujourd'hui, des équipements automatisés gèrent la distribution du matériel. Les systèmes de vision industrielle capturent des images de produits, les analysent et génèrent des résultats. Les robots placent ensuite les matériaux correspondants dans des positions désignées, réalisant ainsi une production industrielle intelligente, moderne et automatisée.