【世界報資訊】3D 機器視覺在動態響應及系統性能的優勢

3D在制造過程中如何提高機器的動態響應和性能？

什么是機器視覺？

(相關資料圖)

二維機器視覺改變了自動制造，并將優雅的軟件算法應用于零件的大規模生產、檢查和控制?？紤]到制造零件的所有因素，該技術使用成像來構建零件的360度整體視圖。軟件與先進工業設備的集成促進了機器與制造部件之間的物理和人機接觸。

為了提高生產質量、速度和成本，機器視覺BD810最有利于重復、高產量的生產和運行，為操作人員提供了較強的可見性。3D機器視覺通過檢測產品特性的位置來提供強化檢測，從而提高質量保證的缺陷率。它類似于計算機編程中的子程序，通過快速重復運動和使用預編程轉換來提高生產率和靈活性。最后，2D隨著這些質量和速度的提高，機器的視覺成本。改進的可編程性能優化了機器的性能，減少了機器運行所需的人力資產。更好的質量也可以轉化為更低的廢物，從而立即降低成本。

憑借其所有顛覆性優勢，2D機器學習帶來了一些改進的好機會。機器使用光線來創建目標圖像。因此，這種方法很容易受到光照條件變化的影響，比如一天中不同時間的陰影，從而影響圖像的清晰度。由于二維方法是平面的，二維方法主要適用于二進制評價，如是否有特點或缺陷。

這些挑戰催生了進一步改進成像解決方案的需求：3D這個概念很簡單。增加二維圖像的深度需要對整個過程進行重大升級。在這里，我們將總結如何擴展三維2D機器視覺的動態反應和過程性能增益使過程更接近理想狀態：零缺陷、準時和最低成本。

3D動態響應機器視覺的優勢

第三維合并的復雜性通過指數增加了處理器上的計算負載。為了解決這一問題，軟件供應商改進了基礎設施、靈活性和按需計算支持。同時，5G擴展有助于減少處理限制。很容易看出為什么要加3D成像方法的改進是以增加處理為代價的，因為更多的數據需要更長的處理時間。然而，它具有捕獲特性3D視圖傳感器允許軟件在圖像中插入缺陷，以便在其他兩個維度上創建準確的圖像。隨著視圖的更加詳細，成像過程的靈活性增加，從而減少了機器的響應時間。

軟件和算法收集和分析數據，而不進行人工干預，以加速對故障的響應。這個過程消除了重要的人類錯誤的來源，并通過更準確的圖像減少了信號和響應之間的時間。減少響應時間，使過程更接近理想的及時生產狀態柱。

3D機器視覺對系統性能的優勢

3D機器視覺可以更快、更準確地檢查相關特性。性能可以通過發現和解決質量故障來提高。工程師可以定義或預編程序，以評估零件完整性的嚴重性。它們可以優化機器來檢查已知的錯誤源，從而提高運行效率，降低零件成本。

增加深度尺寸可以提高測量和切割的準確性，從而實現更嚴格的制造公差。重復和嚴格的公差可以提高制造自動化程度，降低單件生產成本。

3D機器視覺可以設計成品零件和計算機輔助設計(CAD)比較模型以提高質量。工程師可以開發一個檢查序列來檢查工程圖紙或標準化管理CAD模型的關鍵尺寸。然后，根據在線模型對零件進行評估，批準零件或拒絕進入垃圾桶。

3D機器視覺可以提高制造質量、產量和成本。3D機器學習是大批量生產的理想選擇，是前兩個理想選擇，這種方法增加了創建完整圖像的深度。通過掃描、選擇和重新排序，圖像可以在不重新編程的情況下確定缺陷的大小、形狀、位置和位置，從而為算法提供信息，提高處理效率或提高供應鏈庫存周轉率。使用這種顛覆性技術的機器可以吸收意想不到的變量和障礙導航。

關鍵詞： 機器視覺 動態響應 提高質量