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工業自動化廠商紛紛布局機器視覺領域,但心急吃不上熱豆腐

關鍵詞:  機器視覺,自動化改造,馬達控制 

隨著近年來我國制造業自動化改造的趨勢愈加明顯,越來越多的企業開始將機器視覺融入到自動化産線中。機器視覺正在當今的制造業扮演著越來越重要的角色。這一點,從這兩年各家視覺産品廠商忙不過來的訂單和連續高速增長的營業額就可見一斑。

一般情况下,我们都会认为,通常能够提供机器视觉产品和系统解决方案的玩家,应该都是那些视觉领域的专业品牌,例如:COGNEX、DATALOGIC、SICK等等。而在众多传统的工业自动化品牌中,能够提供专业视觉解决方案的厂家其实并不多。我的印象中,只有像 OMRON、DELTA 和 KEYENCE等这些自动化元件供应商,是具备整套视觉系统产品线的。
即使是像 SIEMENS 这样的自动化巨头,也仅仅是在其数字化身份识别系统中,包含了两款工业相机MV440/420,并且还都是入门级的读码器产品。然而,不知大家注意到没有,近来有一批传统的自动化系统供应商,就跟商量好似的,扎堆儿布局视觉产品。
先是 OMRON 在 2017年9 月底收购了一家美资读码设备制造商 MICROSCAN。

紧接着在纽伦堡举行的 SPS IDC Drive 上,几家来自欧洲的自动化公司,不约而同的展示了各自的新款视觉产品和解决方案。

SIEMENS 以全新的 MV540 高性能工业相机,扩充了其原有的视觉产品线。

同样是来自德国的 Beckhoff,在其最新版本的 TwinCAT 3 中, 集成了多种机器视觉功能。

而来自奥地利,现已是 ABB 旗下品牌的 B&R,则是基于 Automation PC / 以太网 POWERLINK 技术的设备控制系统,推出了首款机器视觉产品:上图这款橙色相机。

此同时,风头正劲的 Rockwell Automation 在拒绝了爱默生 290 亿美元收购要约后 ,立刻转身收购了一家来自苏格兰爱丁堡、提供 3D 图像技术的公司 Odos Imaging。
話說這年頭的機器視覺技術,絕對可以算得上是工業領域的一大熱門,因爲市場前景一片大好而被各界廣泛看好追捧,的確是件很自然的事情。
不過,從産品和設備使用的角度看,我們更關注的或許是,將機器視覺和自動化控制“兩個世界”的技術整合在一起,會在性能、成本以及應用體驗等各方面給用戶帶來怎樣的影響和改變。
而這,還是得從目前市面上主流的機器視覺系統說起。
老實說,盡管當下主流的機器視覺技術已經看上去十分牛掰了,但實際上它們在設備系統中基本上都還是相對獨立的,有時甚至可以說是非常封閉的。視覺産品與控制系統之間的接口極爲有限,也談不上什麽信息和數據的相互共享。
這其實在一定程度上增加了在設備産線中集成和使用視覺技術的難度,因爲用戶不僅需要同時操作和維護兩套各自獨立的控制系統,還必須爲了兩套系統之間的各種(實時)數據交互而投入大量人力、硬件和時間成本。
尤其是現在的工業制造流程中,有越來越多的環節需要用到視覺技術,除了幫助識別和采集産品信息,還需要直接參與各種實時的機器控制。雙重系統帶來的複雜性,極大的擡高了機器視覺的應用門檻。

如上圖所示,在集成機器視覺系統中,機器視覺僅僅是作爲設備控制的一個應用模塊,被整合到産線設備的控制系統中。用戶無需再考慮系統之間的數據交互和界面切換,僅使用一套自動化控制系統,即可以完成對各類應用參數的設置和調整。

機器視覺技術的應用將因此而被極大簡化,設備的總體成本也會得到顯著的優化。
貌似這樣說還是太過于抽象了。接下來,讓我們看幾個在機器視覺的應用過程中可能出現的場景。
首先,若要將産品圖像信息(如産品標識、條碼/二維碼、品質瑕疵等)快速呈現到産線和管理系統的屏幕上,如:操作員終端、工廠大屏幕、中控室等,在集成機器視覺系統中將變得極爲簡單,很可能也就是點幾下鼠標的事情。

其次,在集成機器視覺系統中,將更容易實現對高速運動中的物體的精准圖像捕捉,無需再在相機上接入編碼器,直接使用由高速傳感器觸發獲取的輸送線位置,就可以完成對相機快門的實時控制。

而如果要在識別出産品瑕疵後進一步對其做出准確的剔廢動作,目測用幾條運控指令就完全可以搞定了。
再比如,若要對産線上的每個産品進行雙重甚至多次圖像識別,例如:需要同時記錄産品條碼、標簽和外觀,傳統的做法需要爲相鄰的幾台相機各接入一支光電觸發傳感器和編碼器。

但如果使用集成機器視覺系統,就只需將一個光電輸入信號、多台視覺相機和輸送帶編碼器通過運控總線接入同一個設備控制系統,並基于輸送帶上的産品位置完成對相機快門動作的精准觸發,硬件連接和軟件邏輯都將因此變得非常簡單。

另外,對于那些需要使用視覺技術輔助機器人操作的設備應用,使用集成機器視覺系統將可以把産品圖像識別和機器人運動控制整合到同一個時間軸和空間坐標系中,從而省去兩套系統之間大量繁瑣的位置數據轉換工作。

在機器視覺應用中,根據不同的産品/背景組合,適當的調整相機鏡頭和光源的參數設置(如:對焦、顔色等),對于畫面捕捉的質量和圖像識別的性能也是極爲重要的。如果將視覺技術集成、整合到設備控制系統中,那麽用戶僅通過在控制軟件中編寫的程序邏輯,就可以實現對這些分散在設備各處的視覺元件的自動設置和靈活調整,而無需再在現場逐一手動操作。這將極大的簡化設備調試和運維的流程。
一方面,現階段傳統的視覺産品廠商在這個專業技術領域的優勢還是十分明顯的。所以,目測短期內被集成機器視覺系統所替代的,應該是那些相對簡單的入門級視覺應用,而不會是難度較高的複雜應用。
另一方面,我相信傳統的專業視覺技術廠商們也一定看到了機器視覺將逐步融入設備自動化控制系統的趨勢,在自動化廠商不斷完善和升級視覺産品的同時,它們也必將會積極的采取各種應對策略。
因此,盡管集成機器視覺的方向已經很明確的,但這項技術的成熟和普及,必定不是一蹴而就、立竿見影的,而應該是一個逐步演進、循序漸進的過程。

 
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