Siemens PXC50-E.D

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Siemens PXC50-E.D 本期主题是机器视觉在智能制造方面的应用，iphone 是大家比较熟悉的一个智能手机，iphone制造是一个高度自动化智能化的制造过程，这也给我们展示了工业应用场景中智能制造的一个缩影。

  一个典范工业应用场景中智能制造的，一个核心就是机器视觉系统，也就是人们赋予机器的视觉感知系统，就像人类有了眼睛一样可以灵活的使用双手处理复杂的工作程序。

  机器是没有生命的，那我们到底是如何赋予机器视觉感知能力？机器有了视觉改进能力后又是如何在实际生产中发挥作用的？

  带着这些问题我们一起来看本期的机器视觉在工业智能制造中的应用。

  机器视觉是让机器人认识世界，侧重于机器人和认识两点，而计算机视觉是让计算机看懂世界，侧重于计算机和理解，对比工业级机器视觉和消费级计算机视觉的区别。

  主要从学科构成应用内容相机这几点来对比，比如机器视觉属于系统工程科学是硬件加软件的一体化方案，多用于工业生产线的自动控制，采用工业类相机，包含光照图像、采集镜头、控制图像处理等技术细节。

  而计算机视觉属于计算机科学是以软件为主导的学科，侧重于图像本身和相关的交叉学科研究多采用消费级摄像头主要研究图像处理算法对比完 mv 和 cb 的区别

  我们重点分析机器视觉智能制造的重点

  第一，机器视觉在工业中的作用是赋予了生产过程一双眼睛才有可能让制造智能化

  第二，机器视觉系统的定义是在实际生产过程中能自动获取一幅或多幅目标的物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理分析和测量，并对测量结果做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并做出相应决策的系统。

  第三，机器视觉的核心功能测量识别定位，以及在基础上的定性和定量分析和决策

  第四，机器视觉系统的组成由照明、光源、光学镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理算法。

  了解了以上知识，我们来看一个机器视觉能发挥作用的场景，以亚马逊机器人抓取挑战赛为例。

  该机器人使用了两个3D相机，一个安装在夹具上，一个安装在立柱上，两个3D相机以及相应的视觉算法构成机器视觉模块，负责检测到目标物体并估计出物体位置，机器人抓取物品的过程，该机器人通过机器视觉对目标物品进行检测定位，从而引导机器人进行抓取。

  机器视觉在实际应用中可能发挥关键作用的四个场景

  测量：在工业生产过程中，对零件或产品的尺寸，如直径、长度、宽度、物体的面积方向、物体之间的角度、物体的位置、物体或部件之间的距离、物体的个数等进行测量。

  图像分类完整性检测：在包装行业中，使用机器视觉对包装的完整性进行检测。

  识别定位：在汽车制造过程中，对车门等部件进行识别和定位，引导机器人进行喷涂、装配等操作。

  缺陷检测：在手机生产过程中，使用机器视觉将真实的划伤和干扰带来的过减准确区分，从而保证产品的出厂质量。

  智能制造是一种全新的生产模式，采用机器视觉、机器人、人工智能、物联网、大数据等多种先进的技术、进一步实现高效、节能和灵活的工厂。

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