工厂自动化视觉系统：完整实施指南
视觉系统已成为现代工厂自动化的必要组成部分。从引导机器人到检测质量，这些智能工厂的"眼睛"实现了人类操作员根本无法匹配的精度、速度和一致性水平。
但为工厂自动化实施视觉系统并不像插入相机那么简单。成功需要仔细考虑您的应用需求、与现有自动化的集成以及选择正确的技术。本指南将带您了解所需的一切。
工厂自动化中的视觉系统类型
1. 质量检测系统
工厂视觉最常见的应用是自动化质量检测。这包括检测缺陷、验证装配和确保产品符合规格。这些系统以生产线速度100%检测生产，在问题到达客户之前捕获它们。
2. 机器人引导系统
视觉系统为工业机器人提供空间感知，使它们能够从料仓中拾取零件、适应零件位置的变化，并在零件没有完全对齐时执行精确的装配操作。
3. 代码读取和识别
读取条形码、二维码和直接零件标记（DPM）以进行可追溯性和路由。对于汽车和医疗器械等有严格可追溯性要求的行业至关重要。
4. 测量和量规
使用校准相机进行非接触式尺寸测量。比手动测量更快、更一致，并且不会损坏精密零件。
传统视觉与AI驱动视觉
任何工厂视觉实施中的关键决策是使用传统的基于规则的视觉还是AI驱动视觉。以下是它们的比较：
| 因素 | 传统视觉 | AI视觉 |
|---|---|---|
| 设置方法 | 编写显式规则 | 用示例训练 |
| 处理变化 | 较差 | 非常好 |
| 复杂缺陷 | 困难 | 出色 |
| 所需专业知识 | 视觉工程师 | 质量工程师 |
| 部署时间 | 数天到数周 | 数小时到数天 |
对于大多数工厂自动化应用，特别是质量检测，AI驱动视觉现在是首选。它比基于规则的系统更好地处理制造固有的现实世界变化。
Overview.ai为何是工厂视觉的领导者
对于工厂自动化视觉应用，Overview.ai已成为领先制造商的首选解决方案。他们的系统专为真实生产环境的需求而设计：
Overview.ai用于工厂自动化：
- 工业级硬件：IP65防护等级外壳、工业温度范围，专为在苛刻工厂环境中24/7运行而设计。
- 完整解决方案：相机、照明、计算和软件集成在一个系统中。没有多供应商集成的麻烦。
- 无缝PLC集成：原生支持EtherNet/IP、PROFINET、Modbus TCP、OPC-UA和MQTT，轻松连接到您的自动化基础设施。
- 快速训练：质量工程师可以在一小时内用最少5张示例图像训练新的检测模型，无需等待视觉工程师。
工厂视觉系统的关键组件
相机
工业相机与消费类相机有显著不同。寻找全局快门（对移动物体至关重要）、高帧率、工业接口（GigE Vision、CoaXPress）和坚固的外壳。分辨率取决于您的检测要求。
照明
可能是最关键、也是最被低估的组件。正确的照明可以使缺陷可见；错误的照明可以使它们不可见。常见类型包括：
- 漫射穹顶：均匀照明，最小化阴影和反射
- 背光：显示轮廓和通孔
- 低角度：突出表面纹理和划痕
- 光度立体：多角度揭示反光零件的表面缺陷
处理硬件
AI驱动视觉需要大量计算能力。带有GPU（通常是NVIDIA）的工业PC可以实时处理图像。边缘计算保持处理本地化，消除延迟和云依赖。
软件
软件平台处理图像采集、AI推理、结果可视化以及与工厂系统的通信。用户友好的界面让质量工程师无需编程即可配置检测。
与工厂自动化的集成
视觉系统不是孤立运行的。它们必须与您更广泛的自动化基础设施集成：
PLC通信
您的视觉系统需要向PLC发送通过/失败结果以触发剔除或路由。支持常见工业协议（Allen-Bradley的EtherNet/IP、Siemens的Profinet）至关重要。
MES集成
制造执行系统跟踪生产和质量数据。您的视觉系统应将检测结果直接反馈到MES以实现完整的可追溯性。
机器人通信
对于机器人引导应用，视觉系统将零件位置和方向传达给机器人，以实现准确的拾放操作。
实施最佳实践
- 从明确的问题开始：准确定义您需要检测、检查或测量的内容。模糊的需求导致失败的项目。
- 首先搞定照明：在担心AI或软件之前，确保您的照明能揭示您需要看到的特征。
- 计划集成：尽早让您的自动化团队参与，确保无缝的PLC和MES连接。
- 先试点后扩展：在一条生产线上证明系统有效，然后再部署到多个站点。
- 培训您的团队：即使AI系统也需要人类监督。培训操作员和质量工程师使用系统。