了解机器人视觉检测如何通过保持系统准确性和生产优质产品来帮助工厂进行制造和装配流程。

由于制造和/或装配工艺标准低下，许多行业遭受了巨大损失。传统上，由人类专家对制成品进行人工检查是保证质量的常用方法。虽然这种方法适用于粗糙的物体，但要以一致、可量化的结果测量关键商品的准确度和精密度，对于人眼来说是一项挑战。

手动目视检查正逐渐被编程为寻找产品特征的相机和移动相机以检查产品多个点的机器人所取代。本文介绍了机器人目视检查如何帮助行业和工厂确保其制造和装配过程的准确性以及产品质量的一致性。

什么是视觉检查？

视觉检查是检查设备和产品是否存在缺陷，以及是否符合理想规格的一致性和准确性。经过训练的人类可以完成一些简单的任务，例如确认每个罐头的形状都是完美的圆形。但是，人类很难检查和量化食品成分的质量是否符合要求，PCB 的所有组件是否都已正确安装和焊接，或者子组件是否正确。

视觉检查是一种非侵入式检查，可以优化图像，以便更好地评估缺陷、自动记录和基于记录的流程优化。在大多数应用中，视觉检查比人工检查更快，并且可以在处理大量特征的同时几乎立即检测到缺陷。 

基于摄像头的视觉检测已在工厂生产的所有阶段得到广泛采用，从原材料分析到成品监控。虽然使用固定摄像头进行视觉检测效率很高，但它需要将多个精密摄像头安装在适当的框架上，单独配置以检测产品上的特征点，并与装配线同步。工业摄像头价格昂贵，使用一台摄像头进行一项特定任务/特征检测会严重未充分利用其提供的多功能性，成本高昂、僵化且管理繁琐。

大多数工业相机都可通过 GUI 轻松使用，即使是非专家用户也可以检查产品的某些区域并配置相机应在图像中寻找的特征。一旦检测到特征，用户可以配置分类成功的阈值以及沟通和文档策略。 

常见视觉特征

测试件中检查的视觉特征取决于产品的形状、纹理和性质。产品中观察到的常见特征是边缘、线条、规则形状、颜色斑点和图案（如棋盘）。这些特征可以在测试件的不同结构中观察到。当螺栓拧入具有指定凹槽的孔中时，可以观察到规则的同心圆。 

对于某些子组件，图像中的对象会被检测、分类并与理想子组件进行比较。后端使用传统的计算机视觉应用程序以及深度学习和人工智能进行检测。

机器人视觉检测

机器人视觉检测是指在机器人的末端执行器上安装摄像头和照明装置，然后机器人移动以检查同一物体/测试件上的多个点的特征。可以对机器人进行编程以自动检测物体上的一系列位置。 

将新的检测位置及其特征添加到编程序列中是一个简单的步骤。通过使用机器人的末端执行器方向来控制摄像机的入射角，可以获得好的检测图像。

机器人视觉检测流程

该流程涉及摄像头配置、机器人运动配置、与 PLC 通信以记录数据以及生成结果。这有助于当今的工厂确保其产品不低于标准，并在源头检测到故障，而不是在整个生产线的多个步骤中检测到故障。

相机拍摄的高分辨率图像会实时处理以进行特征匹配，匹配成功与否取决于匹配百分比是否大于用户配置的阈值。通常，机器人会连接到 PLC，该 PLC 会同步机器人相对于测试件及其各个测试位置的运动。它还会与传送带进行通信，并确定测试件如何呈现给机器人。

常用的工业工具

常见的工业相机公司（如 Keyence、Cognex、Flir 和 Balluff）支持可配置特征检测，非常适合视觉检测应用。这些产品通常具有板载计算平台，该平台具有基于 Web 的 UI，可通过网络访问，以配置要检测的特征、其阈值、要传送到 PLC 的数据类型以及其他输入。

机器人视觉检测理想情况下需要小型、敏捷且有效载荷能力低的机器人——它们仅足以携带相机并满足运动学要求。此外，大多数具有此类检测机制的生产线都有人在附近工作，因此协作机器人手臂适合这些应用。Universal Robots、Fanuc、Doosan Robotics 和 Franka Emika 是制造价格合理的协作机器人的知名公司，非常适合视觉检测应用。

艾伦-布拉德利、施耐德电气、西门子和三菱电机是知名的 PLC 公司，它们广泛应用于工业领域，并且能够轻松与机器人和传送系统集成。

机器人视觉检测面临的挑战

检查点的数量、周期时间、图像分辨率和预算限制都是影响机器人视觉检查流程实施的因素。虽然机器人视觉检查具有令人印象深刻的优势，但由于机器人运动以及相机，它确实存在一些限制和缺点，包括：

• 由于图像处理的计算延迟，高速生产线上很难实现低循环时间

• 获取机器人的稳定状态姿势以获得稳定且无模糊的图像会导致周期时间延迟

• 实时计算需要昂贵的计算硬件和摄像头

• 它们无法避免环境照明问题以及机器人姿势的重复性和准确性效率 

• 该过程需要高效的机器人硬件，价格昂贵

• 它们不适合作为空间受限安装的可接受解决方案

虽然机器人视觉检测在技术上很有吸引力，但商业考虑限制了采用率。投资回报通常较长，并且由于系统中有更多移动部件，机器人视觉检测系统需要更多维护和配置。此外，这些机制需要更多工程人员来进行机器人控制、计算机视觉和通信管道管理。

视觉检查是行业公认的工具，但由于预算、物流和人员要求，机器人辅助视觉检查与固定框架视觉检查存在竞争。然而，随着协作机器人变得更便宜、更可靠，它们很快就会成为视觉检查的选择平台。