머신 비전이 미래 공장에 미치는 영향

머신 비전은 설정된 시야 내에서 자동화된 물체 스캐닝을 가능하게 하는 이미지 처리 기술입니다. 산업에서 머신 비전은 산업 프로세스를 더욱 발전시키고 개선 영역을 식별하며 로봇 공학 내에서 지능형 이동을 가능하게 하기 위해 통합되고 있습니다. 공장 운영자는 실시간 공정 제어, 제품 검사 및 분류, 로봇 안내를 위해 생산 라인이나 셀에 카메라를 장착할 수 있습니다.

이 기술을 통해 로봇은 시각적 환경을 해석하여 독립적으로 이동할 수 있습니다. 시각적 정보는 환경을 인식하고 직접 프로그래밍되지 않은 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

결론 도출

카메라는 사람의 눈과 같은 방식으로 보지 않습니다. 머신 비전 시스템은 패턴 감지 소프트웨어를 사용하여 데이터를 검사하고 사전 지식을 기반으로 결론을 도출합니다. 이 기술은 원자재 및 최종 제품의 구성 요소 결함 또는 결함에 대한 품질을 검사할 때 특히 유용합니다. 예를 들어 문제가 발견되면 부품을 리디렉션하거나 프로세스를 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

결함 감지 외에도 머신 비전을 사용하여 식별 태그를 사용하여 작업을 추적할 수 있습니다. 카메라는 태그를 읽을 수 있으므로 정보가 제품을 지시하거나 공급망의 특정 부품이 어느 단계에 있는지 기록하는 데 사용할 수 있습니다.

스마트 카메라와 센서는 정보를 디지털화하고 전송하여 캡처한 내용을 디코딩하고 사람이 해석할 필요가 없습니다. 그런 다음 기계는 정보를 중앙 제어 시스템에 전달해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 이러한 저렴하고 사용하기 쉬운 시스템은 자동화된 제조를 간소화하려는 사람들에게 좋은 옵션인 경우가 많습니다.

더 스마트한 공장

머신 비전은 통신 네트워크와 지능적인 정보 교환으로 구성된 자체 조직 시스템을 기반으로 하는 스마트 팩토리 아이디어의 핵심입니다. 공장의 눈 역할을 하는 이미지 처리 시스템은 이전에 수동 테스트를 통해 얻은 정보를 계산할 수 있습니다. 이는 인적 오류를 줄이고 로봇이 생산 제어를 위한 정보에 유연하게 대응할 수 있도록 합니다.

이미지 처리 장비는 데이터를 캡처, 수집 및 교환하기 때문에 상호 연결된 생산 프로세스의 핵심 기술입니다. 이 데이터는 가치 사슬로 전송될 수 있을 뿐만 아니라 지능형 행동을 유발하는 데에도 사용될 수 있습니다.

이 기술을 활용하여 생산 기계의 마모 상태를 검사할 수도 있습니다. 이 정보는 유지보수에 유용하며 공장 관리자에게 고장나기 전에 교체 부품을 주문해야 함을 알릴 수 있습니다.

머신 비전 시스템의 크기가 줄어들고 속도, 정확도 및 해상도가 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 머신 비전 시스템의 인기도가 높아져 미래의 공장으로 가는 길을 볼 수 있습니다.

저자 소개

Jonathan Wilkins는 의 마케팅 이사입니다. EU 자동화 , 구식의 산업 부품 공급업체