Hệ thống thị giác máy | Dòng CS | Cảm biến thị giác tích hợp | DISORIC

Tiết kiệm thời gian phát triển

Giao diện người dùng rõ ràng, trực quan và dễ sử dụng, cùng với các công cụ hiệu suất cao được liên tục tối ưu hóa để đạt chất lượng và hiệu quả cao nhất, giúp người dùng tiết kiệm thời gian.

Hình ảnh trực quan của quy trình

Các tác vụ khác nhau được liên kết với nhau trong các công cụ logic, cho phép ứng dụng đạt được tính linh hoạt và tốc độ xử lý cực cao trong quá trình triển khai.

Học và sử dụng nhanh, không cần đào tạo: Công cụ logic đồ họa

Dựa trên Đồ thị Chức năng (FDP), ngay cả các hàm cực kỳ phức tạp cũng có thể được hiển thị rõ ràng. Điều này cho phép triển khai các hành vi đầu vào và đầu ra một cách đơn giản và dễ hiểu.

Điều này giúp loại bỏ nhu cầu đào tạo vì các quy trình vận hành đã quen thuộc từ quá trình lập trình PLC hàng ngày.

Tầm nhìn máy tính là gì?

Thị giác máy (MV) là một phương pháp dựa trên hình ảnh để kiểm tra và phân tích tự động, được sử dụng rộng rãi trong kiểm tra tự động hóa công nghiệp, điều khiển quy trình và dẫn hướng robot. Nó bao gồm nhiều công nghệ, sản phẩm phần mềm và phần cứng, hệ thống tích hợp, chuyển động, phương pháp và chuyên môn. Là một ngành kỹ thuật hệ thống, thị giác máy được coi là khác biệt với thị giác máy tính, vốn thuộc khoa học máy tính. Nó cố gắng tích hợp các công nghệ hiện có theo những cách mới và áp dụng chúng vào việc giải quyết vấn đề thực tế. Toàn bộ quy trình thị giác máy bao gồm các yêu cầu lập kế hoạch và chi tiết dự án, sau đó là phát triển giải pháp. Trong quá trình thực thi hệ thống, quá trình hình ảnh bắt đầu, sau đó là phân tích hình ảnh tự động và trích xuất thông tin cần thiết.

Các lĩnh vực ứng dụng chính
Công nghệ thị giác máy được sử dụng rộng rãi trong các tình huống sản xuất công nghiệp và tự động hóa:

• Kiểm tra quang học tự động (AOI): Phát hiện các khuyết tật, sai sót hoặc lắp ráp không đúng trên bề mặt sản phẩm.
• Kiểm soát chất lượng: Đảm bảo kích thước, hình dạng hoặc màu sắc của sản phẩm đáp ứng tiêu chuẩn.
• Định vị và hướng dẫn: Hướng dẫn robot nắm, đặt hoặc lắp ráp các bộ phận một cách chính xác.
• Nhận dạng: Đọc mã vạch, mã QR, văn bản hoặc nhận dạng đối tượng.
• Đo lường: Thực hiện các phép đo kích thước chính xác, không tiếp xúc của một vật thể.

Sự khác biệt với Thị giác máy tính

Mặc dù hai bên có liên quan chặt chẽ và công nghệ của chúng có sự chồng chéo, nhưng trọng tâm của chúng lại khác nhau:
Tầm nhìn máy tính: tập trung nhiều hơn vào các ứng dụng thực tế trong tự động hóa công nghiệp, nhấn mạnh vào tích hợp hệ thống, tính ổn định và hiệu quả để giải quyết các vấn đề kỹ thuật cụ thể.
Thị giác máy tính: tập trung nhiều hơn vào nghiên cứu lý thuyết và phát triển thuật toán. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và nhằm mục đích cho phép máy tính "hiểu" nội dung hình ảnh và mô phỏng khả năng nhận thức thị giác phức tạp của con người.

Phát hiện AOI

Kiểm tra quang học tự động (AOI) là hệ thống kiểm tra hình ảnh quang học tốc độ cao, độ chính xác cao, sử dụng công nghệ thị giác máy làm công nghệ kiểm tra tiêu chuẩn. AOI khắc phục những hạn chế của phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống bằng thiết bị quang học. Ứng dụng của AOI trải rộng từ nghiên cứu và phát triển (R&D) và kiểm soát chất lượng sản xuất trong các ngành công nghiệp công nghệ cao đến quốc phòng, hàng tiêu dùng, chăm sóc y tế, bảo vệ môi trường, năng lượng và các lĩnh vực khác.

Kiểm tra quang học tự động là một phương pháp phổ biến và tiêu biểu trong các quy trình công nghiệp. Phương pháp này sử dụng các thiết bị quang học để xác định tình trạng bề mặt của sản phẩm hoàn thiện, sau đó sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh máy tính để phát hiện các khuyết tật như vật lạ hoặc bất thường về hoa văn. Vì là phương pháp kiểm tra không tiếp xúc, phương pháp này có thể được sử dụng để kiểm tra các sản phẩm bán thành phẩm trong các quy trình trung gian. Hệ thống kiểm tra hình ảnh quang học có độ chính xác cao bao gồm các lĩnh vực như công nghệ thấu kính đo lường, công nghệ chiếu sáng quang học, công nghệ đo lường định vị, công nghệ kiểm tra mạch điện tử, công nghệ xử lý hình ảnh và các ứng dụng công nghệ tự động hóa. Việc phát triển và ứng dụng của nó không chỉ đáp ứng nhu cầu phát triển của ngành công nghiệp công nghệ cao mà công nghệ này còn có thể được mở rộng sang ngành công nghiệp quốc phòng và quân sự. Ví dụ, việc sản xuất vũ khí quân sự, hệ thống tác chiến nhìn đêm, và việc phân tích và đánh giá các đặc điểm địa hình chiến lược đều liên quan chặt chẽ đến công nghệ hình ảnh này.