可扩展机器视觉系统的好处

机器视觉系统面临的挑战仍然是易于配置和处理，这会影响可伸缩性。随着技术变得越来越普遍，这需要改进。外观检查是现代工业过程中越来越重要的方面。无论是在制药加工中用于协助对散装物料进行分类，在食品制造中检查产品质量还是在包装中，机器视觉都可以显着提高各种工业过程的效率和生产率。

但是，机器视觉系统仍然面临着一贯的挑战-易于配置和处理。反过来，这会影响可伸缩性。通常机器视觉系统将连接到专用的高性能工业计算机，该计算机与工厂的其他自动化系统分开。这样的设置意味着在许多自动化工程师通常不熟悉的环境中，需要专业知识来调整系统参数和配置摄像机。所需要的专业性不仅在机器视觉系统的可扩展性方面限制了对编程和管理处理系统本身的技能的可用性，而且还阻碍了真正的效率。

例如，假设有一家食品加工厂，其中一个视觉检测系统用于原料分类，另一个视觉检测系统用于原料缺陷识别，第三个MV系统用于质量保证后处理，最后一个装有机器视觉的机器人包装系统。在这种情况下，生产过程的更改将需要快速调整多个系统，并且任何问题都需要由熟练的技术人员来解决。对于大型运营商来说，这是一个成本高昂的选择所以很难进行扩展。还有延迟的问题。如果图像处理是在独立于运动控制和自动化的系统上完成的，则该数据需要发送到相关系统，并在此进行相应的操作。

可编程逻辑控制器环境还意味着系统使用PLC编程语言和与现场总线相同的配置工具。这意味着对于自动化工程师来说，调整机器视觉系统是一项更轻松的任务，可以轻松配置和校准摄像机，并支持对所做的任何更改进行即时检查。机器视觉系统与1930年代的光学分拣系统相比已经有很大的进步，它具有先进的功能和日益增长的重要性。随着物理系统的不断发展，我们还应寻求先进的处理软件新方法，以确保这些系统在未来几年内继续提供效率。