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视觉传感系统+并联机器人:快速识别分拣PCB板
PCB板 | 勃肯特| 并联机器人 文章来源自:高工机器人网
2020-06-01 10:29:22 阅读:24710
摘要勃肯特自主研发的视觉传感系统搭载并联机器人,可以快速识别分拣百种PCB板。采用基于深度学习的视觉检测系统,可以通过相机拍摄设备自动完成对PCB的检测。

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众所周知3C行业属于“快节奏”行业,其“快”主要表现在:1.新产品的不断推出,使产品的更新周期持续缩短。2.技术创新应用于 3C 领域,3C 产品不断向智能化方向发展,下游发展促使相关的生产设备不断升级。

随着人口红利消失,劳动力成本持续升高,3C行业的自动化是大势所趋。工业机器人作为实现3C行业自动化的一个重要组成部分,承担着“机器换人”的任务,其中并联机器人一直以速度快、精度高为主要优势,可以用于分拣、理料、转线、装托等工艺流程。

以PCB板为例,PCB板种类繁多,且形状不一、颜色相似,肉眼不易分辨,且印刷电路的布局布线小型化、高密度、细间距。传统的手工特征描述能力有限,人为指定的特征通常数量较少、信息单一、描述的泛化能力差、易受噪声干扰。该流程不仅要求并联机器人具有高可靠性、高精度高速度,同样对机器人的视觉要求也十分苛刻。

为此,G20-智能制造峰会成员企业勃肯特自主研发的视觉传感系统搭载并联机器人,可以快速识别分拣百种PCB板。采用基于深度学习的视觉检测系统,可以通过相机拍摄设备自动完成对PCB的检测。

当电路板从制板设备中制作完成后,相应检测设备会对PCB进行检测,判定是否是合格品或者不良品,然后将判断结果反馈给并联机器人的视觉系统,当传送带将PCB传送至视觉相机时,视觉相机会识别不良品,将信号传递给并联机器人进行剔除分拣,识别合格品同样将信号传递给机器人进行良品分拣和理料,并传递至下一工序。

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勃肯特视觉传感系统依据深度学习可以在大规模数据集中自动学习出复杂的特征描述,深度学习克服了人工提取特征的盲目性、抗噪能力强。适用于高精度要求的并联机器人传送带追踪场景。

当目标出现在相机视野中时,视觉软件会接收读取机器人发送的外部相机触发信号,相机会实时采集目标图像,经过特定的图像处理算法,完成目标的轮廓提取、目标定位、形状识别、颜色识别等功能,并将这些物体特征信息传送给机器人,机器人根据运动控制算法,完成对物料的追踪抓取功能。

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