视觉传感器在包装机械中的应用

本文将比较各类传感选项的功能，并证明为什么视觉传感成为工业传感器市场中增长最快的领域。

视觉传感的基本原理

      光电传感器包含一个光传感元件，而视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。Banner 工程公司提供的部分视觉传感器能够捕获 130 万像素。因此，无论距离目标数米或数厘米远，传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。

       在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在 360 度范围内旋转，视觉传感器都能做出判断。

视觉传感器的优势

       在可用的检验备选方案中，即视觉系统、光电传感器、人工检验，以及视觉传感器，视觉传感器通常因其精确性、易用性、丰富功能及合理成本而成为最佳选择。

       随着各行业竞争越来越激烈，利润率逐渐变小，制造商无法承受因瑕疵产品造成的高废品率。因此，为在产生高昂成本之前检测出问题，制造商正将检验工作融入整个制造过程。

◆ 视觉系统与视觉传感器之比较

       复杂的视觉系统是一项成熟的技术，可执行细致的自动检验。但是，复杂性和高成本妨碍了其在许多行业中的应用，其价格通常从 5000 美元至 50000 美元以上。这些复杂的视觉系统需要一个或多个摄像头、定制软件以及一台计算机。它们往往需要聘请外部视觉顾问来设计、集成和安装系统。

      此外，鉴于此类系统的专用性，无法将它们轻松地改作它用。这些复杂的系统通常要求持续的专业支持。

       尽管对复杂视觉系统的需求仍然存在，但是更廉价、更容易使用的视觉传感器的推出，为一些工业应用提供了性价比更佳的解决方案。此外，由于视觉传感器更小、更易使用，制造商会更频繁地在检验和校验应用中采用视觉解决方案。视觉传感器在工厂自动化的品质提高及生产效率改进方面功不可没。

◆ 光电传感器与视觉传感器之比较

       与光电传感器相比，视觉传感器赋予机器设计者更大的灵活性。以往需要多个光电传感器的应用，现在可以用一个视觉传感器来检验多项特征。视觉传感器能够检验大得多的面积，并实现了更佳的目标位置和方向灵活性。这使视觉传感器在某些原先只有依靠光电传感器才能解决的应用中受到广泛欢迎。在传统上，这些应用还需要昂贵的配件，以及能够确保目标物体始终以同一位置和姿态出现的精确运动控制。
       此外，由于一个基本视觉传感器的成本仅相当于数个具有较贵配件的光电传感器，因此价格已不再是问题。

       视觉传感器为应用的切换提供了无与伦比的灵活性。例如，生产工序的切换（从单份装酸奶切换成冰淇淋桶）可能仅需数秒钟，并且可遥控完成。附加的检验条件可轻松地添加到此应用中。

◆ 人工检验和视觉传感器之比较

      无论工厂自动化有何进步，许多检验仍用肉眼来完成。但是，在大多数应用中，视觉传感器的许多优势非手动检验流程所能及。视觉传感器能够以高得多的速度工作；以低得多的成本执行重复、多次、一致的检验。

不断扩展的应用范围

       视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器，或根本不检验的应用。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。以下只是一些应用范例：

◆ 在汽车组装厂，检验由机器人涂抹到车门边框的胶珠是否连续，是否有正确的宽度。
◆ 在瓶装厂，校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确，以及在封盖之前没有异物掉入瓶中
◆ 在包装生产线，确保在正确的位置粘贴正确的包装标签
◆ 在药品包装生产线，检验阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。
◆ 在金属冲压公司，以每分钟逾150片的速度检验冲压部件，比人工检验快13倍以上。

       结论：对于视觉传感器而言，这是一个激动人心的时刻。曾经需要大量专业知识的技术，现在变得经济、易用。采用该技术的未来产品开发将继续此趋势。现在的挑战是如何让各个行业意识到视觉传感器在所有制造领域的潜力，其中包括质量控制、测量和检验流程。

机器视觉提高质控效率

       对于工厂自动化和过程自动化，机器视觉是实现真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段。以下是欧姆龙对国内机器视觉市场的一些看法。

       机器视觉，顾名思义就是使用机器的自动化方法，实现类似人类视觉(眼睛+视觉神经中枢+视觉神经细胞)的功能。对于工厂自动化和过程自动化，机器视觉是实现真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段。

      如果用最简单的一句话概括机器视觉系统的构成，就是由镜头，像机和控制器构成的机器视觉替代人工，根据物体在一定环境下得到的画面进行尺寸，缺陷，种类，匹配，文字等各种参数的测量和判别。帮助客户提高生产效率，减少人工这一自动化领域的不确定因素对产品品质的影响。

       对于机器视觉的整个产业链来说，目前国内的情况有些特别。在供应商方面，因为绝大多数是国外厂家，存在一个对国内市场，国内文化了解的问题。大家都看到了国内经济的高速发展，但可能这个发展的促进因素和国外的情况不同，这也是他们短时间内没办法完全理解的。相信目前国内的销售现状离大多数供应商的希望还有一段距离，即使像OMRON这样，进入中国市场二十多年，近些年的机器视觉都在高速增长，但目前的市场销售额还是远远没法和日本相比。

        至于用户这一端，最大的问题在于对机器视觉的不了解，当然这也有国内特殊情况的原因，就是国内的劳动力成本和机器视觉初期投资的对比情况。或者是对于新的产品或解决问题的方法不了解，或者是对这个新方法和传统人工的对比不太清楚。这需要供应商多做推动。

       对于用户和供应商之间的桥梁——集成商，同样也是对机器视觉缺乏了解，不知道除了机械，普通传感器以外还有一个方法就是通过画面/图像来做一些判断。国内系统集成商也非常缺乏，而国内厂家的自制设备比例太低，这也是一个短时间内无法解决的问题。

       机器视觉的初期投资在国内劳动力成本较低的大背景下无疑是每一个准备购买的人需要考虑的问题，这也给机器视觉系统提出了更高的要求，无论是价格还是性能。基于以上的认识，业内人士建议，在这一新产品的成长阶段，早期的市场培育，客户培育，或者说系统集成商的培育是非常重要的。所以我们花了许多时间在机器视觉基础知识的培训上，希望第一步做到让更多的人知道机器视觉，知道它的基本原理。

       机器视觉的未来是非常乐观，也是充满信心的。相信在不断提高自己的前提下，随着国内自动化程度的提高，整个社会对产品质量要求的提升，制造业对生产效率要求的提升，机器视觉这个新产品，新概念也会深入人心。

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