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柔性視覺振動盤的零件識別與分揀

發布時間:2022-02-18

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現階段,制造企業面臨越來越多的小批量、多種類的生產需求,產品的迭代速度加快,因此產線也需要更加靈活。


丹尼克爾視覺柔性振動盤在行業當中的運用也越來越廣泛,解決了傳統供料的多種弊端,當供料機將產品從供料槽振動至振料盤時,上方相機便拍照獲取特征點坐標及物料特征信息(顏色,形狀,尺寸),機械手根據坐標及特征進行準確識別分揀并抓取。該系列產品可進行多元化應用,換型周期短。


首先,零件是否能被識別?

大部分零件都是可以被識別的,但是仍然有一些要求。一個可以被視覺系統識別的零件需要滿足如下這些要求:

?零件須是剛性的(沒有鉸鏈或其他可能的變形)

?零件須是不透明的(透明的玻璃或塑料識別難度大)

?同一批零件內各零件必須相似程度比較高(水果不滿足該條件)

?零件不能有鏡面表面(視覺系統可以應對反光較強的表面,但不能是鏡面)

此外,如果零件“開口”面積極大,且沒有任何明顯的表面,一般來說都無法對其識別。

 

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分揀步驟是關鍵環節,零件分揀是工業生產環節中重要的組成部分,其目的是將不同類型的物料或工件分類擺放到相應的位置,避免不同的物料或工件產生混料,其步驟主要分為定位、識別、抓取和放置4個階段。


在傳統分揀中一般采用人工分揀的方式 ,因工人操作會存在疲勞度的問題,對于長時間作業來說,顯然工作效率是無法滿足。即使采用工業機器人分揀方式,由于傳統的工業機器人一般采用示教或離線編程的方式工作,機器人到達目標點的位置是固定的,每次動作均為重復進行,只能重復完成預先規定好的動作。對于加工對象以及工作環境的感知能力低,以及物料或工件的來料方向不確定,使機器人的使用受到了限制。隨著柔性視覺振動和人工智能的發展,機器人也能夠適應分揀環境的需求,隨時變更作業對象和分揀工序。


機器視覺分揀系統對工件或物料進行位置和類型的判斷是必要的,與傳統的機械分揀作業相比,使用柔性振動盤視覺柔性控制分揀系統的工業機器人進行分揀,不但工作效率高效準確而且穩定性強,在工業分揀系統中具有較大的優勢。


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可以根據治具情況設定治具數目,支持6個吸嘴治具;取料后放料位置支持自定義矩陣,設置行列數,校準基準點、X點、Y點后即可使用。

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傳統震動盤通過大力甩動帶動產品螺旋上升前進供料,噪聲較大,且對產品造成部分物理性劃痕或破損,柔性供料盤依靠振動方向控制,規避了以上兩點弊端。


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