如何克服障碍并构建一个高精度的机器视觉系统

在为工业自动化设计和配置机器视觉系统时，您需要实现高水平的可靠性和可重复性，以便在系统的整个生命周期内查看投资回报率。

这可能比看起来更困难。零件变化、光线变化、零件展示变化和外部影响因素都是实现适当水平的可靠性和可重复性的障碍。

那么如何克服这些障碍并构建一个高精度的机器视觉系统呢？

机器视觉设计和配置的 10 个执行概念

设计和配置在机器视觉系统的可靠性和可重复性方面发挥着重要作用。考虑以下 10 个执行概念，为您的自动化项目取得成功做好准备。

1. 有一个正式的应用程序分析流程——说明您已知的可靠性和可重复性障碍。
2. 为成功指定——成功是什么样的？你怎么知道你什么时候到达那里？
3. 将 80% 的设计时间花在成像上——这是设计和配置中最重要的方面，应该引起您的大部分关注。
4. 购买前先试用——购买前先在您的应用程序上测试设备。
5. 设计和修改自动检测——确定您需要哪些方式来定制您的系统以满足特定的应用需求。
6. 优化通信——您的机器视觉设备需要有效地通信数据以确保可靠和可重复。
7. 使用所有工具——您可以使用许多机器视觉工具来优化自动检测，但并非每一种工具都适合您的应用。
8. 最大限度地减少最终用户的参数调整——这可以确保系统按照描述的方式工作。
9. 在线优化（而非设计）——确保系统在上线之前正常运行。实施后更改设计将更加困难。
10. 对具有统计意义的样本集进行测试——确保您获得的测试结果将反映实际应用。

可靠性和可重复性是自动化项目中机器视觉系统性能和价值的关键。在设计和配置过程中，您可以做很多事情来为成功做好准备。