工业机器人集成应用 课件外圆尺寸视觉检测工作任务 教学课件.pptx

工业机器人集成应用外圆尺寸视觉检测工作任务

布置任务运用机器视觉零件检测技术可以对智能生产线中的零件尺寸进行自动检测,并将检测结果通知PLC,由PLC控制工业机器人进行分拣操作,实现生产单元零件加工、上下料、测量、入库等生产全流程的自动化。1．学习任务描述

(1)熟悉典型机器视觉系统的组成,了解各组成部分的功能,参照相关资料进行图像采集的硬件IP地址配置及相机初始化。(2)根据视觉软件帮助文档等技术资料,掌握机器视觉检测相关工具功能及使用方法。(3)通过小组合作,运用机器视觉零件检测技术完成加工零件外圆尺寸测量。(4)在教师指导下,按照工作站技术手册,完成零件尺寸检验相关技术文档。(5)在教师指导下,查阅资料,小组合作完成机器视觉与PLC之间的通信程序调试。(6)进行分组训练并通过验收,总结运用机器视觉零件检测技术进行零件尺寸检测过程及PLC通信编程注意事项。2．学习目标

在机器视觉零件测量工位点,包括2块条形光源及其光源调节器、带有镜头的康耐视数字工业相机1台、带有遮光罩的机架1套,在相机支架底部安装有1个光电开关作为传感器进行零件到位检测,另有预先安装在计算机上的康耐视VisionPro机器视觉软件1套,运用上述部件组成的机器视觉系统完成对传送带上已加工零件外圆尺寸的测量。3．任务书

机器视觉是人工智能技术正在快速发展的一个分支。机器视觉使机器具有像人一样的视觉功能,从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统包括以下几部分:图像采集单元(光源、镜头、相机、采集卡、机械平台),图像处理分析单元(工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面),执行单元(电传单元、机械单元)。拓展延伸

机器视觉的应用领域非常广泛,当前典型的应用领域包括自动化设备、汽车工业、消费品、电子产品、食品饮料/包装、医药行业等。其具有高速、高精、超视、微距测量、环境限制少等优点,也能节省人力,其非接触测量使自动化在线测量成为可能。机器视觉主要有四大功能。拓展延伸

(1)识别。识别是指利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象,主要实现标准一维码、二维码的解码及光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)和光学字符确认(OpticalCharacterVerification,OCV)。(2)外观检测。外观检测是指检测生产线上的产品有无质量问题。该环节也是取代人工最多的环节,包括色彩和瑕疵检测、零件或部件的有无检测、目标位置和方向检测。拓展延伸

(3)测量。测量主要是指进行尺寸、位置和容量测量,以及预设标记等的测量,精度达到0.01mm甚至到μm级。(4)引导和定位。视觉定位要求机器视觉系统能够快速、准确地找到被测零件并确认其位置,输出空间坐标,引导机械手精确定位。拓展延伸

按照任务书要求和获取的相关技术资料,制定机器视觉零件测量任务的工作方案,进行工具准备、安全检查、检修等工作,完成机器视觉零件测量的工作流程。1．工作内容任务实施

按以下步骤在机器视觉零件测量工位点实施零件测量工作任务。(1)准备阶段。1)进入工作区佩戴安全帽,检查周边设备是否正常工作;2)工位点系统断电,检查主供电箱内悬挂安全标识;3)准备机器视觉零件测量的相关技术资料、工件和劳动保护衣服。2．工作实施任务实施

(2)机器视觉零件测量工作任务实施步骤。1)工位点电气控制柜系统上电,计算机系统上电;2)运行VisionPro,配置IP地址,进行相机设置、图像采集;3)添加工具CogCalibCheckerboardTool,进行相机标定;4)添加工具CogPMAlignTool,进行图像匹配定位;5)添加工具CogFixtureTool,建立用户坐标空间;6)添加工具CogFindCircleTool,进行零件外圆尺寸测量;7)添加工具CogResultsAnalysisTool,进行测量结果分析;8)进行机器视觉与PLC的通信配置及调试。2．工作实施任务实施

各组展示作品,介绍任务的完成过程并提交阐述材料,对任务完成情况按照“1+X”工业机器人操作与运维职业技能等级标准(中级)进行评价,包括学生自评、学生组内互评、教师评价,完成考核评价表。3．评价反馈

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