3D 机器视觉在动态响应及系统性能的优势

3D在制造过程中如何提高机器的动态响应和性能？

什么是机器视觉？

二维机器视觉改变了自动制造，并将优雅的软件算法应用于零件的大规模生产、检查和控制。考虑到制造零件的所有因素，该技术使用成像来构建零件的360度整体视图。软件与先进工业设备的集成促进了机器与制造部件之间的物理和人机接触。

为了提高生产质量、速度和成本，机器视觉BD810最有利于重复、高产量的生产和运行，为操作人员提供了较强的可见性。3D机器视觉通过检测产品特性的位置来提供强化检测，从而提高质量保证的缺陷率。它类似于计算机编程中的子程序，通过快速重复运动和使用预编程转换来提高生产率和灵活性。最后，2D随着这些质量和速度的提高，机器的视觉成本。改进的可编程性能优化了机器的性能，减少了机器运行所需的人力资产。更好的质量也可以转化为更低的废物，从而立即降低成本。

凭借其所有颠覆性优势，2D机器学习带来了一些改进的好机会。机器使用光线来创建目标图像。因此，这种方法很容易受到光照条件变化的影响，比如一天中不同时间的阴影，从而影响图像的清晰度。由于二维方法是平面的，二维方法主要适用于二进制评价，如是否有特点或缺陷。

这些挑战催生了进一步改进成像解决方案的需求：3D这个概念很简单。增加二维图像的深度需要对整个过程进行重大升级。在这里，我们将总结如何扩展三维2D机器视觉的动态反应和过程性能增益使过程更接近理想状态：零缺陷、准时和最低成本。

3D动态响应机器视觉的优势

第三维合并的复杂性通过指数增加了处理器上的计算负载。为了解决这一问题，软件供应商改进了基础设施、灵活性和按需计算支持。同时，5G扩展有助于减少处理限制。很容易看出为什么要加3D成像方法的改进是以增加处理为代价的，因为更多的数据需要更长的处理时间。然而，它具有捕获特性3D视图传感器允许软件在图像中插入缺陷，以便在其他两个维度上创建准确的图像。随着视图的更加详细，成像过程的灵活性增加，从而减少了机器的响应时间。

软件和算法收集和分析数据，而不进行人工干预，以加速对故障的响应。这个过程消除了重要的人类错误的来源，并通过更准确的图像减少了信号和响应之间的时间。减少响应时间，使过程更接近理想的及时生产状态柱。

3D机器视觉对系统性能的优势

3D机器视觉可以更快、更准确地检查相关特性。性能可以通过发现和解决质量故障来提高。工程师可以定义或预编程序，以评估零件完整性的严重性。它们可以优化机器来检查已知的错误源，从而提高运行效率，降低零件成本。

增加深度尺寸可以提高测量和切割的准确性，从而实现更严格的制造公差。重复和严格的公差可以提高制造自动化程度，降低单件生产成本。

3D机器视觉可以设计成品零件和计算机辅助设计(CAD)比较模型以提高质量。工程师可以开发一个检查序列来检查工程图纸或标准化管理CAD模型的关键尺寸。然后，根据在线模型对零件进行评估，批准零件或拒绝进入垃圾桶。

3D机器视觉可以提高制造质量、产量和成本。3D机器学习是大批量生产的理想选择，是前两个理想选择，这种方法增加了创建完整图像的深度。通过扫描、选择和重新排序，图像可以在不重新编程的情况下确定缺陷的大小、形状、位置和位置，从而为算法提供信息，提高处理效率或提高供应链库存周转率。使用这种颠覆性技术的机器可以吸收意想不到的变量和障碍导航。