科创中国

行业领域

高端装备制造产业,制造业

需求背景

随着我国消费能力的提升，很多跟螺丝紧固相关的产品也快速发展，螺丝的应用增加在很大程度上促进了自动送钉设备的销量，可观的发展前景也吸引了更多的投资者进入自动化装配行业，竞争日趋激烈。而目前自动装配行业多以国外的品牌占据主导地位，国内相对的技术水平比较落后，多靠仿制为主。所以国内的厂商不仅是要为客户提供效率更高、性能更好的设备，同时自身也要面对快速自动装配的问题，创新研究，双向升级，从而具有智能化、自动化功能的设备也是自动化装配厂商技术革新的终极目标。

需解决的主要技术难题

对于拧紧，产品工位工况复杂各异，被拧螺钉也是千变万化，形态各异，单就螺钉头型而言，有梅花形、内六角型、十字型、外六方形等等数十种。2D视觉技术在很大程度上由基于轮廓的图案匹配驱动，以识别部件的位置，尺寸和方向。 程序可以使用2D来识别零件并创建动态适应零件位置，角度和尺寸的检测工具，从而实现零件移动的稳健测量。模式匹配处理遮挡，杂波，失真，对比度反转，重叠的部分和不均匀的照明。后续应将2D视觉识别技术的适用范围，提升算法通用性。

1.无法测量形状。2D传感器不支持与形状相关的测量。例如，2D传感器不能够测量诸如物体平面度，表面角度，部分体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分。

2.易受变量照明条件的影响。由于照明决定了边缘位置和测量精度，因此传感器视野范围内的照明变化有时会导致边缘测量误差，除非使用特定的技术来补偿这种影响。在工厂条件下，照明变化是生产车间意外环境或现场来源的共同挑战。

3.有限的对比度补偿。2D传感器依赖于测量物体的对比度(边缘数据)，例如，这意味着它们无法测量黑色背景上的黑色物体，或者在没有特定光照的情况下区分部分特征来暴露边缘的存在和定义。

4.对物体运动敏感。由于元件移动造成的误差，二维传感器需要沿光轴(Z轴)精确固定，使用尺度不变特征检测，或者使用大型远心光学元件(必须与FOV尺寸相匹配)来消除影响。

期望实现的主要技术目标

视觉检测系统的应用范围：缺陷识别、空间定位、图形匹配、尺寸测量。机器视觉系统由多组传感器组成，每个传感器首先要计算出被测物的特征点，来进行坐标确定，然后将所有接收的数据信息拟合在统一的坐标系统中，从而完成测量。机器视觉在线检测技术从安装方式上分为固定式和动态式；从测量的方法上分为采用照相机拍照系统和激光系统两种方式；从应用领域上分为定位检测功能、尺寸检测、型面检测和功能匹配等几个方面。

自动化装配的视觉系统研发项目：在CCD、光源、控制器和控制软件等核心技术上进行重点攻关，使得系统操作简单方便，更加智能化，检测技术稳定可靠，采集帧率最高80帧/秒，处理速度***秒/帧，定位精度+***；

处理进度