Teollisuustietokoneen rooli jokaisessa linkissä
1. Kuvankaappaus: yleensä se on verkkoporttikamera ja USB-kamera. Mitä suurempi käyttöliittymän nopeus ja kaistanleveys, sitä korkeampi on kaapattujen kuvapikseleiden ja -kehysten yläraja. (useimmat käyttävät USB 3.0- ja Intel-siruja 1g, 2.5G ja 10g)
2. Visuaalinen analyysi: analysoi kaapatut kuvat. Mitä korkeammat kuvapikselit, sitä enemmän analyysipisteitä ja sitä suurempi on GRAFIIKKASUORITTIMEN ja näytönohjaimen kysyntä. Samassa tapauksessa mitä korkeampi näytönohjaimen suorituskyky, sitä nopeampi analyysinopeus. (riippumatonta näytönohjainta käytetään yleensä nopeisiin ilmaisinlaitteisiin)
3. Radan erottaminen: yleensä havaitut ongelmat erotetaan eri ominaisuuksien mukaan. Esimerkiksi, jos ruoka on vain tyhjä eikä esineitä ole, se suodatetaan voimakkaalla tuulella. Yleensä sarjaportti lähettää kytkimen sulkemissignaalin tai yhdistää PLC: n monimutkaisempia toimintoja varten.
Esimerkkejä todellisesta käytöstä:
SMT-tinaefektin havaitseminen
Analyysin ja vertailun avulla asetettuun kuvaan havaitaan, että piirilevyllä, jonka tinakuormitusvaikutus ei ole standardin mukainen, on ng-virhe. Tässä vaiheessa robottivarsi ottaa sen automaattisesti pois tai se virtaa korjauspaikkaan seuraavassa vaiheessa, ja korjaushenkilöstö hoitaa sen. Jos automaatio on alhainen, joku avaa kannen ja ottaa piirilevyn pois ja painaa sitten aloita tuotannon jatkaminen.
Taustavalokalvon applikaattorin tunnistus:
Manipulaattori liittää matkapuhelimen taustavalokalvon verkkoportin tai USB: n kautta todellisen kohteen havaitsemiseksi, ja sitten analyysi suoritetaan. Kun olet vahvistanut, että materiaalin sijainnit ovat oikeat, seuraava yhdistelmävaihe syötetään ja sitten kamera tarttuu kalvoon varmistaakseen, että tahna on tasainen ja virtaa seuraavaan vaiheeseen;
Nämä ovat suhteellisen monimutkaisia, luettujen kuvakehysten määrä ei ole suuri, eikä vaadittu grafiikan käsittelykapasiteetti ole korkea. Pohjimmiltaan useimmat koneen käyttöliittymät voivat täyttää standardit.
Komponenttien testauslaitteet:
Tämäntyyppinen tunnistus on nopeaa. Kymmeniä tai jopa satoja kappaleita havaitaan joka sekunti. Luettujen pikselien määrä ei ole suuri, kehysten määrä on erittäin korkea, eikä kehyshäviötä ole. Tämäntyyppinen tunnistus vaatii suhteellisen korkeita verkkoliitäntöjä. Yleensä käytetään Intelin gigabittiverkkokortteja. Laitteiden nopeuden paranemisen myötä verkkoliitännän kuvan ja kuvankäsittelyn kaappaamista koskevat vaatimukset ovat kuitenkin myös korkeammat. Sitten meidän on pysyttävä markkinoiden mukana ja parannettava niitä.
