In-Sight SnAPP 视觉传感器
AI 驱动的简单易用视觉传感器
In-Sight SnAPP 视觉传感器使制造商能够快速、自动执行生产流程和质量控制任务，无需先备经验。这些简单易用的传感器使用预先训练的 AI 工具，可解决一系列简单的防错应用，以确保机器性能达到峰值，支持预测性维护，并实现持续改进。
什么是视觉传感器？
工厂自动化领域使用的传感器类型
除了视觉传感器之外，制造商还可以选择其他传感器技术，以实现生产线自动化。每种类型的传感器针对特定的任务设计，取决于应用、环境和所需的精度水平等因素。工厂自动化领域常用的传感器包括光电、激光、接近、光纤和超声波传感器。
视觉传感器在工厂自动化领域的应用
在工厂自动化领域，视觉传感器和其他类型的传感器（如光电、接近和超声波传感器）适用于特定的用途，在不同的应用中提供独特的优势。
视觉传感器使用相机和图像处理算法采集和分析视觉信息。它们可靠“采集”整个场景并对其进行分析。这些传感器非常适合需要详细视觉分析的任务，包括基于形状、颜色、方位或位置进行图案识别和决策。视觉传感器适用于复杂应用，例如：
- 质量检测
- 元件识别
- 存在验证
- 机器人引导
传统传感器应用于工厂自动化
另一方面，传统传感器经过专门设计，能够高度精确地检测特定的物理特性。这包括：
- 存在/缺失检测
- 物体计数
- 距离或高度测量
- 边线定位
- 尺寸测量
对于较简单的任务，这些传感器通常速度更快且更具成本效益，但仅限于提供二进制数据，不适合检测复杂的视觉细节。
概言之，视觉传感器为需要细微视觉识别的应用提供强大的功能，而传统传感器则作为更专业的工具，以高速和精确的方式检测二进制条件，如存在、距离或位置。
使用视觉传感器的优势
简单、方便的设置
借助直观的无代码设置，在数分钟内实现自动化。
灵活的性能
同步分析多种特征，并执行传统传感器无法执行的检测。
能够应对变化
可在非结构化环境中工作，并可靠检测物体，不受物体位置和生产线速度的影响。
简化集成
使用单台视觉传感器取代多台激光传感器。
高度准确
检测细微异常以改进流程和产品质量。
视觉传感器与视觉系统之比较：它们有什么区别？
虽然视觉传感器和视觉系统均分析视觉信息，但它们在复杂性、灵活性和功能方面有所不同。
视觉传感器专为简单易用性而设计，适合执行单一的特定任务，如检测存在性、验证元件方位或检查简单缺陷。它们非常适合简单的自动化和质量控制应用，其中少量设置和快速部署非常重要。
相比之下，视觉系统更先进且更具可定制性。它们可以处理复杂的检测，同步分析多个特征，并适应动态或具有挑战性的环境。尽管它们需要更多的前期集成和配置，但视觉系统为 3D 检测、先进缺陷检测、机器人引导和高精度测量等复杂应用提供更高的灵活性和性能。
视觉传感器为基础检测提供简单、可靠的解决方案，而视觉系统则为更复杂的工业应用提供更先进的功能和更高的适应性。
视觉传感器如何工作？
视觉传感器的工作原理是将光学元件、光源和智能软件工具组合使用，实时采集和分析图像。凭借先进的图像处理，它们“看到”元件，并基于图案、特征或颜色等视觉标准作出可靠的检测决策。
视觉传感器应用
存在/缺失检测
视觉传感器的主要功能是检测指定感兴趣区域内的物体存在或缺失。此类应用通常提供二进制输出，如“是/否”、“通过/未通过”或“OK/NG”，可用于与产品和流程相关的任务。
流程监控
视觉传感器可确保自动化系统正确运行，并减少机器设置错误。例如，它们验证系统是否改变不合格元件的输送路线、将正确的信息传递到中央数据库以及元件是否按预期移动经过生产线。
分拣
在基础层面上，视觉传感器执行二元分类。此外，它们还执行多类别检测，基于多个特征或特性将缺陷分类为不同的类别，并正确识别存在变化的元件。
装配验证
视觉传感器可识别不同布局和配置中的多种类型的组件，以自动执行装配和完整性检测。它们定位并确认组件是否存在且正确，并识别配套产品中损坏或缺失的元件。
光学字符识别
在 OCR 应用中，视觉传感器将字母数字文本转换为机器可读的格式，以实现可追溯性。它们可以读取不同类型的字体及反光、低对比度和非平整表面上的字符。
物体计数
视觉传感器用于计数应用，以验证套件或封装装配件中的组件数量是否正确。同样，它们还用于确保元件以正确的速度沿着生产线移动，以实现产能和产量/处理量目标。
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