机电一体化技术及其在机器视觉中运用

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时间:2019-11-27

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1、【摘要】随着社会的进步,机电一体化技术被应用到越老越多的行业和领域。本文从机电一体化技术的概念和发展现状入手,详细分析了机电一体化技术的应用及其发展趋势。【关键词】机电一体化应用发展机电一体化是指在机构的主功能、动力功能、信息处理功能和控制功能上引进电子技术.将机械装置与电子化设计及软件结合起来所构成的系统的总称其涵盖技术,和产品两个方面,是基于上述群体技术有机融合的一种综合技术,而不是机械技术、微电子技术以及其它新技术的简单组合、拼凑。随着交叉学科的不断涌现,机电一体化技术有了新的发展趋势,其发展更加依赖丁•电子计算技术的应用和完善,有了向柔性化,仿牛物系统化发展的趋势

2、。一、机电一•体化技术的特点1.数字化。微控制器及其发展奠定了机电产品数字化的基础,如不断发展的数控机床和机器人;数控机床是一种高科技的机电一体化产品,是由数控装置、伺服驱动装置、机床主动和其他辅助装置构成的可编程的通用加工设备,而计算机网络的迅速崛起,为数字化设计为制造铺平了道路,如虚拟设计、计算机集成制造等。数字化要求机电一体化产品的软件具有可靠性、易操作性、可维护性、口诊断能力以及友好人机界面。数字化的实现将便于远程操作、诊断和修复。2.智能化。智能它具有类似人的逻辑思考、判断推理、自主决策等能力。例如在121数控机床上增加人机对话功能,设置智能345接口和智能上艺

3、数据库,会给使用、操作和维护带来极大的方便。随着模糊控制、神经网络、灰色理论、小波理论、混沌与分岔等人工智能技术的进步与发展,为机电一体化技术发展开辟了广阔天地。3.模块化。由丁•机电一体化产品种类和牛产厂家频多,研制和开发具有标准接口的机电一体化产品单元模块是一项复杂而有前途的工作。如研制具有集减速、变频调速电机一体的动力驱动单元;具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的电机一•体控制单元等。这样,在产品开发设计时,可以利用这些标准模块化单元迅速开发出新的产品。1.网络化。山于网络的普及,基于网络的各种远程控制和监视技术方兴未艾。而远程控制的终端设备本身就是机电一体化产品

4、,现场总线和局域网技术使家用电器网络化成为可能,利用家庭网络把各种家用电器连接成以计算机为中心的计算机集成家用电器系统,使人们在家里可充分享受各种高技术带来的好处,因此,机电一体化产品无疑应朝着网络化方向发展。2.人性化。机电一-体化产品的最终使川对象是人,如何给机电一体化产品赋予人的智能、情感和人性显得愈来愈重要,机电一•体化产晶除了完善的性能外,还要求在色彩、造型等方血为环境相协调,使用这些产品,对人来说是一种艺术亨受。3.微型化。微型化是耕细加工技术发展的必然,也是提高效率的需要。微机电系统是指可批量制作的,集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路,

5、直至接口、通信和电源等于一休的微型器件或系统。如各种微型传感器,各种微构件。4.集成化。集成化既包含各种技术的相互渗透、相互融合和各种产品不同结构的优化与复合,又包含在牛产过程中同时处理加工、装配、检测、管理等多种工序。为了实现多品种、小批量生产的自动化与高效率,应使系统具有更广泛的柔性。首先可将系统分解为若干层次,使系统功能分散,并使各部分协调而乂安全地运转,然后再通过软、硕件将各个层次有机地联系起来,使其性能故优、功能故强。5.带源化。是指机电一体化产品自身带有能源,如太阳能电池、燃料电池和人容量电池。由于在许多场合无法使用电能,因而对于运动的机电一体化产品,自带动力

6、源具有独特的好处。带源化是机电一体化产品的发展方向之一。6.绿色化。科学技术的发展给人们的生活带來巨大变化,在物质丰富的同时也带來资源减少、生态环境恶化的后果。所以,人们呼唤保护环境,冋归自然,实现可持续发展,绿色产品概念在这种呼声中应运而牛。绿色产品是指低能耗、低材耗、低污染、舒适、协调而可再生利用的产品。在其设计、制造、使用和销毁时应符合坏保和人类健康的要求,机电一体化产品的绿色化主要是指在其使用时不污染生态环境,产胡寿命结束时,产品口J分解和再牛利用。二、机电一体化技术在机器视觉中应用机器视觉自起步发展到现在,C有十几年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统,其

7、功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。简言之,机器视觉就是用机褂代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和ccD两种)将被摄取日标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号:图像系统对这些信号进行各种运算来抽取1=1标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在机辭视觉赖以普及发展的诸多因素中,有技术层面的,也有商业层面的,但制造业的需求是决定性的。制造业的发展,带来了对机器视觉需求的提升:也决定了机器视觉将由过去单纯

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