
在工业自动化领域,机器视觉系统正变得越来越紧凑、智能和强大。这往往会引发一个问题:什么时候应该使用机器视觉控制器–什么时候智能设备就足够了?
这两种系统都可用于自动图像或轮廓评估,但在结构、性能和灵活性方面存在本质区别。
机器视觉控制器是复杂图像处理应用的核心,在这些应用中,多个相机或轮廓传感器并行运行。
它是一个功能强大的计算单元,图像和轮廓数据都在其上进行集中处理和评估。
实际示例:
在印刷线路板的质量控制中,通常会使用多台摄像机同时检查顶部、底部和焊点。机器视觉控制器负责集中图像评估和协调所有连接的式传感器。
智能设备,如智能相机或智能轮廓传感器,将记录和评估直接结合在一个小巧的设备中。
这样就不需要单独的控制器–处理直接在传感器本身进行。

实例:
智能轮廓传感器可直接在装配线上检查密封件是否正确就位。评估在 Sensor 中进行,结果(”OK “或 “NOK”)实时传送到 PLC。
| 特点 | 机器视觉控制器 | 智能设备 |
| 式传感器/摄像头数量 | 同时使用多个设备 | 单个设备 |
| 评估位置 | 在控制器上 | 直接安装在传感器中 |
| 计算能力 | 非常高,适用于复杂任务 | 集成,用于标准化应用 |
| 系统复杂性 | 较高,因为集成了多个设备 | 低,设置简单 |
| 应用领域 | 高分辨率、多级检测 | 简单至中等检测任务 |
| 需要额外硬件 | 需要 | 不需要 |
| 典型接口 | 工业以太网、千兆以太网、USB | 数字输入/输出、以太网、IO-Link |
无论是机器视觉控制器还是智能设备–选择主要取决于应用的复杂程度。
从传感器中的分散智能到中央高性能平台,这两项技术都有助于使自动化中的图像处理更加灵活高效。
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