Машинное зрение

Картинка с сайта center2m.ru

Машинное зрение охватывает все промышленные и непромышленные приложения, в которых комбинация аппаратного и программного обеспечения обеспечивает оперативное управление устройствами при выполнении их функций, основанных на захвате и обработке изображений. Оно использует цифровые датчики, расположенных внутри камер со специализированной оптикой, для получения изображений, чтобы компьютерное оборудование и программное обеспечение могли обрабатывать, анализировать и измерять различные характеристики для принятия решений.

Например, система контроля уровня наполнения бутылок на пивоваренном заводе, определение зазора свечи зажигания или предоставление информации о местоположении, которая направляет робота для выравнивания деталей в процессе производства.

Преимущества машинного зрения

Человеческое зрение лучше всего подходит для качественной интерпретации сложной неструктурированной сцены. Машинное зрение лучше всего подходит для количественного измерения структурированной сцены благодаря своей скорости, точности и повторяемости. Например, на производственной линии система машинного зрения может осматривать сотни, а то и тысячи деталей в минуту. Построенная на основе правильного разрешения камеры и оптики, она может легко осматривать детали объекта, слишком маленькие, чтобы их можно было увидеть человеческим глазом.

Отсутствие физического контакта между тестовой системой и тестируемыми деталями позволяет машинному зрению исключать повреждение деталей, минимизировать время на обслуживание и затраты, связанные с износом механических деталей. Благодаря этому обеспечивается дополнительная безопасность и эксплуатационные преимущества за счет снижения участия человека в производственном процессе. Кроме того, такая система предотвращает загрязнение чистых помещений, вызванное присутствием людей и защищает сотрудников от опасных сред.

Машинное зрение позволяет добиться на предприятии нескольких важных целей.

Применение машинного зрения

Обычно первым шагом в любом применении машинного зрения, будь то простейшая проверка сборки или сложный трехмерный роботизированный сбор мусора, является использование технологии сопоставления с образцом, позволяющей найти интересующий объект или особенность в поле зрения камеры. Обнаружение интересующего объекта часто определяет успех или неудачу.

Для достижения точных, надежных и повторяемых результатов инструменты обнаружения деталей системы машинного зрения должны обладать достаточным интеллектом, чтобы быстро и точно сравнивать шаблоны обучения с реальными объектами (сопоставление шаблонов), движущимися по производственной линии.

Расположение деталей — важнейший шаг в четырех основных категориях применения машинного зрения. К этим категориям относятся распознавание, идентификация, измерение и проверка.

Распознавание

Распознавание может быть сделано по нескольким причинам. Во-первых, системы машинного зрения могут определить положение и ориентацию детали, сравнить ее с указанным допуском и убедиться, что она находится под правильным углом, чтобы проверить правильность сборки. Затем описание распознанного изображения можно использовать для сообщения о местонахождении и ориентации детали в 2D или 3D-пространстве роботу или контроллеру машины, что позволяет роботу найти деталь или машину для выравнивания детали.

Идентификация

Система машинного зрения для идентификации и распознавания деталей считывает штрих-коды (1D), коды DataMatrix (2D), прямую маркировку деталей (DPM) и символы, напечатанные на деталях, этикетках и упаковках. Система оптического распознавания символов (OCR) считывает буквенно-цифровые символы без предварительного знания, тогда как система оптической проверки символов (OCV) подтверждает наличие строки символов. Кроме того, системы машинного зрения могут идентифицировать детали по уникальному рисунку или идентифицировать предметы по цвету, форме или размеру.

Измерение

Система машинного зрения для измерения вычисляет расстояния между двумя или более точками на объекте и определяет, соответствуют ли эти измерения спецификациям. В противном случае система технического зрения отправляет сигнал об ошибке на контроллер машины, запуская механизм отбраковки, который выбрасывает объект из линии.

На практике камера с фиксированным креплением захватывает изображения деталей, когда они проходят в поле ее зрения, а система использует программное обеспечение для расчета расстояний между различными точками на изображении. Поскольку многие системы машинного зрения могут измерять характеристики объекта с точностью до 0,0254 миллиметра, они предназначены для ряда приложений, традиционно обрабатываемых контактным способом.

Контроль

Система машинного зрения для проверки обнаруживает дефекты, загрязнения, функциональные дефекты и другие нарушения в производимой продукции. Примеры включают проверку таблеток с лекарствами на наличие дефектов, дисплеев для проверки значков или наличия пикселей, или сенсорных экранов для измерения уровня контрастности подсветки. Машинное зрение также может проверять комплектность продуктов, например, обеспечивать соответствие продукта и упаковки в пищевой и фармацевтической промышленности, а также проверять защитные пломбы, крышки и кольца на бутылках.

Различные типы систем машинного зрения

Существует 3 распространенные категории систем машинного зрения: 1D, 2D и 3D.

1D Vision

Анализирует цифровой сигнал по одной строке вместо просмотра всего изображения сразу, например, оценивая разницу между самой последней группой из десяти полученных линий и более ранней группой. Этот метод обычно обнаруживает и классифицирует дефекты материалов, производимых в ходе непрерывного процесса, таких как бумага, металлы, пластмассы и другие нетканые листы или рулоны.

2D Vision

Наиболее распространенные инспекционные камеры выполняют сканирование территории, включающее получение 2D-снимков в различных разрешениях.

Другой тип линейного сканирования 2D-машинного зрения строит 2D-изображение построчно.

3D Vision

Системы трехмерного машинного зрения обычно состоят из нескольких камер или одного, или нескольких лазерных датчиков смещения. Многокамерное трехмерное зрение в приложениях роботизированного управления предоставляет роботу информацию об ориентации детали. Эти системы включают в себя несколько камер, установленных в разных местах, и «триангуляцию» объективной позиции в трехмерном пространстве.

Напротив, применение трехмерных лазерных датчиков смещения обычно включает осмотр поверхности и измерение объема, что позволяет получать трехмерные результаты с помощью всего лишь одной камеры. Карта высот генерируется из смещения расположения отраженных лазеров на объекте.

Объект или камеру необходимо перемещать для сканирования всего продукта аналогично сканированию линии. С помощью калиброванного офсетного лазера датчики смещения могут измерять такие параметры, как высота поверхности и плоскостность с точностью до 20 мкм.

Где применяется машинное зрение

Машинное зрение широко применяется в различных отраслях промышленности:

 сборка продуктов: играет ключевую роль в автоматизированных производственных линиях для контроля и управления технологическими процессами;

 обнаружение дефектов: применяют для выявления недостатков в выпускаемой продукции, что позволяет обнаруживать дефекты на ранних этапах производства и снижать издержки;

 контроль качества: используют для проверки качества продукции, обеспечивая соответствие стандартам и автоматическое удаление некачественных изделий;

 сортировка и учёт продукции: автоматизация сортировки товаров по размеру, цвету или другим характеристикам, а также считывать информацию со штрих-кодов или DataMatrix-кодов, или распознавать определённые виды продукции;

 контроль выполнения производственных норм: помогает уменьшить влияние человеческого фактора на качество продукции и значительно увеличить производительность труда.

Чтобы правильно внедрить машинное зрение на своем производстве необходимо ориентироваться в том, какое оборудование для него нужно использовать.

Оборудование для машинного зрения

В машинном зрении используются следующие компоненты:

• «умные» камеры — устройства, способные работать с передовыми технологиями, такими как трёхмерное зрение и искусственный интеллект;
• оптика и осветители — современные объективы и матрицы для получения качественных изображений;
• специализированное освещение — применение нескольких источников света, направленных на одну точку под разными углами;
• управляемые зеркала — перенаправление поля зрения одной камеры на различные участки контролируемого объекта или другие объекты;
• веб-интерфейсы — просмотр изображений и настройка камеры через веб-браузер;
• искусственный интеллект и машинное обучение — проверка продукции на наличие дефектов или посторонних материалов.

Измерение, подсчет, определение местоположения и декодирование — одни из наиболее распространенных сегодня видов применения машинного зрения на производстве. Сокращая дефекты, увеличивая выпуск продукции, облегчая соблюдение правил и отслеживая детали с помощью машинного зрения, производители могут сэкономить деньги и повысить прибыльность.