Co to jest widzenie maszynowe i jak może pomóc?

Zrozumienie, jak działa widzenie maszynowe, może pomóc w określeniu, czy widzenie maszynowe rozwiązuje określone problemy związane z aplikacjami w produkcji lub przetwarzaniu.

Ludzie często nie rozumieją, co maszyna (komputerowa, sztuczna) wizja może, a czego nie może zrobić dla linii produkcyjnej lub procesu. Zrozumienie, jak to działa, może pomóc ludziom zdecydować, czy rozwiąże to problemy w aplikacji. Czym dokładnie jest wizja komputerowa i jak to właściwie działa?

Sztuczne widzenie to nowoczesna technologia obejmująca narzędzia do pozyskiwania, przetwarzania i analizowania obrazów świata fizycznego w celu tworzenia informacji, które mogą być interpretowane i wykorzystywane przez maszynę wykorzystującą procesy cyfrowe.

Zastosowanie sztucznego widzenia w przemyśle

Wizja komputerowa odnosi się do użycia jednej lub więcej kamer do automatycznej kontroli i analizy obiektów, najczęściej w środowisku przemysłowym lub produkcyjnym. Uzyskane w ten sposób dane mogą być następnie wykorzystane do sterowania procesami lub działaniami produkcyjnymi.

Ta technologia automatyzuje szeroki zakres zadań, dostarczając maszynom informacji potrzebnych do podejmowania właściwych decyzji dla każdego zadania.

Wykorzystanie sztucznego widzenia w przemyśle pozwala na automatyzację procesów produkcyjnych, prowadząc do lepszych wyników produkcyjnych poprzez zastosowanie kontroli jakości i większej elastyczności na każdym etapie.

Obecnie zastosowanie przemysłowego sztucznego widzenia znacznie usprawniło procesy produkcyjne. Umożliwiło to uzyskiwanie produktów o wyższej jakości przy niższych kosztach i to niemal we wszystkich gałęziach przemysłu, od motoryzacji i żywności po elektronikę i logistykę.

Typowym zastosowaniem byłaby linia montażowa, na której kamera jest uruchamiana po wykonaniu operacji na części, która pobiera i przetwarza obraz. Kamerę można zaprogramować tak, aby sprawdzała położenie określonego obiektu, jego kolor, rozmiar lub kształt oraz obecność obiektu.

Wizja maszynowa może również wyszukiwać i dekodować standardowe kody kreskowe 2D, a nawet odczytywać drukowane znaki. Po sprawdzeniu produktu zwykle generowany jest sygnał, który określa, co dalej z produktem zrobić. Część można wrzucić do pojemnika, skierować na przenośnik odgałęziony lub przekazać do innych operacji montażowych, a wyniki kontroli są śledzone w systemie.

W każdym razie komputerowe systemy wizyjne mogą dostarczyć znacznie więcej informacji o obiekcie niż proste czujniki położenia.

Wizja komputerowa jest powszechnie stosowana na przykład do:

• kontrola jakości,
• sterowanie robotem (maszyną),
• testowanie i kalibracja,
• sterowanie procesem w czasie rzeczywistym,
• zbieranie danych,
• monitoring maszyn,
• sortowanie i liczenie.

Wielu producentów korzysta z automatycznego systemu wizyjnego zamiast personelu inspekcyjnego, ponieważ lepiej nadaje się on do powtarzalnych inspekcji. Jest szybszy, bardziej obiektywny i działa przez całą dobę.

Komputerowe systemy wizyjne mogą kontrolować setki lub tysiące części na minutę i dostarczać bardziej spójnych i wiarygodnych wyników inspekcji niż ludzie.Redukując liczbę defektów, zwiększając przychody, ułatwiając zgodność i śledząc części za pomocą wizji komputerowej, producenci mogą zaoszczędzić pieniądze i zwiększyć swoją rentowność.

Jak działa widzenie maszynowe

Dyskretna fotokomórka to jeden z najprostszych czujników z zakresu automatyki przemysłowej. Powodem, dla którego nazywamy to „dyskretnym” lub cyfrowym, jest to, że ma tylko dwa stany: włączony lub wyłączony.

Zasada działania dyskretnej fotokomórki (czujnika optycznego) polega na przepuszczaniu wiązki światła i określaniu, czy światło odbija się od obiektu. Jeśli nie ma obiektu, światło nie odbija się w odbiorniku fotokomórki. Sygnał elektryczny, zwykle 24 V, jest podłączony do odbiornika.

Jeśli obiekt jest obecny, sygnał jest włączony i może być użyty w systemie sterowania do wykonania akcji. Gdy obiekt zostanie usunięty, sygnał zostanie ponownie wyłączony.

Taki czujnik może być również analogowy. Zamiast dwóch stanów, tj. wyłączone i włączone, może zwrócić wartość wskazującą, ile światła wraca do odbiornika. Może zwrócić 256 wartości, od 0 (co oznacza brak światła) do 255 (co oznacza dużo światła).

Wyobraź sobie tysiące maleńkich analogowych fotokomórek ułożonych w kwadratowy lub prostokątny układ skierowany na obiekt.Spowoduje to utworzenie czarno-białego obrazu obiektu na podstawie współczynnika odbicia miejsca, na które wskazuje czujnik. Poszczególne punkty skanowania na tych obrazach nazywane są „pikselami”.

Oczywiście tysiące maleńkich czujników fotoelektrycznych nie jest używanych do tworzenia obrazu. Zamiast tego soczewka skupia obraz na półprzewodnikowej matrycy detektorów światła.

Ta matryca wykorzystuje matryce światłoczułych urządzeń półprzewodnikowych, takich jak CCD (Charge Coupled Device) lub CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). Poszczególne czujniki w tej matrycy to piksele.

Cztery główne komponenty komputerowego systemu wizyjnego

Cztery główne komponenty komputerowego systemu wizyjnego to:

• soczewki i oświetlenie;
• czujnik obrazu lub kamera;
• edytor;
• sposób przesyłania wyników, czy to przez fizyczne połączenie wejścia/wyjścia (I/O), czy inną metodę komunikacji.

Wizja komputerowa może wykorzystywać skanowanie kolorowych pikseli i często wykorzystuje znacznie większą tablicę pikseli. Narzędzia programowe są stosowane do przechwyconych obrazów w celu określenia rozmiaru, położenia krawędzi, ruchu i względnego położenia elementów względem siebie.

Soczewki przechwytują obraz i przesyłają go do czujnika w postaci światła. Aby zoptymalizować komputerowy system wizyjny, kamera musi być sparowana z odpowiednimi obiektywami.

Chociaż istnieje wiele rodzajów soczewek, soczewki stałoogniskowe są powszechnie stosowane w zastosowaniach widzenia komputerowego. Przy wyborze ważne są trzy czynniki: pole widzenia, odległość robocza, wielkość matrycy aparatu.

Oświetlenie można zastosować do obrazu na różne sposoby. Kierunek padania światła, jego jasność oraz jego kolor lub długość fali w porównaniu z kolorem celu to bardzo ważne czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy projektowaniu środowiska widzenia komputerowego.

Chociaż oświetlenie jest ważnym elementem uzyskiwania dobrego obrazu, istnieją dwa inne czynniki, które wpływają na ilość światła, jakie otrzymuje obraz. Obiektyw zawiera ustawienie zwane przysłoną, które otwiera się lub zamyka, aby umożliwić wpadanie większej lub mniejszej ilości światła do obiektywu.

W połączeniu z czasem naświetlania określa to ilość światła padającego na matrycę pikseli przed zastosowaniem jakiegokolwiek oświetlenia. Szybkość migawki lub czas ekspozycji określa, jak długo obraz jest rzutowany na matrycę pikseli.

W wizji komputerowej migawka jest sterowana elektronicznie, zwykle z dokładnością do milisekund. Po przechwyceniu obrazu stosowane są narzędzia programowe. Niektóre są używane przed analizą (przetwarzaniem wstępnym), inne służą do określenia właściwości badanego obiektu.

Podczas wstępnego przetwarzania można zastosować efekty do obrazu w celu wyostrzenia krawędzi, zwiększenia kontrastu lub wypełnienia luk. Celem tych zadań jest poprawa możliwości innych narzędzi programowych.

Sztuczne widzenie to technologia imitująca ludzki wzrok, która pozwala odbierać, przetwarzać i interpretować obrazy uzyskane w trakcie procesów produkcyjnych.Sztuczne maszyny wizyjne analizują i dekodują informacje otrzymane podczas procesów produkcyjnych, aby podejmować decyzje i działać w najwygodniejszy sposób poprzez zautomatyzowany proces. Przetwarzanie tych obrazów odbywa się za pomocą oprogramowania powiązanego z maszyną, a na podstawie uzyskanych danych możliwe jest kontynuowanie procesów i identyfikacja ewentualnych błędów na liniach montażowych.

Cel widzenia komputerowego

Oto kilka typowych narzędzi, których możesz użyć, aby uzyskać informacje o swoim celu:

• Liczba pikseli: pokazuje liczbę jasnych lub ciemnych pikseli w obiekcie.
• Wykrywanie krawędzi: znajdź krawędź obiektu.
• Pomiar (metrologia): pomiar wymiarów przedmiotu (np. w milimetrach).
• Rozpoznawanie wzorców lub dopasowywanie wzorców: Wyszukuj, dopasowuj lub licz określone wzorce. Może to obejmować wykrywanie obiektu, który można obrócić, częściowo zakryć innym obiektem lub mieć inne obiekty.
• Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR): Automatyczne odczytywanie tekstów, takich jak numery seryjne.
• Odczyt kodów kreskowych, Data Matrix i kodów kreskowych 2D: Zbieraj dane zawarte w różnych standardach kodów kreskowych.
• Wykrywanie plam: Sprawdza obraz pod kątem plam połączonych ze sobą pikseli (takich jak czarna dziura w szarym obiekcie) jako punktu odniesienia dla obrazu.
• Analiza kolorystyczna: identyfikuj części, produkty i przedmioty według koloru, oceniaj jakość i wyróżniaj elementy kolorem.

Celem uzyskania danych z inspekcji jest często wykorzystanie ich do porównania z wartościami docelowymi w celu określenia wyniku pozytywnego/negatywnego lub kontynuacji/niekontynuacji.

Na przykład podczas skanowania kodu lub kodu kreskowego wynikowa wartość jest porównywana z zapisaną wartością docelową. W przypadku pomiaru zmierzona wartość jest porównywana z prawidłowymi wartościami i tolerancjami.

Podczas sprawdzania kodu alfanumerycznego wartość tekstowa OCR jest porównywana z wartością poprawną lub docelową. Aby sprawdzić wady powierzchni, rozmiar wady można porównać z maksymalnym rozmiarem dozwolonym przez normy jakości.

Kontrola jakości

Wizja maszynowa ma ogromny potencjał w przemyśle. Zastosowano te systemy sztucznego widzenia w robotyce, pozwalają nam oferować automatyczne rozwiązania dla różnych etapów produkcji, takich jak kontrola jakości czy wykrywanie wadliwych produktów.

Kontrola jakości to zestaw metod i narzędzi, które pozwolą nam zidentyfikować błędy w procesie produkcyjnym, a także podjąć odpowiednie działania w celu ich wyeliminowania. Zapewnia to znacznie pełniejszą kontrolę nad produktem końcowym, gwarantując, że w momencie dotarcia do konsumenta będzie spełniał określone i ustalone normy jakościowe.

W ten sposób produkty niespełniające minimalnych wymagań jakościowych są wykluczane z procesu, eliminując w ten sposób ewentualne zakłócenia w procesie produkcyjnym.Osiąga się to poprzez ciągłe przeprowadzanie kontroli i wyrywkowych testów.

Zastosowanie kontroli jakości w produkcji ma szereg zalet:

• Zwiększ produktywność;
• Zmniejszone straty materiałowe;
• Spadek ceny;
• Najlepsza jakość produktu końcowego.

Komunikacja w wizji komputerowej

Po odebraniu przez procesor i oprogramowanie informacje te mogą być przesyłane do systemu sterowania za pośrednictwem różnych standardowych protokołów komunikacyjnych.

Główne komputerowe systemy wizyjne często obsługują EtherNet/IP, Profinet i Modbus TCP. Powszechne są również protokoły szeregowe RS232 i RS485.

Cyfrowe wejścia/wyjścia są często wbudowane w systemy uruchamiania i upraszczają raportowanie wyników. Dostępne są również standardy komunikacji komputerowej.

Wniosek

Systemy sztucznego widzenia mają szeroki zakres zastosowań i mogą być dostosowane do różnych branż i różnych potrzeb każdej linii produkcyjnej. Obecnie każda firma, która wytwarza produkty zgodnie z określonymi standardami, może wykorzystać wizję komputerową jako część swojego procesu produkcyjnego.

Zrozumienie zasad fizycznych i możliwości systemów sztucznego widzenia może być pomocne w określeniu, czy taka technologia jest odpowiednia dla procesu produkcyjnego w konkretnym przypadku. Ogólnie rzecz biorąc, cokolwiek widzi ludzkie oko, kamera może zobaczyć (czasem więcej, czasem mniej), ale dekodowanie i przesyłanie tych informacji może być dość skomplikowane.