Машинное зрение - отличный шаг в стремлении к полной автоматизации производства. Проще говоря, оно позволяет машинным системам "видеть" окружающее пространство так же, как это делает человек. Позволяя роботам воспринимать физические объекты с помощью зрения, мы даем им возможность выполнять автономные задачи. С 1980-х годов машинное зрение быстро изменило современные производственные процессы. Теперь машины могут выполнять такие важные функции, как проверка, измерение, позиционирование и сортировка продукции.
Определение машинного зрения
Машинное зрение - это сочетание технологий получения изображений и автоматического контроля. Оно захватывает и обрабатывает данные изображения в режиме реального времени. После этого машины могут анализировать, проверять, измерять и обрабатывать детали. Система машинного зрения состоит из нескольких компонентов формирования изображения. Системы машинного зрения содержат оптические линзы, системы освещения, камеры, контроллеры и программное обеспечение. Благодаря этим компонентам система машинного зрения, как правило, непрерывно следит за окружающей обстановкой. Автоматизация сборочных линий и роботизированный контроль продукции изменили индустрию.
Как работает машинное зрение
Система технического зрения включает в себя как аппаратные, так и программные компоненты. Они объединяются для обработки визуальных изображений. Машинное зрение происходит по следующей схеме:
Захват изображения
Система технического зрения может содержать одну или несколько цифровых камер или датчиков. Они устанавливаются на подвижном рычаге, конвейере или другом компоненте. Камеры захватывают изображения рабочей зоны под разными углами.
Предварительная обработка изображений
На этом этапе удаляются шумы, настраивается освещение и исправляются искажения. Необработанное изображение может содержать любое количество неровностей, что затрудняет его обработку. Она позволяет очистить изображение и усилить интересующие элементы. Предварительная обработка делает анализ изображений более эффективным.
Извлечение атрибутов
Предварительно обработанное изображение поступает в программное обеспечение машинного зрения. Оно использует алгоритмы машинного обучения для извлечения существенных признаков. Края, углы и углы идентифицируются и классифицируются. Все это становится возможным благодаря алгоритмам обнаружения краев и сегментации.
Выявление закономерностей
Машинное обучение работает по принципу распознавания образов. Анализируемое изображение маркируется на основе миллионов похожих входных данных обучающего набора.
Категоризация и подтверждение
Алгоритмы ML классифицируют и оценивают объекты на основе обучающих данных. Если объект проходит все тесты, он допускается к дальнейшей обработке. Если алгоритм обнаруживает ошибку, она отправляется на доработку или отбрасывается.
Основные компоненты системы машинного зрения
Системы машинного зрения состоят из нескольких ключевых компонентов. Каждый компонент играет важную роль.
Инструменты для иллюминации
Освещение играет важную роль в системах технического зрения, поскольку для получения высококачественных изображений требуется подсветка. Производители указывают мощность и люмены света, необходимые для правильного насыщения камеры.
Оптическая линза
Оптическая линза получает изображение заготовки. Он передает изображение на матрицу камеры в виде света.
Датчик камеры/плата захвата
Датчики камеры получают изображение в виде света. Они преобразуют это изображение в цифровую форму с помощью полупроводников или приборов с зарядовой парой. Физическое изображение переводится в цифровую форму, представленную пикселями.
Процессор
Цифровое изображение анализируется программой глубокого обучения. Этот шаг выполняет процессор. Процессор, или компьютер, извлекает из изображения ключевые особенности объекта.
Общение
Компоненты системы технического зрения взаимодействуют друг с другом через этот канал. Компонент связи обычно включает в себя сигналы ввода-вывода, последовательные соединения и беспроводные соединения.
Типы систем технического зрения
Системы двумерного зрения
Когда люди слышат о машинном зрении, они часто предполагают, что речь идет о трехмерном зрении. Однако системы 2D-зрения являются наиболее широко используемыми инструментами для контроля и распознавания образов. Программное обеспечение систем 2D-зрения анализирует изображения в двух измерениях. Одним из самых популярных применений 2D-зрения является сканирование штрих-кодов и QR-кодов. Системы 2D-зрения экономически эффективны, динамичны и просты.
3D Vision Systems
Системы машинного зрения 3D анализируют глубину с помощью нескольких датчиков. Они интерпретируют полученную информацию как трехмерное облако точек. Повторяющиеся методы: структурированный свет, стереозрение, лазерная триангуляция и время пролета. 3D-видение находит широкое применение в робототехнике, анализе поверхностей, автоматизации и контроле продукции.
Интеллектуальные системы технического зрения на основе камер
Интеллектуальные системы технического зрения на основе камер могут удовлетворить ваши основные требования к измерениям и контролю. Они просты, доступны по цене и легкодоступны. Интеллектуальные камеры обычно включают в себя оптический объектив с фиксированным фокусным расстоянием и освещение. Они компактны и легко интегрируются в существующую измерительную инфраструктуру.
Компактные системы технического зрения
Как можно понять из названия, компактные системы технического зрения представляют собой уменьшенную версию систем на базе ПК. Они содержат графический процессор, который направляется на периферийный терминал для отображения. Компактные системы технического зрения идеально подходят для легких приложений и сценариев. В таких случаях портативность имеет ключевое значение.
Системы технического зрения на базе ПК
Большинство систем машинного зрения используют компьютер в качестве центрального процессора для всех компонентов. Промышленный ПК отвечает за связь с периферийными устройствами. Он обрабатывает изображения и управляет автоматикой. Системы на базе ПК - это надежные решения для заводов с высокими требованиями к автоматизации и производительности.
Мультиспектральная съемка
Системы машинного зрения с мультиспектральной визуализацией позволяют получать огромное количество информации. Они выходят за рамки типичной RGB-схемы, улавливая свет за пределами видимого спектра. Если вам нужно проанализировать ближний инфракрасный или ультрафиолетовый диапазон, это отличное решение.
Гиперспектральная съемка
Гиперспектральные системы визуализации получают изображения с длиной волны в сотнях узких, смежных полос. Это усовершенствованная версия мультиспектральной съемки. Системы технического зрения с этой технологией могут определять свойства и характеристики материалов.
Линзы с переменным увеличением
Приходилось ли вам сталкиваться с необходимостью устанавливать разные уровни увеличения для ваших товаров? Объективы с переменным увеличением решают именно эту проблему. Обеспечивая изменяемые значения увеличения, они позволяют расширить диапазон анализируемых продуктов.
Машинное зрение в искусственном интеллекте
Взаимодействие машинного зрения и искусственного интеллекта изменило промышленные операции. Вы, вероятно, знаете о применении алгоритмов глубокого обучения в больших языковых моделях. ИИ привносит в машинное зрение мощь нейронных сетей. Это означает, что фабрики могут выполнять расширенную обработку на месте. С развитием граничных вычислений системы технического зрения могут принимать автономные решения на месте. Одним из приложений является обнаружение мертвых пикселей. Системы машинного зрения также могут определять дефекты сварки. Еще одно приложение, требующее интенсивной обработки, - анализ ткани.
Машинное зрение в робототехнике
Роботы-комплектовщики и автоматические манипуляторы - неотъемлемые компоненты современных заводов. Автоматизация сборочных линий была бы невозможна без машинного зрения. Она демонстрирует влияние систем технического зрения на робототехнику. Роботы с интеллектуальным зрением могут выполнять задачи, с которыми обычно справляются люди. Это означает меньше человеческих усилий, риск травм и неэффективность. Роботы могут сортировать формы, выявлять дефекты и автономно управлять запасами. Благодаря машинному зрению производительность фабрик достигает новых высот.
Области применения машинного зрения
Контроль качества
Выявление производственных дефектов в электронике, автомобильной и фармацевтической продукции - трудоемкий процесс. Исторически сложилось так, что компании вкладывали миллионы долларов в заработную плату рабочих для проверки продукции. С появлением автоматизированных сборочных линий и роботизированных рабочих затраты сократились. Производительность, с другой стороны, резко возросла. Системы контроля оснащены системой машинного зрения. Они отлично справляются с проверкой на проход/непроход, измерением и отслеживанием. Они позволяют сборочным линиям работать без перерывов.
Измерение
Системы 2D- и 3D-видения точно измеряют размеры объектов, причем практически мгновенно. Это позволило оптимизировать производственные операции. Во многих случаях это означает, что в цехах можно демонтировать целые измерительные станции!
Автоматизация
Одним из ощутимых преимуществ машинного зрения является возможность автоматизации. Они могут выполнять повторяющиеся задачи, такие как сборка и осмотр. Раньше они требовали времени и усилий. Теперь их можно легко выполнить с помощью интеллектуальных роботов. Это не только повышает производительность, но и высвобождает людей для принятия важных решений.
Признание
Машинное зрение значительно упрощает идентификацию товаров. Промышленность использует вычисления на границе и облачные базы данных. Система 2D-видения может отсканировать простой штрих-код, чтобы узнать подробности о продукте. С помощью таких технологий, как OCR, системы машинного зрения могут считывать информацию о продукте на его упаковке. Кроме того, системы машинного зрения могут выполнять эти задачи одновременно для нескольких изделий.
Возникающие случаи использования
Благодаря огромной ценности систем машинного зрения все больше отраслей промышленности начинают их использовать. В последние годы мы наблюдаем сдвиг в таких важнейших отраслях, как сельское хозяйство, медицина и автомобилестроение. Машинное зрение является основой автоматизированных систем ирригации, контроля урожая и сбора урожая. Медицинские роботы полагаются на машинное зрение при выполнении оперативных и хирургических задач. Еще одним важным применением машинного зрения является появление самоуправляемых автомобилей.
Преимущества машинного зрения
В стремительно развивающейся промышленности машинное зрение является одним из основных факторов прогресса. Оно приносит пользу производителям, повышая качество продукции, производительность и эффективность оборудования. Оно изменяет цепочки поставок, внедряя высокоскоростное отслеживание. Где бы оно ни применялось, оно сокращает отходы, преодолевает нехватку рабочих и улучшает процессы. Снижение зависимости от ручного труда не только повышает ценность жизни, но и улучшает безопасность работников.
Заключение
Машинное зрение не зря стало основной технологией в промышленности. Огромные преимущества, которые она обеспечивает, можно сравнить с несколькими другими технологиями. Однако важно помнить, что она не является серебряной пулей для решения проблемы плохой административной практики. Необходимо помнить об основных целях бизнеса. Не менее важны заводская инфраструктура и операционные процедуры. Машинное зрение объединяет все эти компоненты хорошего бизнеса. При правильном внедрении оно приносит огромную пользу. Чтобы получить ответы на вопросы о машинном зрении и о том, как его можно применить в вашем бизнесе, свяжитесь с нашей командой профессионалов.