Kaj je strojni vid in kako lahko pomaga?

Razumevanje delovanja strojnega vida vam lahko pomaga ugotoviti, ali strojni vid rešuje določene težave pri uporabi v proizvodnji ali predelavi.

Ljudje pogosto ne razumejo, kaj strojni (računalniški, umetni) vid lahko in česa ne more narediti za proizvodno linijo ali proces. Razumevanje, kako deluje, lahko ljudem pomaga pri odločitvi, ali bo rešilo težave v aplikaciji. Torej, kaj točno je računalniški vid in kako dejansko deluje?

Umetni vid je sodobna tehnologija, ki vključuje orodja za pridobivanje, obdelavo in analiziranje slik fizičnega sveta z namenom ustvarjanja informacij, ki jih lahko razlaga in uporablja stroj z uporabo digitalnih procesov.

Uporaba umetnega vida v industriji

Računalniški vid se nanaša na uporabo ene ali več kamer za samodejno pregledovanje in analizo predmetov, najpogosteje v industrijskem ali proizvodnem okolju. Dobljene podatke je nato mogoče uporabiti za nadzor procesov ali proizvodnih dejavnosti.

Ta tehnologija avtomatizira široko paleto opravil, tako da strojem zagotovi informacije, ki jih potrebujejo za sprejemanje pravih odločitev za vsako nalogo.

Uporaba umetnega vida v industriji omogoča avtomatizacijo proizvodnih procesov, kar vodi do boljših proizvodnih rezultatov z uporabo nadzora kakovosti in večjo fleksibilnostjo na vsaki stopnji.

Trenutno je uporaba industrijskega umetnega vida znatno izboljšala proizvodne procese. To je omogočilo pridobivanje izdelkov višje kakovosti z nižjimi stroški in na skoraj vseh področjih industrije, od avtomobilske in prehrambene do elektronike in logistike.

Tipična uporaba bi bila tekoči trak, kjer se kamera sproži po izvedbi operacije na delu, ki zajema in obdeluje sliko. Kamero lahko programiramo tako, da preveri položaj določenega predmeta, njegovo barvo, velikost ali obliko ter prisotnost predmeta.

Strojni vid lahko tudi išče in dekodira standardne 2D matrične črtne kode ali celo bere tiskane znake. Po preverjanju izdelka se običajno ustvari signal, ki določa, kaj z izdelkom narediti naprej. Del je mogoče odložiti v zabojnik, napeljati na odcepni transporter ali prenesti na druge montažne operacije, rezultati pregledov pa se spremljajo v sistemu.

V vsakem primeru lahko sistemi računalniškega vida zagotovijo veliko več informacij o objektu kot enostavni senzorji položaja.

Računalniški vid se pogosto uporablja na primer za:

• QA,
• upravljanje robota (stroja),
• testiranje in kalibracija,
• nadzor procesa v realnem času,
• Zbiranje podatkov,
• nadzor stroja,
• razvrščanje in štetje.

Številni proizvajalci uporabljajo avtomatiziran računalniški vid namesto inšpekcijskega osebja, ker je bolj primeren za ponavljajoče se preglede. Je hitrejši, bolj objektiven in deluje 24 ur na dan.

Sistemi računalniškega vida lahko pregledajo na stotine ali tisoče delov na minuto in zagotovijo bolj dosledne in zanesljive rezultate pregledov kot ljudje. Z zmanjšanjem napak, povečanjem prihodkov, olajšanjem skladnosti in sledenjem delov z računalniškim vidom lahko proizvajalci prihranijo denar in povečajo svojo dobičkonosnost.

Kako deluje strojni vid

Diskretna fotocelica je eden najpreprostejših senzorjev na področju industrijske avtomatizacije. Razlog, da ga imenujemo "diskreten" ali digitalni, je, ker ima samo dve stanji: vklopljeno ali izklopljeno.

Načelo delovanja diskretne fotocelice (optičnega senzorja) je prepuščanje svetlobnega žarka in ugotavljanje, ali se svetloba odbija od predmeta. Če ni predmeta, se svetloba ne odbija v sprejemnik fotocelice. Na sprejemnik je priključen električni signal, običajno 24 V.

Če je predmet prisoten, je signal vklopljen in ga je mogoče uporabiti v nadzornem sistemu za izvedbo dejanja. Ko je predmet izbrisan, se signal ponovno izklopi.

Tak senzor je lahko tudi analogen. Namesto dveh držav, tj. izklopljeno in vklopljeno, lahko vrne vrednost, ki kaže, koliko svetlobe se vrne v sprejemnik. Vrne lahko 256 vrednosti, od 0 (kar pomeni, da ni svetlobe) do 255 (kar pomeni, da je veliko svetlobe).

Predstavljajte si na tisoče majhnih analognih fotocelic, razporejenih v kvadratni ali pravokotni niz, usmerjenih v predmet.To bo ustvarilo črno-belo sliko predmeta na podlagi odbojnosti lokacije, na katero je senzor usmerjen. Posamezne točke skeniranja na teh slikah se imenujejo "piksli".

Seveda se za ustvarjanje slike ne uporablja na tisoče majhnih fotoelektričnih senzorjev. Namesto tega leča izostri sliko na polprevodniški niz detektorjev svetlobe.

Ta matrika uporablja nize svetlobno občutljivih polprevodniških naprav, kot je CCD (nabojno sklopljena naprava) ali CMOS (komplementarni kovinsko-oksidni polprevodnik). Posamezni senzorji v tej matriki so slikovne pike.

Štiri glavne komponente sistema računalniškega vida

Štiri glavne komponente sistema računalniškega vida so:

• leče in osvetlitev;
• slikovni senzor ali kamera;
• procesor;
• način za prenos rezultatov, bodisi prek fizične vhodno/izhodne (I/O) povezave ali druge komunikacijske metode.

Računalniški vid lahko uporablja barvno skeniranje slikovnih pik in pogosto uporablja veliko večji niz slikovnih pik. Programska orodja se uporabljajo za zajete slike za določanje velikosti, položaja robov, gibanja in relativnega položaja elementov med seboj.

Leče zajemajo sliko in jo v obliki svetlobe prenašajo na senzor. Za optimizacijo sistema računalniškega vida mora biti kamera povezana z ustreznimi lečami.

Čeprav obstaja veliko vrst leč, se v aplikacijah za računalniški vid pogosto uporabljajo leče s fiksno goriščno razdaljo. Pri izbiri so pomembni trije dejavniki: vidno polje, delovna razdalja, velikost senzorja kamere.

Osvetlitev lahko nanesemo na sliko na različne načine. Smer, iz katere prihaja svetloba, njena svetlost in barva ali valovna dolžina v primerjavi z barvo tarče so zelo pomembni dejavniki, ki jih je treba upoštevati pri načrtovanju okolja računalniškega vida.

Medtem ko je osvetlitev pomemben del pridobivanja dobre slike, obstajata še dva dejavnika, ki vplivata na to, koliko svetlobe prejme slika. Objektiv vključuje nastavitev, imenovano zaslonka, ki se odpre ali zapre, da omogoči več ali manj svetlobe, da vstopi v objektiv.

V kombinaciji s časom osvetlitve to določa količino svetlobe, ki zadene niz slikovnih pik, preden se uporabi kakršna koli osvetlitev. Hitrost zaklopa ali čas osvetlitve določa, kako dolgo je slika projicirana na matriko slikovnih pik.

Pri računalniškem vidu je zaklop krmiljen elektronsko, običajno z natančnostjo do milisekunde. Ko je slika zajeta, se uporabijo programska orodja. Nekateri se uporabljajo pred analizo (predobdelava), drugi se uporabljajo za določanje lastnosti preučevanega predmeta.

Med predhodno obdelavo lahko na sliko uporabite učinke za izostritev robov, povečanje kontrasta ali zapolnitev vrzeli. Namen teh nalog je izboljšanje zmogljivosti drugih programskih orodij.

Umetni vid je tehnologija, ki posnema človeški vid in omogoča sprejemanje, obdelavo in interpretacijo slik, pridobljenih med proizvodnimi procesi.Stroji za umetno gledanje analizirajo in dekodirajo informacije, prejete med proizvodnimi procesi, da sprejemajo odločitve in delujejo na najprimernejši način prek avtomatiziranega procesa. Obdelava teh slik poteka s programsko opremo, ki je povezana s strojem, na podlagi pridobljenih podatkov pa je možno nadaljevati procese in ugotavljati morebitne napake na tekočih trakovih.

Cilj računalniškega vida

Tukaj je nekaj pogostih orodij, ki jih lahko uporabite za pridobivanje informacij o svojem cilju:

• Število slikovnih pik: Prikazuje število svetlih ali temnih slikovnih pik v predmetu.
• Zaznavanje robov: poiščite rob predmeta.
• Merjenje (meroslovje): merjenje dimenzij predmeta (npr. v milimetrih).
• Prepoznavanje vzorcev ali ujemanje vzorcev: Poiščite, ujemajte ali preštejte določene vzorce. To lahko vključuje zaznavanje predmeta, ki ga je mogoče vrteti, delno skriti z drugim predmetom ali imeti druge predmete.
• Optično prepoznavanje znakov (OCR): samodejno branje besedil, kot so serijske številke.
• Črtna koda, podatkovna matrika in 2D branje črtne kode: Zberite podatke, ki jih vsebujejo različni standardi črtne kode.
• Zaznavanje točke: preveri, ali so na sliki zaplate medsebojno povezanih slikovnih pik (kot je črna luknja v sivem predmetu) kot referenčna točka za sliko.
• Barvna analiza: identificirajte dele, izdelke in predmete po barvi, ocenite kakovost in poudarite elemente po barvi.

Namen pridobivanja inšpekcijskih podatkov je pogosto njihova uporaba za primerjavo s ciljnimi vrednostmi za določitev uspešnosti/neuspeha ali nadaljevanja/nenadaljevanja.

Na primer, pri skeniranju kode ali črtne kode se dobljena vrednost primerja s shranjeno ciljno vrednostjo. V primeru merjenja se izmerjena vrednost primerja s pravilnimi vrednostmi in tolerancami.

Pri preverjanju alfanumerične kode se besedilna vrednost OCR primerja s pravilno ali ciljno vrednostjo. Za preverjanje površinskih napak lahko velikost napake primerjate z največjo velikostjo, ki jo dovoljujejo standardi kakovosti.

Kontrola kakovosti

Strojni vid ima velik potencial v industriji. Uporabljeni so bili ti sistemi umetnega vida v robotiki, nam omogočajo, da ponudimo samodejno rešitev za različne faze proizvodnje, kot je kontrola kakovosti ali odkrivanje izdelkov z napako.

Kontrola kakovosti je skupek metod in orodij, ki nam bodo omogočili odkrivanje napak v proizvodnem procesu ter ustrezno ukrepanje za njihovo odpravo. To zagotavlja veliko bolj popoln nadzor nad končnim izdelkom in zagotavlja, da bo ta, ko pride do potrošnika, izpolnjeval posebne in uveljavljene standarde kakovosti.

Na ta način izločimo izdelke, ki ne izpolnjujejo minimalnih zahtev kakovosti, s čimer odpravimo morebitne motnje v proizvodnem procesu, kar dosežemo s stalnim izvajanjem inšpekcij in naključnih testiranj.

Uporaba nadzora kakovosti v proizvodnji ima številne prednosti:

• Povečajte produktivnost;
• Zmanjšane materialne izgube;
• Padec cene;
• Najboljša kakovost končnega izdelka.

Komunikacija v računalniškem vidu

Ko jih procesor in programska oprema prejmeta, se te informacije lahko prenesejo v nadzorni sistem prek različnih industrijskih standardnih komunikacijskih protokolov.

Večji sistemi računalniškega vida pogosto podpirajo EtherNet/IP, Profinet in Modbus TCP. Pogosta sta tudi serijska protokola RS232 in RS485.

Digitalni V/I je pogosto vgrajen v prožilne sisteme in poenostavlja poročanje o rezultatih. Na voljo so tudi komunikacijski standardi računalniškega vida.

Zaključek

Sistemi umetnega vida imajo široko paleto aplikacij in jih je mogoče prilagoditi različnim industrijam in različnim potrebam posamezne proizvodne linije. Danes lahko vsako podjetje, ki proizvaja izdelke po določenem standardu, izkoristi računalniški vid kot del svojega proizvodnega procesa.

Razumevanje fizikalnih principov in zmogljivosti sistemov umetnega vida je lahko v pomoč pri ugotavljanju, ali je taka tehnologija primerna za proizvodni proces v določenem primeru. Na splošno lahko kar koli vidi človeško oko, vidi tudi kamera (včasih več, včasih manj), vendar je dekodiranje in prenos teh informacij lahko precej zapleteno.