Школа для Электрика. Все Секреты Мастерства. Образовательный сайт по электротехнике  
ElectricalSchool.info - большой образовательный проект на тему электричества и его использования. С помощью нашего сайта вы не только поймете, но и полюбите электротехнику, электронику и автоматику!
Электрические и магнитные явления в природе, науке и технике. Современная электроэнергетика, устройство электрических приборов, аппаратов и установок, промышленное электрооборудование и системы электроснабжения, электрический привод и многое другое.
 
Школа для электрика | База знаний | Электробезопасность | Книги | Помощь студентам | Работа для электрика | Контакты



 

Электротехника | Электроника | Электроэнергетика | Электроснабжение Электрические аппараты | Электрические машины | Автоматизация

 Школа для электрика / Автоматизация производственных процессов / Мехатроника / Что такое машинное зрение и чем оно может помочь?


 Школа для электрика в Telegram

 

Что такое машинное зрение и чем оно может помочь?


GeekBrains

Понимание того, как работает машинное зрение, поможет вам определить, решает ли машинное зрение конкретные прикладные проблемы в производстве или обработке.

Люди часто не понимают, что машинное (компьютерное, искусственное) зрение может и не может сделать для производственной линии или процесса. Понимание того, как это работает, может помочь людям решить, решит ли он проблемы в данном приложении. Так что же такое компьютерное зрение и как оно на самом деле работает?

Искусственное зрение - это современная технология, которая включает инструменты для получения, обработки и анализа изображений физического мира с целью создания информации, которая может быть интерпретирована и использована машиной с помощью цифровых процессов.

Компьютерное зрение в промышленности

Применение искусственного зрения в промышленности

Компьютерное зрение означает использование одной или нескольких камер для автоматического осмотра и анализа объектов, чаще всего в промышленной или производственной среде. Полученные данные затем можно использовать для управления процессами или производственной деятельностью.

Эта технология позволяет автоматизировать широкий спектр задач, предоставляя машинам информацию, необходимую для принятия правильных решений в каждой из поставленных перед ними задач.

Применение искусственного зрения в промышленности позволяет автоматизировать производственные процессы, что приводит к лучшим производственным результатам за счет применения контроля качества и большей гибкости на каждом из этапов.

В настоящее время использование промышленного искусственного зрения позволило значительно улучшить производственные процессы. Это позволило получать продукцию более высокого качества при меньших затратах и практически во всех областях промышленности, от автомобильной и пищевой, до электроники и логистики.

Типичным использованием может быть сборочная линия, где камера запускается после операции, выполняемой с деталью, которая берет и обрабатывает изображение. Камеру можно запрограммировать на проверку положения конкретного объекта, его цвета, размера или формы, а также на наличие объекта.

Машинное зрение также может искать и декодировать стандартные штрих-коды 2D-матрицы или даже читать напечатанные символы. После осмотра продукта обычно генерируется сигнал, определяющий, что делать с продуктом дальше. Деталь можно выбросить в контейнер, направить на разветвительный конвейер или передать другим операциям сборки, а результаты проверки отслеживаются в системе.

В любом случае системы компьютерного зрения могут предоставить гораздо больше информации об объекте, чем простые датчики положения.

Машинное зрение на производстве

Компьютерное зрение обычно используется, например, для:

  • обеспечения гарантии качества,
  • управление роботом (машиной),
  • тестирования и калибровки,
  • управление процессами в реальном времени,
  • сбора данных,
  • мониторинга машины,
  • сортировки и подсчета.

Многие производители используют автоматизированное компьютерное зрение вместо проверяющего персонала, потому что оно больше подходит для повторяющихся проверок. Он быстрее, объективнее и работает круглосуточно.

Системы компьютерного зрения могут проверять сотни или тысячи деталей в минуту и обеспечивать более последовательные и надежные результаты проверки, чем люди. Уменьшая количество дефектов, увеличивая доход, облегчая соблюдение требований и отслеживая детали с помощью компьютерного зрения, производители могут сэкономить деньги и повысить свою прибыльность. 

Как работает машинное зрение

Дискретный фотоэлемент - один из самых простых датчиков в области промышленной автоматизации. Причина, по которой мы называем его «дискретным» или цифровым, заключается в том, что он имеет только два состояния: включено или выключено.

Принцип работы дискретного фотоэлемента (оптического датчика) заключается в пропускании светового луча и определении того, отражается ли свет от объекта. Если объект отсутствует, свет не отражается в приемник фотоэлемента. К приемнику подключается электрический сигнал, обычно 24 В.

Если объект присутствует, сигнал включается и может использоваться в системе управления для выполнения действия. При удалении объекта сигнал снова отключается.

Такой датчик также может быть аналоговым. Вместо двух состояний, то есть выключенного и включенного, он может возвращать значение, показывающее, сколько света возвращается его приемнику. Он может возвращать 256 значений, от 0 (означает отсутствие света) до 255 (означает большое количество света).

Представьте себе тысячи крошечных аналоговых фотоэлементов, расположенных в квадратном или прямоугольном поле, направленном на объект. Это создаст черно-белое изображение объекта на основе отражательной способности того места, на которое нацелен датчик. Отдельные точки сканирования на этих изображениях называются «пикселями».

Конечно, для создания изображения не используются тысячи крошечных фотоэлектрических датчиков. Вместо этого линза фокусирует изображение на полупроводниковой матрице светоприемников.

В этой матрице используются массивы светочувствительных полупроводниковых устройств типа CCD (Charge Coupled Device) или CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). Отдельные датчики в этой матрице - пиксели.

Системы машинного зрения

Четыре основных компонента системы компьютерного зрения

Четыре основных компонента системы компьютерного зрения это:

  • линзы и освещение;
  • датчик изображения или камера;
  • процессор;
  • способ передачи результатов, будь то физическое соединение ввода / вывода (I / O) или другой метод связи.

Компьютерное зрение может использовать сканирование цветных пикселей и часто использует гораздо больший массив пикселей. Программные инструменты применяются к захваченным изображениям для определения размеров, расположения краев, перемещения и относительного положения элементов относительно друг друга.

Линзы фиксируют изображение и передают его датчику в виде света. Чтобы оптимизировать систему компьютерного зрения, камера должна быть сопряжена с подходящими объективами.

Хотя существует много типов линз, в приложениях компьютерного зрения обычно используются линзы с фиксированным фокусным расстоянием. При выборе важны три фактора: поле зрения, рабочее расстояние, размер сенсора камеры.

Освещение можно применить к изображению разными способами. Направление, в котором приходит свет, его яркость, а также его цвет или длина волны по сравнению с цветом цели - очень важные факторы, которые следует учитывать при проектировании среды для компьютерного зрения.

Хотя освещение является важной частью получения хорошего изображения, есть два других фактора, которые влияют на то, сколько света получает изображение. Объектив включает в себя настройку, называемую диафрагмой, которая открывается или закрывается, чтобы позволить большему или меньшему количеству света проникать в объектив.

В сочетании со временем экспозиции это определяет количество света, падающего на массив пикселей до того, как вообще будет применено освещение. Скорость затвора или время экспозиции определяет, как долго изображение проецируется на массив пикселей.

В компьютерном зрении затвор управляется электроникой, обычно с точностью до миллисекунд. После захвата изображения применяются программные инструменты. Одни применяются перед анализом (предварительной обработкой), другие используются для определения свойств исследуемого объекта.

На этапе предварительной обработки к изображению можно применять эффекты для повышения резкости краев, увеличения контрастности или заполнения пробелов. Целью этих задач является расширение возможностей других программных инструментов.

Искусственное зрение это технология, которая имитирует человеческое зрение и позволяет, чтобы получать, обрабатывать и интерпретировать изображения, полученные в ходе производственных процессов. Машины с искусственным зрением анализируют и декодируют информацию, полученную во время производственных процессов, чтобы принимать решения и действовать наиболее удобным образом с помощью автоматизированного процесса. Обработка этих изображений выполняется с помощью программного обеспечения, связанного с машиной, и позволяет на основе полученных данных продолжать процессы и выявлять возможные ошибки на сборочных линиях.

Цель компьютерного зрения

Вот несколько распространенных инструментов, которые можно использовать для получения информации о своей цели:

  • Число пикселей: указывает количество светлых или темных пикселей в объекте.
  • Обнаружение краев: нахождение края объекта.
  • Измерение (метрология): измерение размеров объекта (например, в миллиметрах).
  • Распознавание образов или сопоставление с образцом: поиск, сопоставление или подсчет определенных образов. Это может включать обнаружение объекта, который может быть повернут, частично закрыт другим объектом или иметь другие объекты.
  • Оптическое распознавание символов (OCR): автоматическое считывание текстов, например серийных номеров.
  • Чтение штрих-кода, матрица данных и «двухмерный штрих-код»: сбор данных, содержащихся в различных стандартах штрихового кодирования.
  • Обнаружение пятен: проверка изображения на наличие пятен из взаимосвязанных пикселей (например, черной дыры в сером объекте) в качестве ориентира для изображения.
  • Цветовой анализ: идентификация деталей, продуктов и предметов по цвету, оценка качества и выделение элементов по цвету.

Машинное зрение в современном производственном процессе

Целью получения данных из проверок часто является их использование для сравнения с целевыми значениями, чтобы определить результат «прошел / не прошел» или «продолжить / не продолжить».

Например, при проверке кода или штрих-кода полученное значение сравнивается с сохраненным целевым значением. В случае измерения измеренное значение сравнивается с правильными значениями и допусками.

При проверке буквенно-цифрового кода текстовое значение OCR сравнивается с правильным или целевым значением. Для проверки поверхностных дефектов измеренный размер дефекта можно сравнить с максимальным размером, разрешенным стандартами качества.

Контроль качества

Машинное зрение в промышленности имеет огромный потенциал. Эти системы искусственного зрения, применяемые в робототехнике, позволяют предложить автоматическое решение на различных этапах производства, такие как контроль качества или обнаружение дефектных продуктов.

Контроль качества - это набор методик и инструментов, которые позволят нам выявлять ошибки в производственном процессе, а также принимать соответствующие меры по их устранению. Это обеспечивает гораздо более полный контроль над конечным продуктом, который гарантирует, что когда он попадет к потребителю, он будет соответствовать конкретным и установленным стандартам качества.

Таким образом, продукты, не отвечающие минимальным требованиям к качеству, исключаются из процесса, что позволяет устранить возможные сбои, возникающие в процессе производства. Это достигается путем проведения инспекций и выборочных испытаний на постоянной основе.

Применение контроля качества в производстве имеет ряд преимуществ:

  • Повышение производительности;
  • Снижение потерь материалов;
  • Снижение цены;
  • Лучшее качество конечного продукта.

Коммуникация в компьютерном зрении

После получения процессором и программными средствами эта информация может быть передана в систему управления через множество стандартных промышленных протоколов связи.

Основные системы компьютерного зрения часто поддерживают протоколы EtherNet / IP, Profinet и Modbus TCP. Также распространены последовательные протоколы RS232 и RS485.

Цифровой ввод-вывод часто встраивается в системы для запуска и упрощения отчетов о результатах. Также доступны коммуникационные стандарты компьютерного зрения.

Заключение

Системы искусственного зрения имеют самые разные применения и могут быть адаптированы к различным отраслям промышленности и различным потребностям каждой производственной линии. Сегодня любая компания, которая производит изделия в соответствии с определенным стандартом, может извлечь выгоду из преимуществ компьютерного зрения как части своего производственного процесса.

Понимание физических принципов и возможностей систем искусственного зрения может быть полезно при определении того, подходит ли такая технология в производственном процессе в каждом конкретном случае. В общем, все, что видит человеческий глаз, камера может видеть (иногда больше, иногда меньше), но декодирование и передача этой информации могут быть довольно сложными.