تعرف على تقنية فحص رؤية الآلة وتطبيقاتها الصناعية في مقال واحد

نظام الرؤية الآلية هو نظام تقني يستخدم الآلات لتحل محل عيون الإنسان لاستكمال القياس والتحديد والحكم. وهو أحد الفروع المهمة لعلوم الكمبيوتر. يدمج النظام تقنيات متعددة التخصصات مثل البصريات والميكانيكا والإلكترونيات وبرامج وأجهزة الكمبيوتر، ويتضمن العديد من المجالات مثل معالجة الصور والتعرف على الأنماط والذكاء الاصطناعي ومعالجة الإشارات والتكامل البصري الميكانيكي.
ومع التطور السريع للتقنيات الرئيسية مثل معالجة الصور والتعرف على الأنماط، استمر أيضًا عمق واتساع تطبيقات الرؤية الآلية في التوسع.

في السنوات الأخيرة، مدفوعة بالتصنيع الذكي والأتمتة الصناعية، تطورت تكنولوجيا الرؤية الآلية نحو دقة وذكاء أعلى. بالمقارنة مع معالجة الصور التقليدية ثنائية الأبعاد، يتحول البحث والتطبيق في مجال الرؤية الصناعية تدريجيًا إلى تقنية الفحص البصري ثلاثي الأبعاد، وقد تم تطبيقها على نطاق واسع في سيناريوهات مثل فحص اللحام وفرز الأجزاء وقياس الصفائح المعدنية.
يمكن القول أن فحص الرؤية الآلية ينتقل من 'التعرف ثنائي الأبعاد' إلى 'الإدراك ثلاثي الأبعاد'.

من منظور تكوين النظام، يشتمل نظام الرؤية الآلية الكامل عادةً على نظام إضاءة وعدسة صناعية ونظام كاميرا ونظام معالجة الصور. في التطبيقات العملية، من الضروري مراعاة العوامل الرئيسية بشكل شامل مثل سرعة تشغيل النظام وكفاءة معالجة الصور، ونوع الكاميرا (ملونة أو أبيض وأسود)، وما إذا كان هدف الفحص هو قياس الحجم أو تحديد العيب، ومجال الرؤية المطلوب، والدقة، وتباين التصوير وفقًا لاحتياجات الفحص المحددة، وذلك لبناء حل فحص بصري مستقر وفعال.

النظام البصريهيكل

تصميم نظام الأجهزة

يتكون الجزء المادي لنظام رؤية الآلة بشكل أساسي من العدسات الصناعية والكاميرات الصناعية وبطاقات التقاط الصور ووحدات الإدخال / الإخراج وأجهزة التحكم.
لا يعتمد الأداء العام لنظام الرؤية على جودة وحدات بكسل الكاميرا والأجهزة نفسها فحسب، بل الأهم من ذلك، هو المطابقة المعقولة والعمل التعاوني بين وحدات الأجهزة المختلفة. على سبيل المثال، فإن مطابقة دقة العدسة والكاميرا، وتوافق بطاقة الالتقاط وواجهة البيانات سيؤثر بشكل مباشر على جودة تصوير النظام واستقرار التشغيل.

لذلك، لا يمكن فصل نظام الرؤية عالي الأداء عن الدراسة الشاملة لاختيار الأجهزة وبنية النظام وسيناريوهات التطبيق.

تصميم نظام البرمجيات

يعد التصميم البرمجي للنظام المرئي أحد الروابط الأساسية في النظام بأكمله ويتمتع بتعقيد تقني عالٍ. أثناء عملية تطوير البرمجيات، لا نحتاج فقط إلى الاهتمام بتحسين هيكل البرنامج وكفاءة التشغيل، ولكن أيضًا التركيز على الدقة وقابلية التنفيذ والأداء المستقر للخوارزمية في السيناريوهات الفعلية.

بعد اكتمال النظام البرمجي، يجب اختبار متانته بالكامل وتحسينها باستمرار لضمان قدرة النظام على الحفاظ على أداء كشف مستقر وموثوق في البيئات الخارجية المعقدة مثل تغيرات الإضاءة وتداخل الخلفية والاختلافات المستهدفة.

في تطبيقات الرؤية الروبوتية، يتكون النظام عادة من جزأين: وحدة الحصول على الصور ووحدة معالجة الرؤية.
من بينها، تشتمل وحدة الحصول على الصور على نظام إضاءة، ومستشعر بصري، ومحول تناظري إلى رقمي (A/D)، وذاكرة إطار، وما إلى ذلك، وتستخدم لجمع معلومات الصورة ثنائية الأبعاد في البيئة.

يحصل نظام الرؤية الروبوتية على بيانات الصورة من خلال المستشعر البصري، ثم يقوم بتحليلها والتعرف عليها وفهمها بواسطة معالج الرؤية، وتحويل نتائج المعالجة إلى تعليمات تحكم قابلة للتنفيذ، بحيث يتمكن الروبوت من تحديد الكائن المستهدف بدقة وتحديد موقعه المكاني، وبالتالي إكمال المهام مثل تحديد الموقع والإمساك والتجميع.

حل قياس عدم الاتصال عالي الدقة

يعمل المستشعر الطيفي متحد البؤر على مبدأ تشتت الضوء الأبيض، حيث يقوم بتركيز الضوء أحادي اللون ذو الأطوال الموجية المختلفة في مواضع تركيز مختلفة من خلال نظام بصري خاص. يمكن للنظام أن يحسب بدقة المسافة بين الجسم والمستشعر بناءً على معلومات الطول الموجي للضوء المنعكس من سطح الجسم المقاس.

لا تتأثر طريقة القياس هذه بكثافة الضوء المنعكس، وهي مناسبة لجميع المواد تقريبًا، ويمكنها تحقيق قياس عدم الاتصال عالي الدقة وعالي الثبات. يمكن لمسح واحد الحصول على تضاريس ثلاثية الأبعاد كاملة أو جزئية لسطح الجسم المقاس، والتي تتمتع بمزايا كبيرة مثل الدقة العالية والسرعة العالية والثبات القوي.

بالمقارنة مع طرق الكشف التقليدية بالليزر، تعمل تقنية البؤر الطيفية بشكل جيد بشكل خاص في الكشف عن الأجسام الشفافة والمرايا شديدة الانعكاس والمواد القوية التي تمتص الضوء. يتم استخدامه على نطاق واسع في سيناريوهات الكشف عبر الإنترنت في صناعات مثل الإلكترونيات 3C وأشباه الموصلات والطاقة الجديدة لبطارية الليثيوم والأجهزة الدقيقة.

حل قياس ثلاثي الأبعاد من الدرجة الصناعية

التثليث بالليزر هو أسلوب قياس ثلاثي الأبعاد ناضج يستخدم على نطاق واسع في صناعات مثل الخشب والمطاط والإطارات وقطع غيار السيارات والمعادن والحديد الزهر. كما أنها مناسبة لسيناريوهات الفحص واسعة النطاق مثل أسطح الطرق.

تولد هذه التقنية بيانات سحابة نقطية ثلاثية الأبعاد عن طريق تسليط ضوء ليزر منظم على سطح الجسم، وتقوم الكاميرا بجمع ملف تعريف خط الليزر وتحسب معلومات الارتفاع. في التطبيقات العملية، يتحرك الجسم المُقاس عادةً تحت المستشعر، ويتم تجميع مقاطع كفاف متعددة بشكل مستمر وربطها لتكوين صورة كاملة ثلاثية الأبعاد في النهاية.

زاوية التثبيت بين الليزر والكاميرا لها تأثير مهم على دقة القياس واستقرار النظام. تساعد زيادة الزاوية على تحسين دقة الارتفاع، بينما يساعد تقليل الزاوية على تحسين الاستقرار العام. بالاشتراك مع خوارزميات البرامج الناضجة، تمكنت هذه التكنولوجيا من تحقيق معالجة وتحليل بيانات ثلاثية الأبعاد تتسم بالكفاءة والموثوقية.

حل كاميرا رؤية ستيريو ثلاثية الأبعاد

تعتمد كاميرا الرؤية المجسمة ثلاثية الأبعاد على مبدأ الرؤية الثنائية المشابهة لرؤية العين البشرية. فهو يلتقط صورًا من زوايا مشاهدة مختلفة من خلال كاميرتين ويستخدم معلومات اختلاف المنظر لحساب بيانات عمق الكائن.

في التطبيقات الصناعية الفعلية، عادةً ما يتم دمج إسقاط النسيج العشوائي لتعزيز المعلومات المميزة لسطح الجسم المقاس، وبالتالي تحسين دقة مطابقة الصورة. وقد تم استخدام هذه التقنية على نطاق واسع في سيناريوهات مثل توجيه الروبوت وتحديد موضع التجميع وتصحيح أخطاء النظام، وقد أظهرت قدرة جيدة على التكيف في الكشف الديناميكي وبيئات الإنتاج المرنة.

تحديد المواقع المكانية بسرعة

تحسب كاميرات ToF مسافة الهدف عن طريق إصدار نبضات من ضوء الأشعة تحت الحمراء وقياس الوقت الذي يستغرقه الضوء المنعكس للعودة إلى المستشعر، على غرار المدى الراداري.

كانت تقنية ToF المبكرة محدودة بالدقة ودقة القياس، مما يجعل من الصعب تلبية متطلبات الكشف على المستوى الصناعي. مع تقدم التكنولوجيا، ظهرت كاميرات ToF بدقة ميجابكسل، والتي يتم الترويج لها تدريجيًا في تطبيقات مثل اكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد، وتحميل وتفريغ الروبوت، وتحميل وتفريغ المنصات.

تجدر الإشارة إلى أن تقنية ToF أكثر ملاءمة للتعرف على الأهداف وتحديد المواقع المكانية، وليست مناسبة لسيناريوهات قياس الأبعاد عالية الدقة.

دور البرمجيات في الرؤية ثلاثية الأبعاد

يخرج في نظام الرؤية الآلية ثلاثي الأبعاد ، يعادل برنامج معالجة الصور وتحليلها 'عقل' النظام.
يعتمد الفحص البصري التقليدي بشكل كبير على برمجة القواعد ويكمل مهام الفحص من خلال مقارنة الميزات وحكم الحد الأدنى. مع استمرار تزايد تعقيد سيناريوهات التطبيق، أصبح التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) تدريجيًا من الحلول السائدة.

تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من عدد كبير من 'الخلايا العصبية' المترابطة، ويمكن تعديل أوزان اتصالها بشكل مستمر وفقًا لبيانات التدريب، وبالتالي تحقيق التعلم المستقل واستخراج الميزات. في إطار التعلم العميق، لا يحتاج النظام إلى تحديد ميزات الصورة المعقدة يدويًا. فهو يحتاج فقط إلى إدخال بيانات الصورة الأصلية لإكمال استخراج الميزات وتصنيفها والحكم عليها تلقائيًا، مما يُظهر قدرة أكبر على التكيف والمتانة في البيئات الصناعية المعقدة.

مع النضج المستمر لتكنولوجيا التصوير ثلاثي الأبعاد وخوارزميات المعالجة السحابية النقطية والذكاء الاصطناعي، يتطور فحص رؤية الآلة نحو دقة أعلى وذكاء أقوى وسيناريوهات تطبيق أوسع.
سيستمر مزيج Zhixiang Vision من الرؤية الآلية ثلاثية الأبعاد والتعلم العميق في توسيع حدود التفتيش الصناعي وتوفير دعم فني أكثر موثوقية للتصنيع الذكي وترقيات الأتمتة. صناعة الرؤية الآلية مليئة بالتوقعات للمستقبل، فلننتظر ونرى.