Kujutise hankimisest tulemuste väljastamiseni: ühekordne juhend masinnägemissüsteemi ehitamiseks

Tänapäeval on tootmisautomaatika pideva arenguga masinnägemissüsteemidest saanud intelligentse tootmise oluline liikumapanev jõud. Piltide kogumise ja töötlemise abil saavutatakse toote välimuse, suuruse, defektide ja muude parameetrite täpne tuvastamine, parandades töökoja tootmise efektiivsust ja toote kvaliteedi kontrolli taset. Kuna kliendid nõuavad tootmist, on tõhusa ja stabiilse ühekordse masinnägemissüsteemi ehitamine muutunud üha enamate ettevõtete fookuseks. Järgnev keskendub 'kujutise omandamise-tulemuste väljundile', mis on täieliku masinnägemissüsteemi loomise võti, mis aitab ettevõtetel teaduslikult valida ja ratsionaalselt kasutusele võtta ning kiirendada mehitamata tootmisliinide realiseerimist.

1. Kujutiste hankimine: tõhus koostöö tööstuskaamerate ja objektiivide vahel

Masinnägemise esimene samm on kujutise omandamine, mis määrab otseselt järgneva pilditöötluse ülemise piiri.Põhikomponendina peavad tööstuslikud kaamerad olema varustatud erinevate parameetritega, nagu eraldusvõime, kaadrisagedus, sensori tüüp (nt CMOS, CCD) ja liidese vorm (nt USB3.0, GigE, 10GigE) vastavalt tootmiskeskkonnale.

Samal ajal on objektiivi valik sama kriitiline. Kõrge eraldusvõimega objektiivid saavad täielikult ära kasutada kaamera pildistamisvõimalusi, tagades rikkalike detailidega pildid. Seda tüüpi ülitäpse tuvastamise jaoks saate kasutada ka teletsentrilist objektiivi, mis võib vähendada moonutusi ja visuaalseid vigu ning parandada mõõtmise stabiilsust. Sobiva valgusallikasüsteemiga (koaksiaalvalgus, taustvalgus, ringvalgusallikas) saab sihtmärgi funktsioonide tuvastamist veelgi tõhustada.

2. Pilditöötlus: algoritmiplatvormide ja tarkvara intelligentne analüüs

Pärast pildikogu valmimist on pilditöötluslink peamine jõudlus, mida saavutada 'selgelt nägemisest mõistmiseni'. Praegused peavoolu masinnägemisplatvormid on varustatud algoritmimoodulitega, nagu sügavõpe, serva tuvastamine, funktsioonide eraldamine ja kujutiste võrdlemine, ning toetavad mitmeid funktsioone, nagu defektide tuvastamine, OCR-tuvastus, vöötkoodi lugemine ja suuruse mõõtmine. Toetav tarkvaraplatvorm peab olema suure konfigureeritavusega ja hea kasutajaliidesega, et toetada mitteprogrammeerijaid tuvastamisloogika kiireks juurutamiseks ning parameetrite, annotatsioonide, koolituse ja silumise kohandamiseks kuvaliidese kaudu, et parandada süsteemi arendamise tõhusust. Mõned platvormid toetavad ka mitme keermega andmetöötlust, mis suudab rahuldada kiirete tootmisliinide reaalajas töötlemise vajadusi.

3. Tulemus: sujuv ühendus tööstuslike välisüsteemidega

Viimane link on testitulemuste väljund ja tagasiside. Küpsed nägemissüsteemid on tavaliselt varustatud rikkalike I/O liideste ja sideprotokollidega (nagu Modbus, TCP/IP, EtherCAT, RS232/485 jne), mis suudavad kiiresti saata OK/NG signaale, koordineerida asukohti või pilditulemusi PLC-sse, robotitesse või MES süsteemidesse. Lisaks saab vastavalt erinevate tootmisliinide vajadustele laiendada süsteemi funktsioone, nagu andmete üleslaadimine, piltide arhiveerimine, seadmete ühendamise juhtimine, kaugdiagnostika jne, et saavutada sügav integratsioon tehase infosüsteemiga, et aidata luua digitaalset ja intelligentset tootmisliini.

4. Ühekordse juurutamise eelised: tõhus, stabiilne ja korratav

Võrreldes traditsioonilise mudeliga 'valgusallikas + kaamera + objektiiv + tööstusarvuti + tarkvara', mis ostetakse ja silutakse eraldi, on ühekordsel masinnägemissüsteemil järgmised olulised eelised:

Seadmed on väga integreeritud ning jõudlus on optimeeritud ja sobitatud, et tagada süsteemi kui terviku koordineeritud toimimine;

Paigaldus- ja silumisaeg on lühike, hilisem hooldus on lihtne ja tööjõukulud vähenevad;

Pakkuda ühtset tehnilist tuge ja teenuseid, et parandada süsteemi stabiilsust ja jälgitavust;

Moodulite kombinatsioone saab kohandada vastavalt projekti stsenaariumidele, toetades kiiret juurutamist ja replikatsiooni mitmes tööstusharus.

Ühekordne masinnägemissüsteem ei ole mitte ainult toodete kujutise kontroll, vaid ka võtmesild, mis muudab nägemise intelligentseks. Tootmise ümberkujundamise uuel ajastul saavad ettevõtted teadusliku valiku ja süsteemiintegratsiooni kaudu ehitada tõhusama, täpsema ja paremini kohandatavama intelligentse tuvastusplatvormi, et edendada üleminekut automatiseerimiselt mehitamata tootmisprotsessidele.