Le système de vision industrielle est un système technique qui utilise des machines pour remplacer les yeux humains afin d'effectuer les mesures, l'identification et le jugement. C'est l'une des branches importantes de l'informatique. Le système intègre des technologies multidisciplinaires telles que l'optique, la mécanique, l'électronique, ainsi que des logiciels et du matériel informatique, et implique de nombreux domaines tels que le traitement d'images, la reconnaissance de formes, l'intelligence artificielle, le traitement du signal et l'intégration optique-mécanique.
Avec le développement rapide de technologies clés telles que le traitement d’images et la reconnaissance de formes, la profondeur et l’étendue des applications de vision industrielle ont également continué à s’étendre.
Ces dernières années, sous l’impulsion de la fabrication intelligente et de l’automatisation industrielle, la technologie de vision industrielle a évolué vers une précision et une intelligence supérieures. Par rapport au traitement d'images bidimensionnel traditionnel, la recherche et les applications dans le domaine de la vision industrielle se transforment progressivement en technologie d'inspection visuelle 3D et ont été appliquées à grande échelle dans des scénarios tels que l'inspection des soudures, le tri des pièces et la mesure des tôles.
On peut dire que l'inspection par vision industrielle passe de la « reconnaissance bidimensionnelle » à la « perception tridimensionnelle ».
Du point de vue de la composition du système, un système de vision industrielle complet comprend généralement un système d'éclairage, un objectif industriel, un système de caméra et un système de traitement d'image. Dans les applications pratiques, il est nécessaire de prendre en compte de manière exhaustive des facteurs clés tels que la vitesse de fonctionnement du système et l'efficacité du traitement de l'image, le type de caméra (couleur ou noir et blanc), si l'objectif de l'inspection est la mesure de la taille ou l'identification des défauts, la plage de champ de vision requise, la résolution et le contraste de l'image en fonction des besoins d'inspection spécifiques, afin de créer une solution d'inspection visuelle stable et efficace.
système visuelLa structure du
Conception du système matériel
La partie matérielle du système de vision industrielle se compose principalement d'objectifs industriels, de caméras industrielles, de cartes de capture d'images, d'unités d'entrée/sortie et de dispositifs de contrôle.
Les performances globales du système de vision dépendent non seulement de la qualité des pixels de la caméra et du matériel lui-même, mais plus important encore, de la correspondance raisonnable et du travail collaboratif entre les différents modules matériels. Par exemple, l'adéquation de la résolution de l'objectif et de la caméra, ainsi que la compatibilité de la carte de capture et de l'interface de données affecteront directement la qualité de l'imagerie du système et la stabilité opérationnelle.
Par conséquent, un système de vision hautes performances est indissociable d’une prise en compte approfondie de la sélection du matériel, de la structure du système et des scénarios d’application.
Conception de système logiciel
La conception logicielle du système visuel est l’un des maillons essentiels de l’ensemble du système et présente une grande complexité technique. Au cours du processus de développement logiciel, nous devons non seulement prêter attention à l'optimisation de la structure du programme et à l'efficacité opérationnelle, mais également nous concentrer sur la précision, la réalisabilité et les performances stables de l'algorithme dans des scénarios réels.
Une fois le système logiciel terminé, sa robustesse doit être entièrement testée et optimisée en permanence pour garantir que le système peut maintenir des performances de détection stables et fiables dans des environnements externes complexes tels que les changements d'éclairage, les interférences de fond et les différences de cibles.
Dans les applications de vision robotisée, le système se compose généralement de deux parties : un module d'acquisition d'images et un module de traitement de la vision.
Parmi eux, le module d'acquisition d'images comprend un système d'éclairage, un capteur visuel, un convertisseur analogique-numérique (A/D), une mémoire d'image, etc., et est utilisé pour collecter des informations d'image bidimensionnelles dans l'environnement.
Le système de vision du robot obtient des données d'image via le capteur visuel, puis les analyse, les identifie et les comprend par le processeur de vision, et convertit les résultats du traitement en instructions de commande exécutables, de sorte que le robot puisse identifier avec précision l'objet cible et déterminer sa position spatiale, accomplissant ainsi des tâches telles que le positionnement, la saisie et l'assemblage.
Solution de mesure sans contact de haute précision
Le capteur confocal spectral fonctionne sur la base du principe de dispersion de la lumière blanche, focalisant la lumière monochromatique de différentes longueurs d'onde à différentes positions focales grâce à un système optique spécial. Le système peut calculer avec précision la distance entre l'objet et le capteur sur la base des informations de longueur d'onde de la lumière réfléchie par la surface de l'objet mesuré.
Cette méthode de mesure n'est pas affectée par l'intensité de la lumière réfléchie, convient à presque tous les matériaux et permet d'obtenir une mesure sans contact de haute précision et de haute stabilité. Un seul scan peut obtenir la topographie 3D complète ou partielle de la surface de l'objet mesuré, ce qui présente des avantages significatifs tels qu'une haute précision, une vitesse rapide et une forte stabilité.
Par rapport aux méthodes de détection laser traditionnelles, la technologie confocale spectrale est particulièrement performante dans la détection d'objets transparents, de miroirs hautement réfléchissants et de matériaux fortement absorbant la lumière. Il est largement utilisé dans les scénarios de détection en ligne dans des secteurs tels que l'électronique 3C, les semi-conducteurs, les nouvelles énergies des batteries au lithium et le matériel de précision.
Solution de mesure 3D de qualité industrielle
La triangulation laser est une méthode de mesure tridimensionnelle éprouvée qui est largement utilisée dans des industries telles que celles du bois, du caoutchouc, des pneus, des pièces automobiles, du métal et de la fonte. Il convient également aux scénarios d’inspection à grande échelle tels que les revêtements routiers.
Cette technologie génère des données de nuages de points 3D en projetant une lumière laser structurée sur la surface d'un objet, et la caméra collecte le profil de la ligne laser et calcule les informations de hauteur. Dans les applications pratiques, l'objet mesuré se déplace généralement sous le capteur et plusieurs sections de contour sont continuellement collectées et assemblées pour finalement former une image tridimensionnelle complète.
L'angle d'installation entre le laser et la caméra a un impact important sur la précision des mesures et la stabilité du système. L'augmentation de l'angle contribue à améliorer la résolution en hauteur, tandis que la diminution de l'angle contribue à améliorer la stabilité globale. Combinée à des algorithmes logiciels matures, cette technologie a permis de réaliser un traitement et une analyse de données 3D efficaces et fiables.
Solution de caméra à vision stéréo 3D
La caméra à vision stéréo 3D repose sur le principe de la vision binoculaire similaire à celui de l’œil humain. Il acquiert des images sous différents angles de vision via deux caméras et utilise les informations de parallaxe pour calculer les données de profondeur de l'objet.
Dans les applications industrielles réelles, la projection de texture aléatoire est généralement combinée pour améliorer les informations caractéristiques de la surface de l'objet mesuré, améliorant ainsi la précision de la correspondance d'image. Cette technologie a été largement utilisée dans des scénarios tels que le guidage de robots, le positionnement d'assemblages et le débogage de systèmes, et a démontré une bonne adaptabilité dans des environnements de détection dynamique et de production flexibles.
Positionnement spatial rapide
Les caméras ToF calculent la distance cible en émettant des impulsions de lumière infrarouge et en mesurant le temps nécessaire à la lumière réfléchie pour revenir au capteur, de la même manière que la télémétrie radar.
Les premières technologies ToF étaient limitées par la résolution et la précision des mesures, ce qui rendait difficile de répondre aux exigences de détection de niveau industriel. Avec les progrès de la technologie, des caméras ToF mégapixels sont apparues, qui sont progressivement promues dans des applications telles que la détection d'objets 3D, le chargement et le déchargement de robots, ainsi que le chargement et le déchargement de palettes.
Il convient de noter que la technologie ToF est plus adaptée à la reconnaissance de cibles et au positionnement spatial, et ne convient pas aux scénarios de mesure dimensionnelle de haute précision.
Le rôle du logiciel dans la vision 3D
exister Dans un système de vision industrielle 3D , le logiciel de traitement et d'analyse d'images est équivalent au « cerveau » du système.
L'inspection visuelle traditionnelle s'appuie fortement sur la programmation de règles et effectue les tâches d'inspection grâce à la comparaison des caractéristiques et au jugement des seuils. À mesure que la complexité des scénarios d’application continue d’augmenter, l’apprentissage profond et les réseaux de neurones artificiels (ANN) deviennent progressivement des solutions courantes.
Les réseaux de neurones artificiels sont composés d'un grand nombre de « neurones » interconnectés et leurs poids de connexion peuvent être ajustés en continu en fonction des données d'entraînement, permettant ainsi un apprentissage autonome et une extraction de fonctionnalités. Dans le cadre du deep learning, le système n'a pas besoin de définir manuellement des caractéristiques d'image complexes. Il lui suffit de saisir des données d'image originales pour effectuer automatiquement l'extraction, la classification et le jugement des caractéristiques, démontrant ainsi une plus grande adaptabilité et robustesse dans des environnements industriels complexes.
Avec la maturité continue de la technologie d’imagerie 3D, des algorithmes de traitement des nuages de points et de l’intelligence artificielle, l’inspection par vision industrielle évolue vers une plus grande précision, une intelligence plus forte et des scénarios d’application plus larges.
La combinaison de vision industrielle 3D et d'apprentissage profond de Zhixiang Vision continuera de repousser les limites de l'inspection industrielle et de fournir un support technique plus fiable pour les mises à niveau intelligentes de fabrication et d'automatisation. L’industrie de la vision industrielle est pleine d’attentes pour l’avenir, attendons de voir.
