एक लेख में मशीन विज़न निरीक्षण तकनीक और इसके औद्योगिक अनुप्रयोगों के बारे में जानें

मशीन विज़न सिस्टम एक तकनीकी प्रणाली है जो माप, पहचान और निर्णय को पूरा करने के लिए मानव आँखों को बदलने के लिए मशीनों का उपयोग करती है। यह कंप्यूटर विज्ञान की महत्वपूर्ण शाखाओं में से एक है। यह प्रणाली प्रकाशिकी, यांत्रिकी, इलेक्ट्रॉनिक्स और कंप्यूटर सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर जैसी बहु-विषयक प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करती है, और इसमें छवि प्रसंस्करण, पैटर्न पहचान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, सिग्नल प्रोसेसिंग और ऑप्टिकल-मैकेनिकल एकीकरण जैसे कई क्षेत्र शामिल हैं।
इमेज प्रोसेसिंग और पैटर्न पहचान जैसी प्रमुख प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास के साथ, मशीन विज़न अनुप्रयोगों की गहराई और चौड़ाई का भी विस्तार जारी है।

हाल के वर्षों में, स्मार्ट विनिर्माण और औद्योगिक स्वचालन द्वारा संचालित, मशीन विज़न तकनीक उच्च परिशुद्धता और बुद्धिमत्ता की ओर विकसित हो रही है। पारंपरिक द्वि-आयामी छवि प्रसंस्करण की तुलना में, औद्योगिक दृष्टि के क्षेत्र में अनुसंधान और अनुप्रयोग धीरे-धीरे 3डी दृश्य निरीक्षण तकनीक में बदल रहा है, और इसे वेल्ड निरीक्षण, भागों की छंटाई और धातु शीट माप जैसे परिदृश्यों में बड़े पैमाने पर लागू किया गया है।
यह कहा जा सकता है कि मशीन दृष्टि निरीक्षण 'द्वि-आयामी मान्यता' से 'त्रि-आयामी धारणा' की ओर बढ़ रहा है।

सिस्टम संरचना के दृष्टिकोण से, एक पूर्ण मशीन विज़न सिस्टम में आमतौर पर एक प्रकाश व्यवस्था, औद्योगिक लेंस, कैमरा सिस्टम और छवि प्रसंस्करण प्रणाली शामिल होती है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, सिस्टम संचालन गति और छवि प्रसंस्करण दक्षता, कैमरा प्रकार (रंग या काले और सफेद) जैसे प्रमुख कारकों पर व्यापक रूप से विचार करना आवश्यक है, चाहे निरीक्षण लक्ष्य आकार माप या दोष पहचान हो, विशिष्ट निरीक्षण आवश्यकताओं के अनुसार दृश्य सीमा, रिज़ॉल्यूशन और इमेजिंग कंट्रास्ट का आवश्यक क्षेत्र हो, ताकि एक स्थिर और कुशल दृश्य निरीक्षण समाधान बनाया जा सके।

दृश्य प्रणाली की संरचना

हार्डवेयर सिस्टम डिज़ाइन

मशीन विज़न सिस्टम के हार्डवेयर भाग में मुख्य रूप से औद्योगिक लेंस, औद्योगिक कैमरे, छवि कैप्चर कार्ड, इनपुट/आउटपुट इकाइयाँ और नियंत्रण उपकरण शामिल हैं।
विज़न सिस्टम का समग्र प्रदर्शन न केवल कैमरा पिक्सल और हार्डवेयर की गुणवत्ता पर निर्भर करता है, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात, विभिन्न हार्डवेयर मॉड्यूल के बीच उचित मिलान और सहयोगात्मक कार्य पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, लेंस और कैमरा रिज़ॉल्यूशन का मिलान, और कैप्चर कार्ड और डेटा इंटरफ़ेस की अनुकूलता सीधे सिस्टम इमेजिंग गुणवत्ता और परिचालन स्थिरता को प्रभावित करेगी।

इसलिए, एक उच्च-प्रदर्शन दृष्टि प्रणाली हार्डवेयर चयन, सिस्टम संरचना और एप्लिकेशन परिदृश्यों के व्यापक विचार से अविभाज्य है।

सॉफ्टवेयर सिस्टम डिज़ाइन

विज़ुअल सिस्टम का सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन पूरे सिस्टम में मुख्य लिंक में से एक है और इसमें उच्च तकनीकी जटिलता है। सॉफ़्टवेयर विकास प्रक्रिया के दौरान, हमें न केवल प्रोग्राम संरचना और संचालन दक्षता के अनुकूलन पर ध्यान देने की आवश्यकता है, बल्कि वास्तविक परिदृश्यों में एल्गोरिदम की सटीकता, व्यवहार्यता और स्थिर प्रदर्शन पर भी ध्यान केंद्रित करना होगा।

सॉफ़्टवेयर सिस्टम पूरा होने के बाद, इसकी मजबूती का पूरी तरह से परीक्षण किया जाना चाहिए और यह सुनिश्चित करने के लिए लगातार अनुकूलित किया जाना चाहिए कि सिस्टम प्रकाश परिवर्तन, पृष्ठभूमि हस्तक्षेप और लक्ष्य अंतर जैसे जटिल बाहरी वातावरणों में स्थिर और विश्वसनीय पहचान प्रदर्शन बनाए रख सके।

रोबोट विज़न अनुप्रयोगों में, सिस्टम में आमतौर पर दो भाग होते हैं: एक छवि अधिग्रहण मॉड्यूल और एक विज़न प्रोसेसिंग मॉड्यूल।
उनमें से, छवि अधिग्रहण मॉड्यूल में एक प्रकाश व्यवस्था, एक दृश्य सेंसर, एक एनालॉग-टू-डिजिटल कनवर्टर (ए/डी), एक फ्रेम मेमोरी इत्यादि शामिल है, और इसका उपयोग पर्यावरण में दो-आयामी छवि जानकारी एकत्र करने के लिए किया जाता है।

रोबोट विज़न सिस्टम विज़ुअल सेंसर के माध्यम से छवि डेटा प्राप्त करता है, और फिर विज़न प्रोसेसर द्वारा इसका विश्लेषण, पहचान और समझ करता है, और प्रसंस्करण परिणामों को निष्पादन योग्य नियंत्रण निर्देशों में परिवर्तित करता है, ताकि रोबोट लक्ष्य वस्तु की सटीक पहचान कर सके और उसकी स्थानिक स्थिति निर्धारित कर सके, जिससे स्थिति, हथियाने और संयोजन जैसे कार्यों को पूरा किया जा सके।

उच्च परिशुद्धता गैर-संपर्क माप समाधान

स्पेक्ट्रल कन्फोकल सेंसर सफेद प्रकाश फैलाव के सिद्धांत के आधार पर काम करता है, जो एक विशेष ऑप्टिकल प्रणाली के माध्यम से विभिन्न फोकस स्थितियों पर विभिन्न तरंग दैर्ध्य के मोनोक्रोमैटिक प्रकाश को केंद्रित करता है। सिस्टम मापी गई वस्तु की सतह से परावर्तित प्रकाश की तरंग दैर्ध्य जानकारी के आधार पर वस्तु और सेंसर के बीच की दूरी की सटीक गणना कर सकता है।

यह माप विधि परावर्तित प्रकाश की तीव्रता से प्रभावित नहीं होती है, लगभग सभी सामग्रियों के लिए उपयुक्त है, और उच्च-परिशुद्धता, उच्च-स्थिरता गैर-संपर्क माप प्राप्त कर सकती है। एक एकल स्कैन मापी गई वस्तु की सतह की पूर्ण या आंशिक 3डी स्थलाकृति प्राप्त कर सकता है, जिसमें उच्च परिशुद्धता, तेज गति और मजबूत स्थिरता जैसे महत्वपूर्ण फायदे हैं।

पारंपरिक लेजर पहचान विधियों की तुलना में, वर्णक्रमीय कन्फोकल तकनीक पारदर्शी वस्तुओं, अत्यधिक परावर्तक दर्पणों और मजबूत प्रकाश-अवशोषित सामग्री का पता लगाने में विशेष रूप से अच्छा प्रदर्शन करती है। इसका उपयोग 3सी इलेक्ट्रॉनिक्स, सेमीकंडक्टर, लिथियम बैटरी नई ऊर्जा और सटीक हार्डवेयर जैसे उद्योगों में ऑनलाइन डिटेक्शन परिदृश्यों में व्यापक रूप से किया जाता है।

औद्योगिक ग्रेड 3डी माप समाधान

लेजर त्रिकोणासन एक परिपक्व त्रि-आयामी माप पद्धति है जिसका व्यापक रूप से लकड़ी, रबर, टायर, ऑटो पार्ट्स, धातु और कच्चा लोहा जैसे उद्योगों में उपयोग किया जाता है। यह सड़क की सतहों जैसे बड़े पैमाने के निरीक्षण परिदृश्यों के लिए भी उपयुक्त है।

यह तकनीक किसी वस्तु की सतह पर संरचित लेजर प्रकाश को प्रक्षेपित करके 3डी पॉइंट क्लाउड डेटा उत्पन्न करती है, और कैमरा लेजर लाइन प्रोफाइल एकत्र करता है और ऊंचाई की जानकारी की गणना करता है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, मापी गई वस्तु आमतौर पर सेंसर के नीचे चलती है, और कई समोच्च खंडों को लगातार एकत्र किया जाता है और अंततः एक पूर्ण त्रि-आयामी छवि बनाने के लिए जोड़ा जाता है।

लेज़र और कैमरे के बीच इंस्टॉलेशन कोण का माप सटीकता और सिस्टम स्थिरता पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। कोण बढ़ाने से ऊंचाई रिज़ॉल्यूशन में सुधार करने में मदद मिलती है, जबकि कोण कम करने से समग्र स्थिरता में सुधार होता है। परिपक्व सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम के साथ मिलकर, यह तकनीक कुशल और विश्वसनीय 3डी डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण प्राप्त करने में सक्षम है।

3डी स्टीरियो विज़न कैमरा समाधान

3डी स्टीरियो विज़न कैमरा मानव आंख के समान दूरबीन दृष्टि के सिद्धांत पर आधारित है। यह दो कैमरों के माध्यम से विभिन्न देखने के कोणों से छवियां प्राप्त करता है और वस्तु की गहराई के डेटा की गणना करने के लिए लंबन जानकारी का उपयोग करता है।

वास्तविक औद्योगिक अनुप्रयोगों में, मापी गई वस्तु की सतह की विशिष्ट जानकारी को बढ़ाने के लिए यादृच्छिक बनावट प्रक्षेपण को आमतौर पर जोड़ा जाता है, जिससे छवि मिलान सटीकता में सुधार होता है। इस तकनीक का व्यापक रूप से रोबोट मार्गदर्शन, असेंबली पोजिशनिंग और सिस्टम डिबगिंग जैसे परिदृश्यों में उपयोग किया गया है, और इसने गतिशील पहचान और लचीले उत्पादन वातावरण में अच्छी अनुकूलन क्षमता का प्रदर्शन किया है।

तेज़ स्थानिक स्थिति

टीओएफ कैमरे अवरक्त प्रकाश के स्पंदों का उत्सर्जन करके और रडार रेंजिंग के समान, परावर्तित प्रकाश को सेंसर पर लौटने में लगने वाले समय को मापकर लक्ष्य दूरी की गणना करते हैं।

प्रारंभिक टीओएफ तकनीक रिज़ॉल्यूशन और माप सटीकता द्वारा सीमित थी, जिससे औद्योगिक स्तर की पहचान आवश्यकताओं को पूरा करना मुश्किल हो गया था। प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, मेगापिक्सेल टीओएफ कैमरे उभरे हैं, जिन्हें धीरे-धीरे 3डी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, रोबोट लोडिंग और अनलोडिंग, और पैलेट लोडिंग और अनलोडिंग जैसे अनुप्रयोगों में बढ़ावा दिया जा रहा है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि टीओएफ तकनीक लक्ष्य पहचान और स्थानिक स्थिति के लिए अधिक उपयुक्त है, और उच्च-सटीक आयामी माप परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं है।

3डी विजन में सॉफ्टवेयर की भूमिका

अस्तित्व 3डी मशीन विजन सिस्टम में , इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण सॉफ्टवेयर सिस्टम के 'मस्तिष्क' के बराबर है।
पारंपरिक दृश्य निरीक्षण नियम प्रोग्रामिंग पर बहुत अधिक निर्भर करता है और फीचर तुलना और थ्रेशोल्ड निर्णय के माध्यम से निरीक्षण कार्यों को पूरा करता है। जैसे-जैसे एप्लिकेशन परिदृश्यों की जटिलता बढ़ती जा रही है, गहन शिक्षण और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) धीरे-धीरे मुख्यधारा के समाधान बन रहे हैं।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बड़ी संख्या में परस्पर जुड़े 'न्यूरॉन्स' से बने होते हैं, और उनके कनेक्शन भार को प्रशिक्षण डेटा के अनुसार लगातार समायोजित किया जा सकता है, जिससे स्वायत्त शिक्षण और सुविधा निष्कर्षण प्राप्त होता है। गहन शिक्षण ढांचे के तहत, सिस्टम को जटिल छवि सुविधाओं को मैन्युअल रूप से परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है। जटिल औद्योगिक वातावरण में मजबूत अनुकूलनशीलता और मजबूती दिखाते हुए फीचर निष्कर्षण, वर्गीकरण और निर्णय को स्वचालित रूप से पूरा करने के लिए इसे केवल मूल छवि डेटा इनपुट करने की आवश्यकता है।

3डी इमेजिंग तकनीक, पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग एल्गोरिदम और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की निरंतर परिपक्वता के साथ, मशीन विज़न निरीक्षण उच्च परिशुद्धता, मजबूत बुद्धिमत्ता और व्यापक अनुप्रयोग परिदृश्यों की ओर विकसित हो रहा है।
ज़िक्सियांग विज़न का 3डी मशीन विज़न और डीप लर्निंग का संयोजन औद्योगिक निरीक्षण की सीमाओं का विस्तार करना जारी रखेगा और बुद्धिमान विनिर्माण और स्वचालन उन्नयन के लिए अधिक विश्वसनीय तकनीकी सहायता प्रदान करेगा। मशीन विज़न उद्योग भविष्य के लिए उम्मीदों से भरा है, आइए प्रतीक्षा करें और देखें।