Kako konfigurirati sustav strojnog vida na jednom mjestu?

Kontinuiranim razvojem inteligentne proizvodnje, strojni vid postupno postaje nezaobilazni 'inspektor' za automatizirane proizvodne linije. Od početnog prikupljanja slika do izlaza rezultata inspekcije nakon obrade podataka, potpuna arhitektura vizualnog sustava na jednom mjestu ključ je iza učinkovite i stabilne proizvodne linije. Dakle, kako izgraditi sustav strojnog vida visokih performansi koji se može implementirati na jednom mjestu? U nastavku ćemo proširiti kako bismo razjasnili vaše nedoumice.

1. Što je sustav strojnog vida na jednom mjestu?

Sustav strojnog vida na jednom mjestu odnosi se na cjelovito rješenje koje integrira prikupljanje slike, obradu slike, analizu podataka, izlaz rezultata i druge veze. Ovo je kompletan set opreme koji može ostvariti automatsku identifikaciju, detekciju, pozicioniranje i klasifikaciju ciljnih proizvoda bez ljudske intervencije. Obično se koristi u industrijskim scenarijima kao što je otkrivanje površinskih nedostataka, mjerenje dimenzija, prepoznavanje znakova i provjera sklapanja.

2. Osnovne komponente konstrukcije sustava

Industrijska kamera : Odgovorna za pretvaranje fizičkih informacija izmjerene mete u podatke digitalne slike. Različite rezolucije, broj sličica u sekundi, vrste sučelja itd. potrebno je odabrati prema zahtjevima aplikacije.

Industrijska leća : Ključna leća koja određuje jasnoću slike
izravno utječe na oštrinu, kontrolu izobličenja i rezoluciju rubova slike. FA leće, telecentrične leće i leće visoke razlučivosti s malim izobličenjem uobičajeni su izbor i moraju odgovarati veličini senzora kamere.

Sustav izvora svjetlosti : Poboljšajte kontrast i stabilnost slike.
Tipovi izvora svjetlosti uključuju koaksijalno svjetlo, pozadinsko svjetlo, trakasto svjetlo, točkasti izvor svjetla, prstenasto svjetlo, itd. Najbolje svjetlosno rješenje odabire se prema materijalu, boji i karakteristikama detekcije objekta koji se mjeri.

Softver za obradu slike ili
softverska platforma za upravljanje inteligentnim vidom preuzima zadatke kao što su obrada slike, izdvajanje značajki i logika odlučivanja. Uvođenje algoritama dubokog učenja omogućuje sustavu postizanje veće točnosti u identifikaciji složenih nedostataka i ocjenjivanju izgleda.

Izlazno sučelje i
rezultati kolaborativnog otkrivanja PLC-a/robota šalju se natrag u proizvodnu liniju putem IO portova, TCP/IP, Modbus itd., ostvarujući vezu s PLC-om, robotskim rukama i drugom opremom kako bi se dovršio proces zatvorene petlje 'otkrivanje-prosudba-akcija'.

3. Prednosti jednošalterskog sustava

Brza implementacija: procesi odabira opreme, instalacije i otklanjanja pogrešaka su visoko standardizirani, smanjujući razvojni ciklus projekta.

Stabilnost: oprema tiho surađuje kako bi se smanjili problemi nekompatibilnosti i osigurao dugoročni rad sustava za otkrivanje.

Skalabilnost: Arhitektura sustava podržava modularno proširenje kako bi se zadovoljio budući rast potražnje.

Servisna podrška: Zhixiang Vision pruža usluge integrirane konfiguracije i pravovremeniji tehnički odgovor.

4. Tipični slučajevi primjene

3C proizvođač elektronike: sustav detekcije terminala konektora

Tehničari su razumjeli potrebe korisnika na mreži, postavili industrijsku kameru visoke razlučivosti + telecentričnu leću + koaksijalni izvor svjetla i kombinirali sa softverom za vid kako bi dovršili količinu pinova konektora, pomak, savijanje i otkrivanje drugih nedostataka. Nakon što je sustav integriran u pokretnu traku, brzina detekcije je čak 300 komada/minuti, a stopa promašene detekcije je <0,1%, što uvelike poboljšava dosljednost kvalitete.

Tvrtke za automobilske dijelove: otkrivanje oštećenja površine cilindra

Pametne kamere koriste se s prstenastim izvorima svjetlosti i algoritmima umjetne inteligencije za otkrivanje raznih vrsta nedostataka kao što su pore i mjehurići na površini odljevaka, zamjenjujući tradicionalne ručne vizualne preglede i učinkovito poboljšavajući učinkovitost i sljedivost podataka.

5. Prijedlozi za konstrukciju i savjeti za odabir

Pojasniti ciljeve detekcije i zahtjeve točnosti;

Provesti odgovarajuće testiranje i verifikaciju u ranoj fazi projekta kako bi se izbjegle ponovljene izmjene u kasnijoj fazi;

Razmotrite kompatibilnost za buduća proširenja i nadogradnje sustava.

Uz stalnu evoluciju algoritama umjetne inteligencije i industrijskog hardvera, sustavi strojnog vida na jednom mjestu stvaraju konkurentniju infrastrukturu 'tvornica bez posade' za proizvodne tvrtke s većom fleksibilnošću i jačim inteligencijskim sposobnostima. Kao profesionalni pružatelj rješenja za strojni vid, Zhixiang Vision ima potpunu opskrbu opremom i bogato iskustvo integracije te se raduje pružanju učinkovite i inteligentne podrške sustavu vida većem broju kupaca.