Պատկերի ձեռքբերումից մինչև արդյունքի ստացում. Մեքենայական տեսողության համակարգ կառուցելու միանգամյա ուղեցույց

Այսօր, արտադրության ավտոմատացման շարունակական զարգացման հետ մեկտեղ, մեքենայական տեսողության համակարգերը դարձել են խելացի արտադրության կարևոր շարժիչ ուժ: Պատկերների հավաքման և մշակման միջոցով ձեռք է բերվում արտադրանքի արտաքին տեսքի, չափի, թերությունների և այլ պարամետրերի ճշգրիտ հայտնաբերում, ինչը բարելավում է արտադրամասի արտադրության արդյունավետությունը և արտադրանքի որակի վերահսկման մակարդակները: Քանի որ հաճախորդները պահանջում են արտադրություն, արդյունավետ և կայուն մեկանգամյա մեքենայական տեսողության համակարգ կառուցելը դառնում է ավելի ու ավելի շատ ընկերությունների ուշադրության կենտրոնում: Հետևյալը կկենտրոնանա «պատկերի ձեռքբերման արդյունքի» վրա՝ որպես մեքենայական տեսողության ամբողջական համակարգ կառուցելու բանալին, որը կօգնի ձեռնարկություններին գիտականորեն ընտրել և ռացիոնալ տեղակայել, ինչպես նաև արագացնել անօդաչու արտադրական գծերի իրականացումը:

1. Պատկերի ձեռքբերում. արդյունաբերական տեսախցիկների և ոսպնյակների արդյունավետ համագործակցություն

Մեքենայական տեսողության առաջին քայլը պատկերի ձեռքբերումն է, որն ուղղակիորեն որոշում է պատկերի հետագա մշակման վերին սահմանը:Որպես հիմնական բաղադրիչ՝ արդյունաբերական տեսախցիկները պետք է հագեցած լինեն տարբեր պարամետրերով, ինչպիսիք են լուծաչափը, կադրերի արագությունը, սենսորի տեսակը (օրինակ՝ CMOS, CCD) և ինտերֆեյսի ձևը (օրինակ՝ USB3.0, GigE, 10GigE)՝ ըստ արտադրական միջավայրի:

Միևնույն ժամանակ, ոսպնյակների ընտրությունը հավասարապես կարևոր է: Բարձր լուծաչափով ոսպնյակները կարող են լիովին օգտագործել խցիկի պատկերման հնարավորությունները՝ ապահովելով հարուստ մանրամասներով պատկերներ: Այս տեսակի բարձր ճշգրտության հայտնաբերման համար դուք կարող եք նաև ընտրել հեռակենտրոն ոսպնյակի օգտագործումը, որը կարող է նվազեցնել աղավաղումը և տեսողական սխալները և բարելավել չափումների կայունությունը: Լույսի աղբյուրի համապատասխան համակարգով (կոաքսիալ լույս, հետևի լույս, օղակաձև լույսի աղբյուր) թիրախային հատկանիշների ճանաչումը կարող է ավելի ուժեղացվել:

2. Պատկերի մշակում. ալգորիթմային հարթակների և ծրագրային ապահովման խելացի վերլուծություն

Պատկերների հավաքածուն ավարտելուց հետո պատկերների մշակման հղումը «հստակ տեսնելուց մինչև հասկացողություն» հասնելու հիմնական կատարումն է: Մեքենայական տեսողության ընթացիկ հիմնական հարթակները հագեցած են ալգորիթմային մոդուլներով, ինչպիսիք են խորը ուսուցումը, եզրերի հայտնաբերումը, առանձնահատկությունների արդյունահանումը և պատկերի համեմատությունը, և աջակցում են բազմաթիվ գործառույթների, ինչպիսիք են թերությունների հայտնաբերումը, OCR ճանաչումը, շտրիխ կոդերի ընթերցումը և չափի չափումը: Աջակցող ծրագրային պլատֆորմը պետք է ունենա բարձր կոնֆիգուրացիա և լավ օգտատիրոջ փոխազդեցության միջերես, որպեսզի աջակցի ոչ ծրագրավորողներին՝ արագորեն տեղակայելու հայտնաբերման տրամաբանությունը և կարգավորելու պարամետրերը, ծանոթագրությունները, ուսուցումը և վրիպազերծումը ցուցադրման միջերեսի միջոցով՝ բարելավելու համակարգի զարգացման արդյունավետությունը: Որոշ հարթակներ աջակցում են նաև բազմաթելային հաշվարկներին, որոնք կարող են բավարարել բարձր տեմպերով արտադրական գծերի իրական ժամանակի մշակման կարիքները:

3. Արդյունք՝ անխափան կապ արդյունաբերական դաշտային համակարգերի հետ

Վերջին հղումը թեստի արդյունքների արդյունքն ու արձագանքն է: Հասուն տեսողության համակարգերը սովորաբար հագեցած են հարուստ I/O ինտերֆեյսներով և հաղորդակցման արձանագրություններով (օրինակ՝ Modbus, TCP/IP, EtherCAT, RS232/485 և այլն), որոնք կարող են արագ ուղարկել OK/NG ազդանշաններ, կոորդինացնել դիրքերը կամ պատկերի արդյունքները PLC, ռոբոտներ կամ MES համակարգեր: Բացի այդ, ըստ տարբեր արտադրական գծերի կարիքների, համակարգի գործառույթները կարող են ընդլայնվել, ինչպիսիք են տվյալների վերբեռնումը, պատկերների արխիվացումը, սարքավորումների միացման կառավարումը, հեռակառավարման ախտորոշումը և այլն, գործարանային տեղեկատվական համակարգի հետ խորը ինտեգրման հասնելու համար, որը կօգնի ստեղծել թվային և խելացի արտադրական գիծ:

4. Մեկ կանգառի տեղակայման առավելությունները՝ արդյունավետ, կայուն և կրկնվող

Համեմատած «լույսի աղբյուր + տեսախցիկ + ոսպնյակ + արդյունաբերական համակարգիչ + ծրագրաշար» ավանդական մոդելի հետ, որը գնվում և կարգաբերվում է առանձին, մեկ կանգառի մեքենայական տեսողության համակարգն ունի հետևյալ նշանակալի առավելությունները.

Սարքավորումը խիստ ինտեգրված է, և կատարումը օպտիմիզացված և համապատասխանեցված է, որպեսզի ապահովի համակարգի համակարգված աշխատանքը որպես ամբողջություն.

Տեղադրման և վրիպազերծման ժամանակը կարճ է, հետագա սպասարկումը պարզ է, իսկ աշխատուժի ծախսերը կրճատվում են.

Տրամադրել միասնական տեխնիկական աջակցություն և ծառայություններ՝ բարելավելու համակարգի կայունությունը և հետագծելիությունը.

Մոդուլների համակցությունները կարող են հարմարեցվել ըստ նախագծի սցենարների՝ աջակցելով արագ տեղակայմանը և կրկնօրինակմանը բազմաթիվ ոլորտներում:

Մեկ կանգառի մեքենայական տեսողության համակարգը ոչ միայն արտադրանքի պատկերի ստուգումն է, այլ նաև այն հիմնական կամուրջը, որը տեսողությունը վերածում է բանականության: Արտադրական վերափոխման նոր դարաշրջանում, գիտական ​​ընտրության և համակարգի ինտեգրման միջոցով, ընկերությունները կարող են կառուցել ավելի արդյունավետ, ավելի ճշգրիտ և հարմարվող խելացի հայտնաբերման հարթակ՝ խթանելու ավտոմատացումից դեպի անօդաչու արտադրական գործընթացների անցումը: