Il sistema di visione artificiale è un sistema tecnico che utilizza le macchine per sostituire gli occhi umani per completare la misurazione, l'identificazione e il giudizio. È uno dei rami più importanti dell'informatica. Il sistema integra tecnologie multidisciplinari come ottica, meccanica, elettronica, software e hardware per computer e coinvolge molti campi come l'elaborazione delle immagini, il riconoscimento di modelli, l'intelligenza artificiale, l'elaborazione del segnale e l'integrazione ottico-meccanica.
Con il rapido sviluppo di tecnologie chiave come l’elaborazione delle immagini e il riconoscimento di modelli, anche la profondità e l’ampiezza delle applicazioni di visione artificiale hanno continuato ad espandersi.
Negli ultimi anni, spinta dalla produzione intelligente e dall’automazione industriale, la tecnologia di visione artificiale si è evoluta verso una maggiore precisione e intelligenza. Rispetto alla tradizionale elaborazione delle immagini bidimensionali, la ricerca e l'applicazione nel campo della visione industriale si stanno gradualmente trasformando nella tecnologia di ispezione visiva 3D e sono state applicate su larga scala in scenari come l'ispezione delle saldature, lo smistamento delle parti e la misurazione della lamiera.
Si può dire che l'ispezione mediante visione artificiale si sta spostando dal 'riconoscimento bidimensionale' alla 'percezione tridimensionale'.
Dal punto di vista della composizione del sistema, un sistema di visione artificiale completo comprende solitamente un sistema di illuminazione, un obiettivo industriale, un sistema di telecamere e un sistema di elaborazione delle immagini. Nelle applicazioni pratiche, è necessario considerare in modo completo fattori chiave come la velocità operativa del sistema e l'efficienza di elaborazione delle immagini, il tipo di telecamera (a colori o in bianco e nero), se l'obiettivo dell'ispezione è la misurazione delle dimensioni o l'identificazione dei difetti, l'intervallo del campo visivo richiesto, la risoluzione e il contrasto delle immagini in base alle specifiche esigenze di ispezione, in modo da costruire una soluzione di ispezione visiva stabile ed efficiente.
sistema visivoLa struttura del
Progettazione del sistema hardware
La parte hardware del sistema di visione artificiale è costituita principalmente da obiettivi industriali, telecamere industriali, schede di acquisizione immagini, unità di input/output e dispositivi di controllo.
Le prestazioni complessive del sistema di visione non dipendono solo dalla qualità dei pixel della fotocamera e dell'hardware stesso, ma, cosa ancora più importante, dalla ragionevole corrispondenza e dal lavoro collaborativo tra i vari moduli hardware. Ad esempio, la corrispondenza della risoluzione dell'obiettivo e della fotocamera e la compatibilità della scheda di acquisizione e dell'interfaccia dati influiranno direttamente sulla qualità dell'immagine del sistema e sulla stabilità operativa.
Pertanto, un sistema di visione ad alte prestazioni è inseparabile da una considerazione completa della selezione dell'hardware, della struttura del sistema e degli scenari applicativi.
Progettazione di sistemi software
La progettazione del software del sistema visivo è uno dei collegamenti fondamentali dell'intero sistema e presenta un'elevata complessità tecnica. Durante il processo di sviluppo del software, non dobbiamo solo prestare attenzione all'ottimizzazione della struttura del programma e dell'efficienza operativa, ma concentrarci anche sull'accuratezza, sulla realizzabilità e sulle prestazioni stabili dell'algoritmo negli scenari reali.
Una volta completato il sistema software, la sua robustezza deve essere completamente testata e continuamente ottimizzata per garantire che il sistema possa mantenere prestazioni di rilevamento stabili e affidabili in ambienti esterni complessi come cambiamenti di illuminazione, interferenze di fondo e differenze di target.
Nelle applicazioni di visione robotica, il sistema è solitamente costituito da due parti: un modulo di acquisizione delle immagini e un modulo di elaborazione della visione.
Tra questi, il modulo di acquisizione delle immagini comprende un sistema di illuminazione, un sensore visivo, un convertitore analogico-digitale (A/D), una memoria di frame, ecc., e viene utilizzato per raccogliere informazioni sull'immagine bidimensionale nell'ambiente.
Il sistema di visione del robot ottiene i dati dell'immagine attraverso il sensore visivo, quindi li analizza, li identifica e li comprende tramite il processore di visione e converte i risultati dell'elaborazione in istruzioni di controllo eseguibili, in modo che il robot possa identificare accuratamente l'oggetto target e determinarne la posizione spaziale, completando così attività come posizionamento, presa e assemblaggio.
Soluzione di misurazione senza contatto ad alta precisione
Il sensore confocale spettrale funziona in base al principio della dispersione della luce bianca, focalizzando la luce monocromatica di diverse lunghezze d'onda in diverse posizioni di messa a fuoco attraverso uno speciale sistema ottico. Il sistema può calcolare con precisione la distanza tra l'oggetto e il sensore in base alle informazioni sulla lunghezza d'onda della luce riflessa dalla superficie dell'oggetto misurato.
Questo metodo di misurazione non è influenzato dall'intensità della luce riflessa, è adatto a quasi tutti i materiali e può ottenere misurazioni senza contatto ad alta precisione e stabilità. Una singola scansione può ottenere la topografia 3D completa o parziale della superficie dell'oggetto misurato, che presenta vantaggi significativi come alta precisione, alta velocità e forte stabilità.
Rispetto ai tradizionali metodi di rilevamento laser, la tecnologia confocale spettrale funziona particolarmente bene nel rilevamento di oggetti trasparenti, specchi altamente riflettenti e materiali che assorbono fortemente la luce. È ampiamente utilizzato negli scenari di rilevamento online in settori quali l'elettronica 3C, i semiconduttori, la nuova energia delle batterie al litio e l'hardware di precisione.
Soluzione di misurazione 3D di livello industriale
La triangolazione laser è un metodo di misurazione tridimensionale maturo ampiamente utilizzato in settori quali legno, gomma, pneumatici, ricambi auto, metallo e ghisa. È adatto anche per scenari di ispezione su larga scala come le superfici stradali.
Questa tecnologia genera dati di nuvole di punti 3D proiettando luce laser strutturata sulla superficie di un oggetto e la fotocamera raccoglie il profilo della linea laser e calcola le informazioni sull'altezza. Nelle applicazioni pratiche, l'oggetto misurato di solito si sposta sotto il sensore e più sezioni del contorno vengono continuamente raccolte e unite per formare infine un'immagine tridimensionale completa.
L'angolo di installazione tra il laser e la telecamera ha un impatto importante sulla precisione della misurazione e sulla stabilità del sistema. L'aumento dell'angolo aiuta a migliorare la risoluzione dell'altezza, mentre la diminuzione dell'angolo aiuta a migliorare la stabilità generale. Combinata con algoritmi software maturi, questa tecnologia è stata in grado di ottenere un’elaborazione e un’analisi dei dati 3D efficiente e affidabile.
Soluzione di telecamera per visione stereo 3D
La telecamera per visione stereo 3D si basa sul principio della visione binoculare simile a quella dell'occhio umano. Acquisisce immagini da diversi angoli di visione attraverso due telecamere e utilizza le informazioni sulla parallasse per calcolare i dati di profondità dell'oggetto.
Nelle applicazioni industriali effettive, la proiezione di texture casuali viene solitamente combinata per migliorare le informazioni caratteristiche della superficie dell'oggetto misurato, migliorando così la precisione di corrispondenza dell'immagine. Questa tecnologia è stata ampiamente utilizzata in scenari quali la guida dei robot, il posizionamento degli assiemi e il debug del sistema e ha dimostrato una buona adattabilità nel rilevamento dinamico e negli ambienti di produzione flessibili.
Posizionamento spaziale veloce
Le telecamere ToF calcolano la distanza del target emettendo impulsi di luce infrarossa e misurando il tempo necessario affinché la luce riflessa ritorni al sensore, in modo simile alla portata del radar.
La prima tecnologia ToF era limitata dalla risoluzione e dall’accuratezza della misurazione, rendendo difficile soddisfare i requisiti di rilevamento a livello industriale. Con il progresso della tecnologia, sono emerse le fotocamere ToF megapixel, che vengono gradualmente promosse in applicazioni come il rilevamento di oggetti 3D, il carico e lo scarico di robot e il carico e scarico di pallet.
Va notato che la tecnologia ToF è più adatta per il riconoscimento del bersaglio e il posizionamento spaziale e non è adatta per scenari di misurazione dimensionale ad alta precisione.
Il ruolo del software nella visione 3D
esistere In un sistema di visione artificiale 3D , il software di elaborazione e analisi delle immagini equivale al 'cervello' del sistema.
L'ispezione visiva tradizionale si basa in gran parte sulla programmazione delle regole e completa le attività di ispezione attraverso il confronto delle caratteristiche e il giudizio sulla soglia. Poiché la complessità degli scenari applicativi continua ad aumentare, il deep learning e le reti neurali artificiali (ANN) stanno gradualmente diventando soluzioni mainstream.
Le reti neurali artificiali sono composte da un gran numero di 'neuroni' interconnessi e i loro pesi di connessione possono essere regolati continuamente in base ai dati di addestramento, ottenendo così l'apprendimento autonomo e l'estrazione delle funzionalità. Nel quadro del deep learning, il sistema non ha bisogno di definire manualmente caratteristiche complesse dell'immagine. È sufficiente inserire i dati dell'immagine originale per completare automaticamente l'estrazione, la classificazione e il giudizio delle caratteristiche, mostrando una maggiore adattabilità e robustezza in ambienti industriali complessi.
Con la continua maturità della tecnologia di imaging 3D, degli algoritmi di elaborazione delle nuvole di punti e dell'intelligenza artificiale, l'ispezione con visione artificiale si sta sviluppando verso una maggiore precisione, un'intelligenza più forte e scenari applicativi più ampi.
La combinazione di visione artificiale 3D e deep learning di Zhixiang Vision continuerà ad espandere i confini dell'ispezione industriale e fornirà un supporto tecnico più affidabile per la produzione intelligente e gli aggiornamenti dell'automazione. Il settore della visione artificiale è pieno di aspettative per il futuro, aspettiamo e vediamo.
