マシンビジョン検査テクノロジーとその産業応用について 1 つの記事で学びましょう

マシンビジョンシステムは、人間の目の代わりに機械を使用して測定、識別、判断を完了する技術システムです。これはコンピューター サイエンスの重要な分野の 1 つです。このシステムは、光学、機械、電子、コンピューターのソフトウェアとハ​​ードウェアなどの学際的な技術を統合しており、画像処理、パターン認識、人工知能、信号処理、光学機械統合などの多くの分野に関与しています。
画像処理やパターン認識などの主要テクノロジーの急速な発展に伴い、マシンビジョンアプリケーションの奥深さと幅も拡大し続けています。

近年、スマートマニュファクチャリングと産業オートメーションの推進により、マシンビジョンテクノロジーはより高い精度とインテリジェンスを目指して進化しています。従来の 2 次元画像処理と比較して、産業用ビジョン分野の研究と応用は徐々に 3D 外観検査技術に移行しており、溶接検査、部品の選別、金属シートの測定などのシナリオで大規模に応用されています。
マシンビジョン検査は「二次元認識」から「三次元認識」へ移行しつつあると言えます。

システム構成の観点から見ると、完全なマシン ビジョン システムには通常、照明システム、工業用レンズ、カメラ システム、画像処理システムが含まれます。実際のアプリケーションでは、安定した効率的な外観検査ソリューションを構築するために、システムの動作速度と画像処理効率、カメラの種類（カラーまたは白黒）、検査対象がサイズ測定か欠陥特定か、特定の検査ニーズに応じて必要な視野範囲、解像度、撮像コントラストなどの重要な要素を総合的に考慮する必要があります。

視覚システムの構造

ハードウェアシステム設計

マシン ビジョン システムのハードウェア部分は、主に産業用レンズ、産業用カメラ、画像キャプチャ カード、入出力ユニット、および制御デバイスで構成されます。
ビジョン システムの全体的なパフォーマンスは、カメラのピクセルとハードウェア自体の品質に依存するだけでなく、より重要なのは、さまざまなハードウェア モジュール間の合理的なマッチングと共同作業に依存します。たとえば、レンズとカメラの解像度のマッチング、キャプチャ カードとデータ インターフェイスの互換性は、システムの画質と動作の安定性に直接影響します。

したがって、高性能ビジョン システムは、ハードウェアの選択、システム構造、およびアプリケーション シナリオを総合的に考慮することと切り離すことができません。

ソフトウェアシステム設計

ビジュアル システムのソフトウェア設計は、システム全体の中核となるリンクの 1 つであり、技術的に非常に複雑です。ソフトウェア開発プロセスでは、プログラム構造と動作効率の最適化に注意を払うだけでなく、実際のシナリオにおけるアルゴリズムの精度、実現可能性、安定したパフォーマンスにも焦点を当てる必要があります。

ソフトウェア システムが完成したら、照明の変化、背景の干渉、ターゲットの違いなどの複雑な外部環境においてシステムが安定した信頼性の高い検出パフォーマンスを維持できるように、その堅牢性を十分にテストし、継続的に最適化する必要があります。

ロボットビジョンアプリケーションでは、システムは通常、画像取得モジュールとビジョン処理モジュールの 2 つの部分で構成されます。
このうち画像取得モジュールには、照明システム、視覚センサー、アナログデジタルコンバーター（A/D）、フレームメモリなどが含まれており、環境内の二次元画像情報を収集するために使用されます。

ロボットビジョンシステムは、視覚センサーを介して画像データを取得し、ビジョンプロセッサーによって画像データを分析、識別、理解して、処理結果を実行可能な制御命令に変換します。これにより、ロボットは対象物体を正確に識別し、その空間位置を決定して、位置決め、掴み、組み立てなどのタスクを完了できます。

高精度な非接触測定ソリューション

スペクトル共焦点センサーは白色光分散の原理に基づいて動作し、特殊な光学システムを通じて異なる焦点位置に異なる波長の単色光を集束させます。測定対象物の表面からの反射光の波長情報に基づいて、対象物とセンサとの距離を正確に算出します。

この測定方法は反射光の強度に影響されず、ほとんどの材質に適しており、高精度・高安定な非接触測定が可能です。 1 回のスキャンで測定対象物の表面の完全または部分的な 3D トポグラフィーを取得でき、高精度、高速、強力な安定性などの大きな利点があります。

従来のレーザー検出方法と比較して、スペクトル共焦点技術は、透明な物体、高反射鏡、強い光吸収物質の検出で特に優れた性能を発揮します。 3C エレクトロニクス、半導体、リチウム電池新エネルギー、精密ハードウェアなどの業界のオンライン検出シナリオで広く使用されています。

工業用グレードの 3D 測定ソリューション

レーザー三角測量は、木材、ゴム、タイヤ、自動車部品、金属、鋳鉄などの業界で広く使用されている成熟した 3 次元測定方法です。路面などの大規模な検査シナリオにも適しています。

この技術は、構造化レーザー光を物体の表面に投影することで 3D 点群データを生成し、カメラがレーザー ライン プロファイルを収集して高さ情報を計算します。実際のアプリケーションでは、通常、測定対象物はセンサーの下を移動し、複数の輪郭部分が連続的に収集および接合されて、最終的に完全な 3 次元画像が形成されます。

レーザーとカメラの間の設置角度は、測定精度とシステムの安定性に重要な影響を与えます。角度を大きくすると高さの解像度が向上し、角度を小さくすると全体的な安定性が向上します。このテクノロジーは、成熟したソフトウェア アルゴリズムと組み合わせることで、効率的で信頼性の高い 3D データの処理と分析を実現することができました。

3Dステレオビジョンカメラソリューション

3D ステレオ ビジョン カメラは、人間の目に似た両眼視の原理に基づいています。 2台のカメラを通じて異なる視野角から画像を取得し、視差情報を使用してオブジェクトの奥行きデータを計算します。

実際の産業用途では、通常、ランダムなテクスチャ投影を組み合わせて、測定対象物の表面の特性情報を強化し、それによって画像マッチングの精度を向上させます。このテクノロジーは、ロボットの誘導、アセンブリの位置決め、システムのデバッグなどのシナリオで広く使用されており、動的検出や柔軟な生産環境での優れた適応性が実証されています。

高速空間位置決め

ToF カメラは、レーダー測距と同様に、赤外線光のパルスを放射し、反射光がセンサーに戻るまでの時間を測定することによってターゲットの距離を計算します。

初期の ToF テクノロジーは分解能と測定精度によって制限されており、産業レベルの検出要件を満たすことが困難でした。技術の進歩に伴い、メガピクセルToFカメラが登場し、3D物体検出、ロボットの積み下ろし、パレットの積み下ろしなどの用途で徐々に普及が進んでいます。

ToF テクノロジーはターゲット認識と空間位置決めに適しており、高精度の寸法測定シナリオには適していないことに注意してください。

3D ビジョンにおけるソフトウェアの役割

存在する 3D マシン ビジョン システムでは、画像処理および分析ソフトウェアがシステムの「頭脳」に相当します。
従来の外観検査はルールプログラミングに大きく依存しており、特徴の比較としきい値の判断を通じて検査タスクを完了します。アプリケーション シナリオが複雑になるにつれて、ディープ ラーニングと人工ニューラル ネットワーク (ANN) が徐々に主流のソリューションになりつつあります。

人工ニューラル ネットワークは、相互接続された多数の「ニューロン」で構成されており、その接続の重みはトレーニング データに基づいて継続的に調整され、自律学習と特徴抽出を実現します。深層学習フレームワークでは、システムは複雑な画像特徴を手動で定義する必要がありません。元の画像データを入力するだけで、特徴の抽出、分類、判断が自動的に完了し、複雑な産業環境においてより強力な適応性と堅牢性を示します。

3D イメージング テクノロジー、点群処理アルゴリズム、人工知能の継続的な成熟により、マシン ビジョン検査は、より高い精度、より強力なインテリジェンス、より幅広いアプリケーション シナリオを目指して発展しています。
Zhixiang Vision の 3D マシン ビジョンとディープ ラーニングの組み合わせは、産業検査の限界を拡大し続け、インテリジェントな製造と自動化のアップグレードに対するより信頼性の高い技術サポートを提供します。マシンビジョン業界は将来への期待に満ちています。楽しみに待ちましょう。