Машиналық көру жүйесі - өлшеуді, сәйкестендіруді және пайымдауды аяқтау үшін адамның көзін ауыстыру үшін машиналарды пайдаланатын техникалық жүйе. Бұл информатиканың маңызды салаларының бірі. Жүйе оптика, механика, электроника және компьютердің бағдарламалық және аппараттық құралдары сияқты көп салалы технологияларды біріктіреді және кескінді өңдеу, үлгіні тану, жасанды интеллект, сигналды өңдеу және оптикалық-механикалық интеграция сияқты көптеген өрістерді қамтиды.
Кескінді өңдеу және үлгіні тану сияқты негізгі технологиялардың қарқынды дамуымен машиналық көру қолданбаларының тереңдігі мен кеңдігі де кеңейе берді.
Соңғы жылдары ақылды өндіріс пен өнеркәсіптік автоматтандырудың арқасында машиналық көру технологиясы жоғары дәлдік пен интеллектке қарай дамып келеді. Дәстүрлі екі өлшемді кескінді өңдеумен салыстырғанда, өнеркәсіптік көру саласындағы зерттеулер мен қолдану біртіндеп 3D визуалды бақылау технологиясына ауысады және дәнекерлеуді тексеру, бөлшектерді сұрыптау және металл парағын өлшеу сияқты сценарийлерде кең ауқымда қолданылады.
Машиналық көруді тексеру «екі өлшемді танудан» «үш өлшемді қабылдауға» ауысады деп айтуға болады.
Жүйелік композиция тұрғысынан алғанда, толық машиналық көру жүйесі әдетте жарықтандыру жүйесін, өнеркәсіптік линзаларды, камера жүйесін және кескінді өңдеу жүйесін қамтиды. Практикалық қолданбаларда тұрақты және тиімді визуалды тексеру шешімін құру үшін жүйенің жұмыс жылдамдығы және кескінді өңдеу тиімділігі, камера түрі (түрлі-түсті немесе ақ-қара), тексеру мақсаты өлшемді өлшеу немесе ақауды анықтау, көру ауқымының қажетті өрісі, ажыратымдылық және нақты тексеру қажеттіліктеріне сәйкес кескін контрасты сияқты негізгі факторларды жан-жақты қарастыру қажет.
Көру жүйесінің құрылымы
Аппараттық жүйені жобалау
Машиналық көру жүйесінің аппараттық бөлігі негізінен өнеркәсіптік линзалардан, өнеркәсіптік камералардан, суретке түсіру карталарынан, енгізу/шығару блоктарынан және басқару құрылғыларынан тұрады.
Көру жүйесінің жалпы өнімділігі камера пикселдерінің сапасына және аппараттық құралдың өзіне ғана байланысты емес, сонымен қатар әр түрлі аппараттық модульдер арасындағы ақылға қонымды сәйкестік пен бірлескен жұмысқа байланысты. Мысалы, объектив пен камера ажыратымдылығының сәйкестігі, түсіру картасы мен деректер интерфейсінің үйлесімділігі жүйенің кескін сапасы мен жұмыс тұрақтылығына тікелей әсер етеді.
Сондықтан жоғары өнімді көру жүйесі аппараттық құралдарды таңдауды, жүйе құрылымын және қолданбалы сценарийлерді жан-жақты қарастырудан бөлінбейді.
Бағдарламалық жүйені жобалау
Визуалды жүйенің бағдарламалық жасақтамасы бүкіл жүйенің негізгі буындарының бірі болып табылады және жоғары техникалық күрделілікке ие. Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу процесінде біз бағдарлама құрылымы мен жұмыс тиімділігін оңтайландыруға назар аударып қана қоймай, сонымен қатар нақты сценарийлердегі алгоритмнің дәлдігіне, іске асырылуына және тұрақты жұмысына назар аударуымыз керек.
Бағдарламалық жасақтама жүйесі аяқталғаннан кейін оның беріктігі толығымен тексеріліп, жүйенің жарықтандыру өзгерістері, фон кедергілері және мақсатты айырмашылықтар сияқты күрделі сыртқы орталарда тұрақты және сенімді анықтау өнімділігін сақтай алатынына көз жеткізу үшін үздіксіз оңтайландырылған болуы керек.
Робот көру қолданбаларында жүйе әдетте екі бөліктен тұрады: кескінді алу модулі және көруді өңдеу модулі.
Олардың ішінде кескінді алу модулі жарықтандыру жүйесін, визуалды сенсорды, аналогты-цифрлық түрлендіргішті (A/D), кадр жадысын және т.б. қамтиды және қоршаған ортадағы екі өлшемді кескін ақпаратын жинау үшін қолданылады.
Роботтың көру жүйесі визуалды сенсор арқылы кескін деректерін алады, содан кейін оны көру процессоры талдайды, анықтайды және түсінеді және өңдеу нәтижелерін орындалатын басқару нұсқауларына түрлендіреді, осылайша робот мақсатты нысанды дәл анықтап, оның кеңістіктегі орнын анықтай алады, осылайша позициялау, ұстап алу және жинау сияқты тапсырмаларды орындайды.
Жоғары дәлдіктегі контактісіз өлшеу шешімі
Спектрлік конфокальды сенсор арнайы оптикалық жүйе арқылы әртүрлі фокус позицияларында әртүрлі толқын ұзындығының монохроматикалық сәулесін фокустай отырып, ақ жарық дисперсиясы принципіне негізделген. Жүйе өлшенетін нысанның бетінен шағылған жарықтың толқын ұзындығы туралы ақпарат негізінде нысан мен сенсор арасындағы қашықтықты дәл есептей алады.
Бұл өлшеу әдісі шағылысқан жарықтың қарқындылығына әсер етпейді, барлық дерлік материалдарға жарамды және жоғары дәлдіктегі, жоғары тұрақты байланыссыз өлшеуге қол жеткізе алады. Бір сканерлеу өлшенетін объект бетінің толық немесе ішінара 3D топографиясын алуға болады, оның жоғары дәлдік, жылдам жылдамдық және күшті тұрақтылық сияқты маңызды артықшылықтары бар.
Дәстүрлі лазерлік анықтау әдістерімен салыстырғанда, спектрлік конфокальды технология мөлдір объектілерді, шағылысатын айналарды және күшті жарықты сіңіретін материалдарды анықтауда әсіресе жақсы жұмыс істейді. Ол 3C электроникасы, жартылай өткізгіштер, литий батареясының жаңа энергиясы және дәл аппараттық құрал сияқты салаларда онлайн анықтау сценарийлерінде кеңінен қолданылады.
Өнеркәсіптік деңгейдегі 3D өлшеу шешімі
Лазерлік триангуляция - ағаш, резеңке, шиналар, автомобиль бөлшектері, металл және шойын сияқты салаларда кеңінен қолданылатын жетілген үш өлшемді өлшеу әдісі. Ол сондай-ақ жол төсемдері сияқты ауқымды тексеру сценарийлері үшін қолайлы.
Бұл технология құрылымдық лазер сәулесін нысанның бетіне проекциялау арқылы 3D нүктелік бұлт деректерін жасайды және камера лазерлік сызық профилін жинап, биіктік туралы ақпаратты есептейді. Практикалық қолданбаларда өлшенген нысан әдетте сенсордың астында қозғалады және толық үш өлшемді кескінді қалыптастыру үшін бірнеше контур бөлімдері үздіксіз жиналып, біріктіріледі.
Лазер мен камера арасындағы орнату бұрышы өлшеу дәлдігі мен жүйе тұрақтылығына маңызды әсер етеді. Бұрышты ұлғайту биіктік ажыратымдылығын жақсартуға көмектеседі, ал бұрышты азайту жалпы тұрақтылықты жақсартуға көмектеседі. Жетілген бағдарламалық жасақтама алгоритмдерімен біріктірілген бұл технология тиімді және сенімді 3D деректерді өңдеуге және талдауға қол жеткізе алды.
3D стерео көру камерасының шешімі
3D стерео көру камерасы адам көзіне ұқсас бинокулярлық көру принципіне негізделген. Ол екі камера арқылы әртүрлі көру бұрыштарынан кескіндерді алады және объектінің тереңдігі туралы деректерді есептеу үшін параллакс ақпаратын пайдаланады.
Өнеркәсіптік қолданбаларда кездейсоқ текстураны проекциялау әдетте өлшенетін нысанның бетінің сипаттамалық ақпаратын жақсарту үшін біріктіріледі, осылайша кескін сәйкестік дәлдігін жақсартады. Бұл технология роботты басқару, жинақты орналастыру және жүйені жөндеу сияқты сценарийлерде кеңінен қолданылды және динамикалық анықтау мен икемді өндіріс орталарында жақсы бейімделу қабілетін көрсетті.
Жылдам кеңістікте орналасу
ToF камералары инфрақызыл сәулелердің импульстарын шығару және радар диапазонына ұқсас шағылысқан жарықтың сенсорға қайтып оралу уақытын өлшеу арқылы мақсатты қашықтықты есептейді.
Ертедегі ToF технологиясы ажыратымдылық пен өлшеу дәлдігімен шектелді, бұл өнеркәсіптік деңгейдегі анықтау талаптарын орындауды қиындатады. Технологияның дамуымен мегапиксельді ToF камералары пайда болды, олар бірте-бірте 3D нысанды анықтау, роботты тиеу және түсіру, паллеттерді тиеу және түсіру сияқты қолданбаларда алға жылжытылады.
Айта кету керек, ToF технологиясы мақсатты тану және кеңістікте орналасу үшін қолайлырақ және жоғары дәлдіктегі өлшемді өлшеу сценарийлері үшін жарамсыз.
3D көрудегі бағдарламалық қамтамасыз етудің рөлі
бар 3D машиналық көру жүйесінде кескінді өңдеу және талдау бағдарламалық құралы жүйенің «миына» тең.
Дәстүрлі визуалды тексеру негізінен ережені бағдарламалауға сүйенеді және мүмкіндіктерді салыстыру және шекті бағалау арқылы тексеру тапсырмаларын аяқтайды. Қолдану сценарийлерінің күрделілігі артуда, терең оқыту және жасанды нейрондық желілер (ANN) бірте-бірте негізгі шешімдерге айналуда.
Жасанды нейрондық желілер өзара байланысты «нейрондардың» үлкен санынан тұрады және олардың қосылу салмағын оқу деректеріне сәйкес үздіксіз реттеуге болады, осылайша автономды оқытуға және мүмкіндіктерді шығаруға қол жеткізуге болады. Терең оқыту шеңберінде жүйеге күрделі кескін мүмкіндіктерін қолмен анықтау қажет емес. Күрделі өнеркәсіптік орталарда күштірек бейімделгіштік пен беріктікті көрсете отырып, функцияларды шығаруды, жіктеуді және пайымдауды автоматты түрде аяқтау үшін оған түпнұсқа кескін деректерін енгізу қажет.
3D кескіндеу технологиясының, нүктелік бұлтты өңдеу алгоритмдерінің және жасанды интеллекттің үздіксіз жетілуіне байланысты машиналық көру инспекциясы жоғары дәлдікке, күшті интеллектке және кеңірек қолдану сценарийлеріне қарай дамып келеді.
Zhixiang Vision компаниясының 3D машиналық көруі мен терең оқытудың үйлесімі өнеркәсіптік инспекцияның шекарасын кеңейтуді жалғастырады және интеллектуалды өндіріс пен автоматтандыруды жаңартуға сенімдірек техникалық қолдау көрсетеді. Машиналық көру индустриясы болашаққа деген үміттерге толы, күтейік және көрейік.
