Аж үйлдвэрийн автоматжуулалт, ухаалаг үйлдвэрлэлийн хурдацтай хөгжлийн нөхцөлд машины харааны хяналт нь орчин үеийн үйлдвэрлэлийн шугамын зайлшгүй, чухал хэсэг болжээ. Харааны хяналтын системийн үндсэн техник хангамжийн хувьд үйлдвэрлэлийн камерын дүрслэх чадвар нь шалгалтын үр дүнгийн нарийвчлал, тогтвортой байдалд шууд нөлөөлдөг. Ялангуяа гэрэл багатай орчинд үйлдвэрийн камерууд өндөр чанартай дүрсийг тогтвортой гаргаж чадах эсэх нь тэдний ерөнхий гүйцэтгэлийг хэмжих чухал үзүүлэлтүүдийн нэг болсон.
1. Үйлдвэрийн харааны хяналтын бага гэрлийн хэрэглээ
Аж үйлдвэрийн харааны шалгалтын хэрэглээг ихэвчлэн гурван том ангилалд хувааж болно: хэмжээст хэмжилт ба байршил, гадаргуугийн согогийг илрүүлэх, логог илрүүлэх, таних. Тэдгээрийн дотроос хэмжээст хэмжилтийг голчлон ажлын хэсгийн урт, өргөн, өндөр болон бусад геометрийн хэмжээсийг илрүүлэхэд ашигладаг. Практик хэрэглээнд хоёр хэмжээст хэмжээст илрүүлэх нь хамгийн түгээмэл байдаг. Гадаргуугийн согогийг илрүүлэх нь хэмжилт хийх объектын гадаргуу дээрх орон нутгийн физик, химийн шинж чанарын тэгш бус хэсгүүд, тухайлбал, металл эсвэл хуванцар бүтээгдэхүүний гадаргуу дээрх зураас, нүх, толбо, бага цагаан тугалга, илүү цагаан тугалга, дутуу гагнуур болон ПХБ самбар дээрх бусад асуудлуудад анхаарлаа хандуулдаг. Лого илрүүлэх нь хэвлэсэн контент зөв, бүрэн гүйцэд, байрлал зөв эсэхийг тодорхойлоход голчлон ашиглагддаг.
Бодит үйлдвэрлэлийн орчинд тоног төхөөрөмжийн хаалттай бүтэц, ажлын байрны хязгаарлагдмал орон зай, туршилт хийж буй объектын материалын гэрлийг шингээх чадвар, эрчим хүч хэмнэх зэрэг зэргээс шалтгаалан хяналтын талбайн гэрэлтүүлэг хангалтгүй байх асуудал байнга гардаг. Гэрэл багатай орчин нь зургийн хангалтгүй гэрэлтүүлэг, дуу чимээ ихсэх, нарийвчилсан мэдээлэл алдагдах зэрэгт хүргэж, улмаар үйлдвэрлэлийн камерын дүрслэх чадвар, тогтвортой байдалд өндөр шаардлага тавина. Тиймээс гэрэл багатай нөхцөлд дүрсний гүйцэтгэлийг турших, шинжлэх нь үйлдвэрлэлийн харааны системийг сонгох, ашиглахад ихээхэн ач холбогдолтой юм.
2. Үйлдвэрлэлийн харааны хяналтын системийн үндсэн бүрэлдэхүүн
Үйлдвэрлэлийн харааны хяналтын иж бүрэн систем нь ихэвчлэн гурван үндсэн хэсгээс бүрддэг: зураг авах, дүрс боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх, мэдээллийн менежмент, хүн-компьютерийн харилцан үйлчлэл. Техник хангамжийн үүднээс авч үзвэл зураг авах модуль нь гэрэлтүүлгийн эх үүсвэр, үйлдвэрлэлийн камер, үйлдвэрлэлийн линз, зураг авах карт зэрэг тоног төхөөрөмжийг агуулдаг; Програм хангамжийн үүднээс авч үзвэл зураг боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх модуль нь гол төлөв дүрсийг урьдчилан боловсруулах алгоритмууд болон илрүүлэх алгоритмуудаас бүрддэг бөгөөд эдгээр нь зорилтот шинж чанарыг сайжруулах, хэмжээсийг бүрэн хэмжих эсвэл согогийг үнэлэхэд ашигладаг; Мэдээллийн менежмент ба хүн-компьютерийн харилцан үйлчлэлийн модуль нь илрүүлэлтийн үр дүнд үндэслэн бүтээгдэхүүнийг ангилах, дохиолол өгөх, бүртгэх.
Гэрэл багатай илрүүлэх програмуудад зураг авах модулийн ач холбогдол онцгой ач холбогдолтой байдаг. Камерын гэрлийн дохиог авах чадвар, дуу чимээний хяналтын түвшин, динамик хүрээний гүйцэтгэл нь дараагийн алгоритмуудын боловсруулалтын үр дүнд шууд нөлөөлж, бүхэл бүтэн харааны систем тогтвортой ажиллаж чадах эсэхийг тодорхойлох болно.
3. Гэрэл багатай дүрслэлийн туршилтын гол камерын параметрүүд
Аж үйлдвэрийн камерын гэрэл багатай дүрсийг турших явцад дараах үндсэн параметрүүдэд анхаарлаа хандуулах шаардлагатай. Эдгээр параметрүүд нь гэрэлтүүлгийн нарийн төвөгтэй нөхцөлд камерын бодит дүрслэлийн гүйцэтгэлийг хамтдаа тодорхойлдог.
1. Нарийвчлал ба дүрслэлийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл
Нарийвчлал нь үйлдвэрлэлийн камерын гүйцэтгэлийн хамгийн үндсэн үзүүлэлтүүдийн нэг бөгөөд дүрс мэдрэгчийн пикселийн тоогоор тодорхойлогддог. Талбайн сканнерын камер нь ихэвчлэн 1920 × 1080 гэх мэт хэвтээ ба босоо пикселийн тоогоор нарийвчлалыг илэрхийлдэг; практик хэрэглээнд ихэвчлэн 1K, 2K, 4K гэх мэт хэлбэрээр илэрхийлэгддэг.
Ижил харааны талбарт нарийвчлал өндөр байх тусам камер илүү дэлгэрэнгүй мэдээлэл өгөх боломжтой болно. Гэрэл багатай орчинд өндөр нягтралтай камер нь зургийн мэдээллийг илүү үр дүнтэй хадгалахад тусалдаг бөгөөд дараа нь согогийг илрүүлэх, хэмжээг хэмжих үндсэн баталгааг өгдөг.
2. Авах хурд ба өртөлтийг хянах чадвар
Камерын зураг авах хурдыг ихэвчлэн фрэймийн хурд (fps) эсвэл шугамын давтамж (kHz) -ээр илэрхийлдэг. Хөдөлгөөнт зорилтот илрүүлэх програмын хувьд камер нь зураг бүдгэрүүлэх, мэдээлэл алдагдахаас зайлсхийхийн тулд хангалттай хурдтай байх ёстой.
Гэрэл багатай орчинд боломжийн өртөлтийн хугацаа онцгой чухал байдаг. Урт өртөх хугацаа нь зургийн тод байдлыг сайжруулахад тусалдаг ч хөдөлгөөнийг бүдгэрүүлэхэд хүргэдэг. Тиймээс камерын хаалтыг хянах чадвар, өндөр хурдтай зураг авалт нь гэрэл багатай тодорхой дүрслэлд хүрэх чухал баталгаа юм.
3. Дуу чимээний түвшин ба дохио-дуу чимээний харьцаа
Дуу чимээ нь гэрэл багатай дүрслэлд хамгийн чухал хүчин зүйлүүдийн нэг юм. EMVA1288 стандартын дагуу камерын дуу чимээ нь голчлон дохиотой холбоотой буудлагын дуу чимээ, мэдрэгчийг унших хэлхээ болон дохио боловсруулах хэлхээнээс үүдэлтэй дуу чимээг агуулдаг. Үүнээс гадна тоон хэлбэрт шилжүүлэх явцад тоон үзүүлэлтийн дуу чимээ үүсдэг.
Гэрэл багатай нөхцөлд дуу чимээг хянах чадвар нь зураг ашиглахад шууд нөлөөлдөг. Дуу чимээ багатай үйлдвэрлэлийн камерууд нь гэрэл багатай орчинд дохио-дуу чимээний харьцааг өндөр байлгаж, зорилтот функцуудыг илүү тодорхой болгож, тогтвортой илрүүлэхэд тустай.
4. Пикселийн гүн ба саарал түвшин
Пикселийн гүн гэдэг нь камерын гаралтын зургийн саарал өнгийн битийн тоог хэлнэ, ихэвчлэн 8 бит, 10 бит, 12 бит эсвэл түүнээс дээш байдаг. Пикселийн гүн өндөр байх тусам саарал өнгө нь илүү баялаг байх ба энэ нь тод байдлын нарийн ялгааг ялгахад тусалдаг.
Гэрэл багатай хэрэглээнд пикселийн өндөр гүн нь саарал өнгөний гүйцэтгэлийг сайжруулж болохоос гадна өгөгдөл дамжуулах хурд болон системийн нэгдмэл байдалд илүү өндөр шаардлага тавьдаг. Тиймээс практик хэрэглээнд илрүүлэх нарийвчлал, системийн гүйцэтгэлд тулгуурлан иж бүрэн сонголт хийх ёстой.
5. Спектрийн хариу үйлдэл ба гэрлийн эх үүсвэрийг тохируулах чадвар
Аж үйлдвэрийн камерын спектрийн хариу үйлдэл нь янз бүрийн долгионы урттай гэрэлд мэдрэмтгий байдлыг тодорхойлдог. Янз бүрийн хариу урвалын хүрээний дагуу камерыг харагдах гэрлийн камер, хэт улаан туяаны камер, хэт ягаан туяаны камер гэж хувааж болно. Гэрэл багатай илрүүлэхэд камерын спектрийн хариу урвалын шинж чанарууд болон газар дээрх гэрлийн эх үүсвэрийг зөв тохируулах нь үр дүнтэй дохиог олж авах, ерөнхий дүрслэлийн эффектийг сайжруулахад тусална.
4. Гэрэл багатай дүрслэлийн туршилтын практик ач холбогдол
Гэрэл багатай орчинд үйлдвэрлэлийн камерууд дээр дүрс бичлэгийн туршилт хийснээр бид тэдгээрийн нарийвчлалыг сэргээх чадвар, дуу чимээг хянах чадвар, гэрэл багатай нөхцөлд дүрсний тогтвортой байдлыг системтэйгээр үнэлж чадна. Энэ нь камерын сонголтыг оновчтой болгоход тусалдаг төдийгүй практик хэрэглээнд өндөр тод гэрлийн эх үүсвэрээс хамаарах хамаарлыг бууруулж, системийн эрчим хүчний зарцуулалт болон бүтцийн нарийн төвөгтэй байдлыг бууруулдаг.
ПХБ-ийн гагнуурын холболтын үзлэг, электрон эд ангиудын үзлэг, нарийн бүрэлдэхүүн хэсгийн харагдах байдлыг шалгах зэрэг тохиолдолд бага гэрэлд дүрслэх чадвар сайтай үйлдвэрлэлийн камерууд нь нарийн төвөгтэй орчинд тогтвортой гаралтыг хадгалж, автоматжуулсан хяналтын системд найдвартай мэдээллийн суурь болж өгдөг.
Гэрэл багатай орчинд дүрсний гүйцэтгэл нь үйлдвэрлэлийн камерын технологийг хөгжүүлэх чухал чиглэлүүдийн нэг болсон. Шинжлэх ухааны туршилтын арга, боломжийн параметрийн шинжилгээгээр үйлдвэрлэлийн камерын гүйцэтгэлийг практик хэрэглээнд илүү нарийвчлан үнэлэх боломжтой. Цаашид дүрс мэдрэгчийн технологи, дохио боловсруулах чадварыг тасралтгүй сайжруулснаар үйлдвэрийн камерууд бий болноБага гэрлийг илрүүлэх талбар нь илүү их хэрэглээний боломжуудыг харуулдаг. Smart Vision нь хэрэглэгчиддээ илүү тогтвортой, үр ашигтай машины харааны хяналтын дэмжлэг үзүүлэхийн тулд хэрэглээний бодит хэрэгцээнд тулгуурлан үйлдвэрлэлийн камер, харааны шийдлүүдийг турших, оновчтой болгох ажлыг үргэлжлүүлэх болно.
