O sistema de visão mecânica é um sistema técnico que utiliza máquinas para substituir os olhos humanos para completar a medição, identificação e julgamento. É um dos ramos importantes da ciência da computação. O sistema integra tecnologias multidisciplinares, como óptica, mecânica, eletrônica e software e hardware de computador, e envolve muitos campos, como processamento de imagens, reconhecimento de padrões, inteligência artificial, processamento de sinais e integração óptico-mecânica.
Com o rápido desenvolvimento de tecnologias-chave, como processamento de imagens e reconhecimento de padrões, a profundidade e a amplitude das aplicações de visão mecânica também continuaram a se expandir.
Nos últimos anos, impulsionada pela fabricação inteligente e pela automação industrial, a tecnologia de visão mecânica tem evoluído em direção a maior precisão e inteligência. Em comparação com o processamento tradicional de imagens bidimensionais, a pesquisa e a aplicação no campo da visão industrial estão gradualmente se transformando em tecnologia de inspeção visual 3D e têm sido aplicadas em larga escala em cenários como inspeção de solda, classificação de peças e medição de chapas metálicas.
Pode-se dizer que a inspeção de visão mecânica está passando de “reconhecimento bidimensional” para “percepção tridimensional”.
Do ponto de vista da composição do sistema, um sistema completo de visão mecânica geralmente inclui um sistema de iluminação, lentes industriais, sistema de câmera e sistema de processamento de imagem. Em aplicações práticas, é necessário considerar de forma abrangente fatores-chave, como velocidade de operação do sistema e eficiência de processamento de imagem, tipo de câmera (colorida ou preto e branco), se o objetivo da inspeção é medição de tamanho ou identificação de defeito, alcance do campo de visão necessário, resolução e contraste de imagem de acordo com necessidades específicas de inspeção, de modo a construir uma solução de inspeção visual estável e eficiente.
sistema visualA estrutura do
Projeto de sistema de hardware
A parte de hardware do sistema de visão artificial consiste principalmente em lentes industriais, câmeras industriais, placas de captura de imagem, unidades de entrada/saída e dispositivos de controle.
O desempenho geral do sistema de visão não depende apenas da qualidade dos pixels da câmera e do próprio hardware, mas, mais importante, da correspondência razoável e do trabalho colaborativo entre os vários módulos de hardware. Por exemplo, a correspondência entre a lente e a resolução da câmera e a compatibilidade da placa de captura e da interface de dados afetarão diretamente a qualidade da imagem do sistema e a estabilidade operacional.
Portanto, um sistema de visão de alto desempenho é inseparável da consideração abrangente da seleção de hardware, estrutura do sistema e cenários de aplicação.
Projeto de sistema de software
O design de software do sistema visual é um dos elos centrais de todo o sistema e possui alta complexidade técnica. Durante o processo de desenvolvimento de software, não precisamos apenas prestar atenção à otimização da estrutura do programa e à eficiência operacional, mas também focar na precisão, realizabilidade e desempenho estável do algoritmo em cenários reais.
Após a conclusão do sistema de software, sua robustez deve ser totalmente testada e continuamente otimizada para garantir que o sistema possa manter um desempenho de detecção estável e confiável em ambientes externos complexos, como mudanças de iluminação, interferência de fundo e diferenças de alvo.
Em aplicações de visão robótica, o sistema geralmente consiste em duas partes: um módulo de aquisição de imagem e um módulo de processamento de visão.
Entre eles, o módulo de aquisição de imagem inclui um sistema de iluminação, um sensor visual, um conversor analógico-digital (A/D), uma memória de quadros, etc., e é utilizado para coletar informações de imagem bidimensional no ambiente.
O sistema de visão do robô obtém dados de imagem por meio do sensor visual e, em seguida, analisa, identifica e compreende-os pelo processador de visão e converte os resultados do processamento em instruções de controle executáveis, para que o robô possa identificar com precisão o objeto alvo e determinar sua posição espacial, completando assim tarefas como posicionamento, captura e montagem.
Solução de medição sem contato de alta precisão
O sensor confocal espectral funciona com base no princípio da dispersão da luz branca, focando luz monocromática de diferentes comprimentos de onda em diferentes posições de foco através de um sistema óptico especial. O sistema pode calcular com precisão a distância entre o objeto e o sensor com base nas informações do comprimento de onda da luz refletida na superfície do objeto medido.
Este método de medição não é afetado pela intensidade da luz refletida, é adequado para quase todos os materiais e pode obter medições sem contato de alta precisão e alta estabilidade. Uma única varredura pode obter a topografia 3D completa ou parcial da superfície do objeto medido, que apresenta vantagens significativas, como alta precisão, velocidade rápida e forte estabilidade.
Em comparação com os métodos tradicionais de detecção a laser, a tecnologia confocal espectral tem um desempenho particularmente bom na detecção de objetos transparentes, espelhos altamente reflexivos e materiais fortes que absorvem luz. É amplamente utilizado em cenários de detecção on-line em indústrias como eletrônica 3C, semicondutores, nova energia de bateria de lítio e hardware de precisão.
Solução de medição 3D de nível industrial
A triangulação a laser é um método de medição tridimensional maduro que é amplamente utilizado em indústrias como madeira, borracha, pneus, peças automotivas, metal e ferro fundido. Também é adequado para cenários de inspeção em larga escala, como superfícies de estradas.
Esta tecnologia gera dados de nuvem de pontos 3D projetando luz laser estruturada na superfície de um objeto, e a câmera coleta o perfil da linha do laser e calcula as informações de altura. Em aplicações práticas, o objeto medido geralmente se move sob o sensor, e múltiplas seções de contorno são continuamente coletadas e emendadas para finalmente formar uma imagem tridimensional completa.
O ângulo de instalação entre o laser e a câmera tem um impacto importante na precisão da medição e na estabilidade do sistema. Aumentar o ângulo ajuda a melhorar a resolução da altura, enquanto diminuir o ângulo ajuda a melhorar a estabilidade geral. Combinada com algoritmos de software maduros, esta tecnologia tem sido capaz de alcançar processamento e análise de dados 3D eficientes e confiáveis.
Solução de câmera de visão estéreo 3D
A câmera de visão estéreo 3D é baseada no princípio da visão binocular semelhante ao do olho humano. Ele adquire imagens de diferentes ângulos de visão por meio de duas câmeras e usa informações de paralaxe para calcular os dados de profundidade do objeto.
Em aplicações industriais reais, a projeção de textura aleatória é geralmente combinada para melhorar as informações características da superfície do objeto medido, melhorando assim a precisão da correspondência da imagem. Esta tecnologia tem sido amplamente utilizada em cenários como orientação de robôs, posicionamento de montagem e depuração de sistemas, e demonstrou boa adaptabilidade em detecção dinâmica e ambientes de produção flexíveis.
Posicionamento espacial rápido
As câmeras ToF calculam a distância do alvo emitindo pulsos de luz infravermelha e medindo o tempo que a luz refletida leva para retornar ao sensor, semelhante ao alcance do radar.
A tecnologia ToF inicial era limitada pela resolução e precisão de medição, dificultando o atendimento aos requisitos de detecção de nível industrial. Com o avanço da tecnologia, surgiram câmeras ToF megapixel, que estão sendo gradualmente promovidas em aplicações como detecção de objetos 3D, carga e descarga de robôs e carga e descarga de paletes.
Deve-se notar que a tecnologia ToF é mais adequada para reconhecimento de alvos e posicionamento espacial, e não é adequada para cenários de medição dimensional de alta precisão.
O papel do software na visão 3D
existir Em um sistema de visão mecânica 3D , o software de processamento e análise de imagens é equivalente ao “cérebro” do sistema.
A inspeção visual tradicional depende muito da programação de regras e completa tarefas de inspeção por meio de comparação de recursos e julgamento de limites. À medida que a complexidade dos cenários de aplicação continua a aumentar, a aprendizagem profunda e as redes neurais artificiais (RNA) estão gradualmente se tornando soluções convencionais.
As redes neurais artificiais são compostas por um grande número de 'neurônios' interconectados, e seus pesos de conexão podem ser continuamente ajustados de acordo com os dados de treinamento, conseguindo assim aprendizado autônomo e extração de recursos. Na estrutura de aprendizagem profunda, o sistema não precisa definir manualmente recursos complexos de imagem. Ele só precisa inserir dados de imagem originais para concluir automaticamente a extração, classificação e julgamento de recursos, mostrando maior adaptabilidade e robustez em ambientes industriais complexos.
Com a maturidade contínua da tecnologia de imagem 3D, algoritmos de processamento de nuvem de pontos e inteligência artificial, a inspeção de visão mecânica está se desenvolvendo em direção a maior precisão, inteligência mais forte e cenários de aplicação mais amplos.
A combinação de visão mecânica 3D e aprendizado profundo da Zhixiang Vision continuará a expandir os limites da inspeção industrial e fornecer suporte técnico mais confiável para fabricação inteligente e atualizações de automação. A indústria de visão mecânica está cheia de expectativas para o futuro, vamos esperar para ver.
