Sistemul de viziune automată este un sistem tehnic care folosește mașini pentru a înlocui ochiul uman pentru a finaliza măsurarea, identificarea și judecata. Este una dintre ramurile importante ale informaticii. Sistemul integrează tehnologii multidisciplinare precum optică, mecanică, electronică și software și hardware de calculator și implică multe domenii precum procesarea imaginilor, recunoașterea modelelor, inteligența artificială, procesarea semnalului și integrarea opto-mecanică.
Odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiilor cheie, cum ar fi procesarea imaginilor și recunoașterea modelelor, profunzimea și lărgimea aplicațiilor de viziune artificială au continuat, de asemenea, să se extindă.
În ultimii ani, condusă de producția inteligentă și automatizarea industrială, tehnologia viziunea artificială a evoluat către o precizie și inteligență mai ridicate. În comparație cu procesarea tradițională a imaginilor bidimensionale, cercetarea și aplicarea în domeniul viziunii industriale se transformă treptat la tehnologia de inspecție vizuală 3D și a fost aplicată la scară largă în scenarii precum inspecția sudurii, sortarea pieselor și măsurarea tablei metalice.
Se poate spune că inspecția cu viziune artificială trece de la „recunoaștere bidimensională” la „percepție tridimensională”.
Din perspectiva compoziției sistemului, un sistem complet de viziune automată include, de obicei, un sistem de iluminare, un obiectiv industrial, un sistem de cameră și un sistem de procesare a imaginii. În aplicațiile practice, este necesar să se ia în considerare în mod cuprinzător factori-cheie, cum ar fi viteza de funcționare a sistemului și eficiența procesării imaginii, tipul camerei (color sau alb-negru), dacă ținta inspecției este măsurarea dimensiunii sau identificarea defectelor, domeniul de vizualizare necesar, rezoluția și contrastul imaginii în funcție de nevoile specifice de inspecție, astfel încât să se construiască o soluție de inspecție vizuală stabilă și eficientă.
sistemului vizualStructura
Proiectarea sistemului hardware
Partea hardware a sistemului de viziune artificială constă în principal din lentile industriale, camere industriale, carduri de captare a imaginii, unități de intrare/ieșire și dispozitive de control.
Performanța generală a sistemului de viziune nu depinde numai de calitatea pixelilor camerei și a hardware-ului în sine, ci, mai important, de potrivirea rezonabilă și de munca de colaborare între diferitele module hardware. De exemplu, potrivirea rezoluției obiectivului și a camerei și compatibilitatea cardului de captură și a interfeței de date vor afecta în mod direct calitatea imaginii sistemului și stabilitatea operațională.
Prin urmare, un sistem de viziune de înaltă performanță este inseparabil de luarea în considerare cuprinzătoare a selecției hardware, a structurii sistemului și a scenariilor de aplicație.
Proiectare sistem software
Designul software al sistemului vizual este una dintre verigile de bază din întregul sistem și are o complexitate tehnică ridicată. În timpul procesului de dezvoltare a software-ului, nu trebuie doar să acordăm atenție optimizării structurii programului și eficienței operaționale, ci și să ne concentrăm pe acuratețea, realizabilitatea și performanța stabilă a algoritmului în scenarii reale.
După finalizarea sistemului software, robustețea acestuia trebuie testată complet și optimizată continuu pentru a se asigura că sistemul poate menține o performanță de detectare stabilă și fiabilă în medii externe complexe, cum ar fi schimbările de iluminare, interferența de fundal și diferențele de țintă.
În aplicațiile robot de viziune, sistemul constă de obicei din două părți: un modul de achiziție a imaginii și un modul de procesare a vederii.
Printre acestea, modulul de achizitie a imaginii include un sistem de iluminare, un senzor vizual, un convertor analog-digital (A/D), o memorie de cadru etc., si este folosit pentru a colecta informatii de imagine bidimensionale din mediu.
Sistemul de viziune al robotului obține date de imagine prin senzorul vizual, apoi le analizează, le identifică și le înțelege de către procesorul de viziune și convertește rezultatele procesării în instrucțiuni de control executabile, astfel încât robotul să poată identifica cu precizie obiectul țintă și să-i determine poziția spațială, completând astfel sarcini precum poziționarea, preluarea și asamblarea.
Soluție de măsurare fără contact de înaltă precizie
Senzorul confocal spectral funcționează pe principiul dispersiei luminii albe, concentrând lumina monocromatică de lungimi de undă diferite la diferite poziții de focalizare printr-un sistem optic special. Sistemul poate calcula cu precizie distanța dintre obiect și senzor pe baza informațiilor despre lungimea de undă a luminii reflectate de suprafața obiectului măsurat.
Această metodă de măsurare nu este afectată de intensitatea luminii reflectate, este potrivită pentru aproape toate materialele și poate obține măsurători fără contact de înaltă precizie și stabilitate ridicată. O singură scanare poate obține topografia 3D completă sau parțială a suprafeței obiectului măsurat, care are avantaje semnificative precum precizie ridicată, viteză rapidă și stabilitate puternică.
În comparație cu metodele tradiționale de detectare cu laser, tehnologia spectrală confocală funcționează deosebit de bine în detectarea obiectelor transparente, a oglinzilor puternic reflectorizante și a materialelor puternice care absorb lumina. Este utilizat pe scară largă în scenarii de detectare online în industrii precum electronica 3C, semiconductori, energie nouă a bateriei cu litiu și hardware de precizie.
Soluție de măsurare 3D de calitate industrială
Triangularea cu laser este o metodă matură de măsurare tridimensională care este utilizată pe scară largă în industrii precum lemnul, cauciucul, anvelopele, piese auto, metalul și fonta. De asemenea, este potrivit pentru scenarii de inspecție la scară largă, cum ar fi suprafețele drumurilor.
Această tehnologie generează date 3D din norul de puncte prin proiectarea luminii laser structurate pe suprafața unui obiect, iar camera colectează profilul liniei laser și calculează informații despre înălțime. În aplicațiile practice, obiectul măsurat se mișcă de obicei sub senzor, iar mai multe secțiuni de contur sunt colectate și îmbinate în mod continuu pentru a forma în sfârșit o imagine tridimensională completă.
Unghiul de instalare dintre laser și cameră are un impact important asupra preciziei măsurătorii și stabilității sistemului. Mărirea unghiului ajută la îmbunătățirea rezoluției înălțimii, în timp ce scăderea unghiului ajută la îmbunătățirea stabilității generale. Combinată cu algoritmi software maturi, această tehnologie a reușit să realizeze procesarea și analiza datelor 3D eficiente și fiabile.
Soluție de cameră de vedere stereo 3D
Camera de vedere stereo 3D se bazează pe principiul vederii binoculare similar cu cel al ochiului uman. Achiziționează imagini din unghiuri diferite de vizualizare prin intermediul a două camere și utilizează informații despre paralaxă pentru a calcula datele de adâncime ale obiectului.
În aplicațiile industriale reale, proiecția aleatoare a texturii este de obicei combinată pentru a îmbunătăți informațiile caracteristice ale suprafeței obiectului măsurat, îmbunătățind astfel acuratețea potrivirii imaginii. Această tehnologie a fost utilizată pe scară largă în scenarii precum ghidarea roboților, poziționarea ansamblului și depanarea sistemului și a demonstrat o bună adaptabilitate în medii de detectare dinamică și flexibile de producție.
Poziționare rapidă în spațiu
Camerele ToF calculează distanța țintă emițând impulsuri de lumină infraroșie și măsurând timpul necesar pentru ca lumina reflectată să revină la senzor, similar cu măsurarea radarului.
Tehnologia timpurie ToF a fost limitată de rezoluție și precizie de măsurare, făcând dificilă îndeplinirea cerințelor de detectare la nivel industrial. Odată cu progresul tehnologiei, au apărut camerele ToF megapixeli, care sunt promovate treptat în aplicații precum detectarea obiectelor 3D, încărcarea și descărcarea roboților și încărcarea și descărcarea paleților.
Trebuie remarcat faptul că tehnologia ToF este mai potrivită pentru recunoașterea țintei și poziționarea spațială și nu este potrivită pentru scenarii de măsurare dimensională de înaltă precizie.
Rolul software-ului în viziunea 3D
exista Într -un sistem de viziune artificială 3D , software-ul de procesare și analiză a imaginii este echivalent cu „creierul” sistemului.
Inspecția vizuală tradițională se bazează în mare măsură pe programarea regulilor și completează sarcinile de inspecție prin compararea caracteristicilor și evaluarea pragului. Pe măsură ce complexitatea scenariilor de aplicație continuă să crească, învățarea profundă și rețelele neuronale artificiale (ANN) devin treptat soluții principale.
Rețelele neuronale artificiale sunt compuse dintr-un număr mare de „neuroni” interconectați, iar greutățile conexiunii acestora pot fi ajustate continuu în funcție de datele de antrenament, realizând astfel învățarea autonomă și extragerea caracteristicilor. În cadrul de deep learning, sistemul nu trebuie să definească manual caracteristici complexe ale imaginii. Trebuie doar să introducă date de imagine originale pentru a finaliza automat extragerea, clasificarea și evaluarea caracteristicilor, arătând o adaptabilitate și robustețe mai puternice în medii industriale complexe.
Odată cu maturitatea continuă a tehnologiei de imagistică 3D, a algoritmilor de procesare a norilor de puncte și a inteligenței artificiale, inspecția cu viziune artificială se dezvoltă către o precizie mai mare, o inteligență mai puternică și scenarii de aplicare mai largi.
Combinația Zhixiang Vision de viziune artificială 3D și învățare profundă va continua să extindă limitele inspecției industriale și să ofere suport tehnic mai fiabil pentru fabricarea inteligentă și upgrade-uri de automatizare. Industria viziunii artificiale este plină de așteptări pentru viitor, să așteptăm și să vedem.
