Od pridobivanja slike do rezultatov: vodnik na enem mestu za izdelavo sistema strojnega vida

Danes, z nenehnim razvojem avtomatizacije proizvodnje, so sistemi strojnega vida postali pomembna gonilna sila za inteligentno proizvodnjo. Z zbiranjem in obdelavo slik je doseženo natančno zaznavanje videza izdelka, velikosti, napak in drugih parametrov, s čimer se izboljša učinkovitost proizvodnje v delavnici in ravni nadzora kakovosti izdelkov. Ker kupci zahtevajo proizvodnjo, je izgradnja učinkovitega in stabilnega sistema strojnega vida na enem mestu postala fokus vse več podjetij. Naslednje se bo osredotočilo na 'rezultat pridobivanja slike' kot ključ do izgradnje celotnega sistema strojnega vida, ki podjetjem pomaga pri znanstveni izbiri in racionalni uvedbi ter pospešuje uresničitev proizvodnih linij brez osebja.

1. Pridobivanje slike: učinkovito sodelovanje med industrijskimi kamerami in objektivi

Prvi korak v strojnem vidu je zajem slike, ki neposredno določa zgornjo mejo nadaljnje obdelave slike.Industrijske kamere morajo biti kot osrednja komponenta opremljene z različnimi parametri, kot so ločljivost, hitrost sličic, vrsta senzorja (kot je CMOS, CCD) in oblika vmesnika (kot je USB3.0, GigE, 10GigE) glede na proizvodno okolje.

Hkrati je izbira leč enako pomembna. Objektivi z visoko ločljivostjo lahko v celoti izkoristijo slikovne zmogljivosti fotoaparata in tako zagotovijo slike z bogatimi podrobnostmi. Za tovrstno visoko natančno zaznavanje se lahko odločite tudi za uporabo telecentrične leče, ki lahko zmanjša popačenje in vizualne napake ter izboljša stabilnost meritev. Z ustreznim sistemom svetlobnega vira (koaksialna luč, osvetlitev ozadja, obročasti vir svetlobe) je mogoče prepoznavanje ciljnih značilnosti še izboljšati.

2. Obdelava slik: inteligentna analiza algoritemskih platform in programske opreme

Po zaključku zbiranja slik je povezava za obdelavo slik ključna zmogljivost, ki jo je treba doseči 'od jasnega videnja do razumevanja'. Trenutne glavne platforme strojnega vida so opremljene z moduli algoritmov, kot so globoko učenje, zaznavanje robov, ekstrakcija funkcij in primerjava slik, ter podpirajo več funkcij, kot so zaznavanje napak, prepoznavanje OCR, branje črtne kode in merjenje velikosti. Podporna programska platforma mora imeti visoko konfiguracijo in dober uporabniški vmesnik za podporo neprogramerjem pri hitri uvedbi logike zaznavanja in prilagajanju parametrov, opomb, usposabljanju in odpravljanju napak prek vmesnika zaslona za izboljšanje učinkovitosti razvoja sistema. Nekatere platforme podpirajo tudi večnitno računalništvo, ki lahko zadosti potrebam obdelave v realnem času proizvodnih linij z visokim tempom.

3. Rezultat: brezhibna povezava z industrijskimi terenskimi sistemi

Zadnja povezava je izhod in povratna informacija rezultatov testa. Zreli sistemi za vid so običajno opremljeni z bogatimi V/I vmesniki in komunikacijskimi protokoli (kot so Modbus, TCP/IP, EtherCAT, RS232/485 itd.), ki lahko hitro pošljejo OK/NG signale, koordinirajo položaje ali slikovne rezultate v PLC, robote ali MES sisteme. Poleg tega je mogoče glede na potrebe različnih proizvodnih linij sistemske funkcije razširiti, kot so nalaganje podatkov, arhiviranje slik, nadzor povezav opreme, oddaljena diagnostika itd., da se doseže globoka integracija s tovarniškim informacijskim sistemom za pomoč pri izgradnji digitalne in inteligentne proizvodne linije.

4. Prednosti uvajanja na enem mestu: učinkovito, stabilno in ponovljivo

V primerjavi s tradicionalnim modelom 'vir svetlobe + kamera + objektiv + industrijski računalnik + programska oprema', ki se kupi in odpravlja napake ločeno, ima sistem strojnega vida na enem mestu naslednje pomembne prednosti:

Oprema je visoko integrirana, zmogljivost pa optimizirana in usklajena, da se zagotovi usklajeno delovanje sistema kot celote;

Čas namestitve in odpravljanja napak je kratek, naknadno vzdrževanje je preprosto, stroški dela pa zmanjšani;

Zagotoviti enotno tehnično podporo in storitve za izboljšanje stabilnosti in sledljivosti sistema;

Kombinacije modulov je mogoče prilagoditi glede na projektne scenarije, kar podpira hitro uvajanje in replikacijo v več panogah.

Sistem strojnega vida na enem mestu ni le pregled slike izdelkov, ampak tudi ključni most, ki vizijo spreminja v inteligenco. V novi dobi preobrazbe proizvodnje lahko podjetja z znanstveno selekcijo in sistemsko integracijo zgradijo učinkovitejšo, natančnejšo in bolj prilagodljivo platformo za inteligentno zaznavanje, da bi spodbudila prehod od avtomatizacije k proizvodnim procesom brez osebja.