ตั้งแต่การรับภาพไปจนถึงผลลัพธ์ผลลัพธ์: คำแนะนำแบบครบวงจรในการสร้างระบบวิชันซิสเต็ม

ปัจจุบัน ด้วยการพัฒนาระบบอัตโนมัติในการผลิตอย่างต่อเนื่อง ระบบวิชันซิสเต็มจึงกลายเป็นแรงผลักดันสำคัญสำหรับการผลิตอัจฉริยะ ด้วยการรวบรวมและการประมวลผลภาพ ทำให้สามารถตรวจจับลักษณะที่ปรากฏของผลิตภัณฑ์ ขนาด ข้อบกพร่อง และพารามิเตอร์อื่นๆ ได้อย่างแม่นยำ ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในโรงงานและระดับการควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์ เนื่องจากลูกค้าต้องการการผลิต การสร้างระบบวิชันซิสเต็มแบบครบวงจรที่มีประสิทธิภาพและมีเสถียรภาพจึงกลายเป็นจุดสนใจของบริษัทต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ เนื้อหาต่อไปนี้จะมุ่งเน้นไปที่ 'ผลลัพธ์ของการได้มาซึ่งภาพ' ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างระบบแมชชีนวิชันที่สมบูรณ์ เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ เลือกทางวิทยาศาสตร์และปรับใช้อย่างมีเหตุผล และเร่งให้เกิดสายการผลิตไร้คนขับ

1. การรับภาพ: การทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างกล้องอุตสาหกรรมและเลนส์

ขั้นตอนแรกของวิชันซิสเต็มคือการได้มาของภาพ ซึ่งกำหนดขีดจำกัดสูงสุดของการประมวลผลภาพที่ตามมาโดยตรงในฐานะองค์ประกอบหลัก กล้องอุตสาหกรรม จำเป็นต้องติดตั้งพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน เช่น ความละเอียด อัตราเฟรม ประเภทเซ็นเซอร์ (เช่น CMOS, CCD) และรูปแบบอินเทอร์เฟซ (เช่น USB3.0, GigE, 10GigE) ตามสภาพแวดล้อมการผลิต

ในขณะเดียวกัน การเลือกเลนส์ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน เลนส์ความละเอียดสูงสามารถใช้ความสามารถในการถ่ายภาพของกล้องได้อย่างเต็มที่ ทำให้มั่นใจได้ว่าภาพจะมีรายละเอียดครบถ้วน สำหรับการตรวจจับที่มีความแม่นยำสูงประเภทนี้ คุณยังสามารถเลือกใช้เลนส์เทเลเซนตริก ซึ่งสามารถลดการบิดเบือนและข้อผิดพลาดในการมองเห็น และปรับปรุงเสถียรภาพในการวัด ด้วยระบบแหล่งกำเนิดแสงที่เหมาะสม (แสงโคแอกเซียล แสงด้านหลัง แหล่งกำเนิดแสงวงแหวน) การจดจำคุณลักษณะเป้าหมายสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้

2. การประมวลผลภาพ: การวิเคราะห์อัจฉริยะของแพลตฟอร์มอัลกอริทึมและซอฟต์แวร์

หลังจากรวบรวมภาพเสร็จแล้ว ลิงก์การประมวลผลภาพคือประสิทธิภาพหลักในการ 'จากการมองให้ชัดเจนไปสู่การทำความเข้าใจ' แพลตฟอร์มแมชชีนวิชันกระแสหลักในปัจจุบันมีโมดูลอัลกอริธึม เช่น การเรียนรู้เชิงลึก การตรวจจับขอบ การดึงคุณสมบัติ และการเปรียบเทียบภาพ และรองรับฟังก์ชันต่างๆ เช่น การตรวจจับข้อบกพร่อง การจดจำ OCR การอ่านบาร์โค้ด และการวัดขนาด แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่รองรับจำเป็นต้องมีความสามารถในการกำหนดค่าสูงและอินเทอร์เฟซการโต้ตอบกับผู้ใช้ที่ดี เพื่อรองรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์เพื่อปรับใช้ตรรกะการตรวจจับอย่างรวดเร็ว และปรับพารามิเตอร์ คำอธิบายประกอบ การฝึกอบรม และการดีบักผ่านอินเทอร์เฟซการแสดงผลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนาระบบ บางแพลตฟอร์มยังรองรับการประมวลผลแบบมัลติเธรด ซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์ของสายการผลิตที่มีจังหวะสูง

3. ผลลัพธ์ที่ได้: การเชื่อมต่อที่ราบรื่นกับระบบภาคสนามอุตสาหกรรม

ลิงค์สุดท้ายคือผลลัพธ์และผลตอบรับของผลการทดสอบ วิชันซิสเต็มมักจะติดตั้งอินเทอร์เฟซ I/O ที่หลากหลายและโปรโตคอลการสื่อสาร (เช่น Modbus, TCP/IP, EtherCAT, RS232/485 ฯลฯ) ซึ่งสามารถส่งสัญญาณ OK/NG ประสานงานตำแหน่งหรือผลลัพธ์ภาพไปยัง PLC, หุ่นยนต์ หรือระบบ MES ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ตามความต้องการของสายการผลิตที่แตกต่างกัน ฟังก์ชันของระบบสามารถขยายได้ เช่น การอัปโหลดข้อมูล การเก็บภาพ การควบคุมการเชื่อมโยงอุปกรณ์ การวินิจฉัยระยะไกล ฯลฯ เพื่อให้เกิดการบูรณาการเชิงลึกกับระบบข้อมูลโรงงานเพื่อช่วยสร้างสายการผลิตดิจิทัลและอัจฉริยะ

4. ข้อดีของการใช้งานแบบครบวงจร: มีประสิทธิภาพ มีเสถียรภาพ และทำซ้ำได้

เมื่อเทียบกับรุ่นดั้งเดิมของ 'แหล่งกำเนิดแสง + กล้อง + เลนส์ + คอมพิวเตอร์อุตสาหกรรม + ซอฟต์แวร์' ที่ซื้อและแก้ไขจุดบกพร่องแยกต่างหาก ระบบวิชันซิสเต็มแบบครบวงจรมีข้อได้เปรียบที่สำคัญดังต่อไปนี้:

อุปกรณ์มีการบูรณาการอย่างมากและประสิทธิภาพได้รับการปรับปรุงและจับคู่เพื่อให้มั่นใจว่าการทำงานที่ประสานกันของระบบโดยรวม

เวลาในการติดตั้งและแก้ไขข้อบกพร่องสั้น การบำรุงรักษาภายหลังทำได้ง่าย และลดต้นทุนค่าแรง

ให้การสนับสนุนและบริการด้านเทคนิคแบบครบวงจรเพื่อปรับปรุงความเสถียรของระบบและความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ

การผสมผสานโมดูลสามารถปรับแต่งตามสถานการณ์ของโครงการ รองรับการใช้งานและการจำลองอย่างรวดเร็วในหลายอุตสาหกรรม

ระบบวิชันซิสเต็มแบบครบวงจร ไม่เพียงแต่ตรวจสอบรูปภาพของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังเป็นสะพานหลักที่เปลี่ยนการมองเห็นให้เป็นความอัจฉริยะอีกด้วย ในยุคใหม่ของการเปลี่ยนแปลงการผลิต ผ่านการคัดเลือกทางวิทยาศาสตร์และการบูรณาการระบบ บริษัทต่างๆ สามารถสร้างแพลตฟอร์มการตรวจจับอัจฉริยะที่มีประสิทธิภาพ แม่นยำยิ่งขึ้น และปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น เพื่อส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงจากระบบอัตโนมัติไปสู่กระบวนการผลิตแบบไร้คนขับ