Hệ thống thị giác máy là hệ thống kỹ thuật sử dụng máy móc thay thế mắt người để hoàn thành việc đo lường, nhận dạng và phán đoán. Đây là một trong những ngành quan trọng của khoa học máy tính. Hệ thống này tích hợp các công nghệ đa ngành như quang học, cơ khí, điện tử, phần mềm và phần cứng máy tính, đồng thời liên quan đến nhiều lĩnh vực như xử lý hình ảnh, nhận dạng mẫu, trí tuệ nhân tạo, xử lý tín hiệu và tích hợp cơ-quang.
Với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ chủ chốt như xử lý hình ảnh và nhận dạng mẫu, chiều sâu và chiều rộng của các ứng dụng thị giác máy cũng tiếp tục mở rộng.
Trong những năm gần đây, được thúc đẩy bởi sản xuất thông minh và tự động hóa công nghiệp, công nghệ thị giác máy đã phát triển theo hướng có độ chính xác và trí tuệ cao hơn. So với xử lý hình ảnh hai chiều truyền thống, nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực thị giác công nghiệp đang dần chuyển sang công nghệ kiểm tra trực quan 3D và được áp dụng trên quy mô lớn trong các tình huống như kiểm tra mối hàn, phân loại bộ phận và đo tấm kim loại.
Có thể nói, kiểm tra thị giác máy đang chuyển từ 'nhận dạng hai chiều' sang 'nhận thức ba chiều'.
Từ góc độ thành phần hệ thống, một hệ thống thị giác máy hoàn chỉnh thường bao gồm hệ thống chiếu sáng, ống kính công nghiệp, hệ thống camera và hệ thống xử lý hình ảnh. Trong các ứng dụng thực tế, cần xem xét toàn diện các yếu tố chính như tốc độ vận hành hệ thống và hiệu quả xử lý hình ảnh, loại camera (màu hoặc đen trắng), mục tiêu kiểm tra là đo kích thước hay xác định khuyết tật, trường nhìn, độ phân giải và độ tương phản hình ảnh cần thiết theo nhu cầu kiểm tra cụ thể, để xây dựng giải pháp kiểm tra trực quan ổn định và hiệu quả.
hệ thống thị giácCấu trúc của
Thiết kế hệ thống phần cứng
Phần cứng của hệ thống thị giác máy chủ yếu bao gồm ống kính công nghiệp, máy ảnh công nghiệp, thẻ chụp ảnh, bộ phận đầu vào/đầu ra và thiết bị điều khiển.
Hiệu suất tổng thể của hệ thống thị giác không chỉ phụ thuộc vào chất lượng của pixel camera và phần cứng mà quan trọng hơn là sự kết hợp và hợp tác hợp lý giữa các mô-đun phần cứng khác nhau. Ví dụ: sự phù hợp giữa độ phân giải của ống kính và máy ảnh cũng như khả năng tương thích của thẻ chụp và giao diện dữ liệu sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng hình ảnh của hệ thống và độ ổn định khi vận hành.
Do đó, hệ thống thị giác hiệu suất cao không thể tách rời khỏi việc xem xét toàn diện việc lựa chọn phần cứng, cấu trúc hệ thống và các kịch bản ứng dụng.
Thiết kế hệ thống phần mềm
Thiết kế phần mềm của hệ thống trực quan là một trong những mắt xích cốt lõi trong toàn bộ hệ thống và có độ phức tạp kỹ thuật cao. Trong quá trình phát triển phần mềm, chúng ta không chỉ cần chú ý đến việc tối ưu hóa cấu trúc chương trình và hiệu quả vận hành mà còn chú trọng đến tính chính xác, khả năng thực hiện và hiệu suất ổn định của thuật toán trong các tình huống thực tế.
Sau khi hệ thống phần mềm hoàn thiện, độ bền của nó phải được kiểm tra đầy đủ và tối ưu hóa liên tục để đảm bảo hệ thống có thể duy trì hiệu suất phát hiện ổn định và đáng tin cậy trong các môi trường bên ngoài phức tạp như thay đổi ánh sáng, nhiễu nền và chênh lệch mục tiêu.
Trong các ứng dụng thị giác robot, hệ thống thường bao gồm hai phần: mô-đun thu nhận hình ảnh và mô-đun xử lý thị giác.
Trong số đó, mô-đun thu nhận hình ảnh bao gồm hệ thống chiếu sáng, cảm biến hình ảnh, bộ chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số (A/D), bộ nhớ khung, v.v. và được sử dụng để thu thập thông tin hình ảnh hai chiều trong môi trường.
Hệ thống thị giác robot thu thập dữ liệu hình ảnh thông qua cảm biến thị giác, sau đó phân tích, xác định và hiểu dữ liệu đó bằng bộ xử lý thị giác, đồng thời chuyển đổi kết quả xử lý thành các hướng dẫn điều khiển thực thi để robot có thể xác định chính xác đối tượng mục tiêu và xác định vị trí không gian của nó, từ đó hoàn thành các nhiệm vụ như định vị, lấy và lắp ráp.
Giải pháp đo không tiếp xúc có độ chính xác cao
Cảm biến quang phổ đồng tiêu hoạt động dựa trên nguyên lý phân tán ánh sáng trắng, tập trung ánh sáng đơn sắc có bước sóng khác nhau tại các vị trí lấy nét khác nhau thông qua một hệ thống quang học đặc biệt. Hệ thống có thể tính toán chính xác khoảng cách giữa vật thể và cảm biến dựa trên thông tin bước sóng của ánh sáng phản xạ từ bề mặt vật thể đo.
Phương pháp đo này không bị ảnh hưởng bởi cường độ ánh sáng phản xạ, phù hợp với hầu hết mọi vật liệu và có thể đạt được phép đo không tiếp xúc có độ chính xác cao, độ ổn định cao. Một lần quét có thể thu được địa hình 3D hoàn chỉnh hoặc một phần bề mặt của vật thể được đo, có những ưu điểm đáng kể như độ chính xác cao, tốc độ nhanh và độ ổn định cao.
So với các phương pháp phát hiện laser truyền thống, công nghệ tiêu điểm quang phổ hoạt động đặc biệt tốt trong việc phát hiện các vật thể trong suốt, gương phản chiếu cao và vật liệu hấp thụ ánh sáng mạnh. Nó được sử dụng rộng rãi trong các tình huống phát hiện trực tuyến trong các ngành như điện tử 3C, chất bán dẫn, năng lượng mới của pin lithium và phần cứng chính xác.
Giải pháp đo 3D cấp công nghiệp
Phép đo tam giác bằng laser là một phương pháp đo ba chiều hoàn thiện được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như gỗ, cao su, lốp xe, phụ tùng ô tô, kim loại và gang. Nó cũng thích hợp cho các tình huống kiểm tra quy mô lớn như mặt đường.
Công nghệ này tạo ra dữ liệu đám mây điểm 3D bằng cách chiếu ánh sáng laser có cấu trúc lên bề mặt của vật thể và máy ảnh sẽ thu thập cấu hình đường laser và tính toán thông tin chiều cao. Trong các ứng dụng thực tế, đối tượng đo thường di chuyển dưới cảm biến và nhiều phần đường viền liên tục được thu thập và ghép lại để cuối cùng tạo thành một hình ảnh ba chiều hoàn chỉnh.
Góc lắp đặt giữa tia laser và camera có tác động quan trọng đến độ chính xác của phép đo và độ ổn định của hệ thống. Tăng góc giúp cải thiện độ phân giải độ cao, trong khi giảm góc giúp cải thiện độ ổn định tổng thể. Kết hợp với các thuật toán phần mềm hoàn thiện, công nghệ này có thể đạt được khả năng xử lý và phân tích dữ liệu 3D hiệu quả và đáng tin cậy.
Giải pháp camera quan sát âm thanh nổi 3D
Camera quan sát âm thanh nổi 3D dựa trên nguyên tắc thị giác hai mắt tương tự như mắt người. Nó thu được hình ảnh từ các góc nhìn khác nhau thông qua hai camera và sử dụng thông tin thị sai để tính toán dữ liệu độ sâu của vật thể.
Trong các ứng dụng công nghiệp thực tế, phép chiếu kết cấu ngẫu nhiên thường được kết hợp để nâng cao thông tin đặc trưng của bề mặt vật thể đo, từ đó cải thiện độ chính xác của hình ảnh khớp. Công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong các tình huống như hướng dẫn robot, định vị lắp ráp và gỡ lỗi hệ thống, đồng thời đã chứng tỏ khả năng thích ứng tốt trong môi trường phát hiện động và sản xuất linh hoạt.
Định vị không gian nhanh
Camera ToF tính toán khoảng cách mục tiêu bằng cách phát ra các xung ánh sáng hồng ngoại và đo thời gian cần thiết để ánh sáng phản xạ quay trở lại cảm biến, tương tự như phạm vi radar.
Công nghệ ToF ban đầu bị hạn chế bởi độ phân giải và độ chính xác của phép đo, gây khó khăn cho việc đáp ứng các yêu cầu phát hiện ở cấp độ công nghiệp. Với sự tiến bộ của công nghệ, camera ToF megapixel đã xuất hiện, dần dần được phát huy trong các ứng dụng như phát hiện vật thể 3D, robot bốc dỡ và xếp dỡ pallet.
Cần lưu ý rằng công nghệ ToF phù hợp hơn để nhận dạng mục tiêu và định vị không gian, đồng thời không phù hợp với các kịch bản đo chiều có độ chính xác cao.
Vai trò của phần mềm trong tầm nhìn 3D
hiện hữu Trong hệ thống thị giác máy 3D , phần mềm xử lý và phân tích hình ảnh tương đương với “bộ não” của hệ thống.
Kiểm tra trực quan truyền thống chủ yếu dựa vào lập trình quy tắc và hoàn thành các nhiệm vụ kiểm tra thông qua so sánh tính năng và phán đoán ngưỡng. Khi độ phức tạp của các kịch bản ứng dụng tiếp tục tăng lên, mạng lưới thần kinh nhân tạo và học sâu (ANN) đang dần trở thành các giải pháp chủ đạo.
Mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm một số lượng lớn các 'nơ-ron' được kết nối với nhau và trọng lượng kết nối của chúng có thể được điều chỉnh liên tục theo dữ liệu huấn luyện, từ đó đạt được khả năng tự học và trích xuất tính năng. Trong khuôn khổ học sâu, hệ thống không cần xác định thủ công các tính năng hình ảnh phức tạp. Nó chỉ cần nhập dữ liệu hình ảnh gốc để tự động hoàn thành việc trích xuất, phân loại và phán đoán tính năng, cho thấy khả năng thích ứng và mạnh mẽ hơn trong môi trường công nghiệp phức tạp.
Với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ hình ảnh 3D, thuật toán xử lý đám mây điểm và trí tuệ nhân tạo, kiểm tra thị giác máy đang phát triển theo hướng có độ chính xác cao hơn, trí thông minh mạnh hơn và các kịch bản ứng dụng rộng hơn.
Sự kết hợp giữa thị giác máy 3D và học sâu của Zhixiang Vision sẽ tiếp tục mở rộng ranh giới kiểm tra công nghiệp và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật đáng tin cậy hơn cho việc nâng cấp tự động hóa và sản xuất thông minh. Ngành công nghiệp thị giác máy tràn đầy kỳ vọng cho tương lai, chúng ta hãy chờ xem.
