Mis on masinnägemine ja kuidas see aidata saab?

Masinnägemise toimimise mõistmine aitab teil kindlaks teha, kas masinnägemine lahendab konkreetsed tootmis- või töötlemisprobleemid.

Inimesed ei saa sageli aru, mida masin- (arvuti-, tehis-) nägemine tootmisliini või protsessi jaoks teha saab ja mida mitte. Selle toimimise mõistmine võib aidata inimestel otsustada, kas see lahendab rakenduse probleeme. Mis siis täpselt on arvutinägemine ja kuidas see tegelikult töötab?

Kunstlik nägemine on kaasaegne tehnoloogia, mis sisaldab tööriistu füüsilise maailma kujutiste hankimiseks, töötlemiseks ja analüüsimiseks, et luua teavet, mida masin saab digitaalseid protsesse kasutades tõlgendada ja kasutada.

Kunstliku nägemise kasutamine tööstuses

Arvutinägemine viitab ühe või mitme kaamera kasutamisele objektide automaatseks kontrollimiseks ja analüüsimiseks, enamasti tööstus- või tootmiskeskkonnas. Saadud andmeid saab seejärel kasutada protsesside või tootmistegevuste juhtimiseks.

See tehnoloogia automatiseerib laia valikut ülesandeid, andes masinatele teavet, mida nad vajavad iga ülesande puhul õigete otsuste tegemiseks.

Kunstliku nägemise kasutamine tööstuses võimaldab tootmisprotsesse automatiseerida, mis viib paremate tootmistulemusteni läbi kvaliteedikontrolli kasutamise ja suurema paindlikkuse igas etapis.

Praegu on tööstusliku kunstliku nägemise kasutamine oluliselt parandanud tootmisprotsesse. See on võimaldanud saada kõrgema kvaliteediga tooteid madalamate kuludega ja peaaegu kõigis tööstuse valdkondades, alates auto- ja toidutööstusest ning lõpetades elektroonika ja logistikaga.

Tüüpiline kasutusala oleks konveieriliin, kus kaamera käivitatakse pärast pilti jäädvustava ja töötleva osaga toimingu sooritamist. Kaamerat saab programmeerida kontrollima konkreetse objekti asukohta, selle värvi, suurust või kuju ning objekti olemasolu.

Masinnägemine suudab otsida ja dekodeerida ka standardseid 2D-maatriksi vöötkoode või isegi lugeda trükitud märke. Pärast toote kontrollimist genereeritakse tavaliselt signaal, mis määrab, mida tootega edasi teha. Detaili saab kukutada konteinerisse, suunata harukonveierile või edasi anda muudele koosteoperatsioonidele ning kontrolli tulemusi jälgitakse süsteemis.

Igal juhul suudavad arvutinägemissüsteemid anda objekti kohta palju rohkem teavet kui lihtsad asendiandurid.

Arvutinägemist kasutatakse tavaliselt näiteks:

• QA,
• roboti (masina) juhtimine,
• testimine ja kalibreerimine,
• reaalajas protsesside juhtimine,
• andmete kogumine,
• masina jälgimine,
• sorteerimine ja loendamine.

Paljud tootjad kasutavad kontrollipersonali asemel automatiseeritud arvutinägemist, kuna see sobib paremini korduvateks kontrollideks. See on kiirem, objektiivsem ja töötab ööpäevaringselt.

Arvutinägemissüsteemid suudavad kontrollida sadu või tuhandeid osi minutis ning anda ühtsemaid ja usaldusväärsemaid kontrollitulemusi kui inimesed.Vähendades defekte, suurendades tulusid, hõlbustades vastavust ja jälgides osade arvutinägemist, saavad tootjad säästa raha ja suurendada oma kasumlikkust.

Kuidas masinnägemine töötab

Diskreetne fotoelement on üks lihtsamaid andureid tööstusautomaatika valdkonnas. Põhjus, miks me seda "diskreetseks" või digitaalseks nimetame, on see, et sellel on ainult kaks olekut: sees või väljas.

Diskreetse fotoelemendi (optilise anduri) tööpõhimõte on valguskiire edastamine ja valguse peegeldumine objektilt. Kui objekti pole, ei peegeldu valgus fotosilma vastuvõtjasse. Vastuvõtjaga on ühendatud elektriline signaal, tavaliselt 24 V.

Kui objekt on olemas, lülitatakse signaal sisse ja seda saab kasutada juhtimissüsteemis toimingu sooritamiseks. Kui objekt kustutatakse, lülitatakse signaal uuesti välja.

Selline andur võib olla ka analoog. Kahe oleku asemel, s.o. välja ja sisse lülitatud, võib see tagastada väärtuse, mis näitab, kui palju valgust vastuvõtjasse naaseb. See võib tagastada 256 väärtust, alates 0-st (tähendab, et valgust pole) kuni 255-ni (tähendab palju valgust).

Kujutage ette tuhandeid pisikesi analoogfotoelemente, mis on paigutatud ruudu- või ristkülikukujulisesse massiivi, mis on suunatud objektile.See loob objektist mustvalge pildi, mis põhineb selle asukoha peegelduvusel, millele andur osutab. Nende piltide üksikuid skaneerimispunkte nimetatakse piksliteks.

Loomulikult ei kasutata pildi loomiseks tuhandeid pisikesi fotoelektrilisi andureid. Selle asemel teravustab objektiiv pildi valgusdetektorite pooljuhtmassiivile.

See maatriks kasutab valgustundlike pooljuhtseadmete massiive, nagu CCD (Charge Coupled Device) või CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). Selle maatriksi üksikud andurid on pikslid.

Arvutinägemissüsteemi neli põhikomponenti

Arvutinägemissüsteemi neli põhikomponenti on:

• läätsed ja valgustus;
• pildisensor või kaamera;
• protsessor;
• viis tulemuste edastamiseks kas füüsilise sisend/väljund (I/O) ühenduse või mõne muu sidemeetodi kaudu.

Arvutinägemine võib kasutada värvipikslite skannimist ja kasutab sageli palju suuremat pikslite hulka. Tarkvaratööriistu rakendatakse jäädvustatud piltidele, et määrata elementide suurust, servade asetust, liikumist ja suhtelist asendit üksteise suhtes.

Objektiivid jäädvustavad pildi ja edastavad selle valguse kujul sensorile. Arvuti nägemissüsteemi optimeerimiseks tuleb kaamera siduda sobivate objektiividega.

Kuigi objektiive on mitut tüüpi, kasutatakse arvuti nägemise rakendustes tavaliselt fikseeritud fookuskaugusega läätsi. Valimisel on olulised kolm tegurit: vaateväli, töökaugus, kaamera anduri suurus.

Valgustust saab pildile rakendada mitmel viisil. Valguse suund, selle heledus ja selle värvus või lainepikkus võrreldes sihtmärgi värviga on väga olulised tegurid, mida arvutinägemiskeskkonna kujundamisel arvestada.

Kuigi valgustus on hea pildi saavutamise oluline osa, on veel kaks tegurit, mis mõjutavad seda, kui palju valgust pilt saab. Objektiiv sisaldab seadistust, mida nimetatakse apertuuriks, mis avaneb või sulgub, et võimaldada rohkem või vähem valgust objektiivi siseneda.

Koos säriajaga määrab see pikslite massiivi tabava valguse hulga enne valgustuse rakendamist. Säriaeg või säriaeg määrab, kui kaua pilt projitseeritakse pikslite maatriksile.

Arvutinägemises juhitakse katikut elektrooniliselt, tavaliselt millisekundi täpsusega. Pärast pildi jäädvustamist rakendatakse tarkvaratööriistu. Mõnda kasutatakse enne analüüsi (eeltöötlust), teisi kasutatakse uuritava objekti omaduste määramiseks.

Eeltöötluse ajal saate rakendada pildile efekte, et teravustada servi, suurendada kontrasti või täita lünki. Nende ülesannete eesmärk on parandada teiste tarkvaratööriistade võimalusi.

Kunstlik nägemine on tehnoloogia, mis imiteerib inimese nägemist ning võimaldab vastu võtta, töödelda ja tõlgendada tootmisprotsesside käigus saadud pilte.Tehisnägemismasinad analüüsivad ja dekodeerivad tootmisprotsesside käigus saadud teavet, et teha otsuseid ja tegutseda automatiseeritud protsessi kaudu kõige mugavamal viisil. Nende piltide töötlemine toimub masinaga seotud tarkvara abil ning saadud andmete põhjal on võimalik protsesse jätkata ning tuvastada võimalikud vead koosteliinidel.

Arvutinägemise eesmärk

Siin on mõned levinumad tööriistad, mida saate oma sihtmärgi kohta teabe hankimiseks kasutada.

• Pikslite arv: näitab heledate või tumedate pikslite arvu objektis.
• Serva tuvastamine: leidke objekti serv.
• Mõõtmine (metroloogia): objekti mõõtmete mõõtmine (nt millimeetrites).
• Mustri tuvastamine või mustri sobitamine: otsige, sobitage või loendage kindlaid mustreid. See võib hõlmata objekti tuvastamist, mida saab pöörata, mõne teise objekti poolt osaliselt peita või millel on muid objekte.
• Optiline märgituvastus (OCR): tekstide, näiteks seerianumbrite automaatne lugemine.
• Vöötkoodi, andmemaatriksi ja 2D vöötkoodi lugemine: koguge erinevatesse vöötkoodistandardites sisalduvaid andmeid.
• Punktide tuvastamine: kontrollib, kas kujutisel pole kujutise võrdluspunktina omavahel ühendatud pikslite laike (nt hallis objektis must auk).
• Värvianalüüs: tuvastage osad, tooted ja objektid värvi järgi, hinnake kvaliteeti ja tõstke elemente värvide järgi esile.

Kontrolliandmete hankimise eesmärk on sageli kasutada neid sihtväärtustega võrdlemiseks, et määrata, kas läbimine/mittetoimimine või jätkamine/mitte jätkamine.

Näiteks koodi või vöötkoodi skannimisel võrreldakse saadud väärtust salvestatud sihtväärtusega. Mõõtmise korral võrreldakse mõõdetud väärtust õigete väärtuste ja tolerantsidega.

Tähtnumbrilise koodi kontrollimisel võrreldakse OCR-i teksti väärtust õige või sihtväärtusega. Pindefektide kontrollimiseks võib defekti suurust võrrelda kvaliteedistandardites lubatud maksimaalse suurusega.

Kvaliteedi kontroll

Masinanägemisel on tööstuses tohutu potentsiaal. Neid kunstliku nägemise süsteeme on kasutatud robootikas, võimaldavad meil pakkuda automaatset lahendust tootmise erinevateks etappideks, näiteks kvaliteedikontrolliks või defektsete toodete tuvastamiseks.

Kvaliteedikontroll on meetodite ja tööriistade kogum, mis võimaldab meil tuvastada tootmisprotsessis esinevaid vigu ja võtta asjakohaseid meetmeid nende kõrvaldamiseks. See annab palju täielikuma kontrolli lõpptoote üle, tagades, et tarbijani jõudes vastab see konkreetsetele ja kehtestatud kvaliteedistandarditele.

Nii jäetakse protsessist välja tooted, mis ei vasta kvaliteedi miinimumnõuetele, välistades seeläbi võimalikud häired tootmisprotsessis.See saavutatakse pidevate kontrollide ja pisteliste testide läbiviimisega.

Kvaliteedikontrolli kasutamisel tootmises on mitmeid eeliseid:

• Suurendada tootlikkust;
• Vähendatud materiaalsed kaod;
• Hinnalangus;
• Lõpptoote parim kvaliteet.

Suhtlemine arvutinägemises

Kui protsessor ja tarkvara on selle teabe kätte saanud, saab selle erinevate tööstusharu standardsete sideprotokollide kaudu juhtimissüsteemi edastada.

Suuremad arvutinägemissüsteemid toetavad sageli EtherNet/IP, Profinet ja Modbus TCP. Levinud on ka RS232 ja RS485 jadaprotokollid.

Digitaalne sisend/väljund on sageli ajamsüsteemidesse sisse ehitatud ja see lihtsustab tulemuste aruandlust. Saadaval on ka arvutinägemise sidestandardid.

Järeldus

Kunstliku nägemise süsteemidel on lai valik rakendusi ja neid saab kohandada erinevatele tööstusharudele ja iga tootmisliini erinevatele vajadustele. Tänapäeval saab iga ettevõte, mis toodab teatud standarditele vastavaid tooteid, kasutada oma tootmisprotsessi osana arvutinägemist.

Tehisnägemissüsteemide füüsiliste põhimõtete ja võimaluste mõistmine võib aidata kindlaks teha, kas selline tehnoloogia on konkreetsel juhul tootmisprotsessi jaoks sobiv. Üldiselt võib öelda, et kõike, mida inimsilm näeb, näeb kaamera (vahel rohkem, mõnikord vähem), kuid selle teabe dekodeerimine ja edastamine võib olla üsna keeruline.