0:00 / 0:00
Системы машинного зрения: Что это?
Система машинного зрения (MV) использует компьютерное зрение в промышленных приложениях и процессах, где необходимо выполнить конкретное действие или добиться результата на основе обработки и анализа изображений, выполненных системой зрения. Система машинного зрения использует как оборудование, так и программное обеспечение, чтобы помочь в управлении операциями, полагаясь на изображения, захваченные системой. Система машинного зрения может обрабатывать, анализировать и проводить измерение характерных особенностей объекта по захваченному изображению. Информация из цифрового изображения затем используется системой для принятия решений. По сути, система машинного зрения дает системе возможность воспринимать окружающую среду и выполнять объективные измерения и принятия решений, поэтому эта технология полезна и востребована компаниями для надежного и стабильного выполнения производственных задач.
Для чего можно использовать систему машинного зрения?
Система машинного зрения может использоваться во многих отраслях, от производства до здравоохранения. Хотя система машинного зрения является технологией, существующей уже несколько десятилетий, только относительно недавно она может использоваться в самом широком спектре приложений. Система машинного зрения позволяет промышленному оборудованию «видеть» и обнаруживать особенности или недостатки, обеспечивая руководящие указания для устройств. Система машинного зрения может затем использовать полученные изображения для быстрого принятия решений на основе того, что она видит. Многие компании полагаются на систему машинного зрения для визуальной инспекции, управления процессом, контроля материалов и многого другого.
Сегодня Системы машинного зрения играют важную роль в системе инспекции и процессе машинного зрения, особенно в промышленных приложениях, которые требуют какого-либо визуального отклика. Системы машинного зрения могут использоваться для таких задач, как обнаружение дефектов в объектах, идентификация объектов, отслеживание объектов, сортировка продуктов, распознавание узоров и цветов, определение годности или брака и многое другое.
С продолжающимися достижениями в технологиях, таких как машинное обучение, глубокое обучение и более надежное программное обеспечение, будущее системы машинного зрения наполнено множеством возможностей и увеличивающимся числом приложений, которые раньше были невозможны.
Чтобы узнать больше, прочитайте о системе машинного зрения VS компьютерного зрения.
Как работает система машинного зрения?
1. Система машинного зрения работает, используя комбинацию аппаратного обеспечения, Программного обеспечения и электронных компонентов.
Системы машинного зрения используют оборудование, такое как камеры, чтобы «видеть», а также используют программное обеспечение для выполнения различных действий на основе анализа изображения. Сегодня доступно продвинутое программное обеспечение для систем машинного зрения, которое помогает создавать индивидуальные приложения для систем машинного зрения в зависимости от потребностей бизнеса и программной технологии, чтобы помогать в мониторинге и управлении системами машинного зрения.
2. Технология системы машинного зрения использует информацию, извлеченную из цифровых изображений, для принятия решений.
Системы машинного зрения можно рассматривать как способ дать промышленному оборудованию возможность видеть, анализировать увиденное и действовать на основе этого анализа. Для правильного распознавания объектов системам машинного зрения часто требуется хорошее освещение. Это может включать размещение источника света стратегическим образом по отношению к камере системы машинного зрения. Когда изображение обработано, системы можно запрограммировать действовать определённым образом в зависимости от заданных критериев. Если система машинного зрения обнаруживает дефект, систему можно запрограммировать на исключение этого конкретного элемента из производственной линии.
3. Постоянные инновации системы машинного зрения обеспечивают большую гибкость и открывают больше возможностей для автоматизации.
Сегодня система машинного зрения широко используется во многих приложениях, включая контроль качества и автоматизированный осмотр. Это связано с тем, что прогресс в технологиях привел к увеличению числа приложений, решаемых с использованием системы машинного зрения. Сюда входят управление процессами и оптическая сортировка, которая включает удаление нежелательных предметов из сыпучих материалов. Другие приложения включают в себя перемещение роботов, которое предполагает позиционирование и ориентацию предметов для захвата роботизированной рукой.
Насколько точна система машинного зрения?
Точность системы машинного зрения зависит от разрешения камеры, поля зрения и размера объекта/ов, которые система инспектирует или контролирует. Нужно учитывать, рассматривает ли система что-то размером с почтовую марку или крупное оборудование (или что-то ещё большее, например, футбольное поле), всё это может повлиять на точность системы машинного зрения.
Например, если используете систему на большом футбольном поле, точность будет меньше, чем если бы вы смотрели на объект в небольшом поле зрения, таком как почтовая марка.
Дополнительным фактором является разрешение камеры: сколько пикселей необходимо, чтобы иметь возможность разрешить это изображение? Камера ищет изменения контраста в самих пикселях: если соседний пиксель изменяет уровень яркости или интенсивность изменяется, это может стать порогом, и тогда можно использовать интерполяционное программное обеспечение для повышения точности идентификации.
В чем разница между системой машинного зрения и человеческим зрением?
Человеческое зрение требует координации глаз и мозга. Система машинного зрения использует камеры и программное обеспечение для видения, идентификации, различения и классификации объектов по размеру, цвету или узорам, используя захват изображений. Человеческое зрение выделяется в качественной интерпретации чего-то сложного и неструктурированного, а также в ассоциации изображений с эмоциями. В отличие от этого, система машинного зрения выделяется в количественном измерении структурированной среды. Это связано со скоростью, точностью и повторяемостью системы машинного зрения, с которыми среднее человеческое зрение может не справиться.
Как быстро системы машинного зрения могут обнаружить объект или дефект?
То, насколько быстро Системы машинного зрения могут обнаружить объект, особенности или дефекты, сводится к 3 основным элементам, которые связаны между собой в плане захвата и затем обработки:
1. Частота кадров камеры
2. Вычислительные возможности
3. Сложность задачи
Частота кадров камеры указывает, сколько кадров в секунду она может захватывать. После захвата изображения начинается его анализ, и здесь вступает в действие система машинного зрения системы.
Важную роль также играют возможности обработки, которые могут зависеть от сложности системы и её применения. Например, используете ли вы систему машинного зрения для измерения объекта/объектов? Вы проверяете на дефекты, когда необходимо сравнить захваченные изображения с несколькими другими изображениями, которые находятся в базе данных?
В наше время умные камеры стали невероятно сложными, и ИТ (информационные технологии) архитектуры становятся более сложными благодаря улучшению возможностей захвата, предварительной обработки и обработки, которые становятся более интеллектуальными.
Как близко или далеко система машинного зрения может видеть при обнаружении объекта?
Расстояние, на котором система машинного зрения может видеть, зависит от сочетания оптики, подсветки, разрешения и апертуры системы камеры. Все это можно менять в зависимости от типа нужной установки.
Глубина резкости и фокусировка влияют на то, насколько эффективно камера может формировать изображение объекта(-ов). Например, в большой глубине резкости — что в фокусе, а что нет (всё, что в фокусе, — это ваша глубина резкости). Например, чтобы получить большую глубину резкости, потребуется значительная подсветка и меньшая апертура (самая маленькая, насколько это возможно); для большинства приложений это даст вам большую глубину резкости. Таким образом, освещение и подсветка крайне важны в нескольких приложениях. Это также сильно связано с разрешающей способностью и качеством оптики.
Какие существуют разные виды систем машинного зрения?
Как правило, существуют два типа системы машинного зрения: первый тип — это интеллектуальная камера, которая сочетает в себе оборудование и программное обеспечение в одном «корпусе» в составе единого автономного устройства. Интеллектуальные камеры более распространены на рынке, но они имеют ограниченные возможности, так как их аппаратное обеспечение фиксировано.
Другим типом системы машинного зрения является система, использующая «глупую» камеру, подключённую к контроллеру, ПК или промышленному ПК, либо специализированной платформе, созданной компанией. Эти типы систем машинного зрения более гибкие. Они более настроены на выполнение специфических функций, высококлассных приложений и более сложных задач, выходящих за рамки возможностей умной камеры.
Чем полезна система машинного зрения в автоматизированной инспекции?
1. Система машинного зрения может повысить качество продукции, выходящей на мировой рынок, и помочь снизить затраты
Системы машинного зрения, которые используются для инспекции, помогают выявлять особенности или обнаруживать дефекты объектов, функциональные изъяны и физические недостатки в продуктах, особенно в производстве. Например, системы машинного зрения могут быть использованы для проверки бутылок или контейнеров и выявления наличия дефектов. Это помогает повысить общее качество продукта, которое выходит за пределы производственного предприятия или завода.
2. Система машинного зрения помогает оптимизировать операции и уменьшить ошибки человека
Человеческие глаза могут уставать после выполнения утомительных инспекционных задач. Это может привести к увеличению количества ошибок. С другой стороны, система машинного зрения не имеет этой проблемы. Автоматизированные системы машинного зрения, как правило, более точные, надежные и неутомимые для выполнения проверок, требующих таких же задач. Это снижение человеческих ошибок и увеличение скорости выполнения конкретных задач может помочь сократить затраты как по деньгам, так и по времени.
Каковы типичные области применения с системой машинного зрения?
Контроль качества и инспекция обычно являются крупнейшими областями применения. Системы машинного зрения также могут заменить операторов, выполняющих ручную инспекцию. Вот другие основные применения и функции систем машинного зрения:
1. Надголовное сканирование без использования рук
Стационарный сканер может считывать 1D/2D-код(ы) на продукте, пока оператор вручную подносит продукт к сканеру.
2. Отслеживание в движении с встроенным сканированием
Стационарный сканер может считывать 1D/2D-код(ы), пока продукт или посылка перемещаются по конвейерной ленте.
3. Контроль наличия и качества этикеток
Стационарный сканер может считывать 1D/2D-код(ы) сразу после печати этикетки.
4. Подтверждение наличия и размещения этикетки
Системы машинного зрения могут проверять следующее:
- Правильность предварительно напечатанной этикетки (Расходные материалы для печати)
- Правильное расположение этикетки
- Сортировка на основе логотипа курьера
5. Целостность этикетки (Обнаружение объектов)
Система может выполнять проверку качества, которая проверяет наличие/отсутствие печати (качество печати). По функциональности обученная Модель (форма или логотип) должна находиться в Области Поиска, проверка будет пройдена, если Модель присутствует в Области Поиска. Эти инструменты также могут измерять Яркость или выполнять Подсчет Пикселей и использовать набор пределов для установления критериев проверки. Превышающие эти ограничения продукты не проходят проверку.
6. Проверка Сборки (Обнаружение Наличия/Отсутствия)
Визуальная камера проверяет визуально, все ли компоненты сборки присутствуют для ручной и автоматической сборки. Это помогает повысить качество вместе с повышением производительности и эффективности за счет быстрого и более высокого пропускного способности.
Каковы преимущества системы машинного зрения?
Преимущества Систем машинного зрения включают:
- Снижение человеческого взаимодействия и проверки в процессе
- Скорость — в среднем камера может проверять детали намного быстрее, чем человек
- Последовательность проверки – система машинного зрения обеспечивает большую последовательность, чем человеческая проверка
- Способность поддерживать высокий уровень проверки по сравнению с человеком (который, хотя и является частью процесса, может делать это только в течение короткого времени)
- Автоматизация процессов – уменьшение взаимодействия между людьми и машинами
- Наряду с этим, вы также получаете данные из изображений, чтобы понять. Например, если вы изготавливаете деталь длиной 2 дюйма, а производство колеблется между 2,25 и 1,75 дюйма, система может обучаться и понимать, что происходит, через произведенные и доступные данные. Это ключ к полному пониманию того, что происходит в процессах при изготовлении этой конкретной детали. Это обеспечивает автоматизированные точки данных и миллионы точек данных на ваши продукты.
- Улучшайте инспекции, снижайте издержки, повышайте качество и устраняйте человеческий фактор в производстве.
- Решения на основе системы машинного зрения дают клиентам больше гибкости в их операциях.
- Камера с системой машинного зрения может считывать как 1D, так и 2D коды и выполнять проверку качества, наличие частей и ориентацию; обнаружение дефектов продукции; контроль цвета и другие процессы визуального контроля
- Системы машинного зрения могут распознавать текст (OCR), рукописный ввод (ICR), штрихкод (OBR) и оптические метки (OMR)
- Компьютерное зрение, будь то с роботами или в системах контроля качества на производстве, может обрабатывать изображения или видео и выполнять соответствующие действия.
- Благодаря этим возможностям системы компьютерного зрения могут выполнять широкий спектр задач, значительно превосходящий чтение штрихкодов.
- Система машинного зрения может определить содержимое стандартной картонной коробки, пакета или других контейнеров, поэтому она подходит для приложений, где упаковка имеет отличительные характеристики.
- Это может определять размеры или стили, что делает его эффективным во многих розничных приложениях.
