Появляются инновационные технологии для решения меняющихся задач машинного зрения и визуализации

Технологии обработки изображений заняли центральное место в качестве основных движущих сил многих передовых приложений в области автоматизации. Вопрос больше не в том, ли система должна использовать зрение и визуализацию. Скорее, эти технологии часто необходимы добиться успеха. Машинное зрение также играет решающую роль в более широком контексте автоматизации, повышая производительность по сравнению с концепциями Индустрии 4.0, такими как AR / VR, IIoT, роботизированное управление и анализ больших данных.

Рынок компонентов машинного зрения переживает бум, что свидетельствует о постоянном и растущем спросе. Частично этот рост можно объяснить развитием существующих технологий, а также внедрением новых компонентов, которые расширили возможности для разнообразного набора приложений. Хотя это затронуло многие общие области зрения и визуализации, вот несколько категорий, на которые следует обратить внимание, а также некоторые заметные новые компоненты.

3D-изображение продолжает развиваться

Хотя технология 3D-визуализации и не является новой, она стала зрелой и устойчивой частью рынка машинного зрения, включающей как новые, так и обновленные компоненты и системы для критически важных задач автоматизации, включая метрологию, контроль и руководство. Варианты использования расширяются по мере повышения надежности, точности и простоты использования этого типа визуализации.

Ключевым типом систем визуализации в этой категории является сканирующий лазерный профилометр (3D-профилометр). Это устройство использует лазерную триангуляцию для получения и создания высокоточного профиля поверхности детали, обычно с датчиком или деталью в движении. В то время как многие компании предлагают конкурирующие продукты, одна новая реализация этого типа визуализации принадлежит компании Automation Technology GmbH (www.automationtechnology.de). Его серия модульных датчиков MCS позволяет пользователю настраивать физическое расположение камеры и генераторов лазерных линий. Это уникальное расположение обеспечивает дополнительную гибкость при реализации.

In-Sight 3D-L4000 является усовершенствованием существующей технологии от Cognex (www.cognex.com) и предлагает новое синее лазерное сканирование без пятен и широкий набор инструментов для трехмерного анализа и измерения, все они реализованы в знакомой электронной таблице In-Sight. окружающая обстановка. Совершенно другой новый продукт в этой категории - система визуализации Saccade Vision MD 3D (www.SaccadeVision.com). Это устройство не требует движения детали или датчика и может автоматически сканировать поле зрения с нескольких направлений и с несколькими переменными разрешениями в пределах одного изображения. Новый датчик вспышки от Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) отличается высокоскоростными специализированными функциями, специально предназначенными для современных систем лазерного сканирования.

Помимо 3D-профилирования, многие компоненты машинного зрения получают полнокадровое 3D-облако точек. Этот тип визуализации стимулирует появление новых вариантов использования, особенно для приложений трехмерного роботизированного наведения, таких как гибкая случайная обработка деталей и сбор бункеров. Два недавних предложения поступили от IDS (www.ids-imaging.us/ensenso-stereo-3d-camera.html) и Zivid (www.zivid.com); оба представили сверхкомпактные и легкие системы структурированного светового изображения, предназначенные для роботизированной установки на конце руки.

Новые трехмерные компоненты от производителей датчиков также способствуют развитию возможностей построения изображений во времени полета (ToF). И Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com), и Sony (https://www.sony-depthsensing.com) представили универсальные датчики ToF для интеграции в камеры машинного зрения. Производители камер также используют эти датчики в промышленных 3D-камерах, таких как обновленная камера Helios 2 ToF от Lucid Vision Labs (www.thinklucid.com).

Улучшения камеры и интерфейса

Потребность в формировании изображений с более высоким разрешением и увеличении производительности процесса обуславливает потребность в передовых и высокоскоростных компонентах камер машинного зрения. Поддержка высокой частоты кадров для изображений с большим объемом данных дополнительно требует высокоскоростного интерфейса между камерой и процессором. Высокое разрешение и частота кадров становятся все более доступными в датчиках изображения для машинного зрения, что способствует появлению новых предложений камер.

Emergent Vision Technologies (www.emergentvisiontec.com) использует CMOS-датчик GPixel 103MPixel в своей новой камере Zenith с оттенками серого / цветным. Чтобы оптимизировать доступную частоту кадров датчика, Zenith использует интерфейс 100GigE. Эта новая технология машинного зрения обеспечивает в 100 раз большую скорость, чем базовые соединения GigE.

Другие интерфейсы, используемые в машинном зрении, такие как CoaXPress (CXP) и Camera Link HS (CLHS), имеют развивающиеся стандарты скорости передачи данных, которые также предназначены для высокоскоростных камер. К фрейм-грабберам CXP, поддерживающим CXP-over-Fiber, относятся плата Euresys (www.euresys.com) QSFP + и CLHS, которая уже способна передавать 100 Гбит / с по соединению 4x25 Гбит / с, и в настоящее время ведется работа по созданию стандарта решения, поддерживающего 50 Гбит / с.

Разработки линз

Технологии линз продолжают развиваться, чтобы не отставать от жестких требований к изображениям развивающихся приложений автоматизации. Важные особенности включают расширенные возможности формата изображения, которые поддерживают большие физические размеры новых датчиков высокого разрешения, таких как серия MPT 1,4-дюймовых мегапикселей от Computar (www.computar.com); оптика, обеспечивающая высококачественное изображение при использовании обоих видимых и невидимые длины волн освещения, такие как коротковолновое инфракрасное, как в сериях Computar ViSWIR и объективах VIS-SW от Kowa (www.kowa-lenses.com); и встроенное моторизованное или жидкостное управление фокусировкой линз, доступное, например, в Edmund Optics '( www.edmundoptics.com) Серия TECHSPEC LT и линзы Computar LensConnect.

Встроенные системы для глубокого обучения

Поскольку системы машинного зрения, использующие методы глубокого обучения (DL), продолжают показывать многообещающие результаты в нескольких различных типах инспекционных приложений, появился широкий спектр компонентов и программного обеспечения для реализации DL-инспекции. Некоторые из самых последних - это камеры и вычислительные системы со встроенной (или встроенной) обработкой для задач глубокого обучения.

Интеллектуальная камера NEON-2000-JNX от ADLINK Technology (www.adlinktech.com) имеет систему на базе графического процессора с дополнительной поддержкой FPGA в сочетании с программным обеспечением для выполнения периферийного ИИ. Уникальная камера Deepview от Deepview AI (www.deepviewai.com) - это автономная вычислительная система на уровне сервера с визуализацией, которая может выполнять как обучение, так и логический вывод для глубокого обучения в формате интеллектуальной камеры. Pleora Technologies (www.pleora.com) предлагает подход на основе вычислительной платформы, предназначенный для облегчения разработки ИИ в приложениях машинного зрения.

Эти примеры - лишь небольшая часть новых технологий, которые помогают сформировать нынешний ландшафт машинного зрения в автоматизации. Будущее очень светлое, и мы можем ожидать продолжения роста рынка машинного зрения.