Компьютерное зрение

В сегодняшнем блоге мы поговорим об одной из технологий, наиболее часто применяемых в промышленной сфере, связанной с Промышленностью 4.0:компьютерном зрении. Это технология с многочисленными возможностями, и, применяя ее, можно решить различные проблемы, которые обычно возникают на производственных предприятиях.

Методы компьютерного зрения постоянно развиваются и совершенствуются благодаря новым и более мощным датчикам, которые они включают, и новым методам обработки изображений.

Далее мы более подробно объясним, что такое компьютерное зрение, его приложения, типы компьютерного зрения, глубокое обучение, что такое обработка изображений, важность освещения и преимущества, которые оно может принести для процесса или компании.

Что такое компьютерное зрение?

Computer Vision — одна из технологий, которая все чаще используется на предприятиях . Системы компьютерного зрения получают информацию из окружающей среды в виде изображений , которые могут быть разных типов, обработать и проанализировать . Чтобы понять это, вы можете подумать о том, как мы понимаем нашу среду благодаря нашим чувствам. В этом случае глаза помогают нам получать информацию из окружающего мира, а системы зрения выполняют ту же задачу по оцифровке этой информации, чтобы ее могла обрабатывать машина.

Для получения этих изображений устанавливаются датчики. Они могут быть разных типов:2D-камеры, гиперспектральные камеры, 3D-камеры и т. д. Все они предоставляют нам информацию об окружающей среде, которая впоследствии обрабатывается для получения нужной нам информации.

Системы компьютерного зрения не задуманы как изолированная система, которая не связана с остальными элементами фабрики, а скорее интегрированы с остальными процессами, получающими и отправляющими информацию.

Приложения компьютерного зрения

(вас также может заинтересовать наш пост «Семь приложений компьютерного зрения» )
Вы можете назвать множество секторов, в которых можно использовать компьютерное зрение, в самых разных приложениях и для разных целей. Это связано с тем, что существует множество типов датчиков, которые используются в компьютерном зрении и позволяют охватить многие рабочие области и многие отрасли промышленности. Некоторые из наиболее выдающихся приложений, для которых используются системы Computer Vision:метрология, обнаружение дефектов в деталях, обнаружение интрузивных элементов, считывание кодов различных типов или в качестве систем качества.

Компьютерное зрение для обнаружения дефектов

Это одно из самых известных приложений Computer Vision. Системы компьютерного зрения способны после обучения обнаруживать дефекты. Дефекты могут варьироваться от металлических трещин, дефектов краски, заусенцев, неправильных отпечатков и многих других вариантов. Дефекты, которые они способны обнаружить, могут достигать менее 0,05 мм. Обучение осуществляется путем подачи в систему изображений с дефектом и без дефекта.

Компьютерное зрение для метрологии

Проведение измерений с точностью до микрона возможно благодаря Computer Vision. Это приложения, созданные с использованием лазерного метрологического оборудования или датчиков.

Достижения, достигнутые в оборудовании и датчиках Computer Vision, позволяют с каждым разом получать изображения все более высокого качества. Поэтому эти типы систем используются для высокоточной метрологии. . С помощью системы технического зрения можно измерять до микрон для обнаружения дефектов в конкретной детали.

Компьютерное зрение для обнаружения злоумышленников

С другой стороны, разнообразие датчиков также позволяет использовать другие типы изображений, которые не являются обычными изображениями RGB. Например, с помощью гиперспектральных камер можно различать состав материалов, что во многих случаях дает соответствующую информацию. Этот метод широко используется в агропродовольственном секторе, как система качества. Благодаря им мы можем различать фрукты и косточки, а также обнаруживать, например, пластиковые остатки или другие нежелательные объекты.

Компьютерное зрение для чтения кода

Одним из наиболее известных применений систем машинного зрения является распознавание или чтение кода. .
Сегодня существует множество систем, распознающих всевозможные коды, что позволяет, например, иметь прослеживаемость во многих процессах.

Компьютерное зрение для проверки сборки

Каждый день производятся все более и более сложные сборки с большим количеством деталей или соединений. Компьютерное зрение позволяет нам шаг за шагом проверять, что каждая деталь находится на своем месте, или в конце процесса правильность окончательной сборки. Это приложение очень полезно для сборки машин, оборудования, электронных плат или предварительных сборок большой сложности. Эти системы значительно сокращают продолжительность очень сложных рабочих циклов и время повторных операций.

Компьютерное зрение + робототехника для сбора мусора

И, наконец, одно из приложений, о котором мы больше всего просили, — это объединение коллаборативной робототехники с компьютерным зрением, чтобы иметь возможность выполнять сбор предметов в хаотичном порядке. Куски не по порядку, и поэтому нам нужно оптимизировать траектории и определить координаты захвата. Роботу нужна помощь, чтобы сообщить вам, что это за кусок и где он находится, чтобы он мог решить, как лучше всего получить этот кусок.

Что касается робототехники, мы будем говорить об адаптивной робототехнике, которая приспосабливается к окружающей среде и способна действовать разумно. Это достигается за счет добавления датчиков, которые связываются с роботом и предоставляют ему информацию об окружающей среде, чтобы он мог действовать в различных случаях. Системы машинного зрения предоставляют такую ​​информацию роботам, чтобы они могли действовать, например, в случае изменения положения, появления препятствий, хаотического сбора предметов и т. д.

Как видите, возможности Computer Vision безграничны, и благодаря ATRIA мы успешно реализовали множество проектов. в этой области.

Преимущества компьютерного зрения

Наконец, мы хотим поговорить о некоторых преимуществах, которые Computer Vision привносит в производственные процессы.

• С помощью системы компьютерного зрения вы можете автоматизировать повторяющиеся задачи проверки .
• Система технического зрения не устает и устраняет субъективный фактор при осмотре .
• Во многих случаях 100-процентная проверка производства может осуществляться без физического контакта, в процессах, которые без него были бы невозможны.
• Снижаются затраты на ремонт и утилизацию за счет возможности обнаруживать детали или элементы в плохом состоянии на ранних этапах производственного процесса.
• Автоматизация позволяет сократить время цикла операций.
• Computer Vision обеспечивает дополнительные операционные возможности и безопасность преимущества за счет уменьшения участия человека в производственном процессе.
• Защищает работников от опасной среды .

lУглубленное изучение и пометка изображений

Компьютерное зрение вместе с глубоким обучением позволяет разрабатывать гораздо более интеллектуальные приложения, работающие в самых разных ситуациях и извлекающие уроки из окружающей среды. Алгоритмы глубокого обучения учатся на данных, полученных из своей среды, и изучают их характеристики, чтобы иметь возможность действовать в различных ситуациях, проводить классификации или обнаруживать объекты. Во многих случаях эти данные представляют собой изображения, полученные камерами. Не забывайте, что для создания наборов данных эти алгоритмы необходимо обучить. Датчики, которые используются для создания этих выборок данных, очень важны. Данные в этом случае будут изображениями, и как их качественный захват, так и их последующая маркировка и фильтрация жизненно важны для правильного функционирования приложения с глубоким обучением.

Типы компьютерного зрения

Мы уже говорили о том, что в системах компьютерного зрения используются различные типы датчиков. Здесь мы хотим поговорить о самом важном:

2D-видение

Сначала мы находим матричные камеры 2D которые получают изображения либо в формате RGB, что мы знаем как цветные изображения или изображения в градациях серого. Эти камеры получают изображения, которые в преобразованном виде представляют собой матрицы, разделенные на пиксели, которые содержат информацию о цвете. Эти камеры имеют много возможностей и используются для различных приложений, таких как распознавание символов, метрология, считывание кодов или проверка дефектов.

Гиперспектральное зрение

С другой стороны, есть гиперспектральные камеры. , что позволяет узнать состав материалов посредством измерения длины волны. Таким образом можно обнаружить такие посторонние предметы, как камни, пластик и т. д. Они широко используются в пищевой промышленности.

Термография

Другой из существующих методов компьютерного зрения – термография. . От этих датчиков информация о температуре образцов или тел получается в виде изображения. Они представлены цветовой шкалой, дающей информацию о температуре. Он используется в таких приложениях, как обнаружение утечек или дисбаланс нагрузки.

3D-видение

Наконец, мы поговорим о 3D-камерах. . Эти типы датчиков предоставляют информацию о глубине. Существуют также различные типы 3D-камер, которые позволяют охватить очень широкий спектр приложений. Они используются для подбора деталей или обнаружения дефектов среди других приложений.

Из чего состоит обработка изображений в Computer Vision?

Обработка изображений, полученных с датчиков, о которых мы говорили, является механизмом извлечения необходимой информации из цифрового изображения. Для этого необходимо использовать определенное программное обеспечение, выполняющее необходимые процессы для каждого типа приложения к изображению.

В настоящее время существуют различные коммерческие системы или интеллектуальные камеры, в которых есть инструменты для обработки изображений. Во многих случаях этих инструментов достаточно для конкретного приложения, однако в других случаях необходимо разработать специальное программное обеспечение, обеспечивающее необходимую универсальность.

После обработки изображений и получения результата или необходимой информации эта информация возвращается наружу в качестве вывода системы (предупреждает о дефектах, возвращает результат измерения или дает координаты для действий робота).

Важность освещения в компьютерном зрении

Помимо датчиков, фиксирующих данные, в системах машинного зрения используются вспомогательные элементы, улучшающие качество получаемых данных и во многих случаях имеющие решающее значение для их правильного функционирования.

Одним из наиболее важных внешних элементов является освещение. . Включение внешней системы освещения во многих случаях служит для обеспечения правильного захвата изображения. В этом проекте  например, специальное освещение использовалось для получения изображений предметов правильно и без отражений.

Существуют различные системы освещения для систем компьютерного зрения в зависимости от типа материала, который нам нужно осветить, расстояния, подсветки и многих других параметров. Некоторые из наиболее часто используемых систем освещения — это прямое, непрямое освещение или «подсветка» освещение. Конечно, он также может быть освещен светодиодной подсветкой, белой или красной. . Это лишь некоторые из существующих примеров, которые необходимо изучить для каждого конкретного приложения, что позволит нам получить полезные изображения для нашего процесса.

Хотите применить Computer Vision в каком-либо из своих проектов? Свяжитесь с нами!

Связанные проекты:

<сильный>

• Конечное функциональное тестирование с помощью совместной робототехники
• Автоматическая система очистки кювет
• Сенсоризация для удаленного мониторинга процессов