Промышленное зрение

 
КБ Атом предлагает интеграцию систем промышленного зрения собственного производства в производственные комплексы и автоматизированные системы. На данный момент в целях внедрения технологий стоимость комплектов снижена.
Готовы рассмотреть любые задачи данной тематики.
 
 

Общее положение

Машинное зрение – получение и машинная обработка визуальных данных для промышленных и производственных целей. Компьютерное зрение – совокупность набора способов позволяющих компьютерам получать и обрабатывать изображения. Областью применения машинного зрения для промышленности являются устройства для получения, обработки и передачи информации в устройства вывода и информационные сети для последующего контроля технологических процессов, таких как роботы-укладчики и фасовщики, устройства контроля качества и другие. Машинное зрение является совокупностью ряда инженерных дисциплин: вычислительной математики, оптики, механики. Наиболее распространенные направления машинного зрения: инспекция электроники (качество разъемов, инспекция пайки), позиционирование деталей перед дальнейшей обработкой, контроль геометрических размеров, контроль цвета и дефектов. Для достижения целей машинного зрения используются цифровые и аналоговые камеры, со встроенными и стационарными вычислительными системами, в зависимости от требований к поставленным задачам.
 

Концепция

Системы машинного зрения не могут видеть как человек и обрабатывать такие же потоки информации. Развитее вычислительных систем на данный момент еще очень далеко от производительности человеческого мозга, способного перерабатывать гигабайты информации по средствам ассоциативных связей (нейронные сети). В связи с вышесказанным невозможно создать один алгоритм на все случаи жизни, единственное, что остается, - это делать системы машинного зрения более узконаправленными, рассчитанными на выполнения определенных задач. Несмотря на недостатки производительности, система машинного зрения не может потерять бдительность, притупить внимание, отвлечься на сторонний фактор, у неё никогда не заболит голова при любых окружающих условиях, что делает её незаменимой в условиях непрерывных производственных процессов.
 

Составляющие машинного зрения

Любая система машинного зрения состоит из нескольких компонентов. Многим кажется, что это просто камера и просто компьютер, хотя это не совсем так. Давайте рассмотрим пример состава классической системы машинного зрения.
1.      Цифровые или аналоговые камеры для получения изображения, в среднем 1-3, с оптикой, подобранной оптической системой.
2.      Программное обеспечения для захвата изображения с камеры (декодер или графический процессор + оперативная память)
3.      Вычислительная система (от обычного ПК до спецсерверов и облачных вычислительных центров, также встроенные решения)
4.      Программное обеспечение позволяющее обрабатывать полученные изображения.
5.      Устройство вывода данных для исполнения системой (преобразователи интерфейсов и уровней, шины данных, беспроводные устройства связи).
6.      Специализированный источник света, дающий ровный свет без пульсаций, определенной направленности.
7.      Программное обеспечение механической части самих приводов.
8.      Датчики, дающие команды на запуск системы машинного зрения в зависимости от ситуации.
9.      Исполняющая механика.
 
Датчик положения предмета определяет попадание предмета в зону инспекции, наиболее стандартные типы датчиков: инфракрасные, индуктивные, ультразвуковые. После поступления сигнала с датчика система делает снимок или ряд снимков (видеопоток). Световой поток обычно имеет направленный характер, обязательна точная синхронизация положения инспектируемой детали в момент регистрации. Также за счет подвески акцентируется внимание на нужных параметрах, и скрываются детали, которых быть не должно, например, мелкая пыль на деталях или рельеф поверхности не должны влиять на алгоритм распознавания границ и угла поворота, или при инспекции шероховатости поверхности нужно наоборот его подчеркивать. На данный момент лучше всего себя показывают светодиодные панели, но также надо учитывать, что при большом количестве светодиодов в панели и отсутствии дефлектора возможно появление бликов. Рекомендуется использовать именно точечные источники света.
 
После поступления изображения оно сохраняется во временной быстродействующей памяти (оперативной), т.к. если, например, сохранить его на жесткий диск компьютера, скорость последующей обработки будет в десятки раз медленнее, хотя в некоторых задачах, когда обработка подразумевает работу с несколькими кадрами одновременно, записи на внутренние носители избежать не удается - в данных случаях рекомендуется применять твердотельные носители. Системы машинного зрения обрабатывают данные только в цифровом формате, независимо от того, аналоговой или цифровой камерой они были получены.
 
Программное обеспечение машинного зрения обычно представляет комплекс программ необходимых для решения задачи. Первая проблема, с которой приходится столкнуться, — это шумы на снимке с камеры. Если человек, смотря на снимок с шумами, понимает, что на нем изображено, то для камеры это миллионы ложных данных. Для сглаживания шумов применяются математические фильтры. Самый простой способ это обесцвечивание. Последующая обработка градаций серого для переведения в монохромный режим.  Нельзя не учитывать что окружающая нас информация это не только световые изменения, но и цветовые, а по цветовым иногда значительно проще различать объекты.
Моноблок или раздельная система?
Моноблок является весьма привлекательным и компактным решением, т.к. не требует дополнительного оборудования и кучи проводов. С другой стороны, если в нем сгорает один из модулей, вся система становится неработоспособной. Замена возможна только моноблока полностью в отличие от ПК, который можно быстро поменять, установив программное обеспечение. Также, какими бы компактными не были моноблоки, в системах машинного зрения пространство может быть весьма ограниченным. Установка моноблока в принципе невозможна или требует глобальных изменений системы для освобождения пространства, в то время как раздельная система позволяет установить маленькую выносную камеру в любое труднодоступное место.


Коммерческое программное обеспечение представляет следующие методы или совокупности методов.
1.      Счетчик пикселей. Подсчет количества интересных для задачи пикселей, возможно последующее определения плотностей, карт плотностей. И по картам определение блобов (англ. Binary Large OBject — двоичный большой объект)
2.      Бинаризация – преобразование пикселей в черные и белые, возможно как на первичных этапах обработки, так и на конечных для выделения результата графической обработки, для дальнейших вычислительных действий.
3.      Сегментезация – поиск и обработка блобов, определение релевантности блобов
 
Применение машинного зрения:
1.       чтение штрих-кодов
2.       распознавание текста
3.       измерение геометрических размеров объектов
4.       определение качества поверхности
5.       определение пространственной ориентации детали
6.       распознавание объектов
7.       системы контроля качества
8.       системы безопасности
9.       беспилотные транспортные средства
 
Машинное зрение относится к промышленным средствам автоматизации. В последнее время стало доступно в быту: в детских игрушках-роботах, игровых приставках, электронных устройствах для автомобилей, биометрических системах контроля доступа и т.д. 

Телефон: +7(499)130-75-78                                 Московская область, Серпуховский район, рп Оболенск, ГНЦ ПМ лабороторный корпус №6

JoomShaper