מהי ראיית מכונה וכיצד היא יכולה לעזור?

הבנת אופן הפעולה של ראיית מכונה יכולה לעזור לך לקבוע אם ראיית מכונה פותרת בעיות יישום ספציפיות בייצור או בעיבוד.

אנשים לרוב אינם מבינים מה ראייה מכונה (מחשב, מלאכותית) יכולה ומה לא יכולה לעשות עבור קו ייצור או תהליך. הבנת איך זה עובד יכולה לעזור לאנשים להחליט אם זה יפתור בעיות ביישום נתון. אז מהו בעצם ראייה ממוחשבת וכיצד היא בעצם עובדת?

ראייה מלאכותית היא טכנולוגיה מודרנית הכוללת כלים לרכישה, עיבוד וניתוח תמונות של העולם הפיזי על מנת ליצור מידע שניתן לפרש ולהשתמש על ידי מכונה באמצעות תהליכים דיגיטליים.

השימוש בראייה מלאכותית בתעשייה

ראיית מחשב פירושה שימוש במצלמה אחת או יותר לבדיקה וניתוח אוטומטי של אובייקטים, לרוב בסביבה תעשייתית או ייצורית. לאחר מכן ניתן להשתמש בנתונים המתקבלים לבקרת תהליכים או פעילויות ייצור.

טכנולוגיה זו מבצעת אוטומציה של מגוון רחב של משימות, ומספקת למכונות את המידע הדרוש להן כדי לקבל את ההחלטות הנכונות בכל אחת מהמשימות שלהן.

השימוש בראייה מלאכותית בתעשייה מאפשר אוטומציה של תהליכי הייצור, מה שמוביל לתוצאות ייצור טובות יותר באמצעות שימוש בבקרת איכות וגמישות רבה יותר בכל שלב.

כיום השימוש בחזון מלאכותי תעשייתי שיפר את תהליכי הייצור באופן משמעותי. זה איפשר לנו להשיג מוצרים באיכות גבוהה יותר בעלויות נמוכות יותר וכמעט בכל תחומי התעשייה, מרכב ומזון, ועד אלקטרוניקה ולוגיסטיקה.

שימוש אופייני יהיה קו הרכבה שבו המצלמה מופעלת לאחר ביצוע פעולה בחלק שחוטף ומעבד תמונה. ניתן לתכנת את המצלמה כדי לבדוק את מיקומו של אובייקט מסוים, את צבעו, גודלו או צורתו, ואת הנוכחות של האובייקט.

ראיית מכונה יכולה גם לחפש ולפענח ברקודים סטנדרטיים דו -ממדיים, או אפילו לקרוא תווים מודפסים. לאחר בדיקת המוצר, בדרך כלל נוצר אות הקובע מה לעשות עם המוצר הלאה. ניתן לזרוק את החלק לתוך מיכל, לנתב אותו למסוע מסועף, או להעביר אותו לפעולות הרכבה אחרות, ולעקוב אחר תוצאות הבדיקה במערכת.

בכל מקרה, מערכות ראייה ממוחשבות יכולות לספק מידע רב יותר על אובייקט מאשר חיישני מיקום פשוטים.

ראיית מחשב משמשת בדרך כלל, למשל:

• להבטיח אבטחת איכות,
• שליטה ברובוט (מכונה),
• בדיקות וכיול,
• בקרת תהליכים בזמן אמת,
• איסוף נתונים,
• ניטור מכונות,
• מיון וספירה.

יצרנים רבים משתמשים בראיית מחשב אוטומטית במקום באנשי בדיקה מכיוון שהיא מתאימה יותר לבדיקות חוזרות. הוא מהיר יותר, אובייקטיבי יותר ועובד מסביב לשעון.

מערכות ראייה ממוחשבות יכולות לבדוק מאות או אלפי חלקים לדקה ולספק תוצאות בדיקה עקביות ואמינות יותר מבני אדם.על ידי צמצום ליקויים, הגדלת ההכנסות, הקלת התאימות ומעקב אחר חלקים עם ראיית מחשב, היצרנים יכולים לחסוך כסף ולהגדיל את רווחיותם.

כיצד פועל ראיית מכונה

תא צילום דיסקרטי הוא אחד החיישנים הפשוטים ביותר בתחום האוטומציה התעשייתית. הסיבה שאנו מכנים אותה "דיסקרטית" או דיגיטלית היא מכיוון שיש לה רק שני מצבים: מופעל או כבוי.

עקרון הפעולה של תא צילום (חיישן אופטי) דיסקרטי הוא העברת קרן אור וקביעה האם האור מוחזר מאובייקט. אם אין אובייקט, שום אור אינו מוחזר למקלט התא. אות חשמלי מחובר למקלט, בדרך כלל 24 וולט.

אם האובייקט קיים, האות מופעל וניתן להשתמש בו במערכת הבקרה לביצוע פעולה. כאשר האובייקט נמחק, האות כבוי שוב.

חיישן כזה יכול להיות גם אנלוגי. במקום שתי מצבים, כלומר כיבוי והדלקה, הוא יכול להחזיר ערך המציין כמה אור מוחזר למקלט שלו. הוא יכול להחזיר 256 ערכים, מ -0 (כלומר אין אור) ל -255 (כלומר הרבה אור).

תארו לעצמכם אלפי תאי פוטוגיים אנלוגיים זעירים המסודרים בשדה מרובע או מלבני המופנים לאובייקט. פעולה זו תיצור תמונה בשחור -לבן של האובייקט המבוססת על רפלקטיביות של המיקום שאליו מכוון החיישן. נקודות הסריקה הבודדות בתמונות אלו נקראות "פיקסלים".

כמובן, אלפי חיישנים פוטואלקטריים זעירים אינם משמשים ליצירת התמונה. במקום זאת, עדשה ממקדת את התמונה למערך מוליכים למחצה של גלאי אור.

מטריצה ​​זו משתמשת במערכים של התקני מוליכים למחצה רגישים לאור כגון CCD (התקן מצורף Charge) או CMOS (משלים מתכת-תחמוצת-מוליכים למחצה). החיישנים הבודדים במטריצה ​​זו הם פיקסלים.

ארבעת המרכיבים העיקריים של מערכת ראייה ממוחשבת

ארבעת המרכיבים העיקריים של מערכת ראייה ממוחשבת הם:

• עדשות ותאורה;
• חיישן תמונה או מצלמה;
• מעבד;
• דרך להעברת תוצאות, בין אם מדובר בחיבור קלט / פלט פיזי או בשיטת תקשורת אחרת.

ראיית מחשב יכולה להשתמש בסריקה של פיקסלים צבעוניים ולעיתים משתמשת במערך פיקסלים גדול בהרבה. כלי תוכנה מיושמים על תמונות שצולמו כדי לקבוע את הגודל, מיקום הקצה, התנועה והמיקום היחסי של אלמנטים ביחס זה לזה.

העדשות מצלמות את התמונה ומעבירות אותה לחיישן בצורה של אור. כדי לייעל את מערכת הראייה הממוחשבת, המצלמה חייבת להיות מותאמת לעדשות מתאימות.

למרות שיש סוגים רבים של עדשות, עדשות באורך מוקד קבוע משמשות בדרך כלל ביישומי ראייה ממוחשבת. בעת בחירה, שלושה גורמים חשובים: שדה הראייה, מרחק העבודה, גודל חיישן המצלמה.

ניתן להחיל תאורה על תמונה במגוון דרכים. הכיוון אליו בא האור, בהירותו וצבעו או אורך הגל בהשוואה לצבע המטרה הם גורמים חשובים ביותר שיש לקחת בחשבון בעת ​​עיצוב סביבת ראייה ממוחשבת.

למרות שתאורה היא חלק חשוב בהשגת תמונה טובה, ישנם שני גורמים נוספים המשפיעים על כמות האור שהתמונה מקבלת. עדשה כוללת הגדרה הנקראת צמצם שנפתחת או נסגרת כדי לאפשר יותר או פחות אור להיכנס לעדשה.

בשילוב עם זמן חשיפה, הדבר קובע את כמות האור הפוגעת במערך הפיקסלים לפני החלת תאורה כלל. מהירות התריס או זמן החשיפה קובעים כמה זמן התמונה מוקרן על מערך הפיקסלים.

בראייה ממוחשבת, התריס נשלט באופן אלקטרוני, בדרך כלל בדיוק של אלפיות השנייה. לאחר לכידת התמונה, כלי התוכנה מיושמים. חלקם משמשים לפני ניתוח (עיבוד מקדים), אחרים משמשים לקביעת תכונות האובייקט הנחקר.

במהלך העיבוד המקדים, תוכל להחיל אפקטים על תמונה כדי לחדד קצוות, להגדיל את הניגודיות או למלא פערים. מטרת משימות אלה היא לשפר את היכולות של כלי תוכנה אחרים.

מטרת הראייה הממוחשבת

להלן כמה כלים נפוצים שבהם תוכל להשתמש כדי לקבל מידע על המטרה שלך:

• ספירת פיקסלים: מציין את מספר הפיקסלים הבהירים או הכהים באובייקט.
• זיהוי קצה: מצא את קצה האובייקט.
• מדידה (מטרולוגיה): מדידת מידות אובייקט (למשל במילימטרים).
• זיהוי תבניות או התאמת תבניות: חיפוש, התאמה או ספירה של תבניות ספציפיות. זה יכול לכלול איתור אובייקט שעשוי להסתובב, להסתיר חלקית על ידי אובייקט אחר, או שיש לו אובייקטים אחרים.
• זיהוי תווים אופטיים (OCR): קריאה אוטומטית של טקסטים כגון מספרים סידוריים.
• קריאת ברקוד, מטריצת נתונים וברקוד דו -ממדי: אסוף נתונים הכלולים בתקני ברקוד שונים.
• זיהוי נקודה: בודק תמונה של כתמים של פיקסלים מחוברים (כגון חור שחור באובייקט אפור) כהפניה לתמונה.
• ניתוח צבעים: זיהוי חלקים, מוצרים ואובייקטים לפי צבע, הערכת איכות והדגשת אלמנטים לפי צבע.

מטרת קבלת הנתונים מבדיקות היא לעתים קרובות להשתמש בהם להשוות מול ערכי יעד כדי לקבוע לעבור / להיכשל או להמשיך / לא להמשיך.

לדוגמה, בעת בדיקת קוד או ברקוד, הערך המתקבל מושווה לערך היעד המאוחסן. במקרה של מדידה, הערך הנמדד מושווה לערכים והסובלנות הנכונים.

אימות אלפאנומרי משווה את ערך הטקסט של OCR לערך הנכון או ליעד. כדי לבדוק אם יש פגמים על פני השטח, ניתן להשוות את גודל הפגם הנמדד לגודל המקסימלי המותר על פי תקני האיכות.

בקרת איכות

לראיית מכונה יש פוטנציאל אדיר בתעשייה. מערכות ראייה מלאכותיות אלה השתמשו ברובוטיקה, הרשו לנו להציע פתרון אוטומטי עבור שׁוֹנִים שלבים הפקה, כגון כבקרת איכות או גילוי של מוצרים פגומים.

בקרת איכות היא מערכת טכניקות וכלים שיאפשרו לנו לזהות טעויות בתהליך הייצור ולנקוט באמצעים מתאימים לחיסולם. זה מספק שליטה הרבה יותר מלאה על המוצר הסופי, מה שמבטיח שכאשר יגיע לצרכן, הוא יעמוד בתקני איכות ספציפיים ומבוססים.

לפיכך, מוצרים שאינם עומדים בדרישות האיכות המינימליות אינם נכללים בתהליך, ובכך מונעים הפרעות אפשריות בתהליך הייצור.הדבר נעשה על ידי ביצוע בדיקות ובדיקות אקראיות באופן שוטף.

לשימוש בבקרת איכות בייצור יש מספר יתרונות:

• עלייה בפריון;
• אובדן חומרים מופחת;
• ירידה במחיר;
• האיכות הטובה ביותר של המוצר הסופי.

תקשורת בראייה ממוחשבת

לאחר קבלת המעבד והתוכנה, ניתן להעביר מידע זה למערכת הבקרה באמצעות מגוון פרוטוקולי תקשורת סטנדרטיים בתעשייה.

מערכות ראיית מחשבים מרכזיות תומכות לרוב ב- EtherNet / IP, Profinet ו- Modbus TCP. פרוטוקולים סדרתיים RS232 ו- RS485 נפוצים גם הם.

קלט / פלט דיגיטלי מובנה לעתים קרובות במערכות להפעלת ודיווח התוצאות. יש גם תקני תקשורת לראייה ממוחשבת.

סיכום

למערכות ראייה מלאכותית יש מגוון רחב של יישומים וניתנות להתאמה לתעשיות שונות ולצרכים השונים של כל קו ייצור. כיום, כל חברה המייצרת מוצרים בסטנדרט ספציפי יכולה ליהנות מהיתרונות של ראיית מחשב כחלק מתהליך הייצור שלהם.

הבנת העקרונות הפיזיים והיכולות של מערכות ראייה מלאכותית יכולה להועיל בקביעה האם טכנולוגיה כזו מתאימה לתהליך ייצור במקרה מסוים. באופן כללי, כל מה שהעין האנושית רואה, המצלמה יכולה לראות (לפעמים יותר, לפעמים פחות), אך פענוח והעברת מידע זה יכול להיות די מסובך.