ระบบวิสัยทัศน์ของเครื่องจักรทำงานอย่างไร?

หลักการทำงานของระบบการมองเห็นเครื่องจักรสามารถเข้าใจได้ง่ายว่า "เครื่องมองด้วยดวงตาและวิเคราะห์ด้วยสมอง" ส่วนใหญ่จะได้รับภาพเป้าหมายผ่านอุปกรณ์การเก็บภาพ (เช่นกล้องอุตสาหกรรม) จากนั้นวิเคราะห์และตัดสินภาพผ่านอัลกอริทึมการประมวลผลภาพเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ในการตรวจจับการระบุการวางตำแหน่งการวัด ฯลฯ ต่อไปนี้เป็นเวิร์กโฟลว์พื้นฐานของระบบวิสัยทัศน์ของเครื่องจักร:

1. ส่วนประกอบ

• ที่แหล่งกำเนิดแสงให้แสงที่เสถียรและเหมาะสมเพื่อให้คุณสมบัติของวัตถุเป้าหมายชัดเจนขึ้น

• ที่กล้องอุตสาหกรรม(อุปกรณ์เก็บภาพ) จับภาพและแปลงสัญญาณแสงเป็นสัญญาณไฟฟ้า ชื่อทั่วไป ได้แก่ กล้องสีดำและสีขาวกล้องสีกล้องอาเรย์บรรทัดและกล้องอาเรย์พื้นที่

• ที่เลนส์กำหนดความชัดเจนการขยายและมุมมองของภาพและมีบทบาทในการโฟกัสและการถ่ายภาพ

• มาตรฐานของ Grabber \/ Interface(เช่น USB3. 0, gige, ลิงค์กล้อง ฯลฯ ) ใช้เพื่อส่งภาพที่ถ่ายโดยกล้องไปยังระบบการประมวลผล

• ที่หน่วยประมวลผลภาพ(โดยปกติแล้วคอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมหรือแพลตฟอร์มการคำนวณแบบฝัง) จะใช้อัลกอริทึมการมองเห็นของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ตัดสินและตัดสินใจเกี่ยวกับภาพ

• ที่ระบบซอฟต์แวร์รวมถึงซอฟต์แวร์การประมวลผลภาพโมดูลอัลกอริทึมส่วนต่อประสานผู้ใช้ ฯลฯ ซึ่งใช้ในการทำงานแอปพลิเคชันเฉพาะให้เสร็จสมบูรณ์

• ที่หน่วยดำเนินการ (เช่น PLC, Robot)ดำเนินการเฉพาะตามผลการประมวลผลเช่นการเรียงลำดับการปฏิเสธผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องการวางตำแหน่งและการประกอบ ฯลฯ

2. เวิร์กโฟลว์

• การได้มาซึ่งภาพ: กล้องถ่ายภาพวัตถุเป้าหมายในช่วงเวลาที่กำหนดสร้างภาพผ่านเลนส์และรวบรวมภาพ

• การประมวลผลภาพล่วงหน้า: เช่น denoising, การเพิ่มความคมชัด, การสกัดขอบ, การแปลงสีเทา ฯลฯ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของภาพ

• การสกัดและการวิเคราะห์คุณลักษณะ: ระบุขอบรูปร่างสีบาร์โค้ดอักขระและข้อมูลอื่น ๆ ของพื้นที่เป้าหมาย

• ผลการตัดสินและผลลัพธ์: ทำการตัดสินตามมาตรฐานที่กำหนด (เช่นขนาดที่ผ่านการรับรองว่าตำแหน่งนั้นถูกต้องหรือไม่) และส่งผลลัพธ์ไปยังระบบควบคุม

• การดำเนินการควบคุมข้อเสนอแนะ: คอนโทรลเลอร์ขับเคลื่อนการกระทำเชิงกล (เช่นการปฏิเสธการจับการหยุด ฯลฯ ) ตามผลการมองเห็น

3. ฟิลด์แอปพลิเคชัน

• การตรวจสอบคุณภาพ: ตรวจจับข้อบกพร่องที่ปรากฏของผลิตภัณฑ์ข้อผิดพลาดมิติ ฯลฯ

• คำแนะนำการวางตำแหน่ง: ให้ตำแหน่งการจับหรือประกอบที่แม่นยำสำหรับหุ่นยนต์อุตสาหกรรม

• การรับรู้และการจำแนกประเภท: การจดจำบาร์โค้ดการจดจำตัวละคร (OCR) การจดจำสี ฯลฯ

• การวัด: การวัดความแม่นยำสูงของพารามิเตอร์ทางเรขาคณิตเช่นขนาด, มุม, ความเรียบ, ฯลฯ