Aký je rozdiel medzi snímačmi obrazu a systémami strojového videnia?

Rozdiel medzi snímačmi obrazu a systémami strojového videnia je pomerne zásadný. Snímač obrazu vykonáva jednoduché kontroly, ako je odpovedanie na jednoduchú otázku (áno/nie) na výrobnej linke. Systém strojového videnia pomáha realizovať zložitejšie úlohy, napríklad zvárať diely pomocou robotického ramena. Systémy strojového videnia zachytávajú svetelné vlny z objektívu kamery a spolupracujú s digitálnymi signálnymi procesormi (DSP) pri premene informácií o intenzite svetla na body, ktoré vytvoria konečný obraz. Softvér analyzuje vzory týchto bodov, aby odhalil zásadné informácie o snímanom objekte.

Automatizovaná výroba to nie sú len roboty vyrábajúce automobily či inteligentné telefóny. Mnoho automatizovaných výrobných úloh vyžaduje jednoduché údaje zo snímača obrazu:

  • Prítomnosť alebo neprítomnosť. Je v zornom poli snímača nejaká časť? Ak snímač odpovie áno, softvér strojového videnia dá súhlas na premiestnenie dielu na správne miesto vo výrobnom procese.
  • Inšpekcia. Je diel poškodený alebo chybný? Ak snímač zistí chyby, diel sa vyradí z výroby.
  • Optické rozpoznávanie znakov (z angl. Optical Character Recognition, OCR). Obsahuje časť konkrétne slová alebo text? Odpoveď na túto otázku môže pomôcť automatizovaným systémom triediť produkty podľa značky alebo popisu produktu.

Systémy strojového videnia pomáhajú riešiť aj zložité priemyselné úlohy

Podľa asociácie Automated Imaging Association (AIA) zahŕňa strojové videnie všetky priemyselné a nepriemyselné aplikácie, v ktorých kombinácia hardvéru a softvéru poskytuje prevádzkové vedenie zariadeniam pri vykonávaní ich funkcií na základe snímania a spracovania obrazu. Tam, kde je ľudské videnie najlepšie pre kvalitatívnu interpretáciu zložitej, neštruktúrovanej scény, strojové videnie exceluje pri kvantitatívnom meraní štruktúrovanej scény vďaka svojej rýchlosti, presnosti a opakovateľnosti.

Ako vybrať riešenia strojového videnia?

Výber správneho riešenia strojového videnia vo všeobecnosti závisí od požiadaviek aplikácie vrátane vývojového prostredia, schopností, architektúry a nákladov. Rôzne modely sú navrhnuté tak, aby vyhovovali rôznym cenovým a výkonnostným požiadavkám. Snímače obrazu sú podobné systémom strojového videnia z pohľadu výkonných algoritmov spracovania obrazu, hardvéru schopného nasadenia v priemyselnom prostredí a vysokorýchlostného získavania a spracovania obrazu. Obidve kategórie sú navrhnuté tak, aby vykonávali veľmi podrobné úlohy na vysokorýchlostných výrobných linkách. A hoci všetky vykonávajú kontroly, sú navrhnuté na rôzne úlohy.

Zatiaľ čo systémy strojového videnia vykonávajú navádzanie a zarovnávanie, optické rozpoznávanie znakov, čítanie kódu či meranie a metrológiu, snímače obrazu sú účelovo skonštruované tak, aby zisťovali prítomnosť/neprítomnosť dielov a generovali jednoduché výsledky typu vyhovujúci/nevyhovujúci. Snímače obrazu sú cenovo dostupnejšie, ako systémy strojového videnia a vyžadujú menej odborných znalostí.

Výhody snímača obrazu

Pre určité typy aplikácií sú snímače obrazu ideálnym riešením. Patria sem jednoduché kontroly úspešnosti/neúspešnosti, ktoré pomáhajú zabezpečiť, aby boli produkty a obaly bezchybné a spĺňali prísne normy kvality. Pri tomto type snímača je výstup zvyčajne binárny a vyjadruje informáciu typu áno/nie, prítomný/neprítomný alebo vyhovel/nevyhovel. Na rozdiel od iných typov snímačov, ako sú fotoelektrické, dokážu snímače obrazu kontrolovať viacero prvkov v rámci snímaného objektu, rozlišovať medzi farbami a dobre reagovať na nesúlad a plánovanú variabilitu.

Snímače obrazu vo všeobecnosti nevyžadujú žiadne programovanie a poskytujú jednoduché nastavenie pomocou používateľsky prívetivého rozhrania softvéru na spracovanie obrazu. Väčšina z nich je ľahko integrovateľná do väčších systémov na poskytovanie jedno- a viacbodových inšpekcií so špecializovaným spracovaním a ponúka zabudovanú ethernetovú komunikáciu, ktorá používateľom umožňuje vymieňať si údaje s inými systémami na komunikáciu výsledkov a spúšťanie ďalších fáz inšpekcie.

Výber snímača obrazu

Technologické a aplikačné požiadavky na automatizované kontroly sa neustále vyvíjajú. Vývojové prostredie, osvetlenie a modularita sú niektoré z najdôležitejších funkcií, ktoré treba zvážiť pri výbere snímača zraku.

Štandardizované prostredie na nastavenie

Dokonca aj začínajúci používatelia technológií na snímanie a spracovanie obrazu by mali byť schopní jednoducho nastaviť, nakonfigurovať a nainštalovať snímač obrazu. Pri výbere snímača obrazu zvážte nielen súčasné potreby kontroly, ale aj budúce aplikácie, ktoré môžu vyžadovať výkonnejšie a flexibilnejšie systémy videnia. Rýchle spracovanie a spoľahlivé komunikačné prepojenie s inými výrobnými automatizačnými zariadeniami je tiež kľúčovou požiadavkou.

Integrované osvetlenie

Prostredie výrobnej prevádzky a priestorové obmedzenia môžu sťažiť dosiahnutie správnych svetelných podmienok. To môže byť problematické pre snímače obrazu, ktoré sa spoliehajú na rovnomerné, rozptýlené osvetlenie upevnených častí a vykonávajú pokročilé kontroly pomocou nástrojov jasu, kontrastu a počtu pixelov. Snímače obrazu sa zvyčajne dodávajú s integrovaným osvetlením a v prípade potreby sa dajú pripojiť k ďalšiemu externému osvetleniu.

Flexibilný, modulárny dizajn

Namontovať snímač obrazu na presné miesto, aby sa dosiahli optimálne podmienky snímania, rozlíšenie obrazu a osvetlenie dielu, nemusí byť vždy jednoduché. Snímače obrazu s malými rozmermi, ktoré sa hodia do akéhokoľvek priestoru a dajú sa nakonfigurovať na montáž v rade a v pravom uhle, umožňuje v krátkom čase zrealizovať funkčný systém kontroly. Modulárne vyhotovenie zjednodušuje optické trasy a vedenie káblov a umožňuje používateľom meniť osvetlenie, optiku a šošovky priamo v prevádzke.

Budúcnosť systémov snímania a spracovania obrazu

Keďže technológie strojového videnia neustále napredujú, profitujú z toho aj výrobné podniky. Napríklad technológia obrazového snímača CMOS pomohla od 90. rokov minulého storočia rozšíriť a komoditizovať technológie fotoaparátov a snímačov tým, že zvýšila rýchlosť a rozlíšenie a zároveň znížila náklady.

„Predstavte si strojové videnie nie ako náhradu človeka, ale ako technológiu, ktorá ponúka vizualizáciu ďaleko za hranicami ľudských schopností,“ vysvetľuje Steve Kinney, riaditeľ pre školenia, zhodu a technické riešenia v spoločnosti Smart Vision Lights. „Vývojári systémov majú k dispozícii paletu možností na snímanie a spracovanie obrazu, ktoré možno doladiť tak, aby zodpovedali takmer každej aplikácii. Pokročilé techniky snímania a spracovania obrazu v kombinácii so súčasným trendom k hĺbkovému učeniu alebo spracovaniu pomocou umelej inteligencie ponúkajú veľký prísľub do budúcnosti.“

Významný pokrok v oblasti strojového videnia tiež vedie k zlepšeniu procesov a otvára dvere novým možnostiam. Napríklad pri vysokorýchlostnom snímaní dokážu kamery GigE Vision s rozhraním 100GigE QSFP28 zachytávať obrázky s vysokým rozlíšením pri rýchlosti, ktorú vyžadujú mnohé priemyselné procesy. „Aplikácie snímania a spracovania obrazu v rôznych odvetviach vyžadujú obrázky s vysokým rozlíšením, ale bez správneho vysokorýchlostného rozhrania nemožno využiť úplný potenciál týchto technológií,“ povedal John Ilett, prezident a technický riaditeľ spoločnosti Emergent Vision Technologies. S kamerami 100GigE Vision, ako je napr. HZ-100-G od spoločnosti Emergent Vision Technologies, môžu systémoví integrátori a výrobcovia zariadení dosiahnuť snímkovú frekvenciu 24 fps pri rozlíšení 103 megapixelov, zatiaľ čo HZ-21000-G dosahuje 542 fps a 91 Gbps pri 21 MPixeloch.

Záver

Pre mnohé aplikácie na ochranu pred chybami sú snímače obrazu najdostupnejším a ľahko použiteľným riešením strojového videnia. Snímače obrazu sú ideálnym riešením pri kontrole prítomnosti/neprítomnosti, ktorá vyžaduje rýchle rozhodovanie o úspešnosti/neúspešnosti, o polohe, kvalite a úplnosti dielu. Snímače obrazu dokážu detegovať špecifické časti v rámci širokej oblasti aplikácií a môžu to robiť dynamicky, keď sa časti pohybujú na výrobnej linke, pričom zisťujú svoje ciele podľa vzoru, vlastností a farby.

Každá spoločnosť sa musí rozhodnúť, či potrebuje jednoduché snímače obrazu alebo pokročilejšie systémy strojového videnia. Snímače obrazu sú navrhnuté tak, aby sa dali ľahko inštalovať a implementovať, takže personál prevádzky ich zvyčajne dokáže nastaviť a nakonfigurovať bez pomoci dodávateľa či tretej strany.

Systémy strojového videnia naopak vyžadujú viac odborných znalostí a značné investície času a peňazí na konfiguráciu, inštaláciu a školenie. Spoločnosti sa často obracajú na integrátorov tretích strán, ktorí majú hlboké odborné znalosti v oblasti inštalácie týchto systémov.

Jedným zo spôsobov, ako rozlíšiť systémy strojového videnia od snímačov obrazu, je predstaviť si stovky pivových fliaš na dopravnom páse v rámci plniacej linky. Pomocou snímača obrazu sa dokážeme uistiť, že každá fľaša má uzáver. Ak je tam uzáver, fľaša je schválená a odoslaná na balenie, kde ďalší snímač zabezpečuje, že každé šesťbalenie má naozaj prítomných šesť fliaš. Výrobný podnik však môže chcieť tiež vedieť, kedy je uzáver fľaše zošikmený o určitý uhol. Alebo možno chcú zabezpečiť, aby sa v šesťbalení náhodne nezmiešalo viacero druhov piva. To bude s väčšou pravdepodobnosťou už vyžadovať systém strojového videnia.

Literatúra

[1] Carroll, J.: Image sensro nnovations push machne vision forward. Association for Advancing Automation. [online]. Publikované 12. 1. 2021. 

[2] Tremblay, B.: What´s the difference between vision sensors and vision systems. Cognex Corporation. [online]. Publikované 3. 12. 2020. 

[3] Carroll, J.: Machine vision innovations drive automation forward. Association for Advancing Automation. [online]. Publikované 11. 5. 2021. 

-tog-