Главная | Обратная связь

Інформаційна частина

Елементи машинного зору.

Машинний (технічний) зір – це застосування комп'ютерного зору для промисловості і виробництва. Термін комп'ютерний зір являється загальним набором методів, що дозволяють комп'ютерам бачити об’єкти. Областю інтересу (цікавості) машинного зору, як інженерного спрямування, є цифрові пристрої вводу/виводу і комп'ютерних мереж, призначених для контролю виробничого устаткування, таких як роботи-маніпулятори або апарати для вилучення бракованої продукції. Технічний зір є підрозділом інженерії, пов'язаний з обчислювальною технікою, оптикою, машинобудуванням та промисловою автоматизацією. Одним з найбільш поширених додатків машинного зору – інспекції промислових товарів, таких як напівпровідникові чіпи, автомобілі, продукти харчування та лікарські препарати. Люди, які працювали на складальних лініях, оглядали частини продукції, роблячи висновки про якість виконання. Системи машинного зору для цих цілей використовують цифрові та інтелектуальні камери, а також програмне забезпечення, яке обробляє зображення для виконання аналогічних перевірок.

Компоненти системи машинного зору. Хоча машинне зір – процес застосування комп'ютерного зору для промислового застосування, корисно перерахувати часто використовувані апаратні і програмні компоненти. Типове рішення системи машинного зору включає в себе кілька наступних компонентів:

- одна або кілька цифрових або аналогових камер (чорно-білі або кольорові) з відповідною оптикою для отримання зображень;

- програмне забезпечення для виготовлення зображень для обробки (для аналогових камер – це пристрій оцифровування зображень);

- процесор (сучасний ПК c багатоядерним процесором або вбудований процесор, наприклад – цифровий сигнальний процесор (ЦСП));

- програмне забезпечення машинного зору, яке надає інструменти для розробки окремих додатків програмного забезпечення;

- обладнання вводу/виводу або канали зв'язку для доповіді про отримані результати;

- розумна камера: один пристрій, який включає в себе всі перераховані вище пункти;

- дуже спеціалізовані джерела світла (світлодіоди, люмінесцентні і галогенні лампи, інфрачервоні діоди і т. д.);

- специфічне програмне забезпечення для обробки зображень і виявлення відповідних властивостей (програми такого класу пишуться спеціалізовано під конкретне виробництво);

- датчики для синхронізації частин виявлення (часто оптичний чи магнітний датчик) для захоплення і обробки зображень;

- приводи спеціальних конструкцій, які використовуються для сортування або відкидання бракованих деталей.

Датчик синхронізації визначає, коли деталь, яка часто рухається по конвеєру, знаходиться в положенні, що підлягає інспекції. Датчик запускає камеру, щоб зробити знімок деталі, коли вона проходить під камерою і часто синхронізується з імпульсом освітлення, щоб зробити чітке зображення. Освітлення, що використовується для підсвічування деталей призначено для виділення особливостей, що представляють інтерес (цікавість для аналізу), і приховування або зведення до мінімуму появи особливостей, які не представляють інтересу (наприклад, тіні або відображення). Для цієї мети часто використовуються світлодіодні панелі відповідних розмірів із потрібним розташуванням. Зображення з камери потрапляє в захоплювач кадрів або в пам'ять комп'ютера в системах, де захоплення кадрів не використовується. Пристрій захоплення кадрів ­– це пристрій оцифровування (як частина розумної камери або у вигляді окремої плати у комп'ютері), яке перетворює вихідні дані з камери в цифровий формат (як правило, це двовимірний масив чисел, що відповідають рівню інтенсивності світла певної точки в області зору – пікселі) і розміщує зображення в пам'яті комп'ютера, так щоб воно могло бути оброблено за допомогою відповідного програмного забезпечення. Програмне забезпечення, як правило, робить кілька кроків для обробки зображень. Часто зображення для початку обробляється з метою зменшення шуму або конвертації безлічі відтінків сірого в просте поєднання чорного і білого – процес бінаризації. Після первинної обробки програма буде вважати, проводити вимірювання та/або визначати об'єкти, розміри, дефекти та інші характеристики зображення. В якості останнього кроку, програма пропускає або забраковує деталь відповідно до заданих критеріїв. Якщо деталь йде з браком, програмне забезпечення подає сигнал механічному пристрою для відхилення деталі, другий варіант розвитку подій, система може зупинити виробничу лінію і попередити людини працівника для вирішення цієї проблеми і повідомити, що призвело до браку. Хоча більшість систем машинного зору покладаються на «чорно-білі» камери, використання кольорових камер стає все більш поширеним явищем. Крім того, все частіше системи машинного зору використовують цифрові камери прямого підключення, а не камери з окремим пристроєм захоплення кадрів, що скорочує витрати і спрощує систему. «Розумні» камери з вбудованими процесорами, захоплюють все більшу частину ринку машинного зору. Використання вбудованих (і часто оптимізованих) процесорів усуває необхідність в пристрої захоплення кадрів, що дозволяє знизити вартість і складність системи, забезпечуючи високу обчислювальну потужність для кожної камери. «Розумні» камери, як правило, дешевше, ніж системи, що складаються з камери, живлення та/або зовнішнього комп'ютера, в той час, як підвищення потужності вбудованого процесора і ЦСП часто дозволяє досягти порівнянної або більш високої продуктивності та більш великих можливостей, ніж звичайні системи на базі ПК.

Методи обробки. Фактично, як комерційні пакети програм для машинного зору, так і пакети програм з відкритим вихідним кодом зазвичай включають в себе ряд методів обробки зображень, таких як:

– лічильник пікселів – підраховує кількість світлих або темних пікселів;

– бінаризація: перетворює зображення в сірих тонах у бінарне (білі та чорні пікселі);

– сегментація – використовується для пошуку та/або підрахунку деталей;

– пошук та аналіз блобів – перевірка зображення на окремі блоби зв'язаних пікселів (наприклад, чорної діри на сірому об'єкті) у вигляді опорних точок зображення. Ці блоби часто представляють цілями для обробки, захоплення або пошук виробничого браку;

– надійне розпізнавання по шаблонах – пошук за шаблоном об'єкта, який може бути повернутий, частково прихований іншим об'єктом, або відмінним за розміром;

– зчитування штрих-кодів – декодування 1d та 2d кодів, розроблених для зчитувальних або сканувальних машин.

– оптичне розпізнавання символів – автоматизоване читання тексту, наприклад, серійних номерів;

– виміри – вимірювання розмірів об'єктів в дюймах або міліметрах по його зображенню;

– виявлення країв – пошук країв (меж) об'єктів;

– зіставлення шаблонів – пошук, підбір, та/або підрахунок конкретних моделей.

У більшості випадків, системи машинного зору використовують послідовне поєднання цих методів обробки для виконання повного інспектування. Наприклад, система, яка зчитує штрих-код може також перевірити поверхню на наявність подряпин або пошкодження і виміряти довжину і ширину оброблюваних компонентів.

Суміжні області. Машинний зір відноситься до інженерних автоматизованих систем візуалізації в промисловості і на виробництві. В цій якості машинний зір пов'язано з самими різними областями комп'ютерних наук, такими як: комп'ютерний зір, обладнання для управління, бази даних, мережеві системи і машинне навчання.

Не варто плутати машинний та комп'ютерний зір. Комп'ютерне зір є більш загальною областю досліджень, тоді як машинний (технічний) зір є інженерною дисципліною пов'язаною з виробничими завданнями.