Достоинства и недостатки технологии промышленного машинного зрения в производстве

Промышленное машинное зрение — наиболее эффективный способ реализовать интеллектуальное и автоматизированное производство. Он считается машинным глазом современной промышленности. Он может выполнять бесконтактные измерения, устранять дефекты, невидимые человеческому глазу, и работать 7*24 часа даже в неблагоприятных условиях. 

Однако целые системы машинного зрения требуют инвестиций. в оборудовании и инженерах, в то время как большинство средних компаний имеют небольшую прибыль. Так что трудно применить широко. Кроме того, машинные системы не так гибки, как люди. Они могут ошибаться только по команде системы, пропуская очень очевидные дефекты.

Ⅰ. Технология промышленного зрения

Машинное зрение – это технология и метод автоматического обнаружения и анализа изображений, которые обычно используется в сценариях промышленных приложений, таких как автоматическое обнаружение, управление процессами и управление роботами.

Системы с технологией промышленного машинного зрения требуют большей надежности, надежности и стабильности, чем другие визуальные системы, и часто стоят дешевле, чем для правительственных/военных приложений. Таким образом, промышленное машинное зрение означает экономичность, приемлемую точность, высокую надежность, высокую механическую и температурную стабильность.

Ⅱ. Компоненты системы машинного зрения

Основные компоненты система машинного зрения с телецентрическими линзами включает в себя освещение, линзы, датчики изображения, визуальную обработку и связь. Частичный осмотр освещением освещения позволяет выделить его особенности, чтобы они могли четко видеть объектив камеры. Он захватывает изображение и представляет его датчику в виде света. Датчик преобразует свет в цифровые изображения в камере машинного зрения, а затем отправляет их процессору для анализа.

Ⅲ. Преимущества промышленного применения машинного зрения в производстве

Система компьютерного зрения имеет возможность наблюдать и объяснять, а также может автоматически выполнять несколько задач без ручного вмешательства. Таким образом, бизнес-пользователи могут воспользоваться следующими преимуществами:

1. Более быстрый и простой процесс

Система машинного зрения может выполнять монотонные и повторяющиеся задачи с большей скоростью, что упрощает весь процесс.

2. Точные результаты

Машина никогда не ошибается. Точно так же, в отличие от людей, системы машинного зрения с возможностями обработки изображений не могут ошибки. В конечном итоге продукты или услуги предоставляются не только быстро, но и качественно.

3. Снижение затрат

Поскольку машина берет на себя ответственность за выполнение утомительных задач, ошибки будут сведены к минимуму, и не останется места для дефектных продуктов или услуг. Таким образом, компания может сэкономить много денег, иначе деньги будут потрачены на ремонт дефектных процессов и продуктов.

Нет совершенных технологий. Тот же принцип применим к технологии промышленного машинного зрения. Несмотря на текущие ограничения систем компьютерного зрения, они могут предоставить компаниям огромные возможности для увеличения источников дохода, достижения целей производительности и упрощения рабочих процессов.

Ⅳ. Ограничения применения промышленного машинного зрения в производстве

1. Ограничено источником окружающего света

Разные источники света будут вызывать различное качество изображения и эффекты, напрямую мешать обнаружению алгоритма обнаружения и могут привести к неправильной оценке продукта; единая технология визуального наведения не может гарантировать точность обнаружения препятствий на пути, и уровень управления принятием решений часто должен интегрировать несколько датчиков. Собранная информация.

< сильно>2. Ограничено производительностью оборудования

Коррекция искажений объектива камеры, различия в калибровке и ограниченный диапазон углов обзора; условия установки и ограничения на месте, а также требования к схемам слияния датчиков; темновой ток каждого пикселя разный, а реакция на фотоны непостоянна, что вызовет пространственный и шаблонный шум в камере; ограничение настройки параметров ПЗС-объектива камеры линейного сканирования.

Крупномасштабная и сложная модельная архитектура промышленных продуктов должна опираться на мощные вычислительные возможности. Когда память на терминале устройства трудно удовлетворить, необходимо использовать модель автономного обучения в облаке, а затем развернуть ее на терминале устройства; передача данных изображения по-прежнему требует корректировки и оптимизации параметров модели для конкретных целей задачи, что приведет к дополнительным затратам на разработку, а производительность в реальном времени будет низкой.

<сильный>4. Ограничен разнообразием объектов детектирования

На поверхности объекта много видов дефектов, механизм образования дефектов неизвестен, и описание дефекта недостаточно; системе машинного зрения трудно извлечь признаки из данных.

5. Ограничено экономией затрат и выгод

Разработка основных компонентов системы машинного зрения, таких как датчики технического зрения и базовое программное обеспечение машинного зрения, требует больших инвестиций стоимость.