Штучний зір

La штучний зір або комп'ютерний зір Це техніка, яка може бути використана для безлічі застосувань за межами та всередині галузі. Це дозволяє розуміти зображення, обробляти інформацію, аналізувати і виробляти ряд дій на основі зазначених даних. І вони можуть зробити це більш ефективним способом, ніж людина, оскільки ви даєте машинам велику здатність розуміти та інтерпретувати образи оточення, яке вони спостерігають.

З авансом ШІ (штучний інтелект), вдалося значно вдосконалити ці методи штучного зору для досягнення речей, які досі були немислимими. Крім того, методи штучного зору можна застосовувати одночасно на місці або аналізувати зображення або відеозаписи. Існує також 3D -аспект цього типу зору, який надає нові можливості імітувати людський зір за допомогою комп’ютера.

Що таке комп’ютерний зір?

штучний зір у промисловому секторі

La штучний зір - це збірник інструментів та методів для отримання, обробки та аналізу зображень реального світу за допомогою обчислень. Таким чином, можна обробляти та автоматизувати певні завдання, починаючи від виправлення та відновлення зображення та закінчуючи прийняттям рішень щодо інших галузей промисловості, наприклад тих, які будуть вивчені пізніше.

Це саме так промисловий сектор та, яка отримує найбільшу користь від цього штучного зору, оскільки дозволяє автоматизувати виробничі чи відбіркові процеси та приймати набагато більші швидкості, ніж якби це робила людина. Крім того, із вдосконаленням техніки вона має все більше застосувань та низькі витрати, що дозволяє її розширення від автомобільної промисловості, до електроніки, сільського господарства та навіть логістики.

Техніка

Що робиться під час процес це в основному наявність камери або датчика для зйомки зображень об’єктів чи навколишнього середовища, швидкої їх обробки за допомогою програмного забезпечення, яке працює на комп’ютері, вилучення відповідної інформації з цих зображень та можливості їх певним чином застосувати. Наприклад, об’єкти, які проходять перед камерою на конвеєрі, можна проаналізувати, щоб виявити пошкоджені та механічний привід відкинути їх, щоб вони не продовжувались у ланцюжку.

Всі система штучного зору проходить такі кроки:

  • Водозбір: Датчик зніме зображення реального об’єкта. Тобто через оптичний датчик, CCD-камеру, CMOS, INGAAS, рентгенівські промені, ІК, термографію тощо. Тут також є деякі супутні аксесуари, такі як освітлення. У цьому випадку вони можуть бути флуоресцентними, світлодіодними, поляризованими, лазерними, підсвічуванням тощо.
  • Оцифровка: перетворює інформацію, отриману за допомогою зображень, зібраних у цифровому форматі, для обробки комп’ютером.
  • Обчислення: завдяки програмному забезпеченню для управління він дозволяє обробляти цю інформацію та отримувати дані, на яких вона буде діяти / приймати рішення на пізніх етапах.
  • Результати: результати отримані і за ними діє.

Всі ці кроки потребують різні модулі або деталі щоб мати можливість функціонувати як:

  • Модуль зображення: особа, відповідальна за зйомку сигналу чи зображення об’єкта чи оточення.
  • Модуль дигітайзера: той, який перетворює аналоговий сигнал камери в цифровий.
  • Модуль дисплея: його не слід плутати з першим, це той, який перетворює цифровий сигнал, що перебуває в буфері, у візуальний сигнал, який відображатиметься через монітор або екран, якщо моніторинг необхідний.
  • Процесор зображення: може бути програмним або апаратним. Незалежно від її реалізації, вона відповідає за інтерпретацію оцифрованих зображень, знятих камерою. Звичайно, в будь -якому випадку вам потрібен комп’ютер.
  • Модулі вводу / виводу: вхідні та вихідні дані керують захопленням зображення та контролюють вихідні дані на основі отриманих даних.
  • Комунікація: це шина або інтерфейс, за допомогою якого система штучного зору може спілкуватися з іншими елементами. Вони можуть бути бездротовими, Ethernet, RS232, ...

Призначення або функціонал

Якби через цей конвеєр щохвилини проходило кілька предметів, людина могла б це зробити ефективно. Але якщо їх відбувається десятки, сотні чи тисячі, це стає дуже складним або неможливим. Тут може комп’ютерний зір прискорити ці процеси і виконувати їх.

Тому комп’ютерний зір - чудовий інструмент для прискорення промислового виробництва. Все завдяки процесам, заснованим на рішення які адаптовані до виробничих процесів кожної галузі. З можливістю масштабування, оновлення та налаштування при необхідності.

художнє бачення, технології, промисловість, йот

Для цього можна використовувати безліч пристроїв, від простих оптичні датчики, на більш просунуту камеру або їх групу для досягнення 3D.

Переваги та недоліки

Крім перерахованого, існує ще ряд переваги та недоліки систем штучного зору. Найбільш помітним є покращення виробничих показників у галузі, але є й інші.

Між переваги можна виділити:

  • Виключити суб’єктивність перевірки: Впроваджуючи системи штучного зору, можна досягти поліпшення в цьому плані та покращити продуктивність при кількісній оцінці та оцінці параметрів за одиницю часу.
  • Гнучкість: самі системи дозволяють адаптацію та масштаб краще адаптувати до виробничих процесів, якщо вони були змінені. Це економить багато часу і дозволяє швидко розпочинати роботу після кожної зміни, без необхідності навчати персонал для зміни чи чогось подібного. Просто проста установка.
  • ДоступнийХоча вони не є дешевими речами для більшості кишень приватних осіб, але це заощаджує багато грошей у довгостроковій перспективі для компанії. Крім того, ця технологія є достатньо зрілою та зрозумілою, щоб все дешевшати. Комп’ютери, програмне забезпечення чи оптоелектронні компоненти стають все дешевшими та ефективнішими.
  • Costes: ці системи зі штучним зором знижують витрати багатьма способами, такими як витрати на повернення замовлень, персонал, замінений цими системами, тимчасові витрати, збільшення виробництва (більший прибуток) тощо.
  • Метрологія: Дозволяє надзвичайно швидко виміряти або отримати інформацію про фізичні величини, які відображаються на зроблених знімках. Наприклад, ви могли б за частку секунди визначити розмір деталі, її площу, відстань між деталями, діаметри, кути, положення тощо. Те, чого людина не може зробити так швидко.
  • Класифікація: Завдяки попередній перевазі є ще одна, така як швидка та ефективна класифікація промисловості. Це дає можливість класифікувати та автоматизувати завдання на шаленій швидкості відповідно до цих розмірів, візерунків, штрих -кодів, кольору, площі, форм тощо.
  • Найкращий кінцевий продукт: штучний зір також має велику перевагу, яка може вплинути на кінцевого споживача, і це покращення якості деталей. Завдяки можливості більш ефективного аналізу навіть у місцях, недоступних для людини, це дозволяє виготовляти деталі більш високої якості. Це призводить до більш задоволеного споживача та лояльності споживачів.
  • Інші: Він також потребує меншої уваги, він не настільки сприйнятливий до візуальних помилок, як люди (неуважність, необережність, відволікання уваги, ...), на нього не впливає прогул на роботі, він покращує перевірку у місцях, недоступних для людського ока (напр. : променями X, щоб побачити внутрішні частини).

Між недолікиНайбільш помітною є ціна цих систем, оскільки вона практично не має слабких місць. Лише в деяких випадках, коли потрібна дещо менш об’єктивна та більш суб’єктивна оцінка, вона може зазнати невдачі, оскільки в таких випадках немає нічого кращого, ніж самі люди, щоб мати можливість оцінити кожен випадок.

Застосування в галузі машинного зору

Застосування штучного зору в промисловості проходить через три дуже специфічні галузі, такі як контроль процесу та контроль якості, хоча деякі компанії йдуть далі і використовують його для інших непромислових застосувань.

Практичні приклади Вони варіюються від контролю температури, контролю руху, перевірки правильності складання, маркування та маркування, перевірки зварних швів, контролю якості об'єктів, вибору та фільтрації, контролю інструменту, контролю обробки поверхонь, систем підбирання та розміщення для направляючих промислових роботів, виявлення сторонніх тіл у контейнерах тощо.

Практичні приклади в галузі промисловості

Застосування штучного зору в промисловому секторі досить широке, як ви бачите. The спектр застосування у різних галузях вони проходять:

  • Електроніка: В електронній промисловості штучний зір може бути використаний у різних виробничих процесах, таких як поводження та ідентифікація компонентів, контроль якості, перевірка правильного зварювання та пакування деталей, для процесів підбору та розміщення компонентів у друкованих платах та паянні їх тощо.
  • Автомобільна- Використовується для перевірки у процесі виробництва та складання деталей автомобіля. Як і в процесі штампування, механічної обробки, зварювання, фарбування, задирок, екструзії тощо.
  • їжа: штучний зір у цій галузі дозволяє покращити контроль якості. Наприклад, щоб перевірити, чи ємності заповнені належним чином, чи всередині них немає сторонніх тіл. Вони також широко використовуються для видалення пошкоджених або гнилих плодів, видалення гілок, кісточок, шкірки та інших елементів, які не повинні переходити до подальших процесів, класифікувати за розміром тощо.
  • Упаковка та упаковка: У промисловій логістиці та упаковці комп’ютерний зір може перевірити наявність чи відсутність певних маркерів. Ви також можете каталогізувати за штрих -кодами або етикетками, перевіряти партії, терміни придатності, правильно розміщувати ковпачки тощо.
  • Логістика та ідентифікація: дозволяє швидко ідентифікувати деталі або продукти. Він дуже добре адаптується до потреб універмагів та дистриб'юторів, наприклад у логістичних центрах Amazon.

Машинне бачення та промисловість 4.0

штучний зір та промисловість 4.0

La штучний зіряк і багато інших технологій цифровизації та переходу до модернізації компаній, таких як Big Data, AI, IoT, а сама хмара, туман та крайні обчислення, відіграє вирішальну роль у т.зв. 4.0 промисловості.

Усі ці парадигми разом дозволяють поліпшити всі умови цієї нової індустрії, що формується має на меті революцію в галузі. І це те, що після промислової революції з впровадженням машин (1.0), впровадженням електроенергії у секторі (2.0), появою обчислювальної техніки (3.0), тепер настає ця нова революція завдяки цим новим прийомам версія 4.0.

Фактично, машинне бачення може об’єднати кілька таких удосконалень в одне. Так як він використовує програмно-технічне забезпечення функціонувати, а також може включати ШІ, щоб надати їй більший інтелект та можливості розпізнавання. Все це наділяє галузь великими перевагами та точністю, про які йшлося вище.

Але якщо цю потужність поєднати з іншими заходами щодо вдосконалення та модернізації інших областей самої компанії, які імплантують її, це може призвести до індустрії 4.0 із комплексними рішеннями. більш ефективним та конкурентоспроможним.

етапи комп'ютерного зору

Компаніям подобається IBM, Red Hat, Marval, Telefonica, та багато інших вже деякий час намагаються допомогти компаніям у цій трансформації, щоб вони могли досягти своїх цілей. В Іспанії багато важливих компаній, таких як Сантандер, Цепса та багато інших, вже почали насолоджуватися значними покращеннями 4.0.

Це саме так Марваль компанія, яка більше 20 років розробляє системи штучного зору для промисловості та розвиває свої інструменти. Завдяки цим проектам та проектам інших конкуруючих компаній усі інструменти, якими володіє галузь, були вдосконалені.

Наприклад, уявіть а комплексна система промисловості 4.0 на заводі, де система штучного зору може вибрати необхідну кількість сировини або дійсних деталей. Виходячи з цієї інформації, не тільки непридатні можна було б викинути, а лише відповідні могли перейти до виробничого ланцюга.

За допомогою 4.0 ця інформація також може бути передана в хмару та використовувати інше Нові технології наприклад, для замовлення у постачальника деталей або сировини на основі виробничих потужностей та кількості викинутих деталей, повністю автоматично оцінюючи запаси. Або, можливо, він повідомить постачальника про виявлені збої, щоб вони могли зменшити ці дефекти в майбутніх замовленнях.

Тобто в промисловості 4.0 технології охоплюють це все, від першого процесу до останнього, та у всіх відділах та секторах компанії.

За межами простежуваності

Системи машинного зору в промисловості 4.0 можуть виходити за межі простежуваність (морфологічний аналіз, дефекти, заповнювачі, аналіз кольору, зовнішнього вигляду, сторонніх предметів, якості, зчитування коду тощо). Він також міг би використовувати цю інформацію OCR, OCV або дані, отримані після обробки, щоб підготувати інші машини або процеси на заводі або отримати додаткову інформацію про це.

Наприклад, уявіть, що виробляються об’єкти різної консистенції. Система штучного зору може визначити рівень толерантності, наприклад, узгодженість кожного об'єкта через різні системи і таким чином позначити його таким чином, щоб машина, яка повинна штампувати його в наступному процесі, чинила відповідний тиск залежно від його консистенції.

Це просто можливо, розуміючи систему штучного зору як елемент Інтернету речей підключений і наступний технологічний апарат як інший підключений пристрій IoT. Тому вони можуть спілкуватися через мережу і навіть між одними та іншими іншими елементами туману або хмари можна використовувати для аналізу певних даних.

Машинне бачення та промислова оцифровка

L нові системи оцифрування промисловості, нові інструменти та комп’ютерне бачення відіграватимуть ключову роль у сьогоденні та найближчому майбутньому у компаніях будь -якого розміру. Наприклад, у поєднанні з системами MES / MON (Система виконання виробництва / Управління виробничими операціями).

Тобто, Системи MES це системи управління інформацією, підключені до промислового обладнання та виробничих ліній. За допомогою них ви можете відстежувати та контролювати процеси, потік даних заводу та все це в режимі реального часу за допомогою програмного забезпечення ERP. Таким чином відстежуються і документуються перетворення від сировини до кінцевого продукту.

MOS це методологія, яка дозволяє візуалізувати виробничі процеси від початку до кінця для оптимізації ефективності. Це забезпечує ефективне виробництво та підвищує продуктивність.

Тому системи штучного зору мають вирішальну роль у цих випадках, оскільки вони є ідеальним доповнюючим інструментом для розробки цих стратегій цифрової цифрової промисловості. Особливо разом із розробками PLM (Product Lifecycle Management), тобто програмними системами для управління життєвим циклом продуктів від їх виробництва до їх утилізації, а також через їх введення в експлуатацію.

Як ви можете зрозуміти, для всього цього вам потрібно багато інформації, що зберігається у великих розмірах бази даних в хмарі або локально, і це може бути швидко та ефективно оброблено для аналізу за допомогою Big Data. І ці бази даних будуть живитися тими системами штучного зору, які можуть отримувати швидку інформацію про всі продукти.

Все, що без зміни TTM (Час виходу на ринок), навпаки, ви можете отримати всю цю інформацію та значно покращити цей параметр. Тобто, якщо час, починаючи з того часу, коли продукт починає замислюватися, до моменту його надходження на ринок, буде більшим.