Dezvoltarea automatizării industriale în China a atins un nivel ridicat de maturitate și majoritatea oamenilor au o anumită înțelegere a acesteia. Pentru a vă aprofunda cunoștințele despre automatizarea industrială, acest articol va explora două aspecte cheie: 1. Aplicarea viziunii artificiale în automatizarea industrială și 2. De ce automatizarea industrială utilizează sisteme de viziune automată. Dacă vi se pare interesant conținutul viitor, nu ezitați să continuați să citiți.
I. Aplicații ale viziunii artificiale în automatizarea industrială
Viziunea artificială a fost de multă vreme integrată în sistemele de automatizare industrială pentru a îmbunătăți calitatea producției și producția prin înlocuirea inspecției manuale tradiționale. De la operațiuni de alegere-și-plasare și urmărire a obiectelor până la metrologie și detectarea defectelor, valorificarea datelor vizuale îmbunătățește performanța generală a sistemului, oferind feedback direct de trecere/eșec sau activând bucle de control-închise.
Utilizarea viziunii se extinde cu mult dincolo de automatizarea industrială; vedem, de asemenea, camere aplicate pe scară largă în viața de zi cu zi, cum ar fi computere, dispozitive mobile și în special în automobile. Camerele au fost introduse în vehicule doar cu câțiva ani în urmă, dar astăzi mașinile sunt echipate cu numeroase camere pentru a oferi șoferilor o vedere completă de 360 de grade a vehiculului.
Cu toate acestea, cel mai semnificativ progres tehnologic în viziunea artificială a fost, fără îndoială, puterea de procesare. Cu performanța procesorului dublându-se la fiecare doi ani și concentrarea continuă asupra tehnologiilor de procesare paralelă, cum ar fi procesoarele multi-core, GPU și FPGA, designerii de sisteme de viziune pot aplica acum algoritmi foarte complexi datelor vizuale, creând sisteme mai inteligente.
Progresele în tehnologia de procesare deschid noi oportunități dincolo de algoritmi mai inteligenți sau mai puternici. Să examinăm cazuri de aplicație pentru adăugarea de capacități de viziune la mașinile de producție. Aceste sisteme sunt concepute în mod tradițional ca rețele de subsisteme inteligente care formează sisteme distribuite colaborative, permițând proiectarea modulară.
Cu toate acestea, pe măsură ce performanța sistemului se îmbunătățește, adoptarea acestei abordări-centrate pe hardware poate întâmpina dificultăți, deoarece aceste sisteme folosesc de obicei un amestec de protocoale critice de timp-și non--timp-critice pentru interconectare. Conectarea acestor sisteme disparate prin diferite protocoale de comunicare poate duce la blocaje în latență, determinism și debit.
De exemplu, dacă designerii încearcă să dezvolte aplicații folosind această arhitectură distribuită, menținând în același timp o integrare strânsă între sistemele de viziune și mișcare-așa cum este necesar în aplicațiile servo de viziune-, aceștia pot întâmpina provocări semnificative de performanță din cauza capacității de procesare insuficiente. În plus, faptul că fiecare subsistem are propriul său controler reduce efectiv eficiența procesării.
În cele din urmă, această abordare distribuită-centrată pe hardware îi obligă pe proiectanți să folosească instrumente diferite pentru fiecare subsistem: software de viziune specializat pentru sistemul de viziune, software-specific de mișcare pentru sistemul de mișcare și așa mai departe. Acest lucru ridică provocări speciale pentru echipele de proiectare mai mici, unde un singur inginer poate fi responsabil pentru mai multe componente.
II. De ce sunt folosite sistemele de viziune artificială în automatizarea industrială
Există cinci motive principale pentru utilizarea sistemelor de viziune artificială în controlul automatizării industriale:
Precizie- Datorită limitărilor fizice ale ochiului uman, mașinile dețin un avantaj distinct în ceea ce privește precizia. Chiar și atunci când oamenii se bazează pe lupe sau microscoape pentru inspecția produselor, mașinile rămân mai precise, obținând o precizie de până la o-miime de inch.
Repetabilitate- Aparatele pot efectua inspecții în mod repetat folosind metode identice, fără oboseală. În schimb, ochii oamenilor prezintă variații subtile la fiecare inspecție, chiar și atunci când examinează produse identice.
Viteză- Aparatele inspectează produsele mai rapid. Acest lucru este deosebit de avantajos atunci când detectează obiecte în mișcare-de mare viteză, cum ar fi pe liniile de producție, unde sporesc eficiența producției.
Obiectivitate-Inspecția umană suferă de un defect critic: părtinirea emoțională. Rezultatele fluctuează în funcție de starea de spirit a inspectorului, în timp ce mașinile funcționează fără emoții umane, obținând rezultate sigure în mod constant.
Cost-Mașinile funcționează mai repede decât oamenii, ceea ce înseamnă că o singură unitate de inspecție automată poate face față sarcinii de lucru a mai multor lucrători. În plus, mașinile nu necesită pauze, nu se îmbolnăvesc niciodată și pot funcționa continuu, sporind semnificativ eficiența producției.
Sistemele de viziune artificială captează rapid cantități mari de date, facilitează procesarea automată și se integrează perfect cu specificațiile de proiectare și controalele de producție. În consecință, acestea sunt utilizate pe scară largă în producția automată modernă pentru monitorizarea procesului, inspecția produsului finit și controlul calității. Sistemele de viziune artificială sporesc flexibilitatea producției și nivelurile de automatizare. În mod obișnuit, ele înlocuiesc vederea umană în medii periculoase nepotrivite pentru munca manuală sau unde capacitățile vizuale umane sunt insuficiente. În producția industrială de-volum mare, inspecția vizuală manuală se dovedește ineficientă și imprecisă, în timp ce metodele de inspecție cu viziune artificială sporesc substanțial productivitatea și automatizarea. În plus, viziunea artificială facilitează integrarea perfectă a informațiilor, servind drept tehnologie de bază pentru producția integrată de computer-.