Развитието на индустриалната автоматизация в Китай е достигнало високо ниво на зрялост и повечето хора имат известно разбиране за това. За да задълбочите знанията си за индустриалната автоматизация, тази статия ще изследва два ключови аспекта: 1. Приложението на машинното зрение в индустриалната автоматизация и 2. Защо индустриалната автоматизация използва системи за машинно зрение. Ако намирате предстоящото съдържание за интригуващо, не се колебайте да продължите да четете.
I. Приложения на машинното зрение в индустриалната автоматизация
Машинното зрение отдавна е интегрирано в системите за промишлена автоматизация, за да подобри качеството на производството и продукцията чрез замяна на традиционната ръчна проверка. От операции за избор{1}}и-поставяне и проследяване на обекти до метрология и откриване на дефекти, използването на визуални данни подобрява цялостната производителност на системата чрез предоставяне на директна обратна връзка за преминаване/неуспех или активиране на затворени{3}}контури за управление.
Използването на визия се простира далеч отвъд индустриалната автоматизация; виждаме също широко приложение на камери в ежедневието, като например в компютри, мобилни устройства и особено в автомобили. Камерите бяха въведени в превозните средства едва преди няколко години, но днес автомобилите са оборудвани с множество камери, за да осигурят на водачите пълен 360-градусов изглед на превозното средство.
Въпреки това, най-значимият технологичен напредък в машинното зрение е може би процесорната мощност. С удвояване на производителността на процесора на всеки две години и продължаващо съсредоточаване върху технологии за паралелна обработка като много-ядрени процесори, графични процесори и FPGA, дизайнерите на визуални системи вече могат да прилагат изключително сложни алгоритми към визуални данни, създавайки по-интелигентни системи.
Напредъкът в технологията за обработка отваря нови възможности отвъд просто по-интелигентните или по-мощни алгоритми. Нека разгледаме случаите на приложение за добавяне на зрителни способности към производствените машини. Тези системи традиционно са проектирани като мрежи от интелигентни подсистеми, формиращи разпределени системи за сътрудничество, позволяващи модулен дизайн.
Въпреки това, тъй като производителността на системата се подобрява, приемането на този хардуерно-центричен подход може да срещне трудности, тъй като тези системи обикновено използват комбинация от -критични и не-време-протоколи за взаимно свързване. Свързването на тези различни системи чрез различни комуникационни протоколи може да доведе до затруднения в латентността, детерминизма и пропускателната способност.
Например, ако дизайнерите се опитат да разработят приложения, използващи тази разпределена архитектура, като същевременно поддържат тясна интеграция между системите за визуализация и движение-както се изисква в сервоприложенията за визуализация-те могат да срещнат значителни предизвикателства по отношение на производителността поради недостатъчен капацитет за обработка. Освен това фактът, че всяка подсистема има свой собствен контролер, всъщност намалява ефективността на обработката.
И накрая, този хардуерно-ориентиран разпределен подход принуждава дизайнерите да използват различни инструменти за всяка подсистема: специализиран софтуер за визуализация за системата за визуализация,-специфичен софтуер за движение за системата за движение и т.н. Това поставя особени предизвикателства за по-малките дизайнерски екипи, където един инженер може да отговаря за множество компоненти.
II. Защо системите за машинно зрение се използват в индустриалната автоматизация
Има пет основни причини за използването на системи за машинно зрение в управлението на индустриалната автоматизация:
Прецизност- Поради физическите ограничения на човешкото око, машините притежават определено предимство в прецизността. Дори когато хората разчитат на лупи или микроскопи за проверка на продукта, машините остават по-точни, постигайки прецизност до една-хилядна от инча.
Повторяемост- Машините могат да извършват проверки многократно, като използват идентични методи без умора. Обратно, човешките очи показват фини вариации при всяка проверка, дори когато изследват идентични продукти.
Скорост- Машините проверяват продуктите по-бързо. Това е особено полезно при откриване на високо-движещи се обекти, като например на производствени линии, където повишават ефективността на производството.
Обективност-Човешката проверка страда от критичен недостатък: емоционална пристрастност. Резултатите варират в зависимост от настроението на инспектора, докато машините работят без човешки емоции, давайки постоянно надеждни резултати.
цена-Машините работят по-бързо от хората, което означава, че едно автоматизирано звено за проверка може да се справи с натоварването на множество работници. Освен това машините не изискват почивки, никога не се разболяват и могат да работят непрекъснато, което значително повишава ефективността на производството.
Системите за машинно зрение улавят бързо огромно количество данни, улесняват автоматизираната обработка и се интегрират безпроблемно със спецификациите на дизайна и контрола на производството. Следователно те са широко разпространени в съвременното автоматизирано производство за мониторинг на процеси, инспекция на готовия продукт и контрол на качеството. Системите за машинно зрение подобряват производствената гъвкавост и нивата на автоматизация. Те обикновено заместват човешкото зрение в опасни среди, неподходящи за ръчна работа или където човешките зрителни способности са недостатъчни. При голям-промишлено производство ръчната визуална проверка се оказва неефективна и неточна, докато методите за проверка с машинно зрение значително повишават производителността и автоматизацията. Освен това машинното зрение улеснява безпроблемната интеграция на информацията, служейки като основна технология за компютърно-интегрирано производство.