Hva er maskinsyn og hvordan kan det hjelpe?

Å forstå hvordan maskinsyn fungerer kan hjelpe deg med å avgjøre om maskinsyn løser spesifikke applikasjonsproblemer i produksjon eller prosessering.

Folk forstår ofte ikke hva maskin (datamaskin, kunstig) syn kan og ikke kan gjøre for en produksjonslinje eller prosess. Å forstå hvordan det fungerer kan hjelpe folk med å bestemme om det vil løse problemer i en applikasjon. Så hva er egentlig datasyn og hvordan fungerer det egentlig?

Kunstig syn er en moderne teknologi som inkluderer verktøy for å innhente, behandle og analysere bilder av den fysiske verden for å skape informasjon som kan tolkes og brukes av en maskin ved hjelp av digitale prosesser.

Bruk av kunstig syn i industrien

Datasyn refererer til bruken av ett eller flere kameraer for automatisk å inspisere og analysere objekter, oftest i et industri- eller produksjonsmiljø. De resulterende dataene kan deretter brukes til å kontrollere prosesser eller produksjonsaktiviteter.

Denne teknologien automatiserer et bredt spekter av oppgaver ved å gi maskinene informasjonen de trenger for å ta de riktige avgjørelsene for hver oppgave.

Bruk av kunstig syn i industrien tillater automatisering av produksjonsprosesser, noe som fører til bedre produksjonsresultater gjennom bruk av kvalitetskontroll og større fleksibilitet i hvert trinn.

For tiden har bruken av industriell kunstig syn forbedret produksjonsprosessene betydelig. Dette har gjort det mulig å få produkter av høyere kvalitet til lavere kostnader og på nesten alle områder av industrien, fra bil og mat, til elektronikk og logistikk.

En typisk bruk vil være et samlebånd hvor kameraet utløses etter at en operasjon er utført på en del som tar og behandler et bilde. Kameraet kan programmeres til å kontrollere posisjonen til et bestemt objekt, dets farge, størrelse eller form, og tilstedeværelsen av objektet.

Maskinsyn kan også søke og dekode standard 2D-matrisestrekkoder eller til og med lese trykte tegn. Etter å ha sjekket produktet, genereres det vanligvis et signal som bestemmer hva som skal gjøres med produktet videre. Delen kan slippes ned i en container, rutes til en grentransportør eller sendes videre til andre monteringsoperasjoner, og inspeksjonsresultatene spores i systemet.

I alle fall kan datasynssystemer gi mye mer informasjon om et objekt enn enkle posisjonssensorer.

Datasyn brukes ofte til for eksempel:

• QA,
• kontroll av en robot (maskin),
• testing og kalibrering,
• sanntids prosesskontroll,
• datainnsamling,
• maskinovervåking,
• sortering og telling.

Mange produsenter bruker automatisert datasyn i stedet for inspeksjonspersonell fordi det er bedre egnet for gjentatte inspeksjoner. Den er raskere, mer objektiv og fungerer døgnet rundt.

Datasynssystemer kan inspisere hundrevis eller tusenvis av deler per minutt og gi mer konsistente og pålitelige inspeksjonsresultater enn mennesker.Ved å redusere defekter, øke inntektene, lette samsvar og spore deler med datasyn, kan produsenter spare penger og øke lønnsomheten.

Hvordan maskinsyn fungerer

En diskret fotocelle er en av de enkleste sensorene innen industriell automasjon. Grunnen til at vi kaller det "diskret" eller digitalt er fordi det bare har to tilstander: på eller av.

Prinsippet for drift av en diskret fotocelle (optisk sensor) er å overføre en lysstråle og bestemme om lyset reflekteres av et objekt. Hvis det ikke er noen gjenstand, reflekteres ikke lyset inn i fotocellemottakeren. Et elektrisk signal, vanligvis 24 V, kobles til mottakeren.

Hvis objektet er tilstede, slås signalet på og kan brukes i kontrollsystemet for å utføre en handling. Når objektet slettes, slås signalet av igjen.

En slik sensor kan også være analog. I stedet for to stater, dvs. av og på, kan den returnere en verdi som indikerer hvor mye lys som returnerer til mottakeren. Den kan returnere 256 verdier, fra 0 (som betyr ingen lys) til 255 (som betyr mye lys).

Se for deg tusenvis av små analoge fotoceller arrangert i en firkantet eller rektangulær rekke rettet mot et objekt.Dette vil lage et svart-hvitt bilde av objektet basert på reflektiviteten til stedet sensoren peker på. De enkelte skannepunktene i disse bildene kalles "piksler".

Tusenvis av små fotoelektriske sensorer brukes selvfølgelig ikke til å lage bildet. I stedet fokuserer linsen bildet på en halvlederarray av lysdetektorer.

Denne matrisen bruker matriser av lysfølsomme halvlederenheter som CCD (Charge Coupled Device) eller CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). De individuelle sensorene i denne matrisen er piksler.

De fire hovedkomponentene i et datasynssystem

De fire hovedkomponentene i et datasynssystem er:

• linser og belysning;
• bildesensor eller kamera;
• prosessor;
• en måte å overføre resultater på, enten gjennom en fysisk inngang/utgang (I/O)-tilkobling eller en annen kommunikasjonsmetode.

Datasyn kan bruke fargepikselskanning og bruker ofte et mye større utvalg av piksler. Programvareverktøy brukes på tatt bilder for å bestemme størrelsen, kantplasseringen, bevegelsen og den relative plasseringen av elementer i forhold til hverandre.

Linsene fanger opp bildet og overfører det til sensoren i form av lys. For å optimere datasynssystemet må kameraet pares med passende linser.

Selv om det finnes mange typer linser, brukes linser med fast brennvidde ofte i datasynsapplikasjoner. Tre faktorer er viktige når du velger: synsfelt, arbeidsavstand, kamerasensorstørrelse.

Belysning kan brukes på et bilde på en rekke måter. Retningen lyset kommer fra, lysstyrken og fargen eller bølgelengden sammenlignet med fargen på målet er svært viktige faktorer å vurdere når man designer et datasynsmiljø.

Mens belysning er en viktig del av å få et godt bilde, er det to andre faktorer som påvirker hvor mye lys et bilde mottar. Objektivet inkluderer en innstilling som kalles blenderåpning, som åpnes eller lukkes for å la mer eller mindre lys slippe inn i objektivet.

Kombinert med eksponeringstiden bestemmer dette mengden lys som treffer pikselmatrisen før noen belysning blir brukt. Lukkerhastigheten eller eksponeringstiden bestemmer hvor lenge bildet projiseres på matrisen av piksler.

I datasyn styres lukkeren elektronisk, vanligvis med millisekunders nøyaktighet. Etter at bildet er tatt, brukes programvareverktøyene. Noen brukes før analyse (forbehandling), andre brukes til å bestemme egenskapene til objektet som studeres.

Under forbehandling kan du bruke effekter på et bilde for å gjøre kanter skarpere, øke kontrasten eller fylle ut hull. Hensikten med disse oppgavene er å forbedre mulighetene til andre programvareverktøy.

Kunstig syn er en teknologi som imiterer menneskesyn og lar deg motta, behandle og tolke bilder oppnådd under produksjonsprosesser.Maskiner med kunstig syn analyserer og dekoder informasjon mottatt under produksjonsprosesser for å ta beslutninger og handle på den mest praktiske måten gjennom en automatisert prosess. Behandlingen av disse bildene utføres ved hjelp av programvaren tilknyttet maskinen, og basert på innhentede data er det mulig å fortsette prosessene og identifisere mulige feil på samlebåndene.

Målet med datasyn

Her er noen vanlige verktøy du kan bruke for å få informasjon om målet ditt:

• Antall piksler: Viser antall lyse eller mørke piksler i objektet.
• Kantgjenkjenning: Finn kanten til et objekt.
• Måling (metrologi): måling av dimensjonene til et objekt (f.eks. i millimeter).
• Mønstergjenkjenning eller mønstertilpasning: Søk, match eller tell spesifikke mønstre. Dette kan inkludere å oppdage et objekt som kan roteres, delvis skjules av et annet objekt, eller har andre objekter.
• Optisk tegngjenkjenning (OCR): Automatisk lesing av tekster som serienummer.
• Strekkode, datamatrise og 2D strekkodelesing: Samle inn data i ulike strekkodingsstandarder.
• Punktdeteksjon: Sjekker bildet for flekker av sammenkoblede piksler (som et svart hull i et grått objekt) som et referansepunkt for bildet.
• Fargeanalyse: identifiser deler, produkter og objekter etter farge, evaluer kvalitet og fremhev elementer etter farge.

Hensikten med å innhente inspeksjonsdata er ofte å bruke dem til å sammenligne mot målverdier for å fastslå bestått/ikke bestått eller fortsette/ikke fortsette.

For eksempel, når du skanner en kode eller strekkode, sammenlignes den resulterende verdien med den lagrede målverdien. Ved måling sammenlignes den målte verdien med riktige verdier og toleranser.

Når du sjekker en alfanumerisk kode, sammenlignes OCR-tekstverdien med riktig verdi eller målverdi. For å se etter overflatedefekter kan størrelsen på defekten sammenlignes med den maksimale størrelsen tillatt av kvalitetsstandardene.

Kvalitetskontroll

Maskinsyn har et stort potensial i industrien. Disse kunstige synssystemene har blitt brukt innen robotikk, lar oss tilby en automatisk løsning for ulike stadier av produksjonen, som kvalitetskontroll eller påvisning av defekte produkter.

Kvalitetskontroll er et sett med metoder og verktøy som vil tillate oss å identifisere feil i produksjonsprosessen, samt iverksette passende tiltak for å eliminere dem. Dette gir mye mer fullstendig kontroll over sluttproduktet, og sikrer at når det når forbrukeren vil det oppfylle spesifikke og etablerte kvalitetsstandarder.

På denne måten ekskluderes produkter som ikke oppfyller minimumskvalitetskravene fra prosessen, og eliminerer dermed mulige forstyrrelser i produksjonsprosessen Dette oppnås ved kontinuerlig å gjennomføre inspeksjoner og stikkprøver.

Bruken av kvalitetskontroll i produksjonen har en rekke fordeler:

• Øk produktiviteten;
• Reduserte materielle tap;
• Prisfall;
• Den beste kvaliteten på sluttproduktet.

Kommunikasjon i datasyn

Når den er mottatt av prosessoren og programvaren, kan denne informasjonen overføres til kontrollsystemet via en rekke industristandard kommunikasjonsprotokoller.

Store datasynssystemer støtter ofte EtherNet/IP, Profinet og Modbus TCP. RS232 og RS485 serielle protokoller er også vanlige.

Digital I/O er ofte innebygd i aktiveringssystemer og forenkler rapporteringen av resultater. Kommunikasjonsstandarder for datasyn er også tilgjengelige.

Konklusjon

Kunstige synssystemer har en lang rekke bruksområder og kan tilpasses ulike bransjer og de ulike behovene til hver produksjonslinje. I dag kan ethvert selskap som produserer produkter til en viss standard dra nytte av datasyn som en del av sin produksjonsprosess.

Å forstå de fysiske prinsippene og egenskapene til kunstige synssystemer kan være nyttig for å avgjøre om slik teknologi er egnet for en produksjonsprosess i et bestemt tilfelle. Generelt sett, uansett hva det menneskelige øyet kan se, kan kameraet se (noen ganger mer, noen ganger mindre), men dekoding og overføring av denne informasjonen kan være ganske komplisert.