Машинное зрение

Машинное зрение

Машинное зрение

 

Данная статья предполагает краткий экскурс по системам машинного зрения и их применению в различных отраслях промышленности Республики Беларусь.

 

Машинное зрение – это система, состоящая из аппаратной и программной части. В качестве аппаратной части выступают датчики (оптические устройства) для захвата изображений. На основе предоставляемых ими данных программной частью оборудования выполняется обработка, анализ и измерение различных характеристик, определяющих дальнейшие действия.

Как правило, в качестве аппаратной части систем машинного зрения выступают: матричные или линейные камеры, подсветки, объективы, кабели, фреймграбберы (устройства для захвата видеосигнала и передачи его в компьютер) и промышленные компьютеры.

Программное обеспечение систем видеоанализа построено на использовании алгоритмов обработки графической информации, предоставляемой аппаратной частью машинного зрения.

В промышленности системы машинного зрения могут напрямую взаимодействовать с любыми единицами оборудования, исполнительными механизмами, производственным персоналом, а также передавать накопленные в процессе работы данные для дальнейшего анализа. Как правило, системы машинного зрения легко интегрируются с автоматическими системами управления технологическим процессом (АСУТП) и IT сегментом.

Системы видеоанализа применяются в различных производственных процессах, например, таких как:

  • Микроэлектроника (микросхемы, полупроводниковые чипы и др.);
  • Машиностроение (автомобили, производственное оборудование и др.);
  • Табачная промышленность (переработка табака, изготовление табачных изделий и др.);
  • Продукты питания;
  • Лекарственные препараты;
  • Производство бытовой техники;
  • И др...

Задачи, решаемые данными системами, можно разделить на следующие группы:

  • Обнаружение;
  • Инспекция;
  • Измерение;
  • Идентификация;

При решении задач из группы «обнаружение» пользуются эталонным шаблоном, который сравнивают с выпускаемой продукцией. Обнаружив продукцию, можно приступать к выполнению задач инспекции, измерения и идентификации.

При решении задач из группы «инспекция» все действия направлены на сокращение ошибок, связанных с качеством выпускаемой продукции.

При решении задач из группы «измерение» все мероприятия направлены на контроль геометрических параметров продукта путём определения физической величины линейных и угловых величин.

При решении задач из группы «идентификация» все действия направлены на распознавание объекта по его идентификатору, например, штрихкоду, дате производства или серийному номеру.

 

Обнаружение Инспекция Измерение Идентификация
Позиционировать Корректность сборки Соответствие заданным характеристикам Считывание и декодирование 1D / 2D кодов
Инспектировать Обнаружение дефектов Измерение расстояния от точки до точки Распознавание символов OCR / OCV
Измерять Контроль качества Концентричность Идентификация объектов по иным характеристикам
Идентифицировать Обнаружение брака Диаметр -
- Уровень наполнения Угол -
- Наличие признака Симметричность -
- Подсчет Параллельность -
- Корректность сборки Перпендикулярность -
- Обнаружение дефектов - -

 

Ниже по тексту в таблице приведены примеры применения систем технического зрения в различных отраслях:

 

Производство напитков Фармацевтическая отрасль Кондитерская отрасль Полиграфическое производство
Проверка уровня напитка в бутылке Наличие крышки / уплотнителя Механические повреждения продукта Валидация штрихкодов
Инспекция колпачков Положение крышки Контроль формы продукта Верификация штрихкодов
Распознавание даты производства на бутылках Наличие инструкции / вложения Контроль засахаривания продукта Контроль наличия отмарывания
Контроль качества этикеток Позиционирование этикетки / качество этикетки Контроль трещин в глазури Контроль наличия полошения
Контроль качества преформ Контроль сборки составных частей стопор / крышка / флакон Контроль изменений цвета продукта (увлажнение/высыхание продукта/ подгорела поверхность) Контроль совмещения меток печати
Контроль количества вложений в групповую упаковку Проверка штрихкодов групповой / транспортной упаковок Контроль правильности упаковки продукта (целостности сварного шва упаковки, перекос шва, заусенцы и.т.д) Контроль совмещения высечки этикеток
Контроль наличия термоусадочной пленки на групповых упаковках Контроль соответствия штрихкодов стандарту GS1 Контроль наличия срока годности и даты производства на упаковке Контроль наличия марашек
Измерение длины, ширины и высоты упаковки тетрапак Наличие повреждений продукта / упаковки Контроль наличия плесневения Контроль наличия разнотонности
Измерение ширины и длинны картонных вкладышей групповой упаковки Контроль уровня наполения упаковки Контроль наличия слипшихся между собой изделий Контроль соответствия эталону
Наличие посторонних включений в продукте Контроль дефектов таблеток и блистеров Контроль наличия посторонних примесей Наличие прочих дефектов

 

Однако, исходя из опыта компании «Маркинг», «нагружать» Клиентов информацией вроде: «только посмотрите, что может система технического зрения!» - достаточно бессмысленно. Всегда лучше отталкиваться от конкретной задачи Заказчика.

Для решения имеющихся проблем на производстве с помощью технического зрения мы используем проверенные временем решения от мировых лидеров по разработке и производству систем машинного зрения:

 

COGNEX (США)
Машинное зрение Cognex
HIKROBOT (Китай)
Машинное зрение Hickrobot
SICK (Германия)
Машинное зрение Sick

 

 

Правильная постановка задачи по подбору системы видеоаналитики для ее решения, как правило, этим не ограничиваются, так как для эффективного использования системы нужно дооснастить существующее оборудование исполнительными механизмами, которые будут корректировать действия производственного процесса. В качестве исполнительных механизмов выступают системы автоматической отбраковки продукции, или дивайдеры (делители потока).

Системы автоматической отбраковки продукции позволяют удалять из производственного процесса единицы продукции, не прошедшие проверку посредством машинного зрения, без остановки линий и снижения производственных мощностей. 

Дивайдеры потоков предназначены для деления продукции на необходимое количество потоков по критериям, контролируемым машинным зрением. Например, машинное зрение классифицирует продукцию по цвету, что позволяет дивайдеру потоков точно распределять продукцию по коробкам в зависимости от ее цвета.

Зачастую, по требованию заказчика компания «Маркинг» разрабатывает программное обеспечение, позволяющее получать информацию от систем машинного зрения, вести статистику и проводить в дальнейшем анализ производственного процесса с возможностью информационного взаимодействия с различными учетными системами предприятия.

 

В качестве примера рассмотрим применение систем машиного зрения в пивной и кондитерской отраслях:

 

Производство пива

Описание проблемы: 

Оборотная тара имеет загрязнения

Решение: 

Система машинного зрения выявляет грязные бутылки, например с плесенью или посторонними включениями и удаляет их из производственного процесса с помощью струи сжатого воздуха, направляя их на отводящее устройство

 

 

 

Производство печенья

Описание проблемы: 

Из-за отсутствия верхней бисквитной подушечки печенье собрано не полностью

Решение: 

Система машинного зрения выявляет несобранное печенье и удаляет его с конвейерной системы с помощью струи сжатого воздуха

 

 

 

Выводы и прогнозы

 

В Республике Беларусь ежегодно растет доля применения систем машинного зрения в различных областях промышленности: сельском хозяйстве, науке, логистике и других отраслях и каждая отрасль рано или поздно столкнется с необходимостью внедрения систем технического зрения, которые найдут свое применение в процессах когда требуется выполнять утомительную работу с высокой скоростью и точностью.

Техническое зрение - это в добавок ко всему еще один инструмент позволяющий добиться оптимизации производственных процессов и уменьшения доли некачественной продукции.

Наша компания готова помочь решить различные производственные задачи с применением систем машинного зрения.

Свяжитесь с нами для получения более подробной информации.