Maschinelles Sehen

Im heutigen Blog werden wir über eine der Technologien sprechen, die im industriellen Bereich im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 am häufigsten angewendet werden:die Computer Vision. Es ist eine Technologie mit zahlreichen Möglichkeiten und durch ihre Anwendung ist es möglich, verschiedene Probleme zu lösen, die häufig in Produktionsanlagen auftreten.

Computer-Vision-Techniken befinden sich in ständiger Entwicklung und entwickeln sich dank der neuen und leistungsfähigeren Sensoren, die sie enthalten, und der neuen Bildverarbeitungstechniken weiter.

Als nächstes erklären wir ausführlicher, was Computer Vision ist, seine Anwendungen, Arten von Computer Vision, Deep Learning, was Bildverarbeitung ist, die Bedeutung der Beleuchtung und die Vorteile, die sie für einen Prozess oder ein Unternehmen bringen kann.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist eine der Technologien, die zunehmend in Fabriken eingesetzt wird. Computer-Vision-Systeme erfassen Informationen aus der Umgebung in Form von Bildern , die viele Typen haben können, verarbeiten und analysieren . Um es zu verstehen, können Sie darüber nachdenken, wie wir unsere Umwelt dank unserer Sinne verstehen. In diesem Fall helfen uns die Augen, Informationen aus der Welt um uns herum zu erhalten, und Bildverarbeitungssysteme führen die gleiche Aufgabe aus, um diese Informationen zu digitalisieren, damit sie von einer Maschine verarbeitet werden können.

Um diese Bilder zu erhalten, werden Sensoren platziert. Sie können unterschiedlicher Art sein:2D-Kameras, Hyperspektralkameras, 3D-Kameras usw. Sie alle liefern uns Informationen über die Umgebung, die anschließend verarbeitet werden, um die von uns benötigten Informationen zu erhalten.

Computer-Vision-Systeme sind nicht als isoliertes System konzipiert, das keine Beziehung zu den übrigen Elementen einer Fabrik hat, sondern sie sind in den Rest der Prozesse zum Empfangen und Senden von Informationen integriert.

Computer Vision-Anwendungen

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Man kann sich viele Bereiche vorstellen, in denen Computer Vision eingesetzt werden kann, in ganz unterschiedlichen Anwendungen und für unterschiedliche Zwecke. Dies liegt daran, dass es viele Arten von Sensoren gibt, die in der Computer Vision verwendet werden und die es ermöglichen, viele Arbeitsbereiche und viele Industriezweige abzudecken. Einige der herausragendsten Anwendungen, für die Computer-Vision-Systeme verwendet werden, sind:Metrologie, Fehlererkennung in Stücken, Erkennung störender Elemente, das Lesen von Codes verschiedener Typen oder als Qualitätssysteme.

Computer Vision zur Fehlererkennung

Es ist eine der bekanntesten Anwendungen von Computer Vision. Computer-Vision-Systeme sind, wenn sie einmal trainiert wurden, in der Lage, Fehler zu erkennen. Defekte können von Metallrissen, Lackfehlern, Graten, fehlerhaften Drucken und vielen anderen Optionen reichen. Fehler, die sie erkennen können, können weniger als 0,05 mm erreichen. Das Training wird durchgeführt, indem die Systembilder mit dem Defekt und ohne den Defekt eingespeist werden.

Computer Vision für die Metrologie

Messungen mit einer Genauigkeit von bis zu Mikrometern sind dank Computer Vision möglich. Dies sind Anwendungen, die unter Verwendung von Lasermessausrüstung oder -sonden durchgeführt werden.

Die Fortschritte bei den Geräten und Sensoren der Computer Vision ermöglichen es, jedes Mal Bilder mit höherer Qualität zu erhalten. Daher werden diese Arten von Systemen für hochpräzise Messtechnik verwendet . Mit einem Bildverarbeitungssystem können bis zu Mikrometer gemessen werden, um Fehler in einem bestimmten Teil zu erkennen.

Computer Vision zur Erkennung von Eindringlingen

Andererseits erlaubt die Vielfalt der Sensoren auch die Verwendung anderer Bildtypen, die nicht die üblichen RGB-Bilder sind. Mit Hyperspektralkameras können Sie beispielsweise die Zusammensetzung der Materialien unterscheiden, was in vielen Fällen relevante Informationen liefert. Diese Technik wird im Agrar- und Lebensmittelsektor als Qualitätssystem weit verbreitet eingesetzt. Dank ihnen können wir zum Beispiel zwischen Obst und Stein unterscheiden oder Plastikreste oder andere unerwünschte Eindringlinge erkennen.

Computer Vision zum Lesen von Codes

Eine der bekanntesten Anwendungen von Bildverarbeitungssystemen ist die Erkennung oder das Codelesen .
Heutzutage gibt es viele Systeme, die alle Arten von Codes erkennen, die beispielsweise eine Rückverfolgbarkeit in vielen Prozessen ermöglichen.

Computer Vision für die Montageverifizierung

Jeden Tag werden immer komplexere Baugruppen mit mehr Teilen oder Verbindungen hergestellt. Mithilfe von Computer Vision können wir Schritt für Schritt überprüfen, ob jedes Teil an seinem Platz ist, oder am Ende des Prozesses, ob die Endmontage korrekt ist. Diese Anwendung ist sehr nützlich für die Montage von Maschinen, Geräten, Elektronikplatinen oder Vormontagen mit großer Komplexität. Diese Systeme reduzieren sehr komplexe Operationszykluszeiten und Nachoperationszeiten erheblich.

Computer Vision + Robotik für den Griff in die Kiste

Und schließlich ist eine der Anwendungen, die uns am häufigsten nachgefragt wird, die Kombination von kollaborativer Robotik mit Computer Vision, um chaotische Teile in die Kiste packen zu können. Die Teile sind nicht in Ordnung und deshalb müssen wir die Flugbahnen optimieren und die Griffkoordinaten erkennen. Der Roboter braucht Hilfe, um Ihnen zu sagen, was das Stück ist und wo es ist, damit er entscheiden kann, wie er das Stück am besten bekommt.

In Bezug auf Robotik werden wir über adaptive Robotik sprechen, die sich an ihre Umgebung anpasst und intelligent handeln kann. Dies wird durch das Hinzufügen von Sensoren erreicht, die mit dem Roboter kommunizieren und ihm Informationen über seine Umgebung geben, um in verschiedenen Fällen handeln zu können. Vision-Systeme liefern diese Art von Informationen an Roboter, um beispielsweise bei Positionsänderungen, Hindernissen, chaotischem Aufnehmen von Teilen usw. zu handeln.

Wie Sie sehen, sind die Möglichkeiten der Computer Vision endlos, und von ATRIA aus haben wir viele Projekte erfolgreich durchgeführt in diesem Bereich.

Vorteile der maschinellen Bildverarbeitung

Abschließend möchten wir über einige der Vorteile sprechen, die Computer Vision für Produktionsprozesse bringt.

• Mit einem Computer-Vision-System können Sie sich wiederholende Inspektionsaufgaben automatisieren .
• Ein Bildverarbeitungssystem ermüdet nicht und eliminiert den subjektiven Faktor bei der Inspektion .
• In vielen Fällen die 100-prozentige Fertigungskontrolle kann ohne physischen Kontakt in Prozessen durchgeführt werden, die ohne ihn nicht durchführbar wären.
• Reparatur- und Ausschusskosten werden reduziert durch frühzeitiges Erkennen von Teilen oder Elementen in schlechtem Zustand im Produktionsprozess.
Mit
• Automatisieren können Sie die Zykluszeit verkürzen des Betriebs.
• Computer Vision bietet zusätzliche Betriebs- und Sicherheitsfunktionen Vorteile durch die Verringerung der menschlichen Beteiligung am Herstellungsprozess.
• Schützt Arbeiter vor gefährlichen Umgebungen .

lDeep Learning und Taggen von Bildern

Computer Vision ermöglicht zusammen mit Deep Learning die Entwicklung viel intelligenterer Anwendungen, das Handeln in sehr variablen Situationen und das Lernen aus der Umgebung. Deep-Learning-Algorithmen lernen aus Daten, die aus ihrer Umgebung gewonnen werden, und lernen ihre Eigenschaften kennen, um in verschiedenen Situationen handeln, Klassifizierungen vornehmen oder Objekte erkennen zu können. Bei vielen Gelegenheiten handelt es sich bei diesen Daten um Bilder, die von Kameras aufgenommen wurden. Vergessen Sie nicht, dass diese Algorithmen trainiert werden müssen, um die Datensätze zu erstellen. Die Sensoren, die verwendet werden, um diese Datenmuster zu erstellen, sind sehr wichtig. Die Daten wären in diesem Fall die Bilder, und sowohl ihre Qualitätserfassung als auch ihre anschließende Kennzeichnung und Filterung sind für das ordnungsgemäße Funktionieren einer Anwendung mit Deep Learning von entscheidender Bedeutung.

Computer Vision-Typen

Wir haben bereits darauf hingewiesen, dass es verschiedene Arten von Sensoren gibt, die in Computer-Vision-Systemen verwendet werden. Hier wollen wir über die wichtigsten sprechen:

2D-Vision

Zuerst finden wir die 2D-Matrixkameras die Bilder entweder in RGB erhalten, was wir als Farb- oder Graustufenbilder kennen. Diese Kameras erhalten Bilder, die übersetzt in Pixel unterteilte Matrizen sind, die die Farbinformationen enthalten. Diese Kameras haben viele Möglichkeiten und werden für verschiedene Anwendungen wie Zeichenerkennung, Messtechnik, Codelesung oder Fehlerinspektion eingesetzt.

Hyperspektrales Sehen

Andererseits gibt es Hyperspektralkameras , die es ermöglicht, die Zusammensetzung der Materialien durch die Messung der Wellenlänge zu kennen. Auf diese Weise ist es möglich, Eindringlinge wie Steine, Kunststoffe usw. zu erkennen. Sie sind im Lebensmittelbereich weit verbreitet.

Thermografie

Eine weitere der Computer-Vision-Techniken ist die Thermografie . Aus diesen Sensoren werden Informationen über die Temperatur der Proben oder Körper in Form eines Bildes gewonnen. Sie werden durch eine Farbskala dargestellt, die Auskunft über die Temperatur gibt. Es wird in Anwendungen wie Lecksuche oder Lastungleichgewicht verwendet.

3D-Vision

Abschließend sprechen wir über 3D-Kameras . Diese Arten von Sensoren liefern Tiefeninformationen. Zudem gibt es verschiedene Arten von 3D-Kameras, mit denen ein sehr breites Spektrum an Anwendungen abgedeckt werden kann. Sie werden unter anderem zum Aufnehmen von Teilen oder zum Erkennen von Fehlern verwendet.

Aus was besteht die Bildverarbeitung in Computer Vision?

Die Verarbeitung der von den Sensoren, über die wir gesprochen haben, erhaltenen Bilder ist der Mechanismus, um die notwendigen Informationen aus einem digitalen Bild zu extrahieren. Dazu ist es notwendig, spezielle Software zu verwenden, die die notwendigen Prozesse für jede Art von Anwendung auf das Bild durchführt.

Derzeit gibt es verschiedene kommerzielle Systeme oder intelligente Kameras, die über Tools zur Bildverarbeitung verfügen. Oft reichen diese Tools für eine bestimmte Anwendung aus, manchmal ist es jedoch erforderlich, spezielle Software zu entwickeln, die die erforderliche Vielseitigkeit bietet.

Nach der Verarbeitung der Bilder und nachdem das Ergebnis oder die erforderlichen Informationen erhalten wurden, werden diese Informationen als Ausgabe des Systems nach außen zurückgegeben (um vor Defekten zu warnen, ein Ergebnis einer Messung zurückzugeben oder dem Roboter Koordinaten zum Handeln zu geben).

Bedeutung der Beleuchtung in Computer Vision

Zusätzlich zu den Sensoren, die die Daten erfassen, werden in den Bildverarbeitungssystemen Hilfselemente verwendet, die die Qualität der gewonnenen Daten verbessern und die oft entscheidend für deren ordnungsgemäße Funktion sind.

Eines dieser wichtigsten externen Elemente ist die Beleuchtung . Das Einbeziehen eines externen Beleuchtungssystems dient in vielen Fällen dazu, sicherzustellen, dass das Bild richtig erfasst wird. In diesem Projekt  Beispielsweise wurde eine spezielle Beleuchtung verwendet, um die Bilder der Stücke richtig und ohne Reflexionen zu erhalten.

Abhängig von der Art des zu beleuchtenden Materials, der Entfernung, der Hintergrundbeleuchtung und vielen anderen Parametern gibt es verschiedene Beleuchtungssysteme für Computer-Vision-Systeme. Einige der am häufigsten verwendeten Beleuchtungssysteme sind direkte, indirekte oder „Hintergrundbeleuchtung“ Beleuchtung. Natürlich kann es auch mit LED-Beleuchtung, weiß oder rot beleuchtet werden . Dies sind nur einige Beispiele, die es gibt und die für jede spezifische Anwendung untersucht werden müssen, um nützliche Bilder für unseren Prozess zu erhalten.

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