1. Navádzanie a polohovanie
Vizuálne polohovanie vyžaduje, aby systémy strojového videnia rýchlo a presne lokalizovali cieľové komponenty a potvrdili ich polohu. Strojové videnie sa používa na polohovanie počas nakladania a vykladania, pričom vedie robotické ramená na presné uchopenie predmetov. Pri balení polovodičov zariadenia upravujú snímacie hlavy-na základe údajov o polohe čipu získaných prostredníctvom strojového videnia, aby presne vyzdvihli čipy na pripájanie. Toto predstavuje najzákladnejšiu aplikáciu vizuálneho polohovania v priemyselnom strojovom videní.
Automation Expo: V aplikáciách kombinujúcich strojové videnie s robotikou je určovanie polohy navádzania robotom najrozšírenejšie. Pre takéto scenáre spoločnosť Hikvision Robotics a jej partneri implementovali množstvo úspešných prípadov a vyspelých riešení. Navádzanie polohy robota možno vo všeobecnosti rozdeliť do troch režimov:
Prvým režimom je pevná konfigurácia kamery, kde kamera zostáva nehybná na ráme zariadenia bez toho, aby sa pohybovala s robotom. Zľava doprava sú to: operácia uchopenia, operácia korekcie posunu uchopenia a operácia umiestnenia. V scenári uchopenia kamera zachytáva obrázky prichádzajúcich materiálov a vykonáva hrubé polohovanie. Tieto údaje o polohe sa prenášajú do robota, čo mu umožňuje presne uchopiť materiály. Tento prístup znižuje spoliehanie sa na presnosť prenosového mechanizmu medzi pracovnými stanicami a zároveň zabezpečuje stabilné uchopenie. Režim korekcie posunu využíva spodnú kameru namontovanú na opačnej strane robotického ramena na sekundárne presné polohovanie obrobku. To výrazne zmierňuje odchýlky materiálu a zabezpečuje cielené spracovanie pre každý prichádzajúci diel. Režim umiestňovania zahŕňa širokú škálu operácií-od jednoduchého umiestnenia až po zarovnanie a zostavenie{8}}pomocou kamery na určenie konečnej cieľovej pozície. V kombinácii s predchádzajúcimi dvoma režimami sa tým dosahuje skutočne cielené spracovanie každého obrobku.
Dva režimy pohybovej kamery zahŕňajú pripevnenie kamery na robotické rameno pre synchronizovaný pohyb. Na rozdiel od vyššie opísaného režimu pevnej kamery, režimy pevnej kamery a kamery pohybu funkčne konvergujú, čo umožňuje polohovanie/uchopenie a navádzané umiestnenie. Okrem zabezpečenia základnej funkčnosti ponúkajú tieto režimy väčšiu flexibilitu inštalácie, aby sa prispôsobili rôznym environmentálnym a hardvérovým obmedzeniam.
Na zlepšenie prispôsobivosti hardvéru v rôznych scenároch inštalácie je možné kombinovať režimy pevnej a pohyblivej kamery, ako je znázornené na obrázku 3.
Okrem toho pri výrobe polovodičov predstavuje úprava polohy čipu pre snímacie-hlavy značné problémy. Strojové videnie to rieši umožnením presného snímania a spájania čipov-základnej aplikácie, ktorá vedie k jeho prijatiu v priemyselných odvetviach.
2. Kontrola vzhľadu
Tento proces zisťuje problémy s kvalitou produktov na výrobných linkách a predstavuje oblasť, kde sa najčastejšie nahrádza manuálna práca. Napríklad vo farmaceutickom sektore sa strojové videnie zaoberá predovšetkým kontrolou rozmerov, detekciou defektov povrchu fľaše, detekciou defektov na ramene a kontrolou ústia fľaše.
S pokrokom modernej priemyselnej automatizácie sa kontrola strojového videnia široko používa na rôzne kontroly, merania a úlohy rozpoznávania dielov. Príklady zahŕňajú detekciu povrchových defektov na infračervených hraničných filtroch, identifikáciu modelu automobilových kolies, detekciu defektov vzhľadu na magnetických materiáloch a rozpoznávanie čiarových kódov/znakov na obale produktu. Tieto aplikácie majú spoločné charakteristiky nepretržitej hromadnej výroby a extrémne vysoké nároky na kvalitu vzhľadu.
Takéto vysoko opakujúce sa a inteligentné úlohy sa zvyčajne dajú vykonať iba manuálnou kontrolou. Za modernými montážnymi linkami v továrňach je bežné vidieť stovky či dokonca tisíce kontrolných pracovníkov, ktorí vykonávajú tieto úlohy. Tento prístup nielenže ukladá továrňam značné náklady na prácu a riadenie, ale tiež nezaručuje 100 % úspešnosť kontroly. Inšpekcia strojového videnia so svojou automatizáciou, objektivitou, bez-kontaktnou povahou a vysokou presnosťou je teraz plne schopná nahradiť manuálnu prácu pri týchto monotónnych, opakujúcich sa úlohách. V porovnaní so všeobecnými systémami spracovania obrazu kladie kontrola strojového videnia dôraz na presnosť, rýchlosť a spoľahlivosť v priemyselných prostrediach.
S rastúcimi ekonomickými štandardmi sa kontrola strojového videnia stáva čoraz dôležitejšou. Zvyšuje výrobnú kapacitu pre kvalifikované produkty a zároveň eliminuje neštandardné položky na začiatku výrobného procesu, čím znižuje množstvo odpadu a znižuje náklady.
3. Vysoká-presná kontrola
Niektoré produkty vyžadujú extrémnu presnosť{0}}dosahujúcu 0,01 až 0,02 mm alebo dokonca mikrónov-presnosť na úrovni-nad rámec ľudských vizuálnych schopností, čo si vyžaduje strojnú{5}}kontrolu.
Vo výrobe a každodennom živote si každý výrobok vyžaduje overenie kvality a certifikát zhody. Je všeobecne známe, že inšpekcia predstavuje najrozsiahlejšiu aplikáciu strojového videnia. Pred pokrokom v technológii strojového videnia čelila manuálna vizuálna kontrola často závažným problémom: nízkej presnosti, náchylnosti na chyby, neschopnosti nepretržitej prevádzky, únave operátorov{2}}a nadmerným nákladom na čas a prácu. Široké prijatie strojového videnia posunulo výrobu a kontrolu produktov do vysoko automatizovanej éry.
Medzi najtypickejšie príklady patrí kontrola znakov mince a kontrola dosky plošných spojov. Okrem toho kontrola procesov výroby mincí Renminbi vyžaduje mimoriadne vysokú presnosť, ktorá zahŕňa množstvo kontrolných zariadení a zložité postupy. Medzi ďalšie aplikácie patrí kontrola polohovania strojovým videním, overovanie kvality a defektov uzáverov nápojových fliaš, detekcia a rozpoznávanie znakov čiarového kódu, kontrola defektov sklenených fliaš a kontrola farmaceutických sklenených fliaš. Lekárska oblasť je tiež jednou z hlavných oblastí použitia strojového videnia.
4. Uznanie
Rozpoznávanie obrázkov zahŕňa spracovanie, analýzu a interpretáciu obrázkov pomocou strojového videnia na identifikáciu rôznych vzorov a objektov. To umožňuje vysledovateľnosť a zber údajov a nájde široké uplatnenie v automobilových súčiastkach, potravinárstve, farmaceutickom priemysle a ďalších sektoroch.
Najtypickejším príkladom je rozpoznávanie QR kódu. QR kódy a čiarové kódy sú v každodennom živote všadeprítomné. Výrobcovia do týchto kompaktných kódov vkladajú rozsiahle údaje na riadenie produktov a sledovateľnosť. S rozširovaním rozpoznávania obrazu strojového videnia sa čiarové kódy na rôznych povrchoch stávajú ľahko čitateľnými a zistiteľnými, čo zvyšuje úroveň modernizácie, výrazne zvyšuje efektivitu výroby a postupne znižuje výrobné náklady.
5. Triedenie objektov
V rámci aplikácií strojového videnia nasleduje triedenie objektov po etapách rozpoznávania a kontroly. Spracovaním obrázkov pomocou systémov strojového videnia a integráciou robotických ramien sa produkty triedia.
Tradičné výrobné linky sa spoliehali na ručné umiestňovanie materiálov do vstrekovacích lisov pred pokračovaním v ďalších procesoch. Rozvoz materiálu dnes riešia automatizované zariadenia. Systémy strojového videnia zachytávajú obrázky produktov, analyzujú ich a vydávajú výsledky. Roboty potom umiestňujú zodpovedajúce materiály na určené pozície, čím dosahujú inteligentnú, modernú a automatizovanú priemyselnú výrobu.