Анализ изображений для систем машинного зрения сводится, в основном, к задаче сжатия данных. Поток необработанных данных является исключительно объемным. Одно черно-белое изображение от датчика изображений размером 1000?1000 пикселей с 16 уровнями серого имеет объем приблизительно 500 кБ. При стандартной частоте 30 кадров/с поток данных будет иметь величину 15 МБ/с. Количество данных, реально необходимых системе контроля, значительно меньше. Например, для систем принятия решения требуется всего 1 бит информации!
В то время как многие прикладные программы дают значительно больший объем информации, при анализе изображений неизменно происходит снижение объема данных на несколько порядков. Сокращение объема данных осуществляется поэтапно. На первом этапе объем данных снижается на один – три порядка путем выбора из потока отдельных кадров и их обработки с целью извлечения наиболее интересных свойств. Понимание сущности этих свойств дает возможность сжать данные еще на один порядок или более.
Например, оптическое устройство для распознавания символов может выделить один байт для каждого считываемого символа. Система технического зрения, распознающая человека, который осуществляет несанкционированный доступ на территорию роботизированного участка, может выдавать несколько машинных слов, чтобы сигнализировать о наличии лица, его местоположении и скорости перемещения.
В конце концов, достигается порог принятия решения, когда система безопасности выводит два бита: один информирует о наличии проблемы, другой сообщает, требует ли угроза замедления работы или полной остановки комплекса.
Интеллектуальные видеокамеры предоставляют возможность выполнения всех или некоторых описанных методов сжатия данных непосредственно в камере. Существует два преимущества раннего сжатия данных. Во-первых, чем меньше поток данных, тем быстрее они передаются. Во-вторых, чем ближе находится компьютер к источнику данных, тем раньше он может начать их сжатие.
Интеллектуальные видеокамеры объединяют базовые компоненты, необходимые для решения любых задач машинного зрения, в одном устройстве. В состав этих компонентов входят следующие:
- Оптика, которая собирает излучение от наблюдаемой сцены и преобразует его в изображение.
- Сенсорная электроника, которая содержит фотоэлектрическую матрицу, пред-назначенную для преобразования изображения в электрический сигнал.
- Электроника захвата изображения, которая извлекает сигналы, составляющие отдельные кадры, и сохраняет их в цифровой памяти.
- Компьютер анализа изображений, который извлекает полезную информацию из оцифрованных изображений.
Система информирует робота об ориентации детали
Канадский производитель автомобильных запчастей обратился к системному интегратору Spoko Integrators по вопросу разработки системы, обеспечивающей помещение на конвейер металлических деталей, получаемых с помощью формовки. Робот последовательно поднимает детали вверх и аккуратно укладывает их в ровные стопки. Так как детали покидали формовочную станцию хаотически, инженеры компании Spoko полагали, что система технического зрения будет наилучшим решением для определения местоположения каждой детали, ее поворота и создания трехмерное изображение. Это необходимо роботу для индивидуального
перемещения такой детали.
«Основной проблемой использования машинного зрения, – подчеркивает Лес Конжик, специалист по робототехническим системам с искусственным зрением компании Spoko Integrators, – было то, что многие детали отличались только наличием или отсутствием у них небольших шпилек или полостей. Традиционные двухмерные камеры и системы освещения позволяют определять форму и положение, но не могут надежно определять – какой стороной деталь обращена вверх».
Компания-интегратор работала с компанией Sick – производителем компонентов систем технического зрения, чтобы решить эту задачу с помощью интеллектуальной видеокамеры IVC-3D200, выпускаемой данной компанией. Для регистрации множества профилей контролируемой детали эти устройства используют лазерную триангуляцию и генерируют трехмерное изображение. Для устранения искажений изображения, обусловленных изменением расстояния между профилями при движении конвейера, интеллектуальная видеокамера включалась энкодером.
Программное обеспечение для анализа изображения, работающее во встроенном процессоре камеры, использует информацию о высоте для определения рельефных особенностей поверхности каждой детаили, возникающих в процессе формовки, и определения ориентации этой детали. Функция трансформации координат позволяет камере упростить интеграцию, представляя информацию о положении в собственной системе координат робота. После определения положения, поворота и ориентации детали процессор камеры направляет эти параметры роботу по сети Ethernet.
Система контроля совмещает высокую производительность и гибкость
Компания DWFritz Automation Inc. производит современные средства автоматизации по техническим требованиям заказчика. Данные системы включают робототехническое оборудование, техническое зрение, прецизионное высокоскоростное сборочное оборудование и системы автоматизированного контроля. Потребитель медицинской техники заказал в компании комплекс, содержащий мощную систему технического зрения, прецизионный робот с шестью степенями свободы и современное программное обеспечение. Комплекс должен обеспечить оперативное исследование различных типов медицинских имплантатов и миниатюрных деталей и, в то же время, снизить затраты производителя. Прочими основными целями было обеспечение единства измерений согласно требованиям Национального института стандартов и технологий США (NIST) и соответствие разработки нормативным документам Управления по контролю за продуктами и лекарствами (FDA).
Основным требованием концепции была максимальная гибкость комплекса. Комплекс должен был предоставлять производителю возможность программирования нескольких тысяч рецептов, из которых в настоящее время имеется более 600. Что еще более важно, быстрорастущей медицинской компании требовалось получить более полный контроль над сложным процессом производства. Представленная система автоматизирует измерения и передает их результаты в систему управления качеством компании.
Ранее имело место существенное вмешательство персонала в процесспроизводства, а также широкое использование калибров, микрометров, оптических компараторов и видеоизмерительных приборов. Все этооборудование требовало поверки иобслуживания, что вело к значительным текущим издержкам. Инспекторы испытывали значительные трудн-сти при получении воспроизводимых результатов, особенно по отношению к сложным внешним измерениям, например, радиуса.
Компания-интегратор спроектировала заказную систему, включающую робот Denso с шестью степенями свободы, две интеллектуальные камеры Cognex с высокой производительностью и разрешением, обеспечиваемым телецентрическими линзами компании Edmund Optics, настраиваемое захватное устройство и промышленный компьютер с установленным на нем программным обеспечением машинного зрения VisionPro.
Робот индивидуально выбирает изделия с лотков, содержащих от 25 до 100 единиц, и позиционирует каждое изделие перед камерами. Затем система осуществляет измерения до 55 размеров каждого изделия с повторяемостью измерений до одного микрона. Если детали удовлетворяют строгим требованиям заказчика к их качеству, они возвращаются на лоток. В противном случае робот помещает их в лоток с браком для последующего анализа.
Система имеет среднюю производительность более одного изделия в секунду с повторяемостью результатов измерений меньше двух микрон в зависимости от особенностей деталей. Автоматизированная калибровка и поверка робота и систем технического зрения в сочетании с обеспечением единства измерений согласно требованиям NIST означает, что медицинская компания может сконцентрироваться на оптимизации процесса производства для получения более высокого выхода продукции. Так как система может быть откалибрована с помощью тех же устройств технического зрения, заказчик может запускать на производственном участке множество систем с хорошей взаимной повторяемостью результатов.
Интеллектуальная видеокамера обеспечивает четкость контроля качества стекла
Торстен Гоншер, президент и основатель компании Spectral Process, был уверен в том, что сможет предоставить более дешевую альтернативу, когда один из его заказчиков попросил модернизировать существующую установку для контроля стеклянных бутылок. «Данная система имела оптический компонент, предназначенный для определения дефектов стекла, но не имела процессора, – сообщил он. – Так как данный компонент больше не предлагался на рынке, мы подумали о полной замене системы контроля на масштабируемую подсистему».
Подсистема контролирует поверхность герметизации на горловине бутылки. Качество горловины имеет особое значение, так как любой дефект на ее поверхности может привести к тому, что пробка не обеспечит герметичное уплотнение. Если это произойдет, из газированных напитков улетучится газ, а сколы, обломки или острые края могут травмировать потребителей.
Существует ряд технологий для контроля качества горловин бутылок. Например, некоторые заводы полагаются на механические системы контроля, которые вступают в непосредственный контакт с бутылкой, например, обеспечивая ее заполнение сжатым воздухом или устанавливая на нее пробку с манометром, чтобы проверить наличие утечек. Однако такие технологии являются медленными, малонадежными и потенциально могут привести к повреждению бутылок.
«Мощные системы контроля на основе видеокамер могут выявлять дефекты с большей надежностью, – пояснил Гоншер, – но многие заводы по производству изделий из стекла не могут позволить себе расходы на высококачественную систему контроля стоимостью от 357 до 735 тыс. долл. Несмотря на то, что от них требуется строго обеспечивать контроль качества, стоимость оборудования является важным фактором».
Производители находятся между молотом и наковальней. Они должны поддерживать высокие стандарты качества. Они также должны усовершенствовать процесс производства, если хотят успешно конкурировать на рынке. С другой стороны, они не могут позволить себе расходы на дорогостоящее оборудование, так как это сделает их работу убыточной.
Эти соображения побудили Гоншера осуществить разработку собственной системы Opening Inspector. Она использует усовершенствованную технологию машинного зрения для проверки горловин пустотелой стеклянной тары (например, бутылок) на наличие трещин, включений (пузырьков воздуха) и остатков от формования.
Система может быть модернизирована для широкого ассортимента оборудования по контролю качества стекла. Она состоит из интеллектуальной камеры Matrox Iris P-Series, источника света, изготовленного по техническим условиям заказчика и блока питания. Применение интеллектуальной камеры устраняет множество проблем, называемых Гоншером «дополнительными инженерными решениями», – разработку корпусов, компьютеров, электрических соединений и т.п. Программно реализованные функции, встроенные в интеллектуальные камеры, также могут снизить расходы на разработку программного обеспечения – основного компонента затрат при разработке встроенных систем.
Являясь ядром системы, интеллектуальная камера осуществляет визуальный контроль, собирая данные от других датчиков и управляя исполнительными устройствами. Программное обеспечение использует ряд модулей из библиотеки Matrox Imaging Library (MIL), в частности модули выделения объектов, обнаружения краев, а также метрологические модули. Эти функции являются важными при измерении внутреннего и наружного диаметров, а также при обнаружении включений, трещин и структур, возникших при формовании.
В разработанную систему Opening Inspector через сеть Ethernet может быть интегрирован ряд сложных подсистем. К примеру, Гоншер планирует использовать двухкоординатный привод с высоким разрешением для управления манипулятором при наклейке этикеток. «Интегрирование сетевых устройств других производителей в сеть с камерой Matrox Iris осуществляется легко и просто», – отмечает Гоншер.
«Однако стекло обладает плохой репутацией, когда дело касается освещения». На самом деле, проблемы с освещением создаются материалом и его формой. Гоншер разработал настраиваемую систему освещения, позволяющую решить многие из этих проблем. Основной идеей было использование рассеянного излучения, которое интенсивно отражается от поврежденных участков. «Это звучит просто, но разработка была не совсем простым делом», – вспоминает автор.
Гоншер говорит, что технологии, использующие е интеллектуальные камеры, позволили предложить систему, отличающуюся меньшей стоимостью по сравнению с другими конкурирующими системами контроля стекла.
Более того, масштабируемая конструкция делает возможной упрощенную установку дополнительных камер для обеспечения повышенной производительности системы.
Новая система создает гибкую зону безопасности
Техническое зрение может использоваться для создания современной системы безопасности объекта с участками предупреждения и выключения.
Традиционные механические и барьерные методы ограждения механизмов обеспечивают безопасность настолько, насколько они используются людьми. Производитель защитных систем оборудования – компания Castell использовала систему машинного зрения, чтобы создать современную трехмерную технологию анализа изображений, превосходящую традиционные технологии ограждений с точки зрения гибкости и надежности. Система получила название QuadCam, и представители компании заявили,что она практически устраняет возможность человеческой ошибки и несанкционированного вмешательства в ход процессов.
Несанкционированное вмешательство является одной из наиболее частых причин выхода из строя устройств защиты механического оборудования. Система безопасности рабочего участка на основе технического зрения матрица интеллектуальной камеры зона обзора участок предупреждения.
Например, плохо спроектированные системы безопасности часто делают затруднительным или невозможным проведение технического обслуживания и ремонта. После попытки выполнения работ с плохо спроектированной системой безопасности, рабочие могут отключить систему безопасности для более эффективного выполнения своих работ. В этом случае система безопасности отключается именно тогда, когда она наиболее необходима. Происходящие в результате несчастные случаи и травмы относят на сбои в системе безопасности.
Все камеры машинного зрения включают оптику и сенсорную электронику в одном корпусе. Интеллектуальные камеры также объединяют в единое целое электронику захвата изображения и компьютер для его анализа. Такое объединение обеспечивает значительные преимущества помимо снижения скорости передачи данных. При этом, очевидно, обеспечивается и экономия места, поскольку три устройства размещаются в одном корпусе.
Данная технология также упрощает работу пользователя. Для решения этой задачи поставщик интеллектуальной видеокамеры выбирает совместимые элементы системы и соединяет их между собой так, чтобы они работали наилучшим образом, а также устанавливает программное обеспечение для анализа изображений. Поставщики таких камер в большинстве случаев также предоставляют среду разработки, чтобы упростить работу по написанию прикладного программного обеспечения. В этом случае системным интеграторам не нужно быть специалистами по машинному зрению; им необходимо только быть экспертами в определенной области.
В приложениях, описываемых в данной статье, демонстрируются несколько способов применения интеллектуальных камер при создании систем управления, получивших благодаря этому больше возможностей.
Данная система, использующая техническое зрение, позволяет определять участки предупреждения и выключения через пользовательский интерфейс компьютера. При нарушении участка предупреждения контроллер подает визуальные и звуковые предупреждающие сигналы работникам и направляет сигнал на систему управления установкой, чтобы замедлить работу оборудования до безопасной скорости.
Режим безопасной скорости ограничивает перемещение установки до скоростей, которые позволяют персоналу избежать случайного соприкосновения с установкой. Время реакции человека может достигать четверти секунды, чтобы среагировать на опасность от движущегося оборудования. Части установки могут двигаться достаточно медленно, чтобы лица, работающие вблизи, могли увидеть их, найти безопасные пути отхода и выйти из опасной зоны до того, как движущаяся часть вступит с ними в контакт.
Если лицо или объект (например, автоматизированный вилочный погрузчик) окажутся на участке выключения, система пошлет сигнал на остановку оборудования. Сигналы предупреждения и выключения подаются в течение миллисекунд после нарушения границ данных участков, т.е. достаточно быстро для того, чтобы предотвратить несчастные случаи и повреждение оборудования. После выключения оборудование не сможет быть повторно включено до тех пор, пока зону обнаружения не покинут несанкционированно проникшие в нее персонал и объекты.
Трехмерная технология обнаружения компании производит триангуляцию изображения от четырех интеллектуальных камер для определения объектов или лиц, движущихся внутри и вокруг рабочего участка, осуществляя разделение одной, двух или большего числа целей с отслеживанием в режиме реального времени всех целей, находящихся в поле зрения системы.
Установленные намного выше движущейся установки, устройства формирования изображения могут контролировать множество потенциально опасных участков, где возможно проникновение людей и объектов, и при этом сами являются защищенными от внешних вмешательств.
Отслеживая определенные признаки, основанные на размере объекта, форме и его перемещении, система обнаружения может различать цели, представляющие потенциальную опасность, и несущественные фоновые объекты. Игнорирование фоновых объектов помогает избегать ложного срабатывания системы, что является другой важной причиной необоснованного отключения систем безопасности.
Компания-производитель сообщает, что ее система обеспечивает гибкость в соответствии с требованиями пользователя. При начальном монтаже кабели с разъемами обеспечивают простой монтаж устройства формирования изображения, подключение проводки и даже, при необходимости, переустановку отдельных устройств. Изменение конфигурации системы осуществляется просто через интерфейс компьютера с установленной операционной системой Microsoft Windows. Участки предупреждения и выключения могут быть быстро переопределены путем перемещения границ с помощью мыши.
При установке на высоте 3,3 м выше уровня пола один формирователь изображения может обеспечить защиту участка размером до 2,4?3,0 м. До 10 формирователей изображения, создающих 10 контролируемых участков, могут управляться одним контроллером, обеспечивая контроль участка площадью до 72 м2. Технологии интеллектуальных камер, позволяющие при необходимости расширять сеть обработки изображений, делают такую систему вполне реальной.
The post Интеллектуальные видеокамеры решают задачи контроля appeared first on Control Engineering Russia.