Vorzüge und Grenzen der industriellen Bildverarbeitungstechnologie in der Fertigung

Industrielle Bildverarbeitung ist der effektivste Weg, um eine intelligente und automatisierte Fertigung zu realisieren. Es gilt als das Maschinenauge der modernen Industrie. Es kann eine berührungslose Messung realisieren, das reparieren, was das menschliche Auge nicht sehen kann, und selbst in einer schlechten Arbeitsumgebung 7 x 24 Stunden arbeiten bei Ausrüstung und Ingenieuren, während die meisten mittelständischen Unternehmen einen kleinen Gewinn erzielen. Eine breite Anwendung ist daher schwierig. Zudem sind Maschinensysteme nicht so flexibel wie Menschen. Sie können nur als Befehl des Systems defekt sein, während sehr offensichtliche Fehler übersehen werden.

Ⅰ. Industrial Vision Technology

Machine Vision ist eine Technik und Methode zur Bereitstellung einer bildbasierten automatischen Erkennung und Analyse, die wird im Allgemeinen in industriellen Anwendungsszenarien wie automatischer Erkennung, Prozesssteuerung und Roboterführung verwendet.

Industrielle Bildverarbeitungssysteme erfordern eine größere Robustheit, Zuverlässigkeit und Stabilität als andere visuelle Systeme und kosten oft weniger als solche für Regierungs-/Militäranwendungen. Industrielle Bildverarbeitung bedeutet somit kosteneffizient, akzeptable Genauigkeit, hohe Robustheit, hohe Zuverlässigkeit, hohe mechanische und Temperaturstabilität.

Ⅱ. Komponenten eines Bildverarbeitungssystems

Die Hauptkomponenten eines maschinelles Bildverarbeitungssystem mit telezentrischem Objektiv umfasst Beleuchtung, Objektive, Bildsensoren, visuelle Verarbeitung und Kommunikation. Die Teilinspektion durch die Beleuchtung der Beleuchtung ermöglicht es, ihre Merkmale hervorzuheben, sodass sie das Objektiv der Kamera deutlich sehen können. Es nimmt das Bild auf und präsentiert es dem Sensor in Form von Licht. Der Sensor wandelt Licht in einer Bildverarbeitungskamera in digitale Bilder um und sendet es dann zur Analyse an den Prozessor.

Ⅲ. Vorteile der industriellen Bildverarbeitungsanwendung in der Fertigung

Das Computer-Vision-System hat die Fähigkeit zu beobachten und zu erklären, und es kann automatisch mehrere Aufgaben ohne manuellen Eingriff erledigen. Daher können Geschäftsanwender die folgenden Vorteile genießen:

1. Ein schnellerer und einfacherer Prozess

Das Bildverarbeitungssystem kann monotone und sich wiederholende Aufgaben schneller ausführen, wodurch der gesamte Prozess vereinfacht wird.

2. Präzise Ergebnisse

Die Maschine macht niemals Fehler. Ebenso können Bildverarbeitungssysteme mit Bildverarbeitungsfunktionen im Gegensatz zu Menschen nicht hergestellt werden Fehler. Letztendlich sind die bereitgestellten Produkte oder Dienstleistungen nicht nur schnell, sondern auch qualitativ hochwertig.

3. Kostenreduzierung

Da die Maschine die Verantwortung für die Durchführung mühsamer Aufgaben übernimmt, werden Fehler minimiert, sodass kein Platz für fehlerhafte Produkte oder Dienstleistungen bleibt. Daher kann das Unternehmen viel Geld sparen, da das Geld sonst für die Reparatur fehlerhafter Prozesse und Produkte ausgegeben wird.

Keine Technologie ist perfekt. Das gleiche Prinzip gilt für die industrielle Bildverarbeitungstechnologie. Trotz der derzeitigen Einschränkungen von Computer-Vision-Systemen bietet es Unternehmen enorme Möglichkeiten, ihre Einnahmequellen zu erweitern, Produktivitätsziele zu erreichen und Arbeitsprozesse zu vereinfachen.

Ⅳ. Einschränkungen der industriellen maschinellen Bildverarbeitung in der Fertigung

1. Eingeschränkt durch die Umgebungslichtquelle

Unterschiedliche Lichtquellen verursachen unterschiedliche Bildqualität und -effekte, stören direkt die Erkennung des Erkennungsalgorithmus und können möglicherweise Fehleinschätzung des Produkts verursachen; Eine einzige visuelle Führungstechnologie kann die Genauigkeit der Hinderniserkennung auf dem Weg nicht garantieren, und die Entscheidungsebene muss oft mehrere Sensoren integrieren. Die gesammelten Informationen.

< stark>2. Eingeschränkt durch die Leistung der Hardwareausrüstung

Verzerrungskorrektur des Objektivs der Kamera, Kalibrierungsunterschiede und begrenzter Betrachtungswinkelbereich; Installationsbedingungen und Standortbeschränkungen sowie Anforderungen für Sensorfusionsschemata; der Dunkelstrom jedes Pixels ist unterschiedlich und die Reaktion auf Photonen ist inkonsistent, was räumliches und Musterrauschen in der Kamera verursacht; die Einschränkung der Parametereinstellung von CCD-Zeilenkameraobjektiven.

Die umfangreiche und komplexe Modellarchitektur industrieller Produkte muss sich auf leistungsstarke Rechenleistung verlassen. Wenn der Speicher auf dem Geräteterminal schwer zu erreichen ist, muss es das Modell-Cloud-Offline-Training verwenden und dann auf dem Geräteterminal bereitstellen; Die Bilddatenübertragung muss die Modellparameter für bestimmte Aufgabenziele noch anpassen und optimieren, was zusätzlichen Engineering-Overhead erzeugt, und die Echtzeitleistung ist schlecht.

4. Eingeschränkt durch die Vielfalt der Erkennungsobjekte

Es gibt viele Arten von Defekten auf der Oberfläche des Objekts, der Mechanismus der Defekterzeugung ist unbekannt, und die Beschreibung des Mangels ist unzureichend; Es ist schwierig für das Bildverarbeitungssystem, Merkmale aus den Daten zu extrahieren.

5. Eingeschränkt durch Kosten-Nutzen-Ökonomie

Die Entwicklung der Kernkomponenten von Bildverarbeitungssystemen wie Bildsensoren und der zugrunde liegenden Bildverarbeitungssoftware erfordert eine große Investition kosten.