Sistem robotskega vida je na splošno sestavljen iz optičnih sistemov (svetlobni viri, leče, industrijske kamere), enot za zajemanje slik, enot za obdelavo slik, izvršilnih mehanizmov in vmesnikov človek-stroj. Najenostavnejši sistem strojnega vida vključuje vizualno slikanje, obdelavo slik in dele za nadzor delovanja.
1. Vizualni slikovni del
Vizualno slikanje vključuje tudi več tipičnih komponent: vir svetlobe, lečo in industrijsko kamero.
Tako svetlobni viri kot leče zahtevajo od nas obvladovanje optičnega znanja. Različni načini osvetlitve lahko kameri omogočijo ustvarjanje popolnoma različnih slik predmetov; Izbira povečave leče, goriščne razdalje, vidnega polja itd. neposredno določa natančnost slike. Za inženirja strojnega vida so obvladovanje, kako izbrati lečo, kako izbrati vir svetlobe in kako določiti način osvetlitve, najbolj osnovne veščine.
Industrijske kamere od nas zahtevajo znanje optoelektronike, razlik med senzorji kamere ter osnovno znanje slikanja slike, kot so jasnost, dinamični razpon, vidno polje itd., da lahko izberemo pravo kamero na podlagi potrebe in scene. To znanje boste najhitreje usvojili tako, da boste kupili osnovni DSLR, s katerim boste preučili razmerje med temi parametri slikanja in slikanjem.
2. Oddelek za obdelavo slik
Na splošno velja, da se obdelava slik izvaja na osebnih računalnikih, vendar se dejansko na industrijskem področju uporablja večina industrijskih krmilnih računalnikov zaradi njihove stabilnosti in stroškovnih prednosti.
Z razvojem v zadnjih letih je v razcvetu tudi vgrajena strojna oprema. Številne tovarne lahko uporabljajo odprtokodno strojno opremo, kot je malinova pita, za doseganje majhnih potreb, kot je nadzor stikal in spremljanje stanja na stotine instrumentnih plošč.
Za začetnike je prednostna naloga obvladovanje razvoja platform PC in X86, ki se lahko po seznanitvi razširijo na vgrajene platforme.
V programskem delu je večina aplikacijskih plasti implementirana z uporabo C #,. net, QT in C plus plus, zato je obvladovanje enega od teh programskih jezikov nujno; Na ravni slikovnih algoritmov tipični odprtokodni algoritmi vključujejo OpenCV, komercialni pa Halcon, VisionPro itd. Priporočljivo je začeti s Halconom kot izhodiščem; Če se želite še bolj poglobiti v raven algoritmov, lahko preučujete strojno učenje, kar bo morda glavna usmeritev v prihodnosti.
Teoretično je bolj pomembno obvladati osnovne pojme obdelave slik.
3. Del za nadzor gibanja
Najprej je mogoče preučiti tipično kartico za nadzor gibanja, kot je Gugao. Lahko se igra tudi naprednejši PLC, vendar je težava v tem delu v popravku natančnosti, saj veliko scenarijev in zahtev zahteva visoko natančnost.
Poleg zgornjih treh točk je konstrukcijska zmožnost celotnega načrta ključnega pomena, ker mora načrt povezati te dele skupaj in biti sposoben povezave z resničnimi scenariji za izpolnitev dejanskih potreb po avtomatizaciji proizvodnje.
Konstrukcijska sposobnost celotnega načrta je odvisna od globokega razumevanja proizvodnega procesa, povezave med vsemi komponentami in odnosov; Oba zahtevata kopičenje izkušenj iz več projektov, da se zagotovi dobra rešitev.