Robot Vision: Celovita analiza principov, komponent in aplikacij
V današnjem času hitrega tehnološkega razvoja tehnologija robotskega vida postopoma postaja ena ključnih tehnologij na področju avtomatizacije. Po podatkih je obseg svetovnega trga mehanskega vida leta 2021 dosegel 11,4 milijarde dolarjev, do leta 2022 pa naj bi ta številka narasla na 12 milijard dolarjev, kar kaže na stalen trend naraščanja. To kaže, da je tehnologija robotskega vida deležna vse večje pozornosti in uporabe po vsem svetu.
1, Vizualni projekt
Osnovne funkcije
Prepoznavanje: Funkcija prepoznavanja v glavnem vključuje prepoznavanje značilnosti ciljnega predmeta, kot je njegov videz. Med njimi sta natančnost in hitrost prepoznavanja črtne kode pomembna pokazatelja za merjenje sposobnosti prepoznavanja.
Merjenje: Merilna funkcija lahko pridobi enoto velikosti slike in natančno izračuna geometrijske dimenzije ciljnega predmeta na sliki. Visoka natančnost in zapletena meritev oblike sta prednosti strojnega vida pri tej funkciji.
Lokalizacija: Lokalizacija je trenutno široko uporabljeno polje, ki lahko pridobi dvo-in tri-dimenzionalne informacije o položaju ciljev, pri čemer sta natančnost in hitrost glavna indikatorja merjenja.
Zaznavanje: Polje zaznavanja predstavlja 50 % funkcij strojnega vida, izvajanje izračunov pa je zahtevno, predvsem vključuje zaznavanje videza po-montaži in zaznavanje napak videza prask.
Scenariji uporabe
Strojni vid v kombinaciji z industrijskimi roboti se uporablja predvsem za vodenje gibanja robota. Posebne scenarije je mogoče razdeliti na prijemanje, zaznavanje in obdelavo itd. Kategorijo prijemanja je mogoče nadalje razdeliti na aplikacije, kot so nakladanje in razkladanje, paletiranje, sortiranje itd. Kategorija procesa vključuje predvsem scenarije uporabe, kot so lepljenje, poliranje, varjenje itd., in je osredotočena predvsem na prijemanje.
2, Sestava in načela vidnega sistema
a. Sestava sistema
Vizualna kamera: njena glavna funkcija je zajemanje slik in zbiranje informacij o slikah.
Vir svetlobe: Zagotovite stabilno sceno vira svetlobe za vizualni sistem, tako da lahko robot pridobi jasnejše slike.
Računalniška strojna oprema: vključno s CPE, pomnilnikom, trdim diskom itd., odgovorna predvsem za obdelavo slik, izračune algoritmov in shranjevanje.
Roboti: prejemajo vizualne podatke, pridobivajo fizične koordinate in izvajajo avtomatizirane proizvodne naloge na podlagi vizualnih navodil.
Mehanska naprava: vključno z napeljavami, tekočimi trakovi, dvižnimi sedeži in drugimi zunanjimi napravami, glavna funkcija je pomoč robotu pri dokončanju fizičnih operacij.
b. Sistemska klasifikacija
Monokularni vid: To je pogosto uporabljen vizualni sistem, ki za zajemanje slik uporablja eno samo industrijsko kamero, ki običajno lahko zajame le dvo{0}}dimenzionalne slike, in se pogosto uporablja na področju inteligentnih robotov. Vendar pa je zaradi težav z natančnostjo slike in stabilnostjo podatkov pogosto potrebno sodelovati z drugimi vrstami senzorjev.
Binokularni vid: sestavljen je iz dveh kamer, uporablja načelo triangulacije za pridobivanje informacij o globini scene in lahko rekonstruira tri{0}}dimenzionalno obliko in položaj okoliških predmetov. Princip je podoben principu človeškega očesa in je relativno preprost.
Multivizija: z uporabo več kamer lahko zmanjšate mrtve kote in zmanjšate verjetnost napačnega zaznavanja. Široko se uporablja na področju montaže industrijskih robotov in lahko natančno identificira in locira merjeni predmet, s čimer izboljša inteligenco in natančnost pozicioniranja robotov za montažo.
c. Načelo slikanja
Vizualno slikanje večinoma pretvori zaznan predmet v slikovni signal na podlagi naprav za zajemanje slike (CMOS in CCD) in ga posreduje namenskemu sistemu za obdelavo slike. Pretvorite informacije o svetlosti in barvi porazdelitve slikovnih pik v digitalne signale. Sistem za obdelavo slik izloči lastnosti tarče na podlagi teh signalov, kot so površina, količina, položaj, dolžina itd., in izda rezultate v skladu s prednastavljeno toleranco in drugimi pogoji, vključno z velikostjo, kotom, številom, kvalificirano/nekvalificirano, prisotnost/odsotnost itd., da doseže funkcijo samodejnega prepoznavanja, nato pa na podlagi rezultatov diskriminacije nadzoruje delovanje opreme na mestu-.
3. Razlika med CCD in CMOS
Kamere CCD uporabljajo CCD za pretvorbo optičnih slik v digitalne signale za prenos. Senzorji za obdelavo slik CCD uporabljajo eno ali nekaj izhodnih vozlišč za branje signala, z dobro konsistentnostjo prenosa in možnostjo branja celotne informacije o sliki. Vendar pa je treba pasovno širino izhodnega signala povečati, kar povzroči visoko porabo energije.
Kamere CMOS uporabljajo CMOS za pretvorbo optičnih slik v digitalne signale za prenos z uporabo ene piksle za prenos, s čimer lahko dosežejo ojačanje signala ene piksle in izjemno visoko hitrost skeniranja slike, vendar obstajajo napake v doslednosti signala.
Uporaba tehnologije robotskega vida na področju avtomatizacije se nenehno širi in poglablja. Z različnih vidikov, kot so rast velikosti trga, raznolikost funkcij, kompleksnost sestave sistema in znanstvena narava principov slikanja, bo ta tehnologija v prihodnosti nedvomno igrala pomembnejšo vlogo na mnogih področjih, kot sta industrijska proizvodnja in inteligentni roboti.