Sistemul de viziune robot este compus în general din sisteme optice (surse de lumină, lentile, camere industriale), unități de achiziție de imagini, unități de procesare a imaginii, mecanisme de execuție și module de interfață om-mașină. Cel mai simplu sistem de viziune automată include imagini vizuale, procesare a imaginilor și piese de control al operațiunii.
1. Partea imagistică vizuală
Imaginile vizuale includ, de asemenea, câteva componente tipice: sursă de lumină, obiectiv și cameră industrială.
Atât sursele de lumină, cât și lentilele ne solicită să stăpânim cunoștințele optice. Diferite metode de iluminare pot permite camerei să producă imagini complet diferite ale obiectelor; Selectarea măririi obiectivului, distanței focale, câmpului vizual etc. determină în mod direct fidelitatea imaginii. Pentru un inginer de viziune artificială, stăpânirea modului de a alege o lentilă, a alegerii unei surse de lumină și a modului de a determina metoda de iluminare sunt cele mai de bază abilități.
Camerele industriale ne cer să stăpânim cunoștințele de optoelectronică, diferențele dintre senzorii camerei și cunoștințele de bază ale imaginii, cum ar fi claritatea, intervalul dinamic, unghiul câmpului de vedere etc., astfel încât să putem alege camera corectă pe baza nevoi și scene. Cea mai rapidă modalitate de a stăpâni aceste cunoștințe este să cumpărați un DSLR entry-level pentru a studia relația dintre acești parametri de imagistică și imagistica.
2. Secțiunea de procesare a imaginii
Procesarea imaginilor este în general înțeleasă ca fiind efectuată pe mașini PC, dar de fapt, în domeniul industrial, majoritatea calculatoarelor de control industrial sunt utilizate datorită stabilității și avantajelor lor de cost.
Odată cu dezvoltarea din ultimii ani, hardware-ul încorporat este, de asemenea, în plină expansiune. Multe fabrici pot folosi hardware open-source, cum ar fi plăcinta cu zmeură, pentru a îndeplini nevoi mici, cum ar fi controlul comutatoarelor și monitorizarea stării a sute de panouri de instrumente.
Pentru începători, se poate acorda prioritate stăpânirii dezvoltării platformelor PC și X86, care pot fi extinse la platformele încorporate după familiarizare.
În partea software, majoritatea straturilor de aplicație sunt implementate folosind C#,. net, QT și C plus plus, deci stăpânirea unuia dintre aceste limbaje de programare este esențială; La nivelul algoritmilor de imagine, algoritmii tipici open source includ OpenCV, în timp ce cei comerciali includ Halcon, VisionPro etc. Este recomandat să începeți cu Halcon ca punct de plecare; Dacă doriți să aprofundați în continuare la nivelul algoritmului, puteți studia învățarea automată, care poate fi direcția principală în viitor.
Din punct de vedere teoretic, este mai important să stăpânești conceptele de bază ale procesării imaginilor.
3. Partea de control al mișcării
Un card tipic de control al mișcării, cum ar fi Gugao, poate fi studiat mai întâi. Se poate juca și un PLC mai avansat, dar dificultatea în această parte constă în corectarea preciziei, deoarece multe scenarii și cerințe necesită o precizie ridicată.
În plus față de cele trei puncte de mai sus, capacitatea de construcție a planului general este crucială, deoarece planul trebuie să conecteze aceste părți împreună și să fie capabil să se conecteze cu scenarii reale pentru a satisface nevoile reale de automatizare a producției.
Capacitatea de construire a planului general depinde de o înțelegere profundă a procesului de producție, a conexiunii dintre toate componentele și a relațiilor; Ambele necesită acumularea de experiență din mai multe proiecte pentru a oferi o soluție bună.