Robot Vision: O analiză cuprinzătoare a principiilor, componentelor și aplicațiilor
În epoca actuală a dezvoltării tehnologice rapide, tehnologia vederii robotizate devine treptat una dintre tehnologiile cheie în domeniul automatizării. Potrivit datelor, dimensiunea pieței globale a viziunii mecanice a atins 11,4 miliarde de dolari în 2021, iar până în 2022, acest număr este de așteptat să crească la 12 miliarde de dolari, indicând o tendință ascendentă continuă. Acest lucru indică faptul că tehnologia de viziune a robotului primește o atenție și o aplicare din ce în ce mai mare la nivel mondial.
1, proiect vizual
Funcții de bază
Recunoaștere: Funcția de recunoaștere implică în principal identificarea caracteristicilor obiectului țintă, cum ar fi aspectul acestuia. Printre aceștia, acuratețea și viteza recunoașterii codurilor de bare sunt indicatori importanți pentru măsurarea capacității de recunoaștere.
Măsurare: Funcția de măsurare poate obține unitatea de dimensiune a imaginii și poate calcula cu precizie dimensiunile geometrice ale obiectului țintă din imagine. Precizia ridicată și măsurarea formei complexe sunt avantajele viziunii artificiale în această funcție.
Localizare: localizarea este în prezent un domeniu utilizat pe scară largă care poate obține informații de poziție bi-și tri-dimensionale ale țintelor, acuratețea și viteza fiind principalii indicatori de măsurare.
Detectare: câmpul de detectare reprezintă 50% din funcțiile de viziune artificială, iar implementarea calculelor este o provocare, implicând în primul rând detectarea aspectului după-asamblare și detectarea defectelor de zgârieturi.
Scenarii de aplicare
Viziunea artificială combinată cu roboții industriali este folosită în principal pentru a ghida mișcarea robotului. Scenariile specifice pot fi împărțite în apucare, detectare și prelucrare etc. Categoria de apucare poate fi subdivizată în aplicații precum încărcarea și descărcarea, paletizarea, sortarea etc. Categoria de proces include în principal scenarii de aplicare precum lipirea, lustruirea, sudarea etc. și se concentrează în principal pe apucare.
2, Compoziția și principiile sistemului vizual
o. Compoziția sistemului
Cameră vizuală: Funcția sa principală este de a capta imagini și de a colecta informații despre imagine.
Sursă de lumină: Oferiți o scenă stabilă a sursei de lumină pentru sistemul vizual, astfel încât robotul să poată obține imagini mai clare.
Hardware de calculator: inclusiv CPU, memorie, hard disk etc., responsabil în principal de procesarea imaginilor, calculele algoritmilor și stocarea.
Roboți: Primiți date vizuale, obțineți coordonate fizice și executați sarcini de producție automatizate pe baza instrucțiunilor vizuale.
Dispozitiv mecanic: inclusiv dispozitive de fixare, benzi transportoare, scaune elevatoare și alte periferice, funcția principală este de a asista robotul în finalizarea operațiunilor fizice.
b. Clasificarea sistemului
Viziune monoculară: acesta este un sistem vizual utilizat în mod obișnuit, care utilizează o singură cameră industrială pentru achiziția de imagini, de obicei capabilă să capteze doar imagini bi-dimensionale și este utilizat pe scară largă în domeniul roboților inteligenți. Cu toate acestea, din cauza problemelor legate de acuratețea imaginii și stabilitatea datelor, este adesea necesar să se lucreze împreună cu alte tipuri de senzori.
Viziune binoculară: constând din două camere, folosește principiul triangulației pentru a obține informații de profunzime ale scenei și poate reconstrui forma și poziția tri-dimensionale a obiectelor din jur. Principiul este similar cu cel al ochiului uman și este relativ simplu.
Viziune multiplă: prin utilizarea mai multor camere, punctele moarte pot fi reduse, iar probabilitatea detectării eronate poate fi redusă. Este utilizat pe scară largă în domeniul asamblarii roboților industriali și poate identifica și localiza cu precizie obiectul măsurat, îmbunătățind inteligența și precizia de poziționare a roboților de asamblare.
c. Principiul imagisticii
Imagistica vizuală convertește în principal obiectul detectat într-un semnal de imagine bazat pe dispozitive de achiziție a imaginii (CMOS și CCD) și îl transmite unui sistem dedicat de procesare a imaginii. Convertiți informațiile despre luminozitate și culoare ale distribuției pixelilor în semnale digitale. Sistemul de procesare a imaginii extrage caracteristicile țintei pe baza acestor semnale, cum ar fi suprafața, cantitatea, poziția, lungimea etc. și emite rezultate în funcție de toleranța prestabilită și alte condiții, inclusiv dimensiune, unghi, număr, calificat/necalificat, prezență/absență etc., pentru a realiza funcția de recunoaștere automată și apoi controla acțiunea echipamentului de pe amplasament pe baza rezultatelor discriminării.
3. Diferența dintre CCD și CMOS
Camerele CCD folosesc CCD pentru a converti imaginile optice în semnale digitale pentru transmisie. Senzorii de procesare a imaginii CCD utilizează unul sau câteva noduri de ieșire pentru citirea semnalului, cu o bună consistență a transmisiei și capacitatea de a citi întreaga informație a imaginii. Cu toate acestea, lățimea de bandă a semnalului de ieșire trebuie amplificată, rezultând un consum mare de energie.
Camerele CMOS folosesc CMOS pentru a converti imagini optice în semnale digitale pentru transmisie, folosind un singur pixel pentru transmisie, care poate realiza amplificarea semnalului cu un singur pixel și o rată de scanare a imaginii extrem de ridicată, dar există defecte în consistența semnalului.
Aplicarea tehnologiei de viziune a robotului în domeniul automatizării este în continuă expansiune și aprofundare. Din diverse aspecte, cum ar fi creșterea dimensiunii pieței sale, diversitatea funcțiilor, complexitatea compoziției sistemului și natura științifică a principiilor imagistice, această tehnologie va juca, fără îndoială, un rol mai important în multe domenii precum producția industrială și roboții inteligenți, în viitor.