Tarp įvairių rūšių informacijos, kurią žmonės įgyja iš gamtos, vaizdinis įsigijimas yra didžiausias, tai sudaro apie 80% visos informacijos. Kuriant informacines technologijas, kompiuteriams, robotams ar kitoms intelektualioms mašinoms palaipsniui skiriama žmogaus vaizdinė funkcija. „Machine Vision“, kuri šiuo metu yra pramonės netikėtai, yra viena iš tokių technologijų, kurios realizuoja automatinę aptikimo ir analizės programas atliekant vaizdo apdorojimą, įskaitant automatinį aptikimą, proceso valdymą ir robotų navigaciją. Šiuo metu „Machine Vision“ (MV) technologija buvo produktyvinta. Vaizdo jutikliai, lęšiai, greitaeigiai fotoaparatai, šviesos šaltiniai, regėjimo programinė įranga, vaizdo gavimo kortelės, regėjimo procesoriai ir kt. Tampa vis sudėtingesni. Pramoninės automatikos aplinkoje „Machine Vision“ sulaukia vis daugiau pramonės dėmesio ir yra naudojama daugelyje programų, tokių kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, maisto gamyba, pakuotė ir logistika, robotika ir dronai.
Kalbant apie mašinos viziją, technikai gali daug suprasti, šis straipsnis bando paaiškinti tiesą, kuri turėtų būti žinoma apie mašinos matymą iš keturių aspektų po vieną.
1 tiesa: mašinos matymas ≠ kompiuterio matymas
Mašinos matymas yra įrenginys, kuris automatiškai priima ir apdoroja realių objektų vaizdus optiniais įrenginiais ir nekontaktiniais jutikliais, kad gautų reikiamą informaciją arba valdytų roboto judėjimą. Nuo šeštojo dešimtmečio veikianti technologija iš tikrųjų atsirado ir populiarėjo nuo 1980 iki 1990 m. Per kelis dešimtmečius „Machine Vision“ sukaupė įvairių apibrėžimų, kas tai yra ir kaip ji veikia.
Automatizuota vaizdo gavimo asociacija (AIA) siūlo platesnį apibrėžimą, tai yra, kad „Machine Vision“ apima visas pramonines ir ne pramonines programas, kuriose aparatinės ir programinės įrangos derinys teikia veiklos rekomendacijas, kad įrenginys galėtų atlikti funkcijas, pagrįstas vaizdo fiksavimu ir apdorojimu. Kita vertus, „SearchenterPriseai“ siūlo siauresnį mašinos matymo apibrėžimą, pavadindama jį „kompiuterio regėjimo galimybe“, kuri naudoja vieną ar daugiau fotoaparatų, analoginių-skaitmeninių keitiklių (ADC) ir skaitmeninio signalo apdorojimo (DSPS) į iki galo Gautus duomenis perduokite kompiuteriui ar roboto valdikliui.
Praktikoje „Machine Vision“ dažnai reikia veikti kartu su kitomis pažangiomis technologijomis, įskaitant natūralų kalbų apdorojimą, robotų procesų automatizavimą (RPA), dirbtinį intelektą (AI) ir mašininį mokymą Automatizavimas. Galite galvoti apie mašinos matymą kaip automatikos, AI ir ML akis kaip smegenis, ir RPA kaip „klaviatūros grotuvą“, reikalingą norint atlikti darbą. Automatizavimas paspartino pastaraisiais metais, ir labai svarbu, kad organizacijos išliktų konkurencingos savo pramonės šakose. Jei manote apie automatizavimą kaip „skaitmeninę darbo jėgą“ darbe, visi šie „skaitmeniniai darbuotojai“ būtų akli, nepridedant mašinos matymo.
Kompiuterių matymas pastaraisiais metais taip pat buvo didelis hitas pramonėje, tad kaip jis susijęs su mašinos matymu? Makro lygmeniu „Machine Vision“ yra sistemų inžinerijos disciplina, integruojanti ir pritaikanti esamas technologijas naujais būdais, kaip išspręsti realaus pasaulio problemas. Kita vertus, kompiuterio matymas yra kompiuterinės mokslo forma, kuri nėra realizuojama per apčiuopiamą aparatinę įrangą, pavyzdžiui, „Vision“ įrenginius, tokius kaip fotoaparatai, pritvirtinti prie robotų.
Kalbant konkrečiau, „Machine Vision“ yra sistemos korpusas, o kompiuterio matymas yra sistemos intelektas, smegenys, apdorojančios informaciją. Be kompiuterio matymo, mašinos matymas neveiks. Mašinų mokymasis, gilus mokymasis ir neuroniniai tinklai yra trys metodai, naudojami elementams apdoroti greičiau per mašinos matymo sistemą. Šie trys metodai gali būti naudojami norint išplėsti „Machine Vision“ supratimą apie tai, kas turi būti lokalizuota, todėl tai yra vertingas turtas „Machine Vision“. Tobulėjant kompiuterio matymo technologijoms, atitinkamai padidėja potencialių mašinų matymo programų galimybės.
Verta paminėti, kad mašinos vizija ir vaizdo apdorojimas taip pat yra dvi skirtingos sąvokos; Vaizdo apdorojimas yra procesas, kuris išveda vaizdą, tuo tarpu mašinų matymo sistemos gali aptikti ir klasifikuoti įvairius objektus ir daiktus įvairiose pramonės šakose, įskaitant automobilių, elektroniką ir puslaidininkius, maistą ir gėrimus, kelių ir transporto priemonių srautą ar intelektualų transportą Sistemos (ITS), medicininis vaizdavimas, pakavimas, ženklinimas ir spausdinimas, vaistai ir televizijos transliacija. Mašinų vizijai pagrįstos technologijos tampa pagrindine automatizavimo kūrimu.
2 tiesa: Aparatūros ir programinės įrangos tobulinimas lėmė mašinos matymo pažangą
Mašinos matymas yra pramoninės automatikos akis. Pagrindinė jo darbo eiga yra tokia: Sistema paverčia užfiksuotus taikinius į vaizdo signalus „Machine Vision“ produktais (pvz. Remiantis tokiomis informacija kaip pikselių pasiskirstymas, ryškumas ir spalva, vaizdo signalai paverčiami skaitmeniniais signalais, kurie galiausiai įgalina mašinas (robotus ar kitus pramoninius įrankius) atlikti pramonines užduotis, tokias kaip gamyba ir kokybės tikrinimas.
Mašinos matymas yra pagrindinis pramonės elementas 4. 0 ir padeda įvairiais būdais pramoninių automatizavimo sistemų, pavyzdžiui, didinti efektyvumą gerinant inventorių, aptikdamas sugedusius produktus ir gerinant gamybos kokybę. Norint tiksliai imituoti žmogaus suvokimą, „Machine Vision“ reikalauja įvairių įrenginių ir programinės įrangos pagalbos. Nuolatinis šių aparatūros ir programinės įrangos technologijų kūrimas dar labiau skatina „Machine Vision“ technologijos raidą.
01 intelektuali kamera
Fotoaparatas yra pagrindinis įrenginys, naudojamas apžiūrėti objektą ar elementą mašinos matymo sistemoje. Kartais gali tekti įdiegti keletą kamerų tam tikrame patikrinimo vietoje, kad būtų galima tinkamai patikrinti kiekvieną detalę. Kai iš paveikslėlio reikia fiksuoti ir išgauti „Machine Vision“ sistemą, iš vaizdo, čia reikalingas išmaniojo fotoaparato palaikymas. Išmaniosios kameros paprastai turi visas būtinas ryšių sąsajas ir gali būti prijungtos prie „Wi-Fi“ ar serverio, kad būtų perduoti užfiksuoti vaizdo duomenys. Kaip galingas įrankis, gilus mokymasis leidžia sistemos dizaineriams greitai automatizuoti sudėtingus ir subjektyvius sprendimus, tuo pačiu efektyviai pagerinti produkto kokybę ir pajėgumus.
02 3 D kamera
3D kamera gali parodyti aptikto objekto gylį paveikslėlyje, kad būtų rodomi skirtingi vaizdo kampai. Naudojant 3D kamerą mašinų matymo sistemoje, atsiras kitokia perspektyva ir gylio suvokimas. Skrydžio laiko (TOF) fotoaparatai yra 3D kameros, kurios naudoja atstumą išmatuoti skrydžio laiką. Vaizdo gavimo technologija leidžia atlikti 3D vaizdą, nenuskaitydamas objekto. Technologija paprastai apima atstumus nuo kelių metrų iki maždaug maždaug apie 40 metrų ne daugiau kaip 100 vaizdų per sekundę, o atstumo skiriamoji geba yra maždaug 5–10 milimetrų, o šoninė skiriamoji geba - apie 200 x 200.
Istoriškai TOF dažnai buvo vertinama kaip mažiau tiksli 3D jutimo technologija dėl kai kurių klausimų apie jo tikslumą. Žinoma, pastaraisiais metais daugelis antraščių kompanijų sukūrė aukštos skiriamosios gebos produktus iki 1,3 megapikselių, o didelio tikslumo TOF kameros, skirtos mašinų matymo sistemoms, gali žymiai pagerinti gamybos lankstumą ir automatizavimą.
„Texas Instruments“ OPT8241 skrydžio laiko (TOF) jutiklis sujungia TOF jutiklį su analoginiu-skaitmeniniu keitikliu ir programuojamu laiko nustatymo generatoriumi (TG), kuris pateikia 320 x 240 skiriamąją gebos vaizdus, esant rėmo greičiui iki 150 FPS. Integruotas TG kontroliuoja suskaitmenintos sekos moduliaciją, moduliaciją ir rodmenis. Tuo pačiu metu TG yra programuojamas, suteikiantis lankstumą, kad būtų galima optimizuoti įvairius gylio suvokimo efektyvumo metrikas, tokias kaip galia, judesio tvirtumas, signalo ir triukšmo santykis ir aplinkos atšaukimas.
03 regėjimo jutikliai
Regėjimo jutikliai yra mašinos matymo sistemos pagrindas ir yra šaltinis, siekiant maksimaliai padidinti aplinkos savybes, o pagrindiniai įrenginiai yra vaizdo jutikliai, tokie kaip CCDS ir CMO. Šie aukštesnės skiriamosios gebos regėjimo jutikliai paprastai sugeba gaminti vaizdus, kuriuose yra daugiau taškų, labai naudinga pagerinti vaizdo kokybę ir palengvinti vaizdinių detalių atpažinimą.
CCD jutikliai ilgą laiką buvo dominuojanti aukštos kokybės, mažai triukšmo vaizdų fiksavimo technologija. Tačiau CCD jutikliai yra brangūs gaminti, todėl paprastai yra brangesni ir sunaudoja daug daugiau galios nei CMOS jutikliai. Šiandien CMOS jutiklių technologija pažengė į priekį iki taško, kuriame ji gali greitai artėti prie CCD technologijos kokybės ir funkcionalumo, mažesnės, mažesnio dydžio ir mažesnės energijos suvartojimo. , kritinė „Mašinų matymo“ sistemų funkcija, kuri automatizuojant ar vaizdo duomenų analizę priklauso nuo realaus laiko vaizdo apdorojimo. Be to, CMOS jutikliai yra jautresni infraraudonųjų spindulių bangos ilgiui nei CCD jutikliai, o CMOS lustų ir fotoaparatų gamintojai tuo pasinaudoja infraraudonųjų spindulių šviesa, suteikdami papildomų vaizdo atpažinimo galimybių. Pusiausvyroje CMOS jutikliai gali būti labiau tinkami mašininio matymo programoms.
04 šviesos šaltinis
Kaip pagalbinis vaizdavimo įtaisas, šviesos šaltinis dažnai vaidina lemiamą vaidmenį vaizdavimo kokybėje. Pavyzdžiui, LED apšvietimo produktai suteikia didesnį lankstumą su reguliuojamais kampais ir papildomais bangos ilgiais, kad būtų galima nuoseklesniam spektriniam atsakui. Turėdami platų bangos ilgį ir šviesos šaltinių formas, produktų pasirinkimas nėra sudėtingas.
05 Vaizdo fiksavimo kortelė
Vaizdo įsigijimo kortelė paprastai būna kompiuterio papildinio kortelės forma, kurios pagrindinis darbas yra perkelti vaizdo išvestį į pagrindinį kompiuterį. Vaizdo įsigijimo kortelės turi konvertuoti analoginius ar skaitmeninius signalus iš fotoaparato į vaizdo duomenų srautą tam tikru forma ant. Vaizdų įsigijimo kortelės paprastai turi skirtingas įvairių tipų fotoaparatų aparatūros struktūras, taip pat skirtingas magistralės formas, tokias kaip PCI, PCI64, kompaktiškas PCI, PC104, ISA ir pan.
06 „Vision“ apdorojimo programinė įranga
„Machine Vision“ programinė įranga naudojama užpildyti įvesties vaizdo duomenų apdorojimą, o po tam tikrų skaičiavimų gali gauti reikiamus rezultatus. Bendrosios paskirties mašinos matymo programinė įranga yra C/C ++ vaizdų bibliotekos, „ActiveX“ valdikliai ir grafikos programavimo aplinka ir tt. Tai galima specializuoti, pvz. Lyginimas ir kt., Arba bendroji paskirtis, įskaitant lokalizaciją, matavimus, brūkšninių kodų/simbolių atpažinimą, speckle aptikimą ir kt.
3 tiesa: mašinų matymo rinka sparčiai auga, nes automobilių pramonė už ją vertina
Mašinos matymo automatizavimo vertė yra jos sugebėjimas greitai ir efektyviai užfiksuoti ir apdoroti daugybę dokumentų, vaizdų ir vaizdo įrašų, kiekiais ir greičiu, kuris žymiai viršija žmonių galimybes.
Plačios taikymo perspektyvos ir didžiulis rinkos potencialas lemia, kad mašinos vizija tikrai bus auganti rinka, rinkos ir rinkos duomenys rodo, kad tikimasi Augimo greitis 6,5%.
Remiantis „Grand View Research“, pasaulinės mašinų matymo rinkos dydis buvo 13,23 milijardo 2 0 21 ir tikimasi, kad jis išaugs pagal bendrąjį metinį augimo tempą (CAGR) nuo 2022 iki 2030 m. Pagrindinis rinkos augimo variklis yra automobilių, maisto ir gėrimų, farmacijos ir chemijos ir pakavimo sektorių vadovaujamos robotinės sistemos. Tarp jų automobilių pramonė išlieka didžiausia mašinų matymo sistemų priėmimu visame pasaulyje, o 2021 m. Iš automobilių pramonės pajamų dalis viršija 15,0%, ir tikimasi, kad ateinančiais metais ji ir toliau augs.
JAV mašinų matymo rinkos tendencijos pagal pramonę, 2020 - 2030
4 tiesa: Mašinos vizija padarys didelę įtaką robotikos programų srityje
Mašinų vizijos galimybės plėstis yra daug galimybių plėstis pagal rinkos apimtį ir programas. Šioms galimybėms reikalinga tam tikra vaizduotė, tai reiškia, kad mašinos vizija yra ne tik pakeitus techniko akis, bet ir apie robotų panaudojimą atlikti užduotis, kurių technikai negali. Mašinos vizija suteikia robotams galimybę „pamatyti“ realiuoju laiku ir labai išsamiai, leidžiant jiems priimti sprendimus, pagrįstus išsamiu objekto ar aplinkos vaizdu. Šiandien robotai naudojami vis daugiau ir daugiau pasaulyje. Kai robotai yra aprūpinti mašinos matymu, tai suteikia jiems didesnį tikslumą, orientaciją ir supratimą, galimybė tiksliau suvokti objektus, labiau tiksliai išdėstyti objektus ir greičiau atlikti sudėtingesnes užduotis.
Mašinos vizija tampa vis svarbesnė robotikos programose, ir, remiantis naujausia Automatizavimo asociacijos (A3) (A3), robotikos ir mašinų matymo rinkos ataskaita antrąjį 2021 m. Antrąjį ketvirtį padidėjo, palyginti su 2020 m. Robotai jau yra plačiai naudojami, o atsiradę bendradarbiaujant robotai ir greitas 3D mašinos matymo vystymasis, jie bus dažniau naudojami kartu.
„Machine Vision“ įkūnija technologines galimybes, kaip ir kitos galimybės, tokios kaip automatizavimas, mašinų mokymasis, gilus mokymasis ir neuroniniai tinklai. Tai yra galimybė, kurią galima integruoti į kitas technologijas ir procesus, kad būtų naudinga pramonei ir pagerina verslo efektyvumą. Šiandien robotai turi vis labiau įmontuotą mašinos matymą, kuris leidžia jiems atlikti sudėtingesnes užduotis. Šios užduotys nebūtų įmanoma, jei mašininis matymas nurodo robotui tiksliai ten, kur yra daiktas. „Mašinos vizija“ yra raktas, norint išsiaiškinti visą automatizavimo potencialą, pridedant daugiau intelekto į intelektualiąją automatizavimą.