Основы понимания машинного зрения

Публикация компании Teledyne DALSA

Введение в машинное зрение

Машинное зрение (также называемый «промышленное видение» или «видение системы») - использование цифровых датчиков (встроенных специализированных камер с оптикой), подключенные к обработке аппаратных и программных алгоритмов для визуального контроля... не более. Машинное зрение – это, свое рода, мульти-дисциплинарная область, охватывающая информатику, оптику, машиностроение и промышленную автоматизацию. Хотя исторически инструменты машинного зрения были ориентированы на производство, ситуация быстро меняется, распространяясь вглубь медицинского применения, исследований, и даже съемки фильмов.

Механизм системы видения сочетает в себе захват изображения и системы обработки данных (компьютеры, комплектующие и программное обеспечение) с цифровых входных/выходных устройств (камер) и компьютерных сетей (для хранения и совместного использования данных изображения) на диск в режиме реального времени системы контроля качества, или прямые техники, такие как производство роботов. Это немного отличается от «компьютерного зрения», где речь идет, в первую очередь, об обработке изображений. Вместо этого, системы машинного зрения строятся для визуального контроля и управления в сложных промышленных приложениях, которым требуется высокая скорость, высокое увеличение, 24-часовые операции, и/или повторяющиеся измерения.

Делать работу неблагодарную, но хорошо

Нет, машина уступает человеческому зрению в универсальности, но есть же другие человеческие слабости, предел их производительности в производственной среде. Потому что эти виды работ являются «НеПоПриколу». Скука, рассеянность, и усталость все это, обычно, ухудшают работоспособность человека по наблюдательности в задачах, связанных спроизводством, таких как осмотр, которые требуют высокой скорости, постоянства работы и много однообразия.
Автоматизация производства с использованием системы машинного зрения в таких задачах, всегда имеет множество преимуществ. Системы машинного зрения могут выполнять повторяющиеся задачи быстрее и более точно, дольше выдерживают однообразие, чем люди. Они могут уменьшить затраты труда, повысить урожайность сельскохозяйственных культур и устранить дорогостоящие ошибки, связанные с неполной или неправильной сборкой. Они могут помочь автоматически выявить и устранить производственные проблемы на линии, образуя часть сети заводского контроля.

Система зрения может быть частью осмотра самого процесса (например, проверка измерения или определения, печатается ли правильно символьная строка) или через некоторый другой вход, использоваться для управления (например, управление роботами или операции проверки). Разработанная система машинного зрения может включать в себя практически любое количество камер, захватывающих все, интерпретирующих и сигнализирующих индивидуально для центральной системы управления по заданной толерантности или требованию.

Система зрения позволяет легко автоматизировать сложные многоступенчатые задачи визуального осмотра, или просто выполните простой проверки на скорость и масштаб. Эти виды применения включают позиционирование, идентификацию, проверку, измерения и дефектоскопию. Система Машинного зрения приводит в действие все более высокие стандарты в производстве - улучшение качества продукции, увеличение урожайности и снижение потерь производства. Конечным результатом является повышение производительности и повышение степени удовлетворенности клиентов путем последовательного достижения качественной продукции. Машина уступает человеческому зрению по универсальности, но человек имеет слабости и предел выносливости в производственной среде.

Куда вы пойдёте дальше?

Так как системы машинного зрения используются буквально везде - на заводах, на дорогах, и в пространстве – комплектующие, из которых они изготовлены должны быть стандартизированы, но и настраиваемые. В общем, каждый компонент машинного зрения система делает только одну вещь. Это позволяет просто менять запчасти для добавления новых возможностей или уровня производительности без замены узлов без необходимости. Это также позволяет легко заменять части, которые вышли из строя. Камеры переместились из наиболее слабого звена в движущую силу инноваций по сравнению с  остальными частями системы. Они, в отличии от потребительского уровня цифрового фотоаппарата или даже цифровой пленочной камеры, будут фиксировать свет, и выполнять различные степени обработки, чтобы улучшить качество изображения или уменьшить размер файла, а также сделать выходную запись с медленной скоростью.

Элементы Вашей удивительной системы видения

Типовая система машинного зрения будет частью автоматизированного производственного процесса, состоящего из следующих компонентов:
Камера: система будет иметь одну или несколько цифровых камер, распознающих цветное, монохромное, или изображения широкого спектра. Просто как потребительский фотоаппарат, оптика/объективы прикреплены и нацелены на конкретное поле зрения и освещенность. Чтобы подобрать соответствующую линзу, сначала нужно знать поле зрения (FOV) и рабочее расстояние. Поле зрения - это размер области, которую вы хотите захватить. Рабочая дистанция - это примерное расстояние от лица камеры до объекта. Более точное расстояние определяет структуру линзы.

Триггер: этот компонент позаботится о том, чтобы в ответ на то, что видит камера, происходили конкретные действия. Синхронизирующий датчик для обнаружения объекта (часто оптический или магнитный датчик), чтобы стартовать процесс получения и обработки изображения, и какой-то механизм для сортировки: пропустить качественные или отклонить дефектные детали.

Процессор Изображения: компьютерная программа (обычно работающая в формате Microsoft Windows), обрабатывающая изображения, обнаруживающая, измеряющая, сравнивающая и т. д. в целях подтверждения соблюдения критериям качества, или перекидывающая контроль или управление роботом на другую систему управления.

Кабели: входные/выходные устройства (например, цифровой вход/выход) или связи (например, Ethernet, USB-порт, порт FireWire, камеры. и др.) для передачи результатов отчета и автоматически отклонённых компонентов.

Построение Собственной Системы

Любое система машинного зрения состоит из нескольких важных компонентов. Датчик изображения - камера улавливает свет и преобразует его в электрический сигнал, который могут распознать компьютеры, и отправить его «движку» на обработку, чтобы отобразить и передать результат на компьютер для дальнейшей обработки.

Рисунок 1: базовая система машинного зрения. Целевой свет, который движется через поле зрения видеокамер, передается системе обработки видения.

Хотя дополнительные характеристики и эксплуатационные требования зависят от применения, все системы машинного зрения объединяют некоторые фундаментальные атрибуты и варианты поведения. Все системы имеют необходимость в изображении или осмотре места действия или объектов, совершающих регулярные действия с максимальной скоростью производительности.

Рисунок 2: система проверки, которая не только визуально осматривает объекты, но и заставляет логику реагировать на основе отсканированной информации. Объекты, не удовлетворяющие требованиям, отклоняются из линии продвижения на сборку.

Основные элементы системы контроля, показанной на рисунке 2, включают средство доставки, систему видения, системы отклика, и датчики на момент захвата и выхода изображения. Продвигающий транспортёр позиционирует объект для осмотра. Система видения, которая включает в себя камеры, оптику, освещение и процессор изображения, захватывает и обрабатывает изображение объекта, чтобы определить годен/негоден. В ответ система предпринимает необходимых действий, а также представляет результаты для операторов или других систем. Датчик запускает операцию, идентифицирует, что объект позиционируется правильно для выполнения задачи системы.

Первый, и пожалуй наиболее важный, шаг в разработке системы контроля является позиционирование или «постановка». Ведь никакие усилия обработки не смогут получить информацию о том, что датчик не ловит «на месте преступления». Очень важно, как объект будет находиться в зоне работы камеры для обработки изображений. Выяснение того, как объекты будут поданы к камере и датчику, даже, может быть, самая сложная часть дизайна машинного зрения. Выбор способа установки и будет основой всех остальных вариантов системы, включая камеры, освещение, датчики и систем реагирования. И кажется, что камера может встать, практически, в любом месте. Давайте рассмотрим несколько экстремальных примеров. Предположим, объекты, которые ставятся на конвейерную ленту в аккуратном и предсказуемом режиме, они смогут сдвигаться или даже падать.

Рисунок. 3: Конвенция системы проверки перевернута с ног на голову. Множество камер расположены вокруг цели. Множество визуальной информации через каналы соединяются вместе для создания более полной картины - будь то точная установка или прыжок с парашютом тайного шпиона.

В случае системы, построенной по технологии для воспроизведения любого положения, цель находится в середине. Это может использоваться, чтобы захватить весь футбольный или баскетбольный матч. или это может быть прыжок с парашютом Джеймса Бонда в сцене «Кванта милосердия». В последнем, камеры были кольцом вокруг аэродинамической трубы, чтобы гарантировать, что действие было отснято в разных ракурсах.

Рисунок 4: полный кинофильм машинного зрения. Вместо мишени, двигающиеся на большой скорости на конвейер, объёктив зрительной системы находится в движении.

Система на рис. 4, работает на съемках трюков фильма, реверсивного движения, где обычно предполагается: вот камера, которая двигается. То, что снимают, а именно мотоцикл и всадник, не двигаются по отношении к камере. В другом случае записи, фиксируются декорации. Или камера, которая движется со скоростью 240км/час.

Все время становится лучше

Это не просто возможность делать - это то, что вы делаете возможным. Мощные инновации промышленности и конкуренция провели такие драматические усовершенствования, что камеры, обработка и автоматизация расширили возможности. Визуальный осмотр дает возможность точно направлять роботов и другие машины для создания более гибких производственных процессов. Изготовленные на заказ продукты и гибкие производства возможны, когда машины могу видеть процессы, и многое из этого происходит на линиях, что делает более эффективной и быстрой проверку и устранения отходов или скрапа по ходу.

С нескончаемой жаждой улучшилось качество и доступность камеры более высокого разрешения с более быстрой и более эффективной вычислительной мощностью, увеличивая при этом полосу пропускания и доступ к более низкой стоимости передачи и хранения. В этой области, действительно, нет предела тому, что уже началось как машинное зрение. Небо (и Вселенная) - это только начало.

О фриме Teledyne DALSA:

Фирма DALSA - мировой лидер в области высокопроизводительных цифровых изображений и полупроводников со штатом, примерно, 1000 сотрудников по всему миру. Создана в 1980 году и приобретена компанией Теледайн в 2011 году, фирма DALSA проектирует, разрабатывает, производит и продвигает на рынок цифровых изображений продукты и решения, в дополнение к предоставлению полупроводников и услуг. Ключевые компетенции находятся в специализированной интегральной схеме и технологии электроники, программного обеспечения и высокотехнологичной обработки полупроводниковых пластин.

Перевёл Пётр Сапожков