Развитие промышленной автоматизации в Китае достигло высокого уровня зрелости, и большинство людей имеют некоторое представление об этом. Чтобы углубить ваши знания в области промышленной автоматизации, в этой статье будут рассмотрены два ключевых аспекта: 1. Применение машинного зрения в промышленной автоматизации и 2. Почему в промышленной автоматизации используются системы машинного зрения. Если предстоящий контент покажется вам интригующим, продолжайте чтение.
I. Применение машинного зрения в промышленной автоматизации
Машинное зрение уже давно интегрировано в системы промышленной автоматизации для повышения качества и производительности продукции за счет замены традиционного ручного контроля. От операций подбора-и-размещения и отслеживания объектов до метрологии и обнаружения дефектов — использование визуальных данных повышает общую производительность системы за счет прямой обратной связи о прохождении/неудачности или включения замкнутого-контурного управления.
Использование видения выходит далеко за рамки промышленной автоматизации; мы также видим камеры, широко применяемые в повседневной жизни, например, в компьютерах, мобильных устройствах и особенно в автомобилях. Камеры появились в транспортных средствах всего несколько лет назад, но сегодня автомобили оснащены многочисленными камерами, которые обеспечивают водителям полный обзор транспортного средства на 360 градусов.
Однако наиболее значительным технологическим достижением в области машинного зрения, пожалуй, стала вычислительная мощность. Поскольку производительность процессоров удваивается каждые два года, а постоянное внимание уделяется технологиям параллельной обработки, таким как многоядерные процессоры, графические процессоры и FPGA, разработчики систем машинного зрения теперь могут применять очень сложные алгоритмы к визуальным данным, создавая более интеллектуальные системы.
Достижения в области технологий обработки открывают новые возможности, выходящие за рамки просто более умных и мощных алгоритмов. Давайте рассмотрим примеры применения возможностей машинного зрения для производственных машин. Эти системы традиционно проектируются как сети интеллектуальных подсистем, образующих совместные распределенные системы, обеспечивающие модульную конструкцию.
Однако по мере повышения производительности системы внедрение такого подхода,-ориентированного на аппаратное обеспечение, может столкнуться с трудностями, поскольку в этих системах обычно используется сочетание-критичных и не-временных-протоколов для межсоединения. Соединение этих разрозненных систем с помощью различных протоколов связи может привести к проблемам с задержкой, детерминированностью и пропускной способностью.
Например, если дизайнеры попытаются разработать приложения с использованием этой распределенной архитектуры, сохраняя при этом тесную интеграцию между системами машинного зрения и движения,-как это требуется в приложениях с сервоприводами машинного зрения-, они могут столкнуться со значительными проблемами с производительностью из-за недостаточной вычислительной мощности. Более того, тот факт, что каждая подсистема имеет свой собственный контроллер, фактически снижает эффективность обработки.
Наконец, такой распределенный подход,-ориентированный на аппаратное обеспечение, вынуждает проектировщиков использовать разные инструменты для каждой подсистемы: специализированное программное обеспечение для системы машинного зрения, программное обеспечение,-специфическое для системы управления движением, и т. д. Это создает особые проблемы для небольших проектных групп, где один инженер может отвечать за несколько компонентов.
II. Почему системы машинного зрения используются в промышленной автоматизации
Существует пять основных причин использования систем машинного зрения в управлении промышленной автоматизацией:
Точность- Из-за физических ограничений человеческого глаза машины имеют явное преимущество в точности. Даже когда люди используют лупы или микроскопы для проверки продукции, машины остаются более точными, достигая точности до одной-тысячной доли дюйма.
Повторяемость- Машины могут выполнять проверки повторно, используя одинаковые методы, не утомляясь. Напротив, человеческие глаза демонстрируют небольшие различия при каждом осмотре, даже при исследовании идентичных продуктов.
Скорость- Машины проверяют товары быстрее. Это особенно полезно при обнаружении объектов, движущихся с высокой-скоростью, например, на производственных линиях, где они повышают эффективность производства.
Объективность-Человеческий контроль имеет один серьезный недостаток: эмоциональную предвзятость. Результаты колеблются в зависимости от настроения инспектора, тогда как машины работают без человеческих эмоций, обеспечивая неизменно надежные результаты.
Расходы-Машины работают быстрее, чем люди, а это означает, что одна автоматизированная инспекционная установка может справиться с рабочей нагрузкой нескольких рабочих. Кроме того, машины не требуют перерывов, никогда не выходят из строя и могут работать непрерывно, что значительно повышает эффективность производства.
Системы машинного зрения быстро собирают огромные объемы данных, упрощают автоматическую обработку и легко интегрируются с проектными спецификациями и средствами управления производством. Следовательно, они широко используются в современном автоматизированном производстве для мониторинга процессов, контроля готовой продукции и контроля качества. Системы машинного зрения повышают гибкость производства и уровень автоматизации. Они обычно заменяют человеческое зрение в опасных средах, непригодных для ручной работы или где зрительные возможности человека недостаточны. В крупных-промышленных производствах ручной визуальный контроль оказывается неэффективным и неточным, тогда как методы машинного зрения существенно повышают производительность и автоматизацию. Кроме того, машинное зрение обеспечивает бесшовную интеграцию информации, выступая в качестве основополагающей технологии для компьютерно-интегрированного производства.