De ontwikkeling van industriële automatisering in China heeft een hoog volwassenheidsniveau bereikt en de meeste mensen hebben er enig begrip van. Om uw kennis van industriële automatisering te verdiepen, onderzoekt dit artikel twee belangrijke aspecten: 1. De toepassing van machine vision in industriële automatisering, en 2. Waarom industriële automatisering machine vision-systemen gebruikt. Als je de komende inhoud intrigerend vindt, lees dan gerust verder.
I. Toepassingen van Machine Vision in industriële automatisering
Machine vision is al lang geïntegreerd in industriële automatiseringssystemen om de productiekwaliteit en output te verbeteren door de traditionele handmatige inspectie te vervangen. Van pick{1}}and-place-bewerkingen en het volgen van objecten tot metrologie en defectdetectie: het gebruik van visuele gegevens verbetert de algehele systeemprestaties door eenvoudige goed/fout-feedback te bieden of gesloten-regellussen in te schakelen.
Het gebruik van visie reikt veel verder dan de industriële automatisering; we zien camera's ook op grote schaal worden toegepast in het dagelijks leven, zoals in computers, mobiele apparaten en vooral in auto's. Camera's werden pas een paar jaar geleden in voertuigen geïntroduceerd, maar tegenwoordig zijn auto's uitgerust met talloze camera's om bestuurders een volledig 360 graden zicht op het voertuig te bieden.
De belangrijkste technologische vooruitgang op het gebied van machine vision is echter misschien wel de verwerkingskracht. Nu de processorprestaties elke twee jaar verdubbelen en de voortdurende focus op parallelle verwerkingstechnologieën zoals multi{1}}core CPU's, GPU's en FPGA's, kunnen ontwerpers van visiesystemen nu zeer complexe algoritmen toepassen op visuele gegevens, waardoor slimmere systemen ontstaan.
Vooruitgang in de verwerkingstechnologie opent nieuwe mogelijkheden die verder gaan dan alleen slimmere of krachtigere algoritmen. Laten we toepassingsgevallen onderzoeken voor het toevoegen van zichtmogelijkheden aan productiemachines. Deze systemen zijn traditioneel ontworpen als netwerken van intelligente subsystemen die samenwerkende gedistribueerde systemen vormen, waardoor modulair ontwerp mogelijk is.
Naarmate de systeemprestaties verbeteren, kan het toepassen van deze op hardware-centrische benadering echter problemen opleveren, omdat deze systemen doorgaans een mix van tijd-kritieke en niet-tijd-kritieke protocollen voor onderlinge verbinding gebruiken. Het verbinden van deze ongelijksoortige systemen via verschillende communicatieprotocollen kan leiden tot knelpunten in latentie, determinisme en doorvoer.
Als ontwerpers bijvoorbeeld proberen toepassingen te ontwikkelen met behulp van deze gedistribueerde architectuur terwijl ze een nauwe integratie tussen zicht- en bewegingssystemen behouden-zoals vereist in vision-servotoepassingen-kunnen ze aanzienlijke prestatieproblemen tegenkomen als gevolg van onvoldoende verwerkingscapaciteit. Bovendien vermindert het feit dat elk subsysteem zijn eigen controller heeft, feitelijk de verwerkingsefficiëntie.
Tenslotte dwingt deze op hardware-centrische, gedistribueerde aanpak ontwerpers om voor elk subsysteem verschillende tools te gebruiken: gespecialiseerde vision-software voor het vision-systeem, beweging-specifieke software voor het motion-systeem, enzovoort. Dit brengt bijzondere uitdagingen met zich mee voor kleinere ontwerpteams, waarbij één enkele ingenieur verantwoordelijk kan zijn voor meerdere componenten.
II. Waarom Machine Vision-systemen worden gebruikt in de industriële automatisering
Er zijn vijf belangrijke redenen om machine vision-systemen in te zetten bij de besturing van industriële automatisering:
Precisie- Vanwege de fysieke beperkingen van het menselijk oog hebben machines een duidelijk voordeel op het gebied van precisie. Zelfs als mensen voor productinspectie afhankelijk zijn van vergrootglazen of microscopen, blijven machines nauwkeuriger en bereiken ze precisie tot op een- duizendste van een inch.
Herhaalbaarheid- Machines kunnen zonder vermoeidheid herhaaldelijk inspecties uitvoeren met identieke methoden. Daarentegen vertonen menselijke ogen bij elke inspectie subtiele variaties, zelfs bij het onderzoeken van identieke producten.
Snelheid- Machines inspecteren producten sneller. Dit is met name voordelig bij het detecteren van bewegende objecten met hoge-snelheid, zoals op productielijnen, waar ze de productie-efficiëntie verbeteren.
Objectiviteit-Menselijke inspectie lijdt aan een kritieke fout: emotionele vooringenomenheid. Resultaten fluctueren afhankelijk van de stemming van een inspecteur, terwijl machines zonder menselijke emotie werken en consistent betrouwbare resultaten opleveren.
Kosten-Machines werken sneller dan mensen, wat betekent dat één geautomatiseerde inspectie-eenheid de werklast van meerdere werknemers aankan. Bovendien hebben machines geen pauzes nodig, worden ze nooit ziek en kunnen ze continu draaien, waardoor de productie-efficiëntie aanzienlijk wordt verhoogd.
Machine vision-systemen leggen snel grote hoeveelheden gegevens vast, faciliteren geautomatiseerde verwerking en integreren naadloos met ontwerpspecificaties en productiecontroles. Daarom worden ze op grote schaal ingezet in moderne geautomatiseerde productie voor procesmonitoring, eindproductinspectie en kwaliteitscontrole. Machine vision-systemen verbeteren de productieflexibiliteit en het automatiseringsniveau. Ze vervangen doorgaans het menselijk zicht in gevaarlijke omgevingen die niet geschikt zijn voor handmatig werk of waar het menselijk gezichtsvermogen tekortschiet. Bij industriële productie met grote- volumes blijkt handmatige visuele inspectie inefficiënt en onnauwkeurig, terwijl inspectiemethoden met machinevisie de productiviteit en automatisering aanzienlijk verhogen. Bovendien maakt machinevisie een naadloze informatie-integratie mogelijk en dient het als fundamentele technologie voor computer-geïntegreerde productie.