Machine Vision ist eine in den letzten Jahren entwickelte neue Technologie. Sie nutzt die Mittel der optischen, mechanischen und elektrischen Integration, um Maschinen die Funktion des Sehens zu verleihen. Durch die Einführung von Machine Vision in das Inspektionsgebiet kann in vielen Fällen Online-Hochpräzisions- und Hochgeschwindigkeitsmessung realisiert werden. Gleichzeitig wurde die Theorie der Machine-Vision-Prüftechnologie schrittweise weiterentwickelt.
Was ist maschinelle Vision?
Machine Vision bedeutet im Wesentlichen, Maschinen anstelle von menschlichen Augen für Messungen und Urteile einzusetzen. Sie verwendet hauptsächlich Computer, um die menschliche visuelle Funktion zu simulieren, Informationen aus dem Bild objektiver Dinge zu extrahieren, zu verarbeiten und zu verstehen, und letztendlich für tatsächliche Prüfung, Messung und Steuerung zu nutzen. Der typische Aufbau von Machine Vision besteht aus fünf Teilen: Beleuchtung, Objektiv, Kamera, Bildaufnahmekarte und Vision-Prozessor.
Die daraus resultierende Technologie ist die Maschinenvisionstechnologie, ein interdisziplinäres Fachgebiet, das künstliche Intelligenz, Neurobiologie, Psychophysik, Informatik, Bildverarbeitung, Mustererkennung und viele andere Bereiche umfasst. Die Maschinenvisionstechnologie zeichnet sich durch hohe Geschwindigkeit, große Informationsmenge und Vielfunktionalität aus.
Die Entwicklung der maschinellen Sehfähigkeit
Die Forschung zur Maschinenvision begann Mitte der 1960er Jahre durch den amerikanischen Wissenschaftler L.R. Roberts bei der Untersuchung der aus Polyedern bestehenden Bausteinkonstruktionen. Die damals verwendeten Techniken, wie Voreinstellung, Kantenerkennung, Konstruktion von Konturlinien, Objektmodellierung und -abgleich, werden in der Maschinenvision angewendet. In den 1970er Jahren entwickelte sich die Maschinenvision zu mehreren wichtigen Forschungsrichtungen: ① Bildverarbeitung für Zielnavigation; ② paralleler Algorithmus für Bildverarbeitung und -analyse; ③ Extraktion von 3D-Informationen aus 2D-Bildern; ④ Analyse von Sequenzbildern und Bewertung von Bewegungsparametern; ⑤ Darstellung visuellen Wissens; ⑥ Wissenbasis des visuellen Systems.
Welche sind die Schwierigkeiten bei der Gestaltung von Maschinenvisionstechnologie?
Erstes: die Stabilität der Beleuchtung
Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung werden im Allgemeinen in vier Kategorien unterteilt: Positionierung, Messtechnik, Inspektion und Erkennung. Unter diesen erfordert die Messtechnik die höchste Stabilität der Beleuchtung. Selbst wenn sich die Beleuchtung um 10-20 % ändert, kann das Messergebnis um 1-2 Pixel abweichen. Dies ist kein Softwareproblem, sondern eine Variation der Beleuchtung, die zu einer Verschiebung der Kantpositionen auf dem Bild führt, und selbst die leistungsfähigste Software kann dieses Problem nicht lösen. Um das Problem zu lösen, müssen wir die Störungen durch Umgebungslicht aus systemischer Sicht eliminieren und die Lichtstabilität der aktiven Beleuchtungsquelle sicherstellen. Natürlich ist auch die Verbesserung der Auflösung der Hardwarekamera ein Weg, um die Genauigkeit zu steigern und Umwelteinflüssen besser zu widerstehen. Zum Beispiel beträgt der entsprechende räumliche Maßstab der vorherigen Kamera 10 Mikrometer pro Pixel, aber durch die Auflösungssteigerung wird dieser Wert auf 5 Mikrometer reduziert. Die Genauigkeit kann ungefähr verdoppelt werden, und die Widerstandsfähigkeit gegenüber Umwelteinflüssen wird somit natürlicherweise gesteigert.
Zweitens, die Inkonsistenz der Werkstückposition
Im Allgemeinen ist der erste Schritt des Messprojekts, egal ob es sich um Offline- oder Online-Messungen handelt, solange es sich um vollautomatische Messeinrichtungen handelt, der erste Schritt besteht darin, das zu messende Ziel zu finden. Jedes Mal, wenn das zu messende Objekt im Aufnahmebereich erscheint, muss genau bekannt sein, wo sich das zu messende Objekt befindet. Selbst wenn manche mechanischen Halterungen verwendet werden, kann nicht garantiert werden, dass das zu messende Ziel jedes Mal an derselben Position erscheint. Dies erfordert die Verwendung einer Positionierungsfunktion. Wenn die Positionierung nicht genau ist, könnte die Position des Messwerkzeugs ungenau sein und die Messergebnisse könnten relativ große Abweichungen aufweisen.
Drittens: Kalibrierung
Im Allgemeinen werden für hochpräzise Messungen die folgenden Kalibrierungen benötigt: 1) Optische Verzerrungskalibrierung (wenn Sie keine Softwarelinse verwenden, ist eine Kalibrierung im Allgemeinen notwendig) und 2) Projektionsverzerrungskalibrierung, d.h. die Korrektur der Bildverzerrung, die durch Installationspositionfehler dargestellt wird, sowie die Kalibrierung des dreidimensionalen Objektraums, d.h. die Berechnung der entsprechenden Objektraumgröße pro Pixel.
Aktuelle Kalibrierungsalgorithmen basieren jedoch auf einer Flächenebene. Wenn das zu messende Objekt nicht flach ist, werden spezielle Algorithmen zur Kalibrierung benötigt, die mit herkömmlichen Kalibrierungsalgorithmen nicht gelöst werden können.
Darüber hinaus müssen manchmal spezielle Kalibrierungsverfahren entwickelt werden, da die Verwendung einer Kalibrierungsplatte un praktisch ist. Daher kann die Kalibrierung möglicherweise nicht durch vorhandene Kalibrierungsalgorithmen in der Software gelöst werden.
Viertens: die Geschwindigkeit des Objekts
Wenn das zu messende Objekt nicht still ist, sondern sich bewegt, muss die Bildgenauigkeit bei Bewegungsunschärfe berücksichtigt werden (unschärfer Pixel = Bewegungsgeschwindigkeit des Objekts * Belichtungszeit der Kamera), was nicht durch Software gelöst wird.
Fünftens, die Messgenauigkeit der Software
In der Meszanwendung kann die Genauigkeit der Software nur als 1/2-1/4 Pixel betrachtet werden, und es ist besser, 1/2 anstelle von 1/10-1/30 Pixeln für Positionierungsanwendungen zu verwenden, da die Software nur sehr wenige Merkmalspunkte aus dem Bild extrahieren kann.
Entwicklung und Anwendung in China
Experten glauben, dass die frühe Entwicklung der Maschinenvision hauptsächlich in Europa, den USA und Japan konzentriert war. Mit dem Verschieben des globalen Produktionszentrums nach China wird der chinesische Markt für Maschinenvision zu einem wichtigen Zielmarkt für internationale Hersteller von Maschinenvision nach Nordamerika, Europa und Japan. In China hat die Anwendung der Maschinenvision durch die Einführung von Technologien in den 1980er Jahren begonnen. Die Halbleiter- und Elektronikindustrie ist eine der Branchen, die die Maschinenvision früh angewendet haben, wobei die meisten Anwendungen auf PCB-Druckschaltkreisbau, Bauelementherstellung, Halbleiter und integrierte Schaltungsausrüstung konzentriert sind. Die Anwendung und Förderung der Maschinenvision in dieser Branche spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Qualität und der Produktivität elektronischer Produkte.
Derzeit wird China zu einer der aktivsten Regionen der Weltentwicklung von Maschinenvision. Es umfasst fast alle Sektoren der Nationalwirtschaft, einschließlich: Industrie, Landwirtschaft, Medizin, Militär, Luft- und Raumfahrt, Meteorologie, Astronomie, öffentliche Sicherheit, Verkehr, Sicherheit und wissenschaftliche Forschung sowie andere Bereiche. Der industrielle Sektor ist der Bereich mit dem größten Anteil an Anwendungen der Maschinenvision. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass China zum Produktionszentrum der globalen Fertigungsindustrie geworden ist. Mit dem hohen Bedarf an Teilebearbeitung und den entsprechenden modernen Produktionslinien sind auch viele Maschinenvisionsysteme und -erfahrungen auf internationalem Niveau nach China gekommen.
Im Folgenden eine kurze Einführung in einige Anwendungen:
1. Lebensmittelsicherheitsüberwachung
Im Produktions- und Qualitätsprüfprozess ist es manchmal notwendig, dass das Personal Beobachtungen anstellt, Fehler und Auslassungen im Produktionsprozess erkennt und anspricht. Unabhängig davon, wie stark ein Mensch in Bezug auf Verantwortungsgefühl und Aufmerksamkeit ist, kann er müde, nachlässig oder abgelenkt sein, wodurch fehlerhafte Produkte auf den Markt gelangen.
Anwendung der Maschinenvision in der Lebensmittelprüfung
2. Fertigung
Die Konkurrenz im Fertigungssektor nimmt zu, und der KostenDruck zwingt dazu, auf die ProduktionsEffizienz zu achten. Qualität wird die Anwendung von MaschinenVisionstechnologie fördern. Um die ProduktionsEffizienz zu steigern und die Arbeitskosten zu senken, werden manche manuellen Schritte in der industriellen Produktion und Verwaltung allmählich durch Maschinen ersetzt. Die Besonderheit des MaschinenVisionssystems besteht darin, die Flexibilität und Automatisierung der Produktion zu erhöhen. In einigen gefährlichen Arbeitsumgebungen, die nicht für manuelle Arbeiten geeignet sind oder in denen die Anforderungen an die menschliche Sichtweise schwer zu erfüllen sind, wird oft MaschinenVision verwendet, um die menschliche Sicht zu ersetzen; gleichzeitig kann in einem großen Maßstab der industriellen Produktion die Effizienz der Produktqualitätsprüfung durch menschliche Sicht gering sein und die Genauigkeit nicht hoch genug, während die Prüfmethode der MaschinenVision die ProduktionsEffizienz und den Grad der Automatisierung der Produktion stark verbessern kann. Darüber hinaus ist es mit MaschinenVision leichter, eine InformationsIntegration zu realisieren, was eine grundlegende Technologie der computergestützten Fertigung ist.
Gleichzeitig kann die Maschinenvisionstechnologie auch bei der Überwachung von übermäßigen Emissionen von Rauch, Abwasser usw. eingesetzt werden. Mit Maschinenvision können wir Feuer und Rauch in Maschinenräumen und Werkstätten rechtzeitig erkennen. Die Verwendung von Gesichtserkennungs- und -detektions-Technologien in der Maschinenvision kann Unternehmen helfen, den Zugang besser zu kontrollieren und zu verwalten, das Managementniveau zu verbessern und die Kosten zu senken.
3. Solarenergie, Verkehrüberwachung
In den letzten Jahren hat die Entwicklung neuer Industrien dem maschinellen Sehen neuen Marktraum eröffnet. Im Bereich Solarenergie verwenden Solarzellen- und Modulhersteller maschinelles Sehen, um Produkte zu inspizieren, zu identifizieren, zu verfolgen und zusammenzubauen. Im Bereich der Verkehrsaufsicht können Technologien zur Kennzeichenerkennung und Bildanalyse verwendet werden, um Kennzeichen automatisch zu erkennen, Fahrzeuge bei unerlaubtem Parken oder Fahren im Verbotssinn zu finden sowie Fahrzeuge bei Verkehrsunfällen zu identifizieren. Darüber hinaus gibt es ein enormes Potenzial für maschinelles Sehen in den Bereichen Erdbebenvorhersage, Erdrutsch, Geröllfluss, Vulkanaktivitätsüberwachung, hydrologische Überwachung und Beobachtung des hydrologischen Zustands von Flüssen.
Zukünftige Marktperspektiven
Die traditionelle Fertigungsindustrie steht vor neuen Umwälzungen, und die Transformation sowie das Upgrade werden der Automatisierungsbranche Chinas riesige Marktchancen bieten. Machine Vision als hochintelligentes Produkt in der Automatisierungsbranche hat in Zukunft großes Entwicklungspotenzial.
In den letzten Jahren kaufen elektronische Hersteller und OEM-Hersteller in China große Mengen an Automatisierungsausrüstung, um manuelle Arbeit zu ersetzen, aufgrund des wachsenden Mangels an Arbeitskräften im Land, was in den nächsten Jahren einen Höhepunkt erreichen wird. Taiwan-finanzierte Fabriken haben sich entschieden, den Grad der Automatisierung zu erhöhen, und der Automatisierungsschub wird in den nächsten 2-3 Jahren kommen, was einen neuen Wachstumspunkt für die Anwendung von Machine-Vision-Produkten in dieser Branche darstellen wird.
Laut einem autoritativen Branchenprognosebericht wird sich die Markgröße der chinesischen Maschinenvision-Industrie weiter ausweitern, um 2015 auf 3 Milliarden Yuan, 2016 auf 3,8 Milliarden Yuan und bis 2018 auf 5 Milliarden US-Dollar zu erreichen. Die neuen Geschäftsmöglichkeiten, die durch den weltweiten Markt für Maschinenvision entstehen, haben sich zum Fokus der Hersteller geworden.
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