La visión por máquina desempeña un papel importante en la fábrica inteligente, ya que puede aumentar eficazmente la capacidad de producción y mejorar el porcentaje de productos aptos. Al elegir un sistema de visión por máquina pequeño, las cámaras industriales inteligentes tradicionales tienen las ventajas de tamaño reducido, alta integración y facilidad de desarrollo y uso; la ventaja del sistema de visión por máquina embebido es que la configuración es bastante flexible, se puede equipar con un procesador CPU de alto nivel, soportar varias cámaras y tener una gran escalabilidad. ¿Existe un nuevo tipo de sistema de visión por máquina pequeño que pueda combinar las ventajas de ambos, reducir los costos y satisfacer las crecientes demandas y pruebas visuales rápidas?
La visión por máquina desempeña un papel importante en la fábrica inteligente, ya que puede aumentar eficazmente la capacidad de producción y mejorar el porcentaje de productos aptos. Al elegir un sistema de visión por máquina pequeño, las cámaras industriales inteligentes tradicionales tienen las ventajas de tamaño reducido, alta integración y facilidad de desarrollo y uso; la ventaja del sistema de visión por máquina embebido es que la configuración es bastante flexible, se puede equipar con un procesador CPU de alto nivel, soportar varias cámaras y tener una gran escalabilidad. ¿Existe un nuevo tipo de sistema de visión por máquina pequeño que pueda combinar las ventajas de ambos, reducir los costos y satisfacer las crecientes demandas y pruebas visuales rápidas?
La demanda de la fábrica inteligente para la visión por máquina
Rendimiento y capacidad de procesamiento. Cómo mejorar la capacidad de producción, el rendimiento del sistema y el throughput juegan un papel clave. En cuanto al sistema de visión general, alta resolución y alta tasa de fotogramas (fotogramas por segundo) son como pescado y pata de oso. En aplicaciones prácticas generales, se reserva el copyright de Control Engineering China. Generalmente es una combinación de aplicación con alta resolución pero baja tasa de fotogramas o baja resolución pero alta tasa de fotogramas. Si se desea tener ambos, la única solución es usar procesadores CPU de alta gama para compensar los resultados de multiplicación de resolución y tasa de fotogramas. Cómo obtener el mejor rendimiento de procesamiento a un costo razonable es la preocupación de los desarrolladores de sistemas.
Entorno de la línea de producción. El entorno de la fábrica suele ser malo. Por ejemplo, en la línea de producción y embalaje de bebidas, el sistema puede entrar en contacto directo con líquidos. Pero en el entorno de mecanizado de herramientas, es un entorno difícil lleno de trabajo de corte de piezas. Si el sistema de visión por computadora debe estar configurado cerca de una línea de producción difícil, el producto con capacidad de resistencia al agua y al polvo puede satisfacer la demanda.
Múltiples estaciones de trabajo de producción. En el entorno de la fábrica, se reservan todos los derechos. Para que un producto terminado pueda ponerse en el mercado, es necesario pasar por diferentes estaciones de trabajo para la fabricación de componentes, la toma y colocación de productos semiterminados, la inspección de calidad y el embalaje para el envío. Por ejemplo, la máquina CNC es responsable del torno de componentes. La pieza de trabajo es recogida por un robot industrial y posicionada por una cámara industrial. Después de su finalización, entra en la plataforma de detección para la inspección de defectos. El producto terminado es escaneado en el área de embalaje. Cómo integrar y comunicarse fácilmente entre múltiples estaciones de trabajo de producción es una clave para la fábrica inteligente.
Entorno de desarrollo de software. La dificultad y el grado de integración en el desarrollo de soluciones de software es una gran preocupación para todos los ingenieros que importan el sistema inteligente, y a menudo es el factor más importante para determinar el éxito o el fracaso del proyecto. Cómo acortar el tiempo de desarrollo y reducir el costo del desarrollo del sistema es una clave importante.
Elige el punto ganador del sistema de visión por computadora de pequeño tamaño
Rendimiento de cálculo del procesador. Debido a su pequeño tamaño y espacio limitado, la cámara inteligente tradicional solo puede llevar un procesador Atom de núcleo único o un procesador ARM. Aunque su consumo de energía es bajo, debido a su rendimiento limitado, solo puede completar el análisis y procesamiento de imágenes de una sola tarea, como contar, escanear códigos de barras, etc. Con el lanzamiento de la familia de procesadores Intel atomtm e3840, el rendimiento del procesador se ha duplicado en comparación con la familia de procesadores anterior. Control Engineering China Derechos reservados, y también tiene la ventaja de un bajo consumo de energía. Esto significa que un tamaño pequeño también puede ofrecer un alto rendimiento, y se puede realizar el procesamiento de imágenes de múltiples tareas. La nueva generación de sistemas de visión por computadora de tamaño reducido puede realizar simultáneamente mediciones, conteos, posicionamiento, lectura de códigos bidimensionales y otras capacidades de procesamiento multitarea. Desde el punto de vista del costo de propiedad, tiene la capacidad de más de una máquina.
Sensor de imagen y calidad de imagen. El sensor de imagen es el alma del sistema de visión artificial. El tamaño del sensor representa directamente la calidad de la imagen. En el pasado, la aplicación de cámaras inteligentes se definía en la detección primaria de imágenes. Las ventajas y desventajas del tamaño del sensor y la calidad de la imagen no eran fáciles de destacar. Sin embargo, si queremos aplicar la visión artificial a aplicaciones de detección de alta gama y alta velocidad, entonces el tamaño del sensor se convierte en un punto clave a considerar al seleccionar el sistema.
Comparación entre obturador rodante y obturador global. La diferencia entre el obturador rodante y el obturador global radica en la diferencia de tiempo de exposición. El obturador rodante indica al componente fotosensible que exponga secuencialmente hasta que se expone toda la imagen. El obturador global expone toda la imagen al mismo tiempo. Con la mejora del rendimiento de procesamiento del sistema, el rendimiento del sistema ya no será el cuello de botella. Si existe una demanda para la detección de objetos en movimiento de alta velocidad, el sensor de obturador global puede capturar la imagen correcta sin imagen residual.
Coprocesador. En el proceso de adquisición y análisis de imágenes de la visión artificial, la calidad de las imágenes juega un papel importante. Si podemos optimizar la calidad de las imágenes recolectadas antes del análisis de imágenes, podemos asegurar la corrección del análisis de imágenes. En aplicaciones pasadas, después de que los datos de imagen se recolectaban en el sistema, era necesario calcular y optimizar la calidad de la imagen a través del procesador del sistema, ya que, limitado por los recursos de cálculo de la CPU, la cantidad de datos de imagen que pueden ser procesados también estará limitada. Sin embargo, si podemos filtrar y optimizar el cálculo de la matriz de imágenes antes del cálculo de la CPU, podemos acelerar considerablemente el rendimiento del procesamiento de imágenes y reducir los recursos de la CPU. Por un lado, podemos dejar los recursos del sistema para el núcleo del sistema de visión artificial: el algoritmo de imagen, y por otro lado, podemos procesar grandes cantidades de imágenes en tiempo real, lo que permite realizar funciones de preprocesamiento como tablas de búsqueda, ROI (región de interés), corrección de sombreado y otras funciones de optimización de la calidad de la imagen.
El rendimiento de procesamiento de imágenes multimedia y gráficos de la GPU. En comparación con la generación anterior del procesador Intel atomtm d2550, la nueva generación del procesador Intel atomtm e3840 tiene una mejora en el rendimiento de aproximadamente seis veces. Puede procesar simultáneamente la compresión y transmisión de múltiples canales de imagen a través de la tecnología Intel HD graphics 4000. Gracias a la mejora del rendimiento de la CPU y la GPU, los resultados de la detección de imágenes pueden ser registrados y guardados, o proporcionar datos brutos para un análisis y comparación posteriores, lo que permite que el sistema de información de la fábrica tenga funciones más inteligentes.
Rendimiento de la pantalla del sistema. En el entorno de fábrica, se reservan todos los derechos. La cámara inteligente tradicional solo puede transmitir datos a través de Ethernet para la supervisión del terminal de control central. Si el sistema de visión por computadora puede admitir una interfaz de salida VGA, este sistema puede transmitir imágenes simultáneamente a través de los puertos VGA y Ethernet, y conectarse a una pantalla en el extremo HMI o en la línea de producción para verificar los resultados en tiempo real y detectar problemas, lo que mejorará eficazmente el rendimiento de la línea de producción.
arquitectura de 64 bits. Debido a que el software de análisis de imágenes necesita procesar grandes cantidades de datos, la mayoría de las aplicaciones principales del mercado ya admiten 64 bits. Por lo tanto, al elegir un sistema de visión por computadora, por supuesto, también debe elegirse un sistema que soporte 64 bits, con el fin de aprovechar al máximo los beneficios de la aplicación.
Capacidad de almacenamiento del sistema. La capacidad de almacenamiento de un sistema de visión artificial pequeño indica que los usuarios pueden almacenar más muestras de contraste de reconocimiento de imágenes, además de poder almacenar datos de detección o hacer copias de seguridad. Es muy beneficioso para la estabilidad del sistema completo.
Costo total de propiedad. El costo total de propiedad de la compra del sistema no es solo el costo del sistema de visión artificial en sí. Los usuarios son inteligentes, y saber cómo ayudar a los clientes a reducir costos desde la perspectiva del costo total de propiedad es el camino correcto.
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