Industri 4.0 era taustal, kus tuumaks on intelligentne tootmine, ja koos Hiina 2025 strateegia süvendamisega näitab tööstuslik intelligentne robotite turu eksplosiivset kasvu, milles masinivälimus mängib olulist rolli tööstusroboti funktsioneerimisel. Mis liigi "nägemise" võime annab masinivälimus tööstusrobotile? Kas see võib tulevikus suurepärast aidata tööstusrobotidel edasi viia tööstusautomaatikasse ja intelligentseks tööstuseks 4.0 arengus suurepärase edu saavutamiseks?
Kui "aju keskneuroneeriline süsteem" tööstusrobotide jaoks, on kunstlik intelligent olnud viimastel aastatel püsivalt kõrge kiirusega arengufaasis. Paljud tööstusrobotid on ka saanud üsna kõrged inteligeentsed omadused, kuid need on veel kaugeks sellest tasemest, mida inimesed on ette kujutamas. Kui Rooma ei ehita päevas, siis robotid ei saa kohe äärmiselt inteligeentseteks.
Tööstusautomaatika tegelik realisatsioon nõuab väga inteligeentseid tööstusroboti, et asendada osa inimeste tööst. Ilmselt, kui soovite, et robotid asendaksid hästi inimeste tööd, siis esmane asi on neid õpetada "nägemisele". Mitte ainult see, vaid me peame nägema igapäevaelus palju inteligeentseid asju, sealhulgas inteligeentseid dröneid ja inteligeentseid hoove.
Muidugi ei ole ka tehiselanemused erand. Kui tehiselanemusedel on võime asi vaadata, siis suudavad need asju hästi hinnata, et olla intelligentsed ja paindlikud ning lahendada mõnda probleemi ise. Lisaks sellele, et tehnoloogia 4.0 võimsusel on intelligentse tootmise nõuded tehiselanemuste suhtes üha kõrgemad. Traditsioonilised robotid, kes täitavad spetsiifilist tegevust programmeerimise kaudu, ei suuda enam rahuldada tootmissektori nõudeid edasi liikumiseks.
Palju korda vajame robotitel võimeid tuvastada, analüüsida, töödelda ja teisi edaspoole funktsioone, mis tähendab, et meil tuleb installida "kuldainede silmad" tööstusmasinatele, et need saaksid inim silmade asemel mõõta ja hinnata. Masiniväov on võrdne sellega, et installerida "silmi" tööstusrobotitele, nii et need suudavad pidevalt ja ebamängitult näha asju ning täita inim silmade kontrolli ja tuvastamise funktsiooni. See on väga oluline kõrgeste automatiseerimisaste massiproduktioonis.
Masinavisioonisüsteem saab objekti kaudu masinavisioonitooduga, st pildikaptsusseadmega, teisendada pildisignaaliks ja seejärel edastada selle spetsiaalsele pilditöötlussüsteemile, et saada objekti kujuandmed. Pargijagunemise, heleduse, värvi ja muude andmete põhjal saab pildisüsteem need signaalid teisendada digitaalseteks signaalideks ning seejärel tehakse nendega erinevaid operatsioone, et tõrkepiirte omadused välja tuua. Diskrimineerimistulemuse alusel kontrollitakse seadmete tööd terainil.
Tavaliselt on masinavisioon arvuti kasutamiseks inimvaate funktsiooni simuleerimiseks. See sisaldab osa inimese aju funktsioonidest, mis võtavad teavet objektide pildivormidest, töötavad selle läbi ja mõistavad seda. Lõpuks kasutatakse see tööstuses intelligentse tootmise automatiseeritud tegelikuks testimiseks, mõõtmiseks ja juhtimiseks.
Tark kaubandus ühendab tööstusroboti ja masinivälimust lähedalt. Masinivälimus on järgmine suund tehisintellektis.
Masinivälimus kasutatakse laialdaselt tööstuses ja sellel on neljast peamisest funktsioonist
1. Juhtimine ja positsioneerimine, nägemispositsioneerimine nõuab, et masinivälimussüsteem leidaks kiiresti ja täpselt mõõdetav osa ja kinnitaks selle asukoha. Laadimisel ja unlusaladel kasutatakse masinivälimust positsioneerimiseks, et juhida manipulaatorit täpselt.
Semikoonduktoripakenduste valdkonnas tuleb seadmes alustada võtme joonestamist masinivälimuse poolt saadud tipuplaadi asukoha teabe põhjal ning puhverdada plaad täpselt. See on visuaalse positsioneerimise põhiline rakendus masinivälimusettevõtte valdkonnas.
2. Välimuse kontroll: toote kvaliteediprobleemide tuvastamine tootmisel, mis on ka see link, mis võtab kõige rohkem tööjõudu. Masinivisioon osaleb arstisuses, selle peamised kontrollid hõlmavad suurustekontrolli, pude keha välimuse puuduste kontrollimist, pudete silu puuduste analüüsi ja pude suhu kontrollimist jne.
3. Kõrge täpsusega detekteerimine: mõnede toodete täpsus on kõrge, jõudes 0,01-0,02 m või isegi mikrolevelisse, mis ei saa inimeste silmadega tuvastada ja mida tuleb teha masina abil.
4. Tuvastamine kasutab masinivisiooni pildi töötlemiseks, analüüsiks ja arusaamiseks, et tuvastada erineid sihtobjekte ja musteritega objekte. Seda saab kasutada autode komponentidel, toiduainetel, arstisuses jne.
Üldiselt võetakse arvesse, et masiniväli süsteemi omadused on tootmise joustlikkuse ja automatiseerimise parandamine. Masinivälist kasutatakse tihti kohaldataks inimvälja vaatlust ülesannetes, mis ei sobi käeoperatsioonidele või kus inimvälja vaatlus ei suuda nõuetele vastata. Samuti suurepärases tööstuses massitootmisprotsessis on toote kvaliteedi kontroll inimvälja abil mõlemalt poolt - tõhususe ja täpsuse poolest - madalam, ja masiniväliste tunnete meetod võib suurendada tootmistõhusust ja automatiseerimist. Lisaks on masiniväliste info integreerimine lihtne, mis on põhitehnoloogia arvutikontrollitud tootmise integreerimisel.
Kiina tööstusrobotite tööstuse kiire areng on jõudnud maailma tippu. Tööstuse ümberkorraldamise nõue intelligentsele tootmise arendamiseks, tööstuse suur market, "Made in China 2025" strateegia edendamine ja mitmete tööstuste paigutamine loovad "soome aja, soome koha ja rahu inimestel" tööstusrobotite arengule. Kõik suured tootjad võistlevad intelligentsete tehaspaigutuste ettevalmistamisel. Võib öelda, et robotitööstuse arengul on tugev ritm ja terve tööstuse nõudlus ei ole lubanud tööstusrobotite tööstuse arengul olla. See pakub palju võimalusi masinvisiooni rakendamiseks.
EN
