קשיים וניתוח שוק של טכנולוגיית ראיית מכונה

ראיית מכונה היא טכנולוגיה חדשה שהופצה בשנים האחרונות. היא משתמשת באמצעי אינטגרציה אופטית, מכנית ואלקטרונית כדי להעניק למכונה את היכולת של ראייה. על ידי הכנסת ראיית מכונה לאזור הבדיקה, ניתן לבנות במדידת מהירות גבוהה ודיוק גבוה מקו במספר סיטואציות. באותו הזמן, תורת הטכנולוגיה של בדיקת ראיית מכונה פותחה צעד אחר צעד.

מהי ראיית מכונה?

במילים פשוטות, ראיית מכונה היא להשתמש במכונות במקום לעיני האדם כדי לעשות מדידות ושיפוט. זה משתמש בעיקר במחשב כדי לה)throws את הפונקציית הראייה האנושית, להוציא מידע מהתמונה של דברים אובייקטיביים, לעבד ולתת בינה, ולבסוף לשימוש בפועל לבדיקות, מדידות ובקרה. המנגנון הקלאסי של ראיית מכונה מורכב מחמישה חלקים: תאורה, עדשה, מצלמה, כרטיס איסוף תמונה ומעבד ראייה.

הטכנולוגיהכנולוגיה שגואלה מזאת היא תكنולוגיית ראיית מכונה, שהיא נושא רב-תחומייסיפי המטמע את חכמת מלאכותית, נוירוביולוגיה, פסיכופיזיקה, מדעי מחשב, עיבוד תמונה, זיהוי תבניות ותחומים רבים אחרים. תכנולוגיית ראיית המכונה מאופיינת במהירות גבוהה, כמות גדולה של מידע ופונקציות מרובות.

הפיתוח של ראיית מכונה

המחקר על ראיית מכונה החל באמצע שנות ה-60 על ידי העמית האמריקאי ל.ר. רוברטס בהבנה של עולם הבנייה המורכב מפוליאדרים. השיטות שהשתמשו בהן באותה תקופה, כמו מעבדה מקדימה, זיהוי קצוות, בניית קו곽ם, מודל אובייקט והתאמה, נישאו לשימוש בראיית מכונה. בשנות ה-70, ראיית מכונה יצרה מספר ענפי מחקר חשובים: ① עיבוד תמונה להדרכת מטרה; ② אלגוריתם מקביל לעיבוד וניתוח תמונות; ③ חילוץ מידע תלת-מימדי מתמונות דו-מימדיות; ④ ניתוח תמונות סדרתיות והערכה של פרמטרי תנועה; ⑤ הצגת ידע חזותי; ⑥ בסיס ידע של מערכת חזותית.

מה הם הקשיים בעיצוב טכנולוגיית ראיית מכונה?

ראשון: יציבות האור

יישPLICATIONS של ראיית תעשייה מופרדות בדרך כלל לארבע קטגוריות: מיקום, מדידה, זיהוי ותפיסה. מהן, המדידה דורשת את יציבות האור הגבוהה ביותר. גם אם האור משתנה ב-10-20%, תוצאה של המדידה עלולה להסיט ב-1-2 פיקסלים. זה לא בעיה של תוכנה, אלא שינוי באור, שגורם לשינוי במיקום הקצה בתמונה, והתוכנה המתקדמת ביותר לא תוכל לפתור זאת. כדי לפתור את הבעיה, עלינו להסיר את הפרעות האור הסביבתי מנקודת מבט עיצוב המערכת, ולהבטיח את יציבות האור של מקור האור הפעיל. כמובן, שיפור התשובה של המצלמה החומרה הוא גם דרך לשפר את הדיוק ולעמוד על הפרעות הסביבה. למשל, הגודל המרחב התואם למצלמה הקודמת היה 10 מיקרו מטרים לפיקסל, אבל על ידי שיפור התשובה הוא השתנה ל-5 מיקרו מטרים. הדיוק יכול להיות משולש בערך, והעמידות בפני השפעת הסביבה מוגברת באופן טבעי.

שנית, חוסר עקביות מיקום החתיכה

בדרך כלל, השלב הראשון של פרוייקט המדידה, سواء שזה בדיקה מחוץ לקו או בדיקה מקוונת, כל עוד זה ציוד בדיקה אוטומטי מלא, השלב הראשון הוא למצוא את המטרה להימדד. בכל פעם שהאובייקט להימדד מופיע בשדה התמונות, יש לדעת בדיוק איפה האובייקט להימדד נמצא. אפילו אם משתמשים בכלי מכניים מסוימים, אי אפשר לבטוח שהמטרה להימדד תופיע באותו מיקום בכל פעם. זה דורש שימוש בפונקציית מיקום. אם המיקום אינו מדוייק, גם מיקום כלי המדידה עשוי להיות לא מדוייק, והתוצאות המדידה עלולות להיווצר עם סטייה גדולה יחסית.

שלישית: קалиברציה

בכלל, יש צורך בקרובות הבאות במדידה מדויקת מאוד: 1) קалиברציה של התordistortion אופטית (אם אתה לא משתמש בלינזoftware, בדרך כלל יש לקalibrate), ו-2) קלייברציה של התordistortion הפרויקrojection, כלומר, תקון הפיתול של התמונה שמיוצג על ידי טעות במיקום ההתקנה, והקלייברציה של מרחב התמונות של שלושה עצמים, כלומר לחשב את הגודל המקביל של מרחב העצם עבור כל פיקסל.

עם זאת, אלגוריתמי הקלייברציה הנוכחיים מבוססים על קלייברציה במישור. אם הפיזיקה שאמורה להימדד אינה מישורית, יהיו דרושים אלגוריתמים מיוחדים לקלייברציה, מה שלא ניתן לפתור באמצעות אלגוריתמי קלייברציה רגילים.

בנוסף, יש לעצב שיטות קלייברציה מסוימות מכיוון שהשימוש בלוח הקלייברציה אינו נוח, כך שהקלייברציה אולי לא תיפתר על ידי האלגוריתם קיימת של הקלייברציה בתוכנה.

רביעי: מהירות העצם

אם האובייקט שאמור להימודד אינו נייח, אלא בתנועה, יש לקחת בחשבון את דיוק התמונה של תנועת התמונות (פיקסל מטושטש = מהירות תנועת האובייקט * זמן חשיפה של המצלמה), מה שאיננו פתור על ידי תוכנה.

חמישית, דיוק המדידה של התוכנה

בתהליך המדידה, דיוק התוכנה יכול להיחשב רק כ-1/2 עד 1/4 פיקסלים, וטוב יותר להשתמש ב-1/2 במקום ב-1/10 עד 1/30 פיקסלים עבור יישומי מיקום, מכיוון שהתוכנה יכולה להוציא מספר קטן מאוד של נקודות תכונה מהתמונה.

פיתוח ויישום בסין

האומרים מאמינים שהפיתוח המוקדם של ראיית מכונה התרכז בעיקר באירופה, ארצות הברית ויפן. עם העברת מרכז הייצור העולמי לסין, השוק הסיני של ראיית מכונה הפך ליעד שוק חשוב עבור יצרני ראיית מכונה בינלאומיים לאחר צפון אמריקה, אירופה ויפן. בסין, השימוש בראיית מכונה התחיל בעקבות החשיפה לטכנולוגיה בשנות ה-80. תעשיית חומרי חשמל ואלקטרוניקה היא אחת התעשיות שבהן נעשה שימוש מוקדם יותר בראיית מכונה, רובו מתמקד בהרכבת לוחות מעגליים (PCB), ייצור רכיבים, והתקנים של חומרה חשמלית ומעגלים משולבים. השימוש והקידום של ראיית המכונה בתעשייה זו משחק תפקיד חשוב לשיפור איכותם ויעילות הייצור של מוצרים אלקטרוניים.

בזמננו, סין הפכה לאחת ממחוזות הפעילות הבולטים ביותר בעולם בפיתוח חזון מכני, המכסה כמעט את כל תחומי הכלכלה הלאומיים, כולל: תעשייה, חקלאות, רפואה, צבא, אירום-חלל, מטאורולוגיה, אסטרונומיה, אבטחה ציבורית, תחבורה, אבטחה, מחקר מדעי ועוד. תחום התעשייה הוא התחום שבו יש את ההשתתפות הגבוהה ביותר של שימוש בחזון מכני. הסיבה החשובה לכך היא שסין הפכה למרכז העיבוד של תעשיית הייצור העולמית. עם דרישה גבוהה לעיבוד חלקים ולקו ייצור מתקדם מתאים, גם מספר מערכות חזון מכני ותלויות ניסיון בינלאומיות ברמה מתקדמת נכנסו לסין.

להלן מבוא קצר למספר יישומים:

1. השגחת בטיחות מזון

במהלך תהליך הייצור ובדיקת איכות המוצר, לפעמים יש צורך bagi הצוות לזהות ולגלות שגיאות ושמישים בתהליך הייצור. לא משנה כמה stron החשיבות וההכרה של האדם הם חזקים, הוא עשוי להיעלם, להזניח ולהתבלבל, מה שגורם למוצרים חסרי תקן להגיע לשוק.

הפעלת ראיית מכונה לבדיקת מזון

2. ייצור

המתחרות בתעשיית הייצור מתחזקת, לחץ על העלות מכריח אותה להעניק תשומת לב להיעול הייצור, איכות ת avalia את יישום טכנולוגיית ראיית מכונה. כדי לשפר את יעילות הייצור ולהפחית את עלות הידוד, מקטעים ידניים בהנהלת ייצור תעשייתי מוחלפים בהדרגה על ידי מכונות. מאפיין של מערכת ראיית מכונה הוא לשפר את המרחביות והאוטומציה של הייצור. בסביבות עבודה מסוכנות שאינן מתאימות לעבודה ידנית או שבהן קשה לראייה האנושית לענות על התנאים, ראיית מכונה משמשת לעתים קרובות להחליף ראייה אנושית; כמו כן, במהלך ייצור תעשייתי גדול, יעילות בדיקת איכות המוצר על ידי ראייה אנושית נמוכה ודיוקה אינו גבוה, ושיטת הבדיקה של ראיית מכונה יכולה לשפר בצורה דרמטית את יעילות הייצור ואת הרמת האוטומציה של הייצור.ßerdem, ראיית מכונה קל להשתלב עם מידע, שהיא הטכנולוגיה הבסיסית לייצור מחשבי אינטגרלי.

באותו זמן, טכנולוגיית ראיית מכונה יכולה גם לשמש להעלאת תקן פליטת עשן וסחורה ועוד. באמצעות ראיית מכונה ניתן לגלות את האש והעשן בחדר המכונות ובמפעל בזמן אמת. שימוש בטכנולוגיות זיהוי פנים והכרת פנים במסגרת ראיית המכונה יכול לעזור לאירגונים לחזק את שליטתם וניהולם של פתחי הכניסה והיציאה, לשפר את רמת הניהול ולהפחית את עלויות הניהול.

3. אנרגיה שמשית, מוניטורינג תנועה

בשנים האחרונות, התפתחותה של תעשיות חדשות הביאה ל Espacio Mercado חדש בשוק ראיית מכונות. בתחום האנרגיה השמשית, יצרני תאים ושיבולים שולטים משתמשים בראיית מכונה כדי לבדוק את המוצרים, לזהות ולעקוב אחר מוצרים ולהרכיב מוצרים. בתחום מעקב התנועה, ניתן להשתמש בטכנולוגיות זיהוי מספרי רכב וניתוח תמונות לזיהוי אוטומטי של מספרי רכב, כדי למצוא חניה לא חוקית, נסיעה הפוכה, ולמצוא רכבים מעורבים בתאונות תנועה. בנוסף, יש רווח גדול לטכנולוגיות ראיית מכונות בתחומים של מניעת רעידות אדמה, זרימת אדמה, זרימת אבנים, זיהוי התפרצויות געשי, מוניטין הידולוגי והצפת נהרות.

ה componentDidUpdate של השוק בעתיד

הustryית ייצור מסורתית מواجهת את התסבוכת החדשה, וההשתלטות והמעבר לרמת ייצור גבוהה יותר יביאו הזדמנויות שוק גדולות לתעשיית האוטומציה בסין. חזון מכונה, כמוצר חכם במיוחד בתעשיית האוטומציה, יש לו פוטנציאל גדול לפתח בעתיד.

בשנים האחרונות, יצרני אלקטרוניקה סינים ויצרני OEM רכשו מספר גדול של ציוד אוטומטי כדי להחליף עבודה ידנית בתגובה לחוסר הפועלים הגובר בסין, מה שיגיע לשיאו בשנות הקרובות. המפעלים המומצאים מתאיוואן בחרו להעלות את רמת האוטומציה, והגאות באוטומציה שלהם תגיע תוך 2-3 שנים, מה שיוצר נקודה גידול חדשה עבור שימוש בפרודוקטים של חזון מכונה בתעשייה זו.

לפי דוח תחזית תעשייתי מוסמך, הגודל של שוק התעשייה של ראייה מכנית בסין ימשיך לגדול, ויגיע ל-3 מיליארד יואן ב-2015, 3.8 מיליארד יואן ב-2016, וב-2018 יגיע ל-5 מיליארד דולר. ההזד הזדמנויות העסקיות החדשות שהשוק העולמי של ראייה מכנית מביא עימנו הפכו לפוקוס של יצרני התעשייה.

המאמר הזה נלקח מהאינטרנט. הוא נדפס מחדש למטרה של פיזור ידע, ללמוד ולהתנסות בצורה מועילה. זה מסופק בחינם לאנשים באינטרנט, וגם כדי לציין את המחבר והמקור. אם יש התנגדות מצד בעל הזכויות או המוציא לאור, האתר הזה ימחק מיד. אם יש שאלות על הדפסה מחדש של המאמר, אנא תגלו לנו כך שנוכל לתקן את זה בזמן.