Penglihatan mesin memainkan peranan penting dalam kilang pintar, yang boleh meningkatkan kapasiti pengeluaran dengan efektif dan memperbaiki kadar kelayakan produk. Apabila memilih sistem penglihatan mesin kecil, kamera pintar perindustrian tradisional mempunyai kelebihan saiz kecil, pengintegrasian tinggi dan mudah dikembangkan serta digunakan; kelebihan sistem penglihatan mesin terbenam ialah konfigurasi sangat fleksibel, ia boleh dilengkapi dengan pemproses CPU tahap tinggi, menyokong beberapa saluran kamera, dan mempunyai keluasan yang tinggi. Adakah terdapat jenis baru sistem penglihatan mesin kecil yang boleh menggabungkan kelebihan kedua-duanya, menurunkan kos dan memenuhi ujian aplikasi visual yang semakin menuntut dan pantas?
Penglihatan mesin memainkan peranan penting dalam kilang pintar, yang boleh meningkatkan kapasiti pengeluaran dengan efektif dan memperbaiki kadar kelayakan produk. Apabila memilih sistem penglihatan mesin kecil, kamera pintar perindustrian tradisional mempunyai kelebihan saiz kecil, pengintegrasian tinggi dan mudah dikembangkan serta digunakan; kelebihan sistem penglihatan mesin terbenam ialah konfigurasi sangat fleksibel, ia boleh dilengkapi dengan pemproses CPU tahap tinggi, menyokong beberapa saluran kamera, dan mempunyai keluasan yang tinggi. Adakah terdapat jenis baru sistem penglihatan mesin kecil yang boleh menggabungkan kelebihan kedua-duanya, menurunkan kos dan memenuhi ujian aplikasi visual yang semakin menuntut dan pantas?
Kebutuhan kilang pintar kepada penglihatan mesin
Kefahamanan dan keupayaan pemprosesan. Bagaimana untuk meningkatkan keupayaan pengeluaran, prestasi sistem dan throughput memainkan peranan utama. Dalam sistem penglihatan mesin am, resolusi tinggi dan kadar bingkai tinggi (bingkai yang dipaparkan setiap saat) adalah seperti ikan dan cakar beruang. Dalam aplikasi praktikal biasa, hak cipta Control Engineering China terpelihara. Ia biasanya merupakan gabungan aplikasi dengan resolusi tinggi tetapi kadar bingkai rendah atau resolusi rendah tetapi kadar bingkai tinggi. Jika anda mahu mendapatkan kedua-duanya, satu-satunya jalan keluar adalah menggunakan pemproses CPU tinggi untuk memenuhi hasil pendaraban resolusi dan kadar bingkai. Bagaimana untuk mendapatkan prestasi pemprosesan terbaik dengan kos yang munasabah adalah perhatian pembangun sistem.
Kesihatan baris pengeluaran. Kesan persekitaran kilang biasanya adalah buruk. Sebagai contoh, dalam baris pengeluaran minuman dan penyempakan, sistem mungkin akan berhubung secara langsung dengan cecairan. Tetapi dalam persekitaran pemotongan alatan, ia adalah persekitaran buruk yang penuh dengan kerja memotong bahan. Jika sistem penglihatan mesin mesti dikonfigurasi di hampir barisan pengeluaran yang keras, produk dengan keupayaan tahan air dan debu boleh memenuhi permintaan.
Pelbagai stesen kerja pengeluaran. Dalam persekitaran kilang, semua hak terpelihara. Untuk produk jadi diletakkan di pasaran, ia perlu melalui pelbagai stesen kerja untuk pembuatan komponen, pengambilan dan penempatan produk setengah jadi, pemeriksaan kualiti dan penyekatan untuk penghantaran. Sebagai contoh, mesin CNC bertanggungjawab atas pemintalan komponen. Bahan kerja diambil oleh robot industri dan diposisikan oleh kamera industri. Selepas selesai, ia memasuki platform pengesanan untuk pemeriksaan kecacatan. Produk jadi diskan di kawasan penyekatan. Bagaimana untuk mengintegrasikan dan berkomunikasi dengan mudah antara pelbagai stesen kerja pengeluaran adalah kunci kepada kilang pintar.
Kesulitan dan tahap integrasi dalam pembangunan penyelesaian perisian adalah kebimbangan besar dalam fikiran semua jurutera yang memasukkan sistem pintar, dan sering kali ia merupakan faktor paling penting yang menentukan kejayaan atau kegagalan projek. Bagaimana untuk memendekkan masa pembangunan dan mengurangkan kos pembangunan sistem adalah kunci penting.
Pilih titik kejayaan sistem penglihatan mesin kecil
Prestasi pengkomputeran pemproses. Kerana saiz kecil dan ruang terhad, kamera pintar tradisional hanya boleh membawa pemproses Atom tunggal atau pemproses arm. Walaupun konsumsi kuasanya rendah, disebabkan prestasi terhadnya, ia hanya boleh menyelesaikan analisis dan pemprosesan imej tugasan tunggal, seperti pengiraan, pemeriksaan kod bar, dll. Dengan dikeluarkannya keluarga pemproses Intel atomtm e3840, prestasi pemproses meningkat dua kali ganda berbanding keluarga pemproses sebelumnya. Control Engineering China Hak Cipta Terpelihara, dan ia juga mempunyai kelebihan konsumsi kuasa rendah. Ini bermaksud saiz kecil juga boleh membawa prestasi tinggi, dan pemprosesan imej multi tugas boleh direalisasikan. Jenerasi baru sistem penglihatan mesin kecil boleh secara serentak menjalankan pengukuran, pengiraan, penempatan, pembacaan kod dua dimensi dan kemampuan pemprosesan multi tugas lain. Dari segi kos kepemilikan, ia mempunyai keupayaan lebih daripada satu mesin.
Penjana imej dan kualiti imej. Penjana imej adalah jiwa sistem penglihatan mesin. Saiz penjana secara langsung mewakili kualiti imej. Dalam masa lalu, penggunaan kamera pintar ditakrifkan dalam pendeteksian imej asas. Kelebihan dan kekurangan saiz penjana serta kualiti imej tidak mudah untuk ditebalkan. Walau bagaimanapun, jika kita ingin memohon penglihatan mesin kepada aplikasi pendeteksian tinggi dan laju, maka saiz penjana menjadi titik utama yang perlu dipertimbangkan semasa memilih sistem.
Perbandingan antara rolling shutter dan global shutter. Perbezaan di antara rolling shutter dan global shutter terletak pada perbezaan masa paparan. Kecerunan rolling shutter memerintahkan komponen photosensitive untuk terpapar secara berturutan sehingga keseluruhan gambar terpapar. Global shutter mempamerkan keseluruhan gambar pada masa yang sama. Dengan peningkatan prestasi pemprosesan sistem, prestasi sistem tidak akan lagi menjadi leher botol. Jika terdapat keperluan untuk mengesan objek bergerak laju, sensor global shutter boleh mengumpul imej yang betul tanpa sisa imej.
Koprosesor. Dalam proses pengambilan dan analisis imej visi mesin, kualiti imej memainkan peranan penting. Jika kita boleh mengoptimumkan kualiti imej yang terkumpul sebelum analisis imej, kita boleh memastikan kebetulan analisis imej tersebut. Dalam aplikasi lama, selepas data imej dikumpulkan ke dalam sistem, adalah perlu untuk mengira dan mengoptimumkan kualiti imej melalui pemproses sistem, kerana terhad kepada sumber pengiraan CPU, jumlah data imej yang boleh diproses juga akan terhad. Walau bagaimanapun, jika kita boleh menyaring dan mengoptimumkan pengiraan matriks imej sebelum pengiraan CPU, kita boleh meningkatkan kelajuan prestasi pemprosesan imej dengan sangat besar dan mengurangkan sumber CPU. Di satu pihak, kita boleh tinggalkan sumber sistem kepada inti sistem visi mesin - algoritma imej, di pihak lain, kita boleh memproses jumlah besar imej secara real time, supaya fungsi pra-pemprosesan seperti jadual carian, ROI (Region of Interest), penyesuaian bayangan dan fungsi optimasi kualiti imej lain dapat direalisasikan.
Prestasi pemprosesan imej grafik dan multimedia GPU. Berbanding dengan jenerasi sebelumnya prosesor Intel atomtm d2550, prosesor Intel atomtm e3840 jenerasi baharu mempunyai peningkatan prestasi lebih kurang enam kali lipat. Ia boleh secara serentak memproses penjanaan semula pelbagai saluran melalui teknologi Intel HD graphics 4000. Melalui peningkatan prestasi CPU dan GPU, hasil pengesanan imej boleh direkodkan dan disimpan, atau menyediakan data mentah untuk perbandingan dan analisis lanjut, supaya sistem maklumat kilang menjadi lebih pintar.
Prestasi paparan sistem. Dalam persekitaran kilang, semua hak terpelihara. Kamera pintar tradisional hanya boleh menghantar data melalui Ethernet untuk pemantauan oleh terminal kawalan pusat. Jika sistem penglihatan mesin boleh menyokong antara muka output VGA, sistem penglihatan mesin boleh memaparkan imej secara serentak melalui port VGA dan Ethernet, dan menyambungkan kepada skrin pada hujung HMI atau lini pengeluaran untuk memeriksa keputusan secara real-time dan mencari masalah, yang akan meningkatkan kecekapan lini pengeluaran secara berkesan.
arkhitektur 64 bit. Oleh kerana perisian analisis imej perlu memproses kuantiti data yang besar, majoriti aplikasi utama di pasaran sudah menyokong 64 bit. Oleh itu, pilihan sistem penglihatan mesin, tentu saja, mesti memilih sistem yang menyokong 64 bit, supaya dapat memaksimumkan faedah aplikasi.
Kapasiti storan sistem. Kapasiti storan sistem penglihatan mesin kecil mewakili bahawa pengguna boleh menyimpan lebih banyak contoh perbezaan pengenalan imej, juga boleh menyimpan data pemeriksaan, atau membuat cadangan. Ia sangat menguntungkan kepada kestabilan keseluruhan sistem.
Jumlah kos kepilikan. Jumlah kos kepilikan pembelian sistem bukan sahaja kos sistem penglihatan mesin itu sendiri. Pengguna adalah bijak, bagaimana membantu pelanggan mengurangkan kos dari perspektif jumlah kos kepilikan adalah cara terbaik.
EN