У контексті ери промисловості 4.0, де ключовим є інтелектуальне виробництво, з глибшим застосуванням стратегії «Зроблено в Китаї 2025», ринок промислових інтелектуальних роботів демонструє експоненційний рост, серед якого машинне бачення відіграє важливу роль у функціонуванні промислових роботів. То яким же «зрінням» надає машинне бачення промисловим роботам? Чи може воно значно допомогти промисловим роботам у майбутньому для досягнення індустриалізації та розвитку інтелектуальної промисловості 4.0?
Як "мозг центральної нервової системи" промислових роботів, штучний інтелект останні кілька років перебував на етапі тривалого швидкого розвитку. Багато промислових роботів також володіють досить високими інтелектуальними характеристиками, але вони ще далеко не досягають рівня інтелекту, який уявляли собі людськість. Якщо Рим не був побудований за день, то роботи не можуть стати дуже розумними одразу.
Реальна реалізація промислової автоматизації вимагає високорозумних промислових роботів для заміни частини роботи людини. Очевидно, що якщо ви хочете, щоб роботи добре замінювали роботу людей, першим кроком є зробити їх "бачать". Не тільки це, але ми також бачимо багато інтелектуальних речей у нашому повсякденному житті, включаючи інтелектуальні дрони та інтелектуальні пилососи.
Звичайно, промислові роботи не є винятком. Коли промислові роботи мають можливість спостерігати за об'єктами, вони добре оцінюють ситуацію, стаючи інтелектуальними та гнучкими, і можуть самостійно вирішувати деякі проблеми. Крім того, під впливом індустрії 4.0 вимоги до інтелектуального виробництва щодо промислових роботів стають все вищими. Традиційні роботи, які виконують конкретну дію через програмування, більше не зможуть задовольняти потреби сучасного виробництва.
Багато разів нам потрібно, щоб роботи могли ідентифікувати, аналізувати, обробляти та виконувати інші напередпередбачені функції, то є, нам потрібно встановити пару "золотих очей" для промислового обладнання, щоб воно замінило людські очі для вимірювань та судження. Машинне бачення еквівалентне встановленню "очей" для промислових роботів, щоб вони могли чітко й непритомно бачити об'єкти та виконувати функції перевірки та детектування, які зазвичай виконують людські очі. Це дуже важливо в високоступінному автоматизованому масовому виробництві.
Система машинного зору може перетворити захоплений об'єкт у відеосигнал через продукцію машинного зору, тобто пристрій захоплення зображень, а потім передати його спеціалізованій системі обробки зображень для отримання формальної інформації про об'єкт. За допомогою розподілу пікселів, яскравості, кольору та іншої інформації система зображення може перетворити ці сигнали у цифрові сигнали, а потім система зображення виконає різні операції над цими сигналами для вилучення характеристик цілей на основі результатів розпізнавання, що контролює дії обладнання на місці.
Загалом, машинний зор покладається на використання комп'ютера для симуляції людської функції зору. Він має частину функцій людського мозку. Він витягує інформацію з зображення об'єктивних речей, обробляє й розуміє її. Нарешті, вона використовується у галузі промислового інтелектуального виробництва для реальних перевірок, вимірювань та автоматизації керування.
Інтелектуальне виробництво об'єднує промислового робота та машинне бачення у загальному комплексі. Машинне бачення стане наступним напрямком штучного інтелекту.
Машинне бачення широко використовується в промисловості і має чотири головні функції
1. Навчання та позиціонування, візуальне позиціонування вимагає, щоб система машинного бачення швидко і точно знаходила деталь для вимірювання та підтверджувала її положення. Завантаження та розгрузка використовують машинне бачення для локалізації, що проводить маніпулятора до точного захоплення.
У сфері пакування полупроводників, пристрій повинен коригувати головку захоплення на основі інформації про положення чипа, отриманої за допомогою машинного бачення, точно захватити чип і зв'язати його. Це найбазовіше застосування візуального позиціонування в галузі машинного бачення.
2. Перевірка зовнішнього вигляду: для виявлення якісних проблем продукції на виробничому цеху, що також є етапом, який займає найбільше місце праці. Машинне бачення застосовується у галузі медицини, головна його перевірка включає перевірку розміру, виявлення дефектів зовнішнього вигляду тіла флакону, перевірку дефектів плеча флакона, перевірку горлувки флакона тощо.
3. Висока точність перевірки: точність деяких продуктів висока, досягаючи 0.01-0.02 м або навіть рівня u, що не може бути перевірено голим оком і повинно бути завершено машинним способом.
4. Розпізнавання полягає у використанні машинного бачення для обробки, аналізу та розуміння зображення, щоб розпізнати різні цілі та об'єкти з різними шаблонами. Воно може бути використане у автодеталях, продуктах харчування, медицині тощо.
Загалом, особливості системи машинного бачення полягають у підвищенні гнучкості та автоматизації виробництва. Машинне бачення часто використовується для заміни людського бачення в деяких небезпечних умовах праці, де неможливо проводити роботи вручну або коли людське бачення не може задовольняти вимогам. При цьому, у процесі масового промислового виробництва, ефективність та точність перевірки якості продукції за допомогою людського бачення є низькою, і використання методу сенсорної перевірки машинного бачення може значно підвищити продуктивність та автоматизацію виробництва. Крім того, машинне бачення легко реалізує інтеграцію інформації, що є базовою технологією комп'ютерної інтегрованої виробничої системи.
Швидкий розвиток промисловості індустрійних роботів Китаю став лідером у світі. Потреба модернізації виробництва до розвитку інтелектуального виробництва, величезний ринковий масштаб виробничої галузі, продвиження стратегії «Зроблено в Китаї 2025» та планування багатьох галузей створили «вигідний час, вигідне місце та гармонійних людей» для розвитку індустрійних роботів. Усі великі виробничі компанії конкурують за розміщенням інтелектуальних заводів. Можна сказати, що розвиток індустрії роботів має сильний ритм, а масштаб запиту всього виробничого сектору не дозволяє. Розвиток індустрії індустрійних роботів надастиме багато можливостей для застосування машинного бачення.
EN