Kiedy przetwarzanie obrazu ma sens

Przetwarzanie obrazu (lub "widzenie maszynowe") to technologia, która umożliwia maszynom interpretowanie i rozumienie świata wizualnego. Jest ona często wykorzystywana w automatyce, aby umożliwić maszynom wykonywanie zadań wymagających percepcji i analizy wizualnej.

Widzenie maszynowe jest często wykorzystywane w aplikacjach, w których coś dociera do stacji w nieuporządkowany / nieprecyzyjny sposób: robot musi dowiedzieć się, gdzie znajduje się materiał.

Należy jednak pamiętać, że wizja nie zawsze jest najlepszym wyborem dla automatyzacji. W niektórych przypadkach mogą istnieć skuteczniejsze lub tańsze alternatywy, które mogą osiągnąć ten sam rezultat.

W tym artykule przyjrzymy się zastosowaniom widzenia maszynowego w automatyce i omówimy znaczenie rozważenia wszystkich dostępnych opcji oraz zrozumienia korzyści i ograniczeń rozwiązań wizyjnych.

Czym jest widzenie maszynowe?

Czym dokładnie jest widzenie maszynowe? Widzenie maszynowe to technologia, która umożliwia maszynom interpretowanie i rozumienie świata wizualnego. Jest wykorzystywana do umożliwienia maszynom wykonywania zadań wymagających percepcji i analizy wzrokowej, takich jak kontrola obiektów, wyszukiwanie pojedynczych obiektów w nieuporządkowanym pojemniku, odczytywanie etykiet lub sterowanie robotami.

Typowy system przetwarzania obrazu składa się z kamery i oprogramowania. Kamera rejestruje obrazy lub filmy z otoczenia, które są następnie przetwarzane przez oprogramowanie w celu wyodrębnienia odpowiednich informacji. Oprogramowanie analizuje obrazy lub filmy przy użyciu algorytmów i technik, takich jak rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe, aby zrozumieć, co widzi. Wyniki tej analizy są następnie wykorzystywane do wykonania określonego zadania lub podjęcia decyzji.

Oprócz kamery i oprogramowania, system widzenia maszynowego może również zawierać inne komponenty sprzętowe, takie jak oświetlenie, obiektywy i czujniki obrazu. Komponenty te współpracują ze sobą w celu przechwytywania wysokiej jakości obrazów lub filmów, które mogą być dokładnie analizowane przez oprogramowanie.

Ogólnie rzecz biorąc, wizja maszynowa jest potężnym narzędziem , które umożliwia maszynom postrzeganie i rozumienie ich otoczenia, dzięki czemu mogą one wykonywać zadania, które byłyby trudne lub niemożliwe dla ludzi.

Jakie są typowe przypadki użycia wizji maszynowej?

Widzenie maszynowe jest często wykorzystywane w środowiskach produkcyjnych w celu poprawy wydajności, jakości i bezpieczeństwa. Niektóre typowe przypadki użycia to

1. Kontrola jakości: wizja maszynowa może być wykorzystywana do kontroli produktów pod kątem wad w celu zapewnienia, że spełniają one określone standardy jakości. Może to pomóc zmniejszyć ilość odpadów i zwiększyć zadowolenie klientów poprzez identyfikację i usuwanie wadliwych produktów, zanim trafią one na rynek.
2. Optymalizacja procesów: Wizja maszynowa może być wykorzystywana do monitorowania i analizowania procesów produkcyjnych w celu identyfikacji wąskich gardeł, optymalizacji przepływów pracy i redukcji błędów.
3. Obsługa materiałów: Wizja maszynowa może być wykorzystywana do sterowania robotami i innymi zautomatyzowanymi systemami w zadaniach takich jak sortowanie, pakowanie i transport materiałów.
4. Identyfikacja produktów: Wizja maszynowa może być wykorzystywana do identyfikacji i śledzenia produktów w trakcie procesu produkcyjnego, umożliwiając śledzenie i identyfikowalność w czasie rzeczywistym.
5. Bezpieczeństwo: Widzenie maszynowe może być wykorzystywane do monitorowania środowisk produkcyjnych pod kątem zagrożeń i zapewnienia przestrzegania protokołów bezpieczeństwa. Może być również wykorzystywana do zadań, które są zbyt niebezpieczne dla ludzi.

Ogólnie rzecz biorąc, wizja maszynowa jest cennym narzędziem do poprawy wydajności, jakości i bezpieczeństwa w środowiskach produkcyjnych. Ma potencjał zrewolucjonizowania wielu różnych branż i sektorów, umożliwiając maszynom wykonywanie zadań, które byłyby trudne lub niemożliwe do wykonania przez ludzi.

Jakie są typowe problemy związane z wizją maszynową?

Istnieje wiele wyzwań, przed którymi mogą stanąć systemy wizyjne w środowisku produkcyjnym, w tym

1. Zmieniające się warunki oświetleniowe: Systemy widzenia maszynowego polegają na stałych warunkach oświetleniowych w celu dokładnej interpretacji obrazów. Zmiany warunków oświetleniowych mogą powodować problemy z jakością i dokładnością obrazu, co może prowadzić do nieprawidłowych wyników lub awarii systemu.
2. Kurz i brud: Kurz i brud mogą gromadzić się na kamerach i innych komponentach przetwarzania obrazu, powodując problemy z jakością i dokładnością obrazu. Może to być szczególnie trudne w środowiskach produkcyjnych, w których występuje dużo kurzu i brudu
3. Trudności zrozpoznawaniem elementów: Niektóre elementy mogą być trudne do wykrycia ze względu na ich rozmiar, kształt, kolor lub materiał. Może to utrudniać systemom wizyjnym dokładną interpretację obrazów i wykonywanie zadań.
4. Przezroczystość: Przezroczyste materiały mogą być trudne do rozpoznania za pomocą widzenia maszynowego, ponieważ przepuszczają światło i mogą nie generować wyraźnego obrazu.
5. Cienie: Cienie mogą prowadzić do mylących lub wprowadzających w błąd informacji wizualnych, utrudniając systemom wizyjnym dokładną interpretację obrazów.

Aby sprostać tym wyzwaniom, systemy widzenia maszynowego często wykorzystują specjalistyczne oświetlenie i optykę, algorytmy przetwarzania obrazu i techniki uczenia maszynowego w celu poprawy jakości i dokładności obrazu. W niektórych przypadkach konieczna może być również zmiana środowiska produkcyjnego lub zastosowanie dodatkowych czujników w celu poprawy wydajności systemu wizyjnego.

Czy powinienem próbować automatyzacji bez wizji maszynowej?

Widzenie maszynowe to potężne i wszechstronne narzędzie, którego możliwości eksplodowały w ostatnich latach. Jest ono wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań i branż, od produkcji i pakowania po kontrolę AMR, a nawet diagnostykę medyczną.

Należy jednak zauważyć, że systemy widzenia maszynowego mogą być wrażliwe i, jeśli są używane nieprawidłowo, mogą być znacznie większym źródłem błędów. Systemy te polegają na wysokiej jakości obrazach i dokładnej interpretacji tych obrazów w celu realizacji swoich zadań. Wszelkie problemy z jakością lub dokładnością obrazu mogą prowadzić do nieprawidłowych wyników lub awarii systemu.

Ponadto systemy wizyjne mogą być złożone i wymagać specjalistycznego sprzętu i oprogramowania, co może prowadzić do wyższych kosztów i wymagań konserwacyjnych. Jak wspomniano wcześniej, mogą one być również wrażliwe na zmiany w środowisku, takie jak oświetlenie lub kurz, co może wpływać na ich wydajność.

Dlatego ważne jest, aby dokładnie rozważyć, czy wizja jest naprawdę niezbędna dla konkretnego projektu lub zadania. W niektórych przypadkach możliwe jest zautomatyzowanie procesu przy użyciu innych technologii lub metod, które są prostsze i bardziej opłacalne. Przed wdrożeniem systemu wizyjnego ważne jest, aby dokładnie przeanalizować wszystkie dostępne opcje i wybrać tę, która najlepiej spełnia potrzeby projektu.

Podsumowanie

Podsumowując, wizja maszynowa to potężna technologia, która może zrewolucjonizować wiele różnych branż i sektorów. Umożliwia ona maszynom interpretowanie i rozumienie świata wizualnego, pozwalając im wykonywać zadania, które wcześniej mogli wykonywać tylko ludzie. Ważne jest jednak, aby dokładnie rozważyć, czy wizja maszynowa jest naprawdę niezbędna dla konkretnego projektu lub zadania.

Ale jeśli widzenie maszynowe jest konieczne, często jest to jedyna opcja: można albo zautomatyzować za pomocą wizji maszynowej, albo nie automatyzować w ogóle. W takich przypadkach ważne jest, aby oczekiwać porady, jakiej można oczekiwać od ekspertów ds. widzenia maszynowego w Unchained Robotics.