MACHINE VISION (Thị giác của máy) là gì ?
Thị giác máy – Machine Vision là 1 hệ thống sử dụng cảm biến (máy ảnh), xử lý thuật toán phần cứng và phần mềm để tự động hóa các nhiệm vụ kiểm tra trực quan phức tạp hoặc trần tục và hướng dẫn chính xác thiết bị xử lý trong quá trình lắp ráp sản phẩm. Các ứng dụng bao gồm Định vị , Xác định , Xác minh , Đo lường và Phát hiện lỗ hổng .
Một hệ thống thị giác máy sẽ hoạt động không mệt mỏi khi thực hiện kiểm tra trực tuyến 100%, dẫn đến chất lượng sản phẩm được cải thiện , năng suất cao hơn và chi phí sản xuất thấp hơn . Sự xuất hiện sản phẩm nhất quán và chất lượng thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng và cuối cùng là thị phần.
Một hệ thống thị giác máy bao gồm một số thành phần quan trọng, từ cảm biến (máy ảnh) chụp ảnh để kiểm tra, đến chính động cơ xử lý (thiết bị quan sát) hiển thị và truyền đạt kết quả. Để bất kỳ hệ thống thị giác máy nào hoạt động đáng tin cậy và tạo ra kết quả lặp lại, điều quan trọng là phải hiểu làm thế nào các thành phần quan trọng này tương tác.
Các hệ thống thị giác công nghiệp đòi hỏi sự mạnh mẽ, độ tin cậy và ổn định cao hơn so với hệ thống thị giác học thuật / giáo dục và thường có chi phí thấp hơn nhiều so với các hệ thống được sử dụng trong các ứng dụng của chính phủ / quân đội. Do đó, Machine Vision công nghiệp ngụ ý chi phí thấp, độ chính xác chấp nhận được, độ bền cao, độ tin cậy cao và độ ổn định cơ học và nhiệt độ cao.
Hệ thống Machine Vision dựa vào các cảm biến kỹ thuật số được bảo vệ bên trong máy ảnh công nghiệp có quang học chuyên dụng để thu được hình ảnh, để phần cứng và phần mềm máy tính có thể xử lý, phân tích và đo lường các đặc điểm khác nhau để ra quyết định.
Ví dụ, xem xét một hệ thống kiểm tra mức đầy tại một nhà máy bia (Hình 1). Mỗi chai bia đi qua một cảm biến kiểm tra, kích hoạt một hệ thống thị giác để nháy đèn nhấp nháy và chụp ảnh chai. Sau khi có được hình ảnh và lưu trữ nó trong bộ nhớ, phần mềm thị giác sẽ xử lý hoặc phân tích nó và đưa ra phản hồi không thành công dựa trên mức độ lấp đầy của chai. Nếu hệ thống phát hiện ra một chai đầy không đúng cách thì một lỗi thất bại, nó báo hiệu cho một thợ lặn từ chối chai. Một nhà điều hành có thể xem các chai bị từ chối và thống kê quy trình liên tục trên màn hình.
Các hệ thống Machine Vision cũng có thể thực hiện các phép đo khách quan, chẳng hạn như xác định khoảng cách bugi hoặc cung cấp thông tin vị trí hướng dẫn robot điều chỉnh các bộ phận trong quy trình sản xuất. Hình 2 cho thấy các ví dụ về cách các hệ thống Machine Vision có thể được sử dụng để vượt qua hoặc hỏng bộ lọc dầu (phải) và đo chiều rộng của tab trung tâm trên giá đỡ (bên trái).
Ánh sáng trong Machine Vision
Mắt người có thể nhìn rõ trong nhiều điều kiện ánh sáng, nhưng một hệ thống thị giác máy không có khả năng. Do đó, bạn phải cẩn thận chiếu sáng bộ phận đang được kiểm tra để hệ thống thị giác máy có thể ‘nhìn rõ’ chúng.
Ánh sáng phải được điều chỉnh và không đổi để những thay đổi ánh sáng mà hệ thống thị giác máy nhìn thấy là do những thay đổi trong các bộ phận được kiểm tra và không thay đổi trong nguồn sáng.
Bạn sẽ muốn chọn ánh sáng ‘khuếch đại’ các yếu tố của bộ phận mà bạn muốn kiểm tra và ‘làm suy yếu’ các yếu tố mà bạn không muốn kiểm tra. Trong hình bên trái, ánh sáng kém làm cho việc đọc các chữ cái trên phần này trở nên khó khăn. Trong hình bên phải, ánh sáng đã được chọn để hiển thị rõ ràng chữ.
Ánh sáng thích hợp giúp kiểm tra nhanh hơn và chính xác hơn. Ánh sáng kém là nguyên nhân chính gây ra lỗi trong hệ thống kiểm tra thị lực máy.
Nói chung, ánh sáng sẵn có hoặc xung quanh là ánh sáng kém và sẽ không hoạt động. Ví dụ, đèn trên cao trong nhà máy có thể bị cháy, mờ hoặc bị chặn và những thay đổi này có thể được hiểu là lỗi một phần của hệ thống thị giác máy.
Chọn ánh sáng thích hợp đòi hỏi một số kiến thức và kinh nghiệm. Các nhà phân phối và nhà cung cấp ánh sáng của chúng tôi sẽ có thể phân tích các bộ phận bạn muốn kiểm tra và đề xuất ánh sáng phù hợp.
Lợi ích của Machine Vision
thị giác cải thiện chất lượng và năng suất, trong khi giảm chi phí sản xuất
thị giác của con người là tốt nhất để giải thích định tính một cảnh phức tạp, không có cấu trúc, Machine Vision vượt trội trong việc đo định lượng của một cảnh có cấu trúc vì tốc độ, độ chính xác và độ lặp lại của nó. Ví dụ, trên dây chuyền sản xuất, một hệ thống Machine Vision có thể kiểm tra hàng trăm, thậm chí hàng nghìn bộ phận mỗi phút. Một hệ thống Machine Vision được chế tạo xung quanh độ phân giải camera và quang học bên phải có thể dễ dàng kiểm tra các chi tiết đối tượng quá nhỏ để có thể nhìn thấy bằng mắt người.
Khi loại bỏ tiếp xúc vật lý giữa hệ thống kiểm tra và các bộ phận được kiểm tra, Machine Vision sẽ ngăn ngừa hư hỏng bộ phận và loại bỏ thời gian bảo trì và chi phí liên quan đến hao mòn trên các bộ phận cơ khí. thị giác của máy mang lại lợi ích an toàn và vận hành bổ sung bằng cách giảm sự tham gia của con người vào quy trình sản xuất. Hơn nữa, nó ngăn chặn sự ô nhiễm của con người trong phòng sạch và bảo vệ công nhân của con người khỏi môi trường nguy hiểm.
Machine Vision giúp đáp ứng các mục tiêu cụ thể
| Mục tiêu chiến lược | Ứng dụng Machine Vision |
| Chất lượng cao | Kiểm tra, đo lường, đo lường và xác minh lắp ráp |
| Tăng năng suất | Các tác vụ lặp đi lặp lại trước đây được thực hiện thủ công giờ được thực hiện bởi Machine Vision System |
| Sản xuất linh hoạt | Đo lường và đo / Hướng dẫn robot / Xác minh hoạt động trước |
| Thời gian ngừng hoạt động của máy ít hơn và giảm thời gian thiết lập | Thay đổi được lập trình trước |
| Thông tin đầy đủ hơn và kiểm soát quá trình chặt chẽ hơn | Tác vụ thủ công hiện có thể cung cấp phản hồi dữ liệu máy tính |
| Chi phí thiết bị vốn thấp hơn | Thêm thị giác vào máy giúp cải thiện hiệu suất của nó, tránh lỗi thời |
| Chi phí sản xuất thấp hơn | Một hệ thống thị giác so với nhiều người / Phát hiện sai sót sớm trong quá trình |
| Giảm tỷ lệ phế liệu | Kiểm tra, đo lường và đo |
| Kiểm soát hàng tồn kho | Nhận dạng và nhận dạng ký tự quang học |
| Giảm diện tích sàn sản xuất | Hệ thống thị giác so với nhà điều hành |
Ứng dụng thị giác máy tính trong smart Factory
Phát hiện lỗ hổng có lẽ là nhiệm vụ thị giác máy cơ bản nhất. Quan trọng đối với kiểm soát chất lượng, thị giác của máy cho phép các nhà sản xuất tìm ra sự nhiễm bẩn, trầy xước, vết nứt, nhược điểm, đổi màu, khoảng trống, hố, v.v., và được sử dụng rộng rãi trong một loạt các ngành công nghiệp từ bán dẫn đến dược phẩm và sản xuất ô tô . thị giác máy phát hiện các khuyết tật vô hình đối với mắt người, nhanh hơn và chính xác hơn khả năng của con người và có thể hoạt động 24/7.
Các lỗ hổng trong sản phẩm hoặc chính quá trình sản xuất thường là ngẫu nhiên, do đó, các thuật toán phát hiện lỗ hổng thị giác máy tìm kiếm các thay đổi mẫu, thay đổi màu sắc hoặc kết cấu hoặc cho một loại cấu trúc được kết nối cụ thể.
thị giác của máy là một yếu tố thiết yếu của tự động hóa và sẽ rất quan trọng đối với việc tạo ra các nhà máy thông minh của Công nghiệp 4.0. Không có khía cạnh nào khác của dây chuyền sản xuất nắm bắt nhiều thông tin hơn hoặc có giá trị hơn thị giác của máy trong việc đánh giá sản phẩm và tìm ra khuyết điểm, cũng như trong việc thu thập dữ liệu để chỉ đạo hoạt động và tối ưu hóa năng suất của robot và các thiết bị khác. Không giống như các cảm biến đơn giản, cảm biến thị giác tạo ra một lượng lớn dữ liệu hình ảnh, tăng cường tiện ích của chúng trong môi trường Công nghiệp 4.0
Theo Phân tích thị trường của Cognex dự đoán một số phát triển thú vị liên quan đến Công nghiệp 4.0 sẽ ảnh hưởng đến tự động hóa, chất lượng và năng suất.
Thiết bị tự động
Thiết bị tự động hóa dòng sẽ cung cấp mức độ tăng khả năng tự học, tự kiểm soát và tự tối ưu hóa để hoàn thành nhanh chóng và chính xác các nhiệm vụ phức tạp với sự can thiệp tối thiểu. Loại khả năng này hiện có sẵn trong một số thiết bị cải tiến kết hợp với hướng dẫn của nhà điều hành nhưng sẽ trở nên tự chủ hơn rất nhiều với sự ra đời của Công nghiệp 4.0.
Tối ưu hóa cho các dây chuyền sản xuất
Nhà sản xuất sẽ có được sự linh hoạt cao hơn khi robot, hệ thống thị giác máy, nguyên liệu đầu vào và các khía cạnh khác của dây chuyền sản xuất có thể giao tiếp trực tiếp với nhau. Lợi ích có thể bao gồm khả năng sản xuất một loạt các loại thành phần trên một dòng hoặc sản xuất nhiều sản phẩm cụ thể nhỏ hơn.
Dữ liệu lớn
khả năng của Công ty Dữ liệu Lớn 4.0 sẽ chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động và thông tin chi tiết có thể thúc đẩy các cải tiến hiệu suất thực sự, có thể đo lường được. Nó sẽ thực hiện điều này thông qua việc phân tích “Dữ liệu lớn” có được trong quá trình sản xuất và được kích hoạt bằng điện toán đám mây và phương pháp học sâu để khám phá xu hướng cải tiến quy trình. Trong nhiều trường hợp ngày nay, dữ liệu có thể được thu thập nhưng vẫn bị ngắt kết nối và silo-ed. Trong tương lai, dữ liệu này sẽ được chia sẻ và sử dụng một cách chủ động, thường được dẫn dắt bởi các công nghệ giàu dữ liệu như thị giác máy.
Truyền thông công nghiệp
mạng truyền thông của hệ thống sản xuất dữ liệu sẽ quét các đầu vào từ thị trường và sử dụng thông tin này để tinh chỉnh các thông số sản xuất.
Ví dụ, các hệ thống của một công ty dược phẩm đã được cảnh báo bởi các trường hợp dị ứng cao hơn dự kiến được báo cáo trong một khu vực cụ thể, có thể kích hoạt các dây chuyền sản xuất để tăng sản lượng và đặt hàng thêm nguyên liệu thô.
Điện toán đám mây
Truy cập tức thời vào dữ liệu và thông tin hoạt động qua đám mây và thiết bị di động sẽ kết nối nhân viên với thông tin quan trọng và nhạy cảm với thời gian như thông báo ngừng hoạt động, chi tiết về các bất thường sản xuất ngoài luồng, nhu cầu bảo trì và các vấn đề quan trọng khác cần can thiệp on-premise . Điều này sẽ cho phép nhân viên theo dõi xu hướng, phân tích dữ liệu và can thiệp từ bất cứ đâu. Các nhà sản xuất cũng sẽ có thể xuất thông tin về hiệu suất của các dây chuyền sản xuất thành công nhất của họ thông qua hoạt động của họ thông qua đám mây, cân bằng tất cả các dây chuyền ở mức “thực tiễn tốt nhất”.
