コンピュータビジョン

今日のブログでは、4.0インダストリーに関連する産業分野で最も適用されているテクノロジーの1つであるコンピュータービジョンについて説明します。さまざまな可能性を秘めた技術であり、それを応用することで、生産工場でよく見られるさまざまな問題を解決することができます。

コンピュータービジョン技術は絶えず開発されており、それらに組み込まれている新しくより強力なセンサーと新しい画像処理技術のおかげで進化しています。

次に、コンピュータビジョンとは何か、そのアプリケーション、コンピュータビジョンの種類、ディープラーニング、画像処理とは何か、照明の重要性、プロセスや企業にもたらすメリットについて詳しく説明します。

コンピュータビジョンとは何ですか？

コンピュータビジョンは、工場でますます使用されるテクノロジーの1つです。コンピュータビジョンシステムは、画像の形で環境から情報を取得します 、さまざまな種類がありますが、処理して分析します 。それを理解するために、私たちが私たちの感覚のおかげで私たちの環境をどのように理解しているかについて考えることができます。この場合、目は私たちの周りの世界から情報を取得するのに役立ち、視覚システムは同じタスクを実行してその情報をデジタル化し、機械で処理できるようにします。

これらの画像を取得するために、センサーが配置されます。 2Dカメラ、ハイパースペクトルカメラ、3Dカメラなど、さまざまなタイプがあります。これらはすべて、必要な情報を取得するために後で処理される環境に関する情報を提供します。

コンピュータビジョンシステムは、工場の他の要素とは関係のない独立したシステムとしては考えられていませんが、情報を送受信する他のプロセスと統合されています。

コンピュータビジョンアプリケーション

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コンピュータビジョンは、非常に多様なアプリケーションで、さまざまな目的で使用できる多くの分野について考えることができます。これは、コンピュータビジョンで使用され、多くの作業領域と多くの産業部門をカバーできる多くの種類のセンサーがあるという事実によるものです。コンピュータビジョンシステムが使用される最も優れたアプリケーションには、計測、断片の欠陥検出、侵入要素の検出、さまざまなタイプのコードの読み取り、または品質システムとしてのアプリケーションがあります。

欠陥検出のためのコンピュータビジョン

これは、コンピュータビジョンの最もよく知られたアプリケーションの1つです。コンピュータビジョンシステムは、トレーニングが完了すると、欠陥を検出することができます。欠陥は、金属のひび、塗装の欠陥、バリ、不正確な印刷、および他の多くのオプションに及ぶ可能性があります。彼らが検出できる欠陥は、0.05mm未満に達する可能性があります。トレーニングは、欠陥のあるシステム画像と欠陥のないシステム画像をフィードすることによって実行されます。

計測学のためのコンピュータビジョン

コンピュータビジョンのおかげで、最大ミクロンの精度で測定を行うことができます。これらは、レーザー計測機器またはプローブを使用して作成されたアプリケーションです。

コンピュータビジョンの機器とセンサーの進歩により、毎回、より高品質の画像を取得できるようになりました。したがって、これらのタイプのシステムは、高精度の計測に使用されます。 。ビジョンシステムを使用すると、特定の部品の欠陥を検出するために最大ミクロンを測定できます。

侵入者検出のためのコンピュータビジョン

一方、センサーの多様性により、通常のRGB画像ではない他の種類の画像を使用することもできます。たとえば、ハイパースペクトルカメラを使用すると、材料の組成を区別できます。これにより、多くの場合、関連情報が提供されます。この技術は、品質システムとして、農産食品分野で広く使用されています。それらのおかげで、果物と石を区別したり、プラスチックの残骸やその他の不要な侵入者を検出したりできます。

コード読み取りのためのコンピュータビジョン

視覚システムの最もよく知られているアプリケーションの1つは、認識またはコード読み取りです。 。
今日、多くのプロセスでトレーサビリティを実現するなど、あらゆる種類のコードを認識するシステムが数多くあります。

アセンブリ検証のためのコンピュータビジョン

毎日、ますます多くの部品や接続を備えた、ますます複雑なアセンブリが作成されています。コンピュータービジョンを使用すると、各ピースが所定の位置にあること、またはプロセスの最後に、最終的なアセンブリが正しいことを段階的に確認できます。このアプリケーションは、機械、装置、電子ボード、または非常に複雑なプレアセンブリの組み立てに非常に役立ちます。これらのシステムは、非常に複雑な操作サイクル時間と再操作時間を大幅に短縮します。

コンピュータビジョン+ビンピッキング用のロボット工学

そして最後に、私たちに最も要求されているアプリケーションの1つは、協調型ロボット工学とコンピュータービジョンを組み合わせて、混沌とした状態でピースのビンピッキングを実行できるようにすることです。ピースが故障しているため、弾道を最適化し、グリップ座標を検出する必要があります。ロボットは、ピースが何であるか、どこにあるかを教えてくれる必要があります。そうすれば、ロボットはピースを入手するための最良の方法を決定できます。

ロボティクスについては、環境に適応し、インテリジェントに行動できるアダプティブロボティクスについてお話します。これは、ロボットと通信し、さまざまなケースで動作できるようにロボットに環境に関する情報を提供するセンサーを追加することによって実現されます。視覚システムは、この種の情報をロボットに提供して、たとえば、位置の変化、障害物、混沌とした状態でのピースのピッキングなどの場合に行動します。

ご覧のとおり、コンピュータビジョンの可能性は無限大であり、ATRIAから多くのプロジェクトを成功裏に実行してきました。 このエリアで。

コンピュータビジョンのメリット

最後に、コンピュータビジョンが生産プロセスにもたらすメリットのいくつかについて説明します。

• コンピュータビジョンシステムを使用すると、繰り返しの検査タスクを自動化できます 。
• ビジョンシステムは倦怠感がなく、検査の主観的な要素を排除します 。
• 多くの場合、 100％生産検査 物理的な接触なしで、それなしでは実行できないプロセスで実行できます。
• 修理とスクラップのコストが削減されます 製造プロセスの早い段階で、状態の悪い部品や要素を検出できるようにすることで。
• 自動化により、はサイクルタイムを短縮できます 操作の。
• コンピュータビジョンは、追加の運用とセキュリティを提供します 製造プロセスへの人間の参加を減らすことによるメリット。
• 危険な環境から労働者を保護します 。

lディープラーニングと画像のタグ付け

コンピュータービジョンとディープラーニングを組み合わせることで、よりインテリジェントなアプリケーションを開発し、変化の激しい状況で行動し、環境から学ぶことができます。深層学習アルゴリズムは、環境から取得したデータから学習し、さまざまな状況で動作したり、分類を行ったり、オブジェクトを検出したりできるように、その特性を学習します。多くの場合、これらのデータはカメラによって取得された画像です。これらのアルゴリズムをトレーニングする必要があるデータデータセットを作成することを忘れないでください。これらのデータサンプルを作成するために使用されるセンサーは非常に重要です。この場合、データは画像であり、その品質のキャプチャとそれに続くラベル付けとフィルタリングの両方が、ディープラーニングを使用したアプリケーションの適切な機能に不可欠です。

コンピュータビジョンの種類

コンピュータビジョンシステムで使用されるセンサーにはさまざまな種類があることはすでに進んでいます。ここでは、最も重要なことについて話したいと思います：

2Dビジョン

まず、2Dマトリックスカメラを見つけます RGB、カラーまたはグレースケール画像として知られている画像のいずれかで画像を取得します。これらのカメラは、変換された、色情報を含むピクセルに分割された行列である画像を取得します。これらのカメラには多くの可能性があり、文字認識、計測、コード読み取り、欠陥検査などのさまざまなアプリケーションに使用されます。

ハイパースペクトルビジョン

一方、ハイパースペクトルカメラがあります 、波長の測定を通じて材料の組成を知ることができます。このようにして、石やプラスチックなどの侵入者を検出することができます。これらは食品分野で広く使用されています。

サーモグラフィー

存在するコンピュータビジョン技術のもう1つは、サーモグラフィです。 。これらのセンサーから、サンプルまたは物体の温度に関する情報が画像の形式で取得されます。それらは、温度に関する情報を提供するカラースケールで表されます。リーク検出や負荷不均衡などのアプリケーションで使用されます。

3Dビジョン

最後に、3Dカメラについて説明します。 。これらのタイプのセンサーは、深度情報を提供します。非常に幅広いアプリケーションをカバーできるさまざまなタイプの3Dカメラもあります。これらは、他のアプリケーションの中でも特に、ピースのピッキングや欠陥の検出に使用されます。

コンピュータビジョンの画像処理は何で構成されていますか？

私たちが話したセンサーから得られた画像の処理は、デジタル画像から必要な情報を抽出するメカニズムです。このためには、イメージへのアプリケーションの種類ごとに必要なプロセスを実行する特定のソフトウェアを使用する必要があります。

現在、画像処理用のツールを備えたさまざまな商用システム、つまりスマートカメラがあります。多くの場合、これらのツールは特定のアプリケーションには十分ですが、それ以外の場合は、必要な汎用性を提供する特定のソフトウェアを開発する必要があります。

画像を処理した後、結果または必要な情報が取得されると、この情報はシステムの出力として外部に返されます（欠陥を警告したり、測定結果を返したり、ロボットに座標を与えて動作させたりします）。

コンピュータビジョンにおける照明の重要性

データをキャプチャするセンサーに加えて、ビジョンシステムでは、取得されるデータの品質を向上させる補助要素が使用されます。これは、多くの場合、適切に機能するために重要です。

これらの最も重要な外部要素の1つは、照明です。 。多くの場合、外部照明システムを含めると、画像が適切にキャプチャされます。このプロジェクトでは、 たとえば、特定の照明を使用して、反射のない適切な作品の画像を取得しました。

コンピュータビジョンシステムには、照明する必要のある材料の種類、距離、バックライト、およびその他の多くのパラメータに応じて、さまざまな照明システムがあります。最も一般的に使用される照明システムのいくつかは、直接、間接、または「バックライト」です 点灯。もちろん、LED照明、白または赤で照らすこともできます 。これらは存在する例のほんの一部であり、特定のアプリケーションごとに調査する必要があります。これにより、プロセスに役立つ画像を取得できます。

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