Welche Anwendungen gibt es für maschinelles Sehen im industriellen Bereich?

Machine-Vision-Technologie umfasst Informatik, künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, Optik, Automatisierung und andere Bereiche.

Mit der rasanten Entwicklung der industriellen Intelligenz hat die Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen Bereichen der industriellen Produktion in großem Umfang eingesetzt und als moderne Erkennungsmethode immer mehr Beachtung gefunden.

Machine Vision erhält die Bildinformationen des Zielobjekts über optische Geräte und Sensoren, wandelt die Bildinformationen dann in digitale Informationen um, analysiert die Daten dann über einen Computer und zeigt sie auf einem elektronischen Bildschirm an oder führt die Maschine zur Erledigung von Aufgaben über ein Steuergerät. Der Schwerpunkt der maschinellen Bildverarbeitung liegt auf der Informationstechnologietechnik und -automatisierung, sie basiert jedoch auch auf der Methodik der visuellen Effekte der Computertechnologie. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Wahrnehmung von Dateninformationen wie Positionsinformationen, Größe, Form, Farbinformationen und Existenzstatus Zielobjekt.

1. Die industrielle Bildverarbeitungsindustrie entwickelt sich weiter.

Derzeit befindet sich Chinas Bildverarbeitungsindustrie noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Aus Sicht der Industriekette kann sie in Upstream-Komponenten und Software unterteilt werden Bildverarbeitungsgeräte und nachgelagerte Systemlösungen sowie drei Hauptaspekte der Anwendung. Der Gesamtumfang, die Stärke und das technische Niveau der vorgelagerten Teile- und Softwareunternehmen müssen noch verbessert werden, um die Gesamtleistung der Produkte weiter zu verbessern und das Intelligenzniveau der Produkte kontinuierlich zu verbessern in den Bereichen Halbleiter, Unterhaltungselektronik und Automotive.

2. Die beschleunigte Iteration industrieller Bildverarbeitungstechnologieprodukte führt zu einer umfassenderen Anwendung.

Intensivierte politische Unterstützung und ein anhaltendes Wachstum der Nachfrage schaffen ein gutes Entwicklungsumfeld für die industrielle Bildverarbeitung. Einerseits haben die nationalen und lokalen Regierungen eine Reihe von Richtlinien zur Unterstützung der Entwicklung der industriellen Bildverarbeitung erlassen. Beispielsweise wurden im „14. Fünfjahresplan für die Entwicklung intelligenter Fertigung“ vier Schlüsselaufgaben wie „Stärkung der Unabhängigkeit“ festgelegt Bereitstellung und Stärkung neuer Vorteile des Industriesystems". Im Rahmen der „Intelligent Manufacturing Equipment Innovation and Development Action" konzentriert sich das Unternehmen auf die Forschung und Entwicklung grundlegender Komponenten und Geräte wie hochauflösender Bildsensoren, was seinen Schwerpunkt auf und widerspiegelt Unterstützung für die industrielle Bildverarbeitungsbranche.

Andererseits erholt und entwickelt sich Chinas Volkswirtschaft weiter. Im ersten Quartal 2022 stieg die Wertschöpfung der nationalen Industrieunternehmen über der angegebenen Größe im Jahresvergleich um 6,5 % und die Gewinne der Industrieunternehmen darüber Die ausgewiesene Größe stieg um 8,5 % und die Produktion neuer Energiefahrzeuge beträgt 140,8 % gegenüber dem Vorjahr und die Produktionsrate von Industrierobotern beträgt 10,2 % gegenüber dem Vorjahr Das anhaltende Wachstum in nachgelagerten Anwendungsfeldern hat einen größeren Entwicklungsspielraum für die Anwendung der Bildverarbeitung geschaffen.

Die Nachfrage nach Bildverarbeitungstechnologie in industriellen Szenarien treibt die Entwicklung industrieller Bildverarbeitungsprodukte weiterhin in Richtung Standardisierung und Modularisierung voran. Die Nutzungsanforderungen industrieller Bildverarbeitungskunden sind vielfältig und sehr spezifisch. Alle Kunden hoffen, dass die Lieferanten sie bis zu einem gewissen Grad an ihre eigenen Bedürfnisse anpassen und optimieren können. Daher bestimmt die Entwicklungsgeschwindigkeit kundenspezifischer industrieller Bildverarbeitungsprodukte direkt die Wachstumsrate der Unternehmensleistung.

Um dieses Problem zu lösen, fördern führende Unternehmen der Branche energisch die Produktstandardisierung und die modulare Entwicklung, bauen so weit wie möglich standardisierte Module aus nicht standardmäßigen Produkten zusammen und verwenden dann standardisierte Module, um Lösungen für Kunden auszugeben und sich so selbst zu verbessern Die Umschlagshäufigkeit von Produkten und Lagerbeständen verbessert die Fähigkeit des Unternehmens, externe Lösungen bereitzustellen, und verbessert dadurch die betriebliche Effizienz des Unternehmens.

Das technische Niveau der industriellen Bildverarbeitung ist zu einem Schlüsselfaktor geworden, der sich direkt auf die weitere intelligente Entwicklung verschiedener Geräte auswirkt. In den letzten Jahren wurde der Intelligenzgrad von Robotern, Drohnen und anderen Geräten kontinuierlich verbessert und die Anwendungsszenarien kontinuierlich bereichert, was zu höheren und dringenderen Anforderungen an die umfassende Leistung industrieller Bildverarbeitungslösungen geführt hat.

Wenn der Petrochemie-Inspektionsroboter beispielsweise im Bereich der Chemiefabrik patrouilliert, muss er Probleme wie „Läufe, Lecks und Lecks“ in komplexen Rohrleitungen genau identifizieren. Die Aktualität und Genauigkeit der Identifizierung bestimmen direkt die Praktikabilität der Petrochemie Inspektionsroboter und die Marktaussichten dieses Robotertyps.

Ein weiteres Beispiel: In der Produktionslinie zur Verarbeitung von Kohlegang muss der Roboter nicht nur die Position und Größe des Kohlegangs identifizieren, sondern auch die am besten geeignete Klemmposition finden und die Maschinen für den Kohlegang mit unterschiedlichem Gewicht beurteilen Die Größe der von den Krallen ausgeübten Spannkraft kann manuelle Arbeit wirklich effektiv ersetzen.

3. Anwendung der Bildverarbeitung in Industrierobotern

Industrieroboter sind die wichtigste repräsentative Technologie der modernen Technologie. Industrieroboter werden häufig in der Haushaltsgeräte-, Elektronik-, Bekleidungs-, Automobil-, Lebensmittel- und anderen Industrie eingesetzt. Mit der rasanten Entwicklung der modernen Wissenschaft und Technologie sind hohe Standards und hohe Effizienz zu den Zielen geworden, die viele Unternehmen verfolgen. Vor diesem Hintergrund entstanden Industrieroboter, wie es die Zeit erforderte.

Eines der Dinge, die mich am meisten beeindruckt haben, war das automatisierte Roboterlager von JD. In dem riesigen Lager bewegen sich ständig Tausende von Robotern zwischen den Regalen hin und her, um Artikel zu klassifizieren, zu platzieren und zu transportieren. Im Bereich der Industrieroboter hat die maschinelle Bildverarbeitung folgende Funktionen.

(1) Positionierung und Kontrolle. Die moderne Fabrikproduktion erfordert Bildverarbeitungssysteme, um Ziele schnell und genau zu finden und deren Standorte zu bestätigen. Verwenden Sie dann die maschinelle Bildverarbeitung zur Positionierung und Führung des Roboterarms, um ihn präzise zu greifen.

(2)Identifikation. Maschinelles Sehen wird hauptsächlich verwendet, um Bilder zu erhalten. Anschließend werden die Bilder verarbeitet, analysiert und verstanden, um Ziele und Objekte in verschiedenen Zuständen zu identifizieren und Daten zu verfolgen und zu sammeln. Allgemeine Maschinenidentifikationssysteme werden mit Hilfe von Kameras realisiert.

(3) Erkennung. Die Prüfung der Qualität der Produkte am Fließband ist auch die Verbindung, die den meisten Arbeitsaufwand erfordert. Im industriellen Bereich umfassen die Hauptinspektionen die Größenprüfung, die Prüfung auf Mängel im Erscheinungsbild der Flasche, die Prüfung auf Mängel an der Flaschenmündung, die Prüfung auf fehlerhafte Produkte usw.

(4) Hochpräzise Inspektion. In der industriellen Produktion erfordern einige Präzisionsteile elektronischer Geräte eine hohe Präzision, beispielsweise hochintegrierte elektronische Leiterplatten in Computern und Mobiltelefonen. Einige können eine Genauigkeit von 0,01 mm oder sogar μm erreichen muss maschinell erfolgen.

(5) Sortieren und Transportieren. Im Prozess der modernen industriellen Produktion und im Betrieb ist es unvermeidlich, dass es zu Sortierarbeiten kommt. Die traditionelle Methode, Sortierarbeiten mit menschlicher Kraft durchzuführen, weist jedoch große Einschränkungen auf. Der Einsatz visueller Roboter kann jedoch die Effizienz und Arbeit erheblich verbessern Genauigkeit der industriellen Produktion und befreit so die Hände der Menschen.

Machine-Vision-Technologie spielt eine zentrale Rolle bei der Anwendung von Robotern. Der kritischste Aspekt der maschinellen Bildverarbeitung besteht darin, Roboter in die Lage zu versetzen, sich bewegende Ziele genau zu identifizieren. Vision-System-Technologie kann dieses Problem lösen. Durch das Hinzufügen von Vision-System-Technologie kann der Roboter die Bewegung des Zielobjekts in Echtzeit verfolgen und erkennen und dann die Position und Richtung des Zielobjekts genau bestimmen, um die genaue Positionierung des Roboters sicherzustellen.

Die Arbeit des Roboter-Vision-Systems gliedert sich hauptsächlich in vier Teile: Kamerapositionierung, Bildanalyse und -verarbeitung, Zielobjektstatuserkennung und Roboteraktionssteuerung. Zuerst wird die Kamera verwendet, um das Zielobjekt zu positionieren, um ein Bewegungskoordinatensystem zu erstellen und die Objektkoordinaten zu erhalten. Anschließend wird das erhaltene Zielobjekt zur Analyse und Verarbeitung des Zustands in Bilder unterteilt des Zielobjekts und dann entsprechend dem Bild. Die Ergebnisse der Verarbeitung und Analyse steuern das Aktionsverhalten des Roboters.

Der Einsatz von Industrierobotern stellt einen großen Fortschritt und eine Weiterentwicklung der modernen Industrie im Vergleich zur traditionellen Industrie dar. Er behebt die Mängel der traditionellen Industrie wie hohe Kosten, geringe Effizienz und langen Zeitaufwand, befreit die Hände der Menschen und ermöglicht eine moderne industrielle Produktion automatisiertere und intelligentere Veränderung.

4. Anwendung der Bildverarbeitung im Bereich der industriellen Steuerung

Die meisten modernen Industrieproduktionen sind in der Regel mechanisch integriert, beispielsweise bei der Herstellung von Kartoffelchips, vom Waschen der Kartoffeln bis zur endgültigen Verpackung und Versiegelung der Kartoffelchips. erfordert keine Handarbeit. Natürlich würden einige Leute sagen, dass auf diese Weise hergestellte Dinge unpersönlich sind, aber ich möchte sagen, dass die mechanisch integrierte Produktionsmethode in Zukunft der allgemeine Trend der gesamten industriellen Produktion sein könnte und ihre Vorteile sich nicht wiederholen werden. Wie können wir also die mechanisierte Produktion kontrollieren? Dies erfordert den Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie zur Steuerung der maschinellen Produktion.

Machine Vision Controller kann aufgrund seiner hervorragenden Verarbeitungsleistung die Erkennung von bis zu 128 Punkten mit hoher Geschwindigkeit innerhalb von 10 Sekunden abschließen. Die leistungsstarke Verarbeitungsleistung kann sich direkt auf den ausführbaren Algorithmus und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung durch das visuelle System auswirken. Um die Bildverarbeitungszeit zu verkürzen, verwenden einige Fabriken jetzt isomorphe Verarbeitung, um Bildverarbeitungsalgorithmen auszuführen.

Außerdem verfügen einige Bildverarbeitungscontroller jetzt über dedizierte Ethernet-Ports für die Netzwerkkonnektivität sowie Ports für den Anschluss externer Datenspeicher. Durch die Fabrikverbindungsfunktion können Mitarbeiter die Produktproduktion im Büro überwachen, Bilder ansehen und in Echtzeit wiedergeben, was die Fabrikproduktion erheblich erleichtert.

Diese Methode der direkten industriellen integrierten Produktion ersetzt langsam die traditionelle Produktionsmethode. Es wird angenommen, dass in der zukünftigen industriellen Entwicklung eine große Anzahl von Fabriken die Bildverarbeitungssteuerung einsetzen wird, um eine integrierte Fabrikproduktion zu erreichen.

5. Anwendung der Bildverarbeitung in der industriellen Qualitätsprüfung

Im modernen industriellen Produktionsprozess gibt es verschiedene Zielerkennungen und die Marktnachfrage ist relativ groß. Erkennen Sie beispielsweise, ob die Größe mechanischer Teile dem Standard entspricht, identifizieren Sie Barcodes oder Verpackungs-Barcodes, testen Sie das Aussehen von Waren, Flaschenmündungsfehler, Druckfehler usw. Diese Anwendungen erfordern umfangreiche Tests und es handelt sich bei allen um Tests mit hoher Präzision. Bei diesen Tests ist die Erkennung durch das menschliche Auge im Nachteil. Wenn sie nur manuell durchgeführt wird, kann man sich vorstellen, dass sie zeitaufwendig ist.

Während des Produktionsprozesses von Bierflaschen müssen die Größe der Flasche und ob eventuelle optische Mängel auf Qualität überprüft werden. Einige Fabriken produzieren täglich Tausende von Bierflaschen, und es wäre unfähig, sie alle manuell zu handhaben.

Darüber hinaus starrt das durchschnittliche menschliche Auge lange Zeit auf dasselbe Objekt, um es zu erkennen, was zu visueller Ermüdung führt, was zu einer hohen Rate fehlerhafter Produkte und einer geringen Arbeitseffizienz führt. Darüber hinaus geben einige Fabriken viel Geld für manuelle Inspektionen aus. Diese rückständige Produktionsmethode ist für die moderne Produktion nicht mehr geeignet.

Der Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie kann dieses Problem effektiv lösen. Die Inspektion großer Mengen kann schnell durchgeführt werden, wodurch die Produktionskosten der Fabrik gesenkt und das Produkt verbessert werden Qualität. Produktionseffizienz.

Zusammenfassung

Der Einsatz der Bildverarbeitungstechnologie sorgt dafür, dass die industrielle Produktion nicht mehr durch die Mängel der menschlichen Augenerkennung eingeschränkt wird, verbessert die Genauigkeit und Effizienz der industriellen Inspektion und macht die industrielle Produktion automatisierter und intelligenter.

Machine Vision ist der am weitesten verbreitete Zweig der künstlichen Intelligenz und kann in verschiedenen Bereichen wie Industrie, Landwirtschaft, Medizin, Militär, Luft- und Raumfahrt, Meteorologie, Astronomie, Transport, Sicherheit und wissenschaftliche Forschung eingesetzt werden. Basierend auf der Zunahme von Multi-Szenario-Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung und ihren unersetzlichen Leistungsvorteilen ist ein blauer Ozean auf Billionenebene entstanden, und alle Parteien in der Branche beschleunigen ihren Zustrom.

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