Robot Vision: una anàlisi exhaustiva de principis, components i aplicacions
En l'era actual de ràpid desenvolupament tecnològic, la tecnologia de visió robotitzada s'està convertint gradualment en una de les tecnologies clau en el camp de l'automatització. Segons les dades, la mida del mercat global de la visió mecànica va assolir els 11.400 milions de dòlars el 2021, i el 2022, s'espera que aquesta xifra creixi fins als 12.000 milions de dòlars, cosa que indica una tendència a l'alça contínua. Això indica que la tecnologia de visió robotitzada està rebent una atenció i una aplicació creixents a tot el món.
1, Projecte visual
Funcions bàsiques
Reconeixement: la funció de reconeixement consisteix principalment a identificar les característiques de l'objecte objectiu, com ara el seu aspecte. Entre ells, la precisió i la velocitat del reconeixement del codi de barres són indicadors importants per mesurar la capacitat de reconeixement.
Mesurament: la funció de mesura pot obtenir la unitat de mida de la imatge i calcular amb precisió les dimensions geomètriques de l'objecte objectiu a la imatge. L'alta precisió i la mesura de formes complexes són els avantatges de la visió artificial en aquesta funció.
Localització: actualment la localització és un camp molt utilitzat que pot obtenir informació de posició bi{0}}i tri-dimensionals dels objectius, sent la precisió i la velocitat els principals indicadors de mesura.
Detecció: el camp de detecció representa el 50% de les funcions de visió artificial i la implementació dels càlculs és un repte, principalment la detecció de l'aparença posterior al-muntatge i la detecció de defectes de raspadura.
Escenaris d'aplicació
La visió artificial combinada amb robots industrials s'utilitza principalment per guiar el moviment del robot. Els escenaris específics es poden dividir en agafada, detecció i processament, etc. La categoria d'agafament es pot subdividir en aplicacions com ara càrrega i descàrrega, paletització, classificació, etc. La categoria de procés inclou principalment escenaris d'aplicació com encolat, polit, soldadura, etc., i se centra principalment en agafar.
2, Composició i principis del sistema visual
a. Composició del sistema
Càmera visual: La seva funció principal és capturar imatges i recollir informació de la imatge.
Font de llum: proporcioneu una escena de font de llum estable per al sistema visual, de manera que el robot pugui obtenir imatges més clares.
Maquinari informàtic: incloent CPU, memòria, disc dur, etc., principalment responsable del processament d'imatges, càlculs d'algoritmes i emmagatzematge.
Robots: rep dades visuals, obteniu coordenades físiques i executeu tasques de producció automatitzades basades en instruccions visuals.
Dispositiu mecànic: incloent accessoris, cintes transportadores, seients elevadors i altres perifèrics, la funció principal és ajudar el robot a completar les operacions físiques.
b. Classificació del sistema
Visió monocular: aquest és un sistema visual d'ús habitual que utilitza una única càmera industrial per a l'adquisició d'imatges, normalment només pot capturar imatges bi-dimensionals, i s'utilitza àmpliament en el camp dels robots intel·ligents. Tanmateix, a causa de problemes amb la precisió de la imatge i l'estabilitat de les dades, sovint és necessari treballar conjuntament amb altres tipus de sensors.
Visió binocular: format per dues càmeres, utilitza el principi de la triangulació per obtenir informació de profunditat de l'escena i pot reconstruir la forma i la posició tridimensionals dels objectes circumdants. El principi és similar al de l'ull humà i és relativament senzill.
Visió múltiple: mitjançant l'ús de diverses càmeres, es poden reduir els punts cecs i es pot reduir la probabilitat de detecció errònia. S'utilitza àmpliament en el camp de muntatge de robots industrials i pot identificar i localitzar amb precisió l'objecte mesurat, millorant la intel·ligència i la precisió de posicionament dels robots de muntatge.
c. Principi de la imatge
La imatge visual converteix principalment l'objecte detectat en un senyal d'imatge basat en dispositius d'adquisició d'imatges (CMOS i CCD) i el transmet a un sistema de processament d'imatges dedicat. Converteix la informació de la brillantor i el color de la distribució de píxels en senyals digitals. El sistema de processament d'imatges extreu característiques de l'objectiu en funció d'aquests senyals, com ara l'àrea, la quantitat, la posició, la longitud, etc., i emet resultats segons la tolerància preestablerta i altres condicions, com ara mida, angle, nombre, qualificat/no qualificat, presència/absència, etc., per tal d'aconseguir la funció de reconeixement automàtic i, a continuació, controlar l'acció de l'equip del lloc en funció dels resultats de la discriminació.
3. La diferència entre CCD i CMOS
Les càmeres CCD utilitzen CCD per convertir imatges òptiques en senyals digitals per a la transmissió. Els sensors de processament d'imatges CCD utilitzen un o pocs nodes de sortida per a la lectura del senyal, amb una bona consistència de transmissió i la capacitat de llegir tota la informació de la imatge. Tanmateix, l'ample de banda del senyal de sortida s'ha d'amplificar, la qual cosa comporta un alt consum d'energia.
Les càmeres CMOS utilitzen CMOS per convertir imatges òptiques en senyals digitals per a la transmissió, utilitzant un sol píxel per a la transmissió, que pot aconseguir una amplificació del senyal d'un sol píxel i una velocitat d'escaneig d'imatges extremadament alta, però hi ha defectes en la consistència del senyal.
L'aplicació de la tecnologia de visió robotitzada en el camp de l'automatització s'expandeix i s'aprofundeix constantment. Des de diversos aspectes, com ara el creixement de la seva mida del mercat, la diversitat de funcions, la complexitat de la composició del sistema i la naturalesa científica dels principis d'imatge, aquesta tecnologia, sens dubte, tindrà un paper més important en molts camps com la producció industrial i els robots intel·ligents, en el futur.