Мы разрабатываем системы Машинного зрения с использованием ИИ и Нейросетей
- Разрабатываем техническое задание.
- Подбираем видеокамеры (в 80% случаев можно использовать уже существующие камеры установленные на объекте).
- Подготавливаем датасеты и обучаем нейросети для конкретных задач.
- Адаптируем решения на основе искусственного интеллекта для решения практических бизнес задач.
- Поддерживаем системы хранения и обработки данных (облака или сервера внутри защищенных сетей).
Заполните форму
и получите Коммерческое предложение на внедрение
Контроль размеров и дефектов продукции при движении на конвейерной ленте
Что такое машинное зрение?
Машинное зрение - это способность компьютера воспринимать окружающую среду. Одна или несколько видеокамер используются с аналого-цифровым преобразованием и цифровой обработкой сигнала. Данные изображения отправляются на компьютер или контроллер робота.
Человеческие глаза реагируют на электромагнитные волны длиной от 390 до 770 нанометров, в то время как видеокамеры могут воспринимать диапазон длин волн намного шире этого, а некоторые системы машинного зрения функционируют в инфракрасном, ультрафиолетовом или рентгеновском диапазоне длин волн.
Что вы получаете с машинным зрением
Робототехника Роботы, оснащенные машинным зрением, могут лучше понимать окружающую обстановку и обеспечивать большую точность.
Производство Машинное зрение играет жизненно важную роль на каждом этапе производственного процесса, главным образом в повышении эффективности работы операторов, обнаружении данных, проверке упаковок, сканировании штрих-кодов и обеспечении безопасности работников.
Промышленное зрение Эти системы действуют как связующее звено между камерами и компьютеризированными обработками, обеспечивая целостность продукта, обеспечивая руководство сборкой, обнаруживая особенности и многое другое.
Как работает роботизированное зрение?
Роботы “видят” с помощью одной или нескольких встроенных камер. По крайней мере, одна камера robot vision будет установлена на самой роботизированной руке, буквально служа глазом машины. В некоторых случаях дополнительные камеры устанавливаются в стратегически важных местах рабочей ячейки робота. Такая настройка позволяет камере иметь более широкий угол обзора и захватывать столько визуальных данных, сколько ей необходимо для выполнения своей функции в сотрудничестве с людьми-работниками.
Перед развертыванием машины ее сначала программируют и учат определять объекты, с которыми она должна взаимодействовать. Камера cobot сделает 2D или 3D сканирование объекта. Затем изображение будет сохранено в базе данных cobot и запрограммировано для запуска машины для перемещения и выполнения определенных задач.
После завершения программирования cobot можно, наконец, установить на сборочную линию.
Процесс системе зрения
Камеры снимают объекты, которые попадают на рабочее место робота. Если настройка выполняется на полпути сборочной линии, есть большая вероятность, что конвейерные системы доставят продукцию непосредственно перед роботами. Камера / камеры начнут захватывать визуальные данные с расчетного расстояния. После этого устройство проанализирует изображения или отснятый материал и улучшит его, чтобы получить четкое изображение.
Изображение будет подвергнуто дальнейшей обработке и проанализировано по пикселям. Система сравнит цвета и видимую форму объекта с изображением, запрограммированным в ее базе данных.
Подключение и реакция
Как только машина распознает, что объект на картинке соответствует предварительно запрограммированному изображению, она выполнит соответствующее действие над объектом перед ней.
Применение машинного зрения
Машинное зрение обычно связано со способностью компьютера видеть. Термин "компьютерное зрение" используется для обозначения технологии, при которой компьютер оцифровывает изображение, обрабатывает данные и выполняет определенные действия.
Система машинного зрения использует датчик в роботе для просмотра и распознавания объекта с помощью компьютера. Машинное зрение используется в различных промышленных процессах, таких как контроль материалов, распознавание объектов, распознавание образов, анализ электронных компонентов, наряду с распознаванием подписей, оптических символов и валюты.
Помимо контроля материалов, системы машинного зрения имеют несколько других применений. Системы, которые используются для визуального контроля запасов и управления ими, такие как считывание штрих-кодов и подсчет, часто используют системы машинного зрения. Промышленные запуски продуктов используют системы машинного зрения для оценки продуктов на различных этапах процесса. Даже производители продуктов питания и напитков применяют системы машинного зрения для контроля качества. В области медицины системы машинного зрения используются в процедурах медицинской визуализации и обследования.
Из чего состоит система зрения робота
Система зрения робота состоит из ряда важных компонентов, к которым относятся камера, делающая снимок, и механизм обработки, обеспечивающий передачу результата. Для надежной работы любой системы машинного зрения и получения результатов, которые можно повторить, важно, как взаимодействуют эти важнейшие компоненты.
Освещение очень важно для машинного зрения, поскольку оно освещает просматриваемую деталь, выделяя ее особенности, позволяя камере четко видеть. Объектив захватывает изображение и передает его на сенсор в виде света. Датчик в камере машинного зрения преобразует этот свет в цифровое изображение, которое затем передается процессору для анализа.
Обработка зрения использует алгоритмы, которые просматривают изображение и извлекают необходимую информацию, проводят необходимую проверку и принимают решение. Наконец, связь осуществляется либо с помощью дискретного сигнала ввода-вывода, либо с помощью данных, передаваемых по последовательному соединению на устройство, которое регистрирует или использует информацию.
Система зрения робота подразделяется на три основные категории в зависимости от цвета объектов:
- двоичное изображение, состоящее из черно-белых изображений;
- изображения серого цвета;
- изображения, основанные на цветах красного, зеленого или синего.
Электронное изображение создается с использованием пикселей, классифицированных по этим трем категориям. Если изображение не попадает ни в одну из этих категорий, то выбирается категория, наиболее близкая к изображению.
Чувствительность и разрешение являются важными характеристиками любой системы видеонаблюдения. Чувствительность - это способность машины видеть в условиях низкой освещенности или обнаруживать незаметные импульсы на невидимых длинах волн. Разрешение позволяет машине различать объекты. Чувствительность и разрешение взаимозависимы. Увеличение чувствительности уменьшает разрешение, а увеличение разрешения снижает чувствительность, если все остальные факторы остаются неизменными.
Эволюция робототехники
Без роботизированного зрения роботы - это слепые машины, которые движутся в соответствии со своей программой. Они строго следуют коду, который определяет их функции, что делает их идеальными для выполнения повторяющихся задач, которые могут быть физически утомительными и сложными для людей. Сейчас, когда мы находимся на пороге индустрии 4.0, роботы также развиваются. Это позволит им идти в ногу с требованиями и тенденциями четвертой промышленной революции.
Центральное место в эволюции робототехники занимает создание системы роботизированного зрения для коллаборативных роботов. Машинное или роботизированное зрение - ключевая особенность этой эволюции, обеспечивающая новые уровни точности в интеллектуальных автоматизированных процессах.
Системы зрения помогают роботам выполнять такие задачи, как проверка, идентификация, подсчет, измерение или считывание штрих-кода. Сверхвысокая скорость обработки изображений и качество объектива облегчают выполнение нескольких операций в одном процессе.
Машинное обучение также применяется в робототехнике, обучая роботов совместной работе выполнять новые задачи на основе шаблонов данных. Она дает роботам Vision сложные навыки поиска и корректирующего движения, такие как устранение перекрытий, искажений или перекосов.
Сочетание робототехники и машинного зрения
Благодаря очевидному преимуществу машинного зрения перед робототехникой, они используются во многих различных приложениях. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных применений.
В сочетании с машинным зрением роботизированные системы теперь могут точно подбирать и размещать нужные детали из хранилища и устанавливать их в нужных местах.
Идентификация
Роботы могут использовать машинное зрение для обнаружения предметов, что позволяет им идентифицировать и классифицировать большее количество предметов. Благодаря таким свойствам роботы могут выполнять производственные операции намного быстрее и улучшать процессы розничной торговли.
Инспекция
Определение местоположения и транспортировка деталей
Навигация
Разработка роботов
Разработка промышленных роботов радикально повысила эффективность производства. В то время как сотрудники все еще меняют приспособления или настройки в соответствии с планом, калибруют систему и проводят тесты и модификации перед запуском производства, роботы с визуальным управлением привлекают внимание как способ сократить эту трудоемкую работу.
Большинство производителей промышленных роботов имеют встроенные собственные программы управления. Если вы ищете робота, убедитесь, что ваша система обработки изображений совместима с управляющей программой робота. Даже при совместимой системе настройка может потребовать много времени и труда. Смысл внедрения робота, управляемого зрением, заключается в повышении эффективности производства или снижении затрат. Итак, если настройка системы требует дополнительного времени и труда, конфигурация - это еще один аспект, который следует обдумать.
Без системы визуального наведения роботы были бы слепыми и неспособными правильно обращаться с объектами. Существуют роботы, управляемые зрением, которые можно настроить с минимальными затратами труда. У них есть предопределенные настройки, такие как выбор, размещение и коррекция захвата. Вы можете выполнить настройку, следуя инструкциям по настройке разрешения и чувствительности камеры, затем выбрав, какой робот будет подключен, настройку калибровки, поиска и корректирующие действия, которые необходимо выполнить.
Оператору необходимо определить координаты вручную с помощью обучающей программы для современных обычных промышленных роботов. Машины приходилось перенастраивать каждый раз, когда менялась цель или оснастка. Точность отличалась в зависимости от оператора. Роботы с автоматической калибровкой, управляемые зрением, могут выполнять калибровку нажатием кнопки без ручного управления.
Захватывающее будущее
Робототехника не перестает революционизировать мир вокруг нас. Оно проникло почти во все области, о которых только можно подумать. При подобном контроле над человеческими операциями и активностью в мире становится практически необходимым иметь какую-то автоматизацию или заменители человека для выполнения повседневных задач. Это невозможно без визуальной обратной связи и максимальной интеграции компьютерного зрения в управляемые роботом вмешательства.
По мере того, как системы машинного зрения становятся все более мощными и компактными, они будут регулярно включать функции отслеживания, такие как приложения для аптек, где каждая таблетка и флакон отслеживаются на протяжении всего производственного процесса.
Рынок машинного зрения настроен на долгосрочный рост. Растет число новых непромышленных приложений, и благодаря простоте использования машинное зрение имеет захватывающее будущее.
Оставьте заявку на сайте и менеджер вам перезвонит.
Мы можем назначить видеоконференцию или приехать лично для обсуждения деталей.