Системи зору тепер вважаються невід’ємною частиною багатьох промислових процесів, тому що вони можуть пропонувати швидкі, точно відтворені можливості контролю. Наприклад, у харчовій промисловості, де система технічного зору відіграє вирішальну роль у процесах, коли швидкість і точність надзвичайно важливі і допомагають забезпечити конкурентну перевагу для виробників. Сам харчовий продукт перевіряється на предмет контролю і якості порцій, а також на якість упаковки і маркування. Крім того, на фармацевтичному ринку потрібні найвимогливіші системи бачення, які не тільки перевіряють продукти, але також перевіряють використання та налаштування систем, забезпечуючи правильне дозування і контроль за процесами виготовлення ліків.
Система технічного зору дозволяє роботам «бачити» об’єкт і обчислити його X — і Y-позиції. Останнім часом роботи стали застосовуватися з можливістю дво — і трьох-бачення. Таким чином, ним стала доступна і третя координата, як правило, висота об’єкта. Список систем датчиків зображень, програмних пакетів і діапазон інтелектуальних камер постійно зростає, тому для будь-якого додатка існує технічне зір у системах управління роботами. З появою недорогих багатоядерних процесорів система розширила свої горизонти.
Робота будь-якої системи повинна мати систему оцінок для визначення її ефективності. Така ж система і в роботозорі. Найбільш важливі показники при розробці систем технічного зору:
Адаптивність: більшість додатків для роботизованого зору покладаються на дуже чітко визначені програми з попередньо запрограмованими функціями. Вони можуть дуже добре виявити конкретний заданий шаблон. Однак якщо щось незвичайне почне проходити перед камерою, воно може бути пропущено додатком. Хорошим прикладом цього може бути повністю автоматизований публічний тест CAPTCHA, де прості літери злегка деформовані, і будь-який тип системи зору не може їх виявити. Хоча цей приклад є проблемою на даний момент, але це всього лише питання часу, скоро це перешкода буде подолано роботизованими системами зору.
Виявлення тенденцій: якщо система зору не була запрограмована для виявлення тенденцій або моделей, вона не зможе їх виявити. Хоча люди дійсно добре розбираються і визначають тенденції — техзрение має проблеми з асоціаціями. Кожна виявлена функція часто обробляється індивідуально, наприклад, якщо список помилок буде показаний працівнику-людині, він може його проаналізувати і визначити, чи є проблема з машиною у виробничому процесі. Система бачення не може цього зробити, замість того, щоб визначити, який фрезерний верстат зламався і зупинити його, вона зупиняє виробничу лінію повністю.
Основною перевагою системи бачення є її послідовність і надійність. Якщо система технічного зору бачення знаходиться в правильному місці, вона завжди буде бачити, що щось не так. Вона порівняно з очима людини не втомлюється і завжди буде використовувати одні і ті ж параметри. Люди більш схильні до ризику протягом всього дня, тому що робітник може ставати все більш втомленим і менш уважним.
Ще одна з причин, по якій виробники впроваджують систему — узгодженість і точність.
При розробці систем технічного зору враховують, що робот повинен відрегулювати себе у відповідності з орієнтацією деталей, схопити предмети з конвеєра, а потім укласти їх на палети. У цьому випадку датчики зору забезпечують зв’язок між випадково орієнтованої частиною і роботом. Наприклад, система машинного зору може бути застосована для управління роботами на машині для складання електронних друкованих плат.
Інший поширений клас додатків складається з роботів, які в процесі виробництва передають деталі з однієї на наступну операцію. Система бачення надає інформацію, яка дозволяє роботам захоплювати цільовий об’єкт і переміщати його на наступну операцію у виробничій або інспекційної системі.
Коли камера машинного зору виявить у полі зору об’єкт, камера знаходить і встановлює координати x і y об’єкта відносно верхнього лівого кута зображення — 0, 0 точки. Робот функціонує з власною системою координат, зосередженої на власній 0-й точці, що зазвичай не відповідає тій, яку використовує система бачення. Щоб спростити зв’язок між датчиком зору і роботом і дозволити роботу легко виконувати правильне дію, системи бачення перетворюють координати робота. Завдяки цій можливості вона перетворює інформацію про місцезнаходження точки інтересу в системі відліку камери в систему координат пристрою систем технічного зору.
На додаток до координат положення x і y системи часто повинні повідомляти роботам тета-координату 0 або кут повороту цільового об’єкта. Включення координати 0 дозволяє роботам визначати, де знаходиться ця частина, а також мати можливість її підняти. Інструменти Vision можуть повідомляти про позиції об’єкта і про те, як він обертається, тому робот може відрегулювати себе відповідним чином, перш ніж підняти об’єкт і виконати завдання.
Координати x, y і 0 певної частини можуть бути встановлені з використанням різних інструментів бачення, які є частиною програмних компонентів системи бачення. Точність, доступна в цих інструментах, розрізняється, як і час, необхідний для аналізу цікавить точки. Наприклад, інструменти надають координати x і y для випадків, коли ребро знаходиться на продукті. У системі технічного зору в робототехніці, якщо кілька інструментів виявлення краю об’єднані з інструментом аналізу, можна визначити кут або координату 0
Коли справа доходить до додатків системи бачення, деякі із захоплюючих і популярних варіантів мають можливість розпізнавання осіб, системи безпеки, пошук деталей і контроль якості.
Розпізнавання облич — це здатність системи технічного зору зіставляти зображення людини з даними, що зберігаються в його пам’яті. У багатьох відношеннях це всього лише адаптація розпізнавання деталей, але результат — набагато більш точна робота з роботом. Наприклад, можна запрограмувати робота NAO Aldebaran, щоб розпізнати обличчя, а потім відповісти повідомленням, використовуючи ім’я, створюючи персоналізований досвід при взаємодії з ним.
Крім соціальних застосувань, ця технологія також має відмінні програми для забезпечення безпеки. Замість того, щоб ризикувати життям людей, можна використовувати робота для відмови в реєстрації або пошуку неавторизованих осіб на основі бази даних схвалених сканувань особи. Робот Baxter, створений Rethink Robotics, є прекрасним прикладом цього завдяки його 360-градусної гідролокатором і фронтальної передній панелі.
У будь-який час, коли Бакстер відчуває людини, робот сповільнюється до безпечної швидкості і уважно стежить за зворотним зв’язком системи за будь-яких вказівок на зіткнення, зупиняючи всі рухи, перш ніж хтось може постраждати. Крім того, Baxter використовує свою систему бачення для пошуку деталей і, при необхідності, регулювання положення.
Відомі програмні пакети для машинного зору, такі як Common Vision Blox, програмне забезпечення Scorpion Vision, Halcon, Matrox Imaging Library або Cognex VisionPro — це програми, які запускаються в Microsoft Windows і використовуються для створення розширеного і потужного програмного забезпечення для автоматизації, приймає вхідні і вихідні дані зображення на основі заданого зображення. У кінцевому рахунку, в комерційному бачення машини, обробка зображень використовується для класифікації, читання символів, розпізнавання фігур або вимірювання.
Детальна інформація містить у джерелі: http://bigbro.com.ua/sistema-tehnichnogo-zoru-osoblivosti-zavdannya-printsipi-roboti-osnovni-komponenti/