Robot Vision: Eine umfassende Analyse von Prinzipien, Komponenten und Anwendungen
Im heutigen Zeitalter der rasanten technologischen Entwicklung entwickelt sich die Robot-Vision-Technologie nach und nach zu einer der Schlüsseltechnologien im Bereich der Automatisierung. Den Daten zufolge erreichte der Weltmarkt für mechanische Bildverarbeitung im Jahr 2021 ein Volumen von 11,4 Milliarden US-Dollar, und bis 2022 wird erwartet, dass diese Zahl auf 12 Milliarden US-Dollar ansteigt, was auf einen kontinuierlichen Aufwärtstrend hindeutet. Dies deutet darauf hin, dass die Robot-Vision-Technologie weltweit zunehmend Beachtung und Anwendung findet.
1, Visuelles Projekt
Grundfunktionen
Erkennung: Die Erkennungsfunktion umfasst hauptsächlich die Identifizierung der Eigenschaften des Zielobjekts, beispielsweise seines Aussehens. Unter anderem sind die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Barcode-Erkennung wichtige Indikatoren zur Messung der Erkennungsfähigkeit.
Messung: Die Messfunktion kann die Größeneinheit des Bildes ermitteln und die geometrischen Abmessungen des Zielobjekts im Bild genau berechnen. Hohe Präzision und komplexe Formmessung sind die Vorteile der Bildverarbeitung in dieser Funktion.
Lokalisierung: Die Lokalisierung ist derzeit ein weit verbreitetes Feld, mit dem zwei-und dreidimensionale-Positionsinformationen von Zielen ermittelt werden können, wobei Genauigkeit und Geschwindigkeit die wichtigsten Messindikatoren sind.
Erkennung: Das Erkennungsfeld macht 50 % der Bildverarbeitungsfunktionen aus, und die Implementierung von Berechnungen ist eine Herausforderung. Sie umfasst vor allem die Erkennung des Erscheinungsbilds nach der Montage und die Erkennung von Kratzerfehlern nach dem Zusammenbau.
Anwendungsszenarien
Maschinelle Bildverarbeitung in Kombination mit Industrierobotern wird hauptsächlich zur Steuerung der Roboterbewegung eingesetzt. Die spezifischen Szenarien können in Greifen, Erkennen und Verarbeiten usw. unterteilt werden. Die Kategorie Greifen kann in Anwendungen wie Be- und Entladen, Palettieren, Sortieren usw. unterteilt werden. Die Prozesskategorie umfasst hauptsächlich Anwendungsszenarien wie Kleben, Polieren, Schweißen usw. und konzentriert sich hauptsächlich auf das Greifen.
2, Aufbau und Prinzipien des visuellen Systems
A. Systemzusammensetzung
Visuelle Kamera: Ihre Hauptfunktion besteht darin, Bilder aufzunehmen und Bildinformationen zu sammeln.
Lichtquelle: Stellen Sie eine stabile Lichtquellenszene für das visuelle System bereit, damit der Roboter klarere Bilder erhalten kann.
Computerhardware: einschließlich CPU, Speicher, Festplatte usw., hauptsächlich verantwortlich für die Verarbeitung von Bildern, Algorithmusberechnungen und Speicherung.
Roboter: Empfangen Sie visuelle Daten, ermitteln Sie physische Koordinaten und führen Sie automatisierte Produktionsaufgaben auf der Grundlage visueller Anweisungen aus.
Mechanisches Gerät: Dazu gehören Vorrichtungen, Förderbänder, Hubsitze und andere Peripheriegeräte. Die Hauptfunktion besteht darin, den Roboter bei der Durchführung physischer Vorgänge zu unterstützen.
B. Systemklassifizierung
Monokulares Sehen: Hierbei handelt es sich um ein häufig verwendetes visuelles System, das eine einzige Industriekamera zur Bilderfassung verwendet, normalerweise nur zweidimensionale Bilder erfassen kann und im Bereich intelligenter Roboter weit verbreitet ist. Aufgrund von Problemen mit der Bildgenauigkeit und Datenstabilität ist jedoch häufig die Zusammenarbeit mit anderen Sensortypen erforderlich.
Binokulares Sehen: Es besteht aus zwei Kameras und nutzt das Prinzip der Triangulation, um Tiefeninformationen der Szene zu erhalten, und kann die dreidimensionale Form und Position umgebender Objekte rekonstruieren. Das Prinzip ähnelt dem des menschlichen Auges und ist relativ einfach.
Multi Vision: Durch den Einsatz mehrerer Kameras können tote Winkel reduziert und die Wahrscheinlichkeit einer Fehlerkennung gesenkt werden. Es wird häufig im Montagebereich von Industrierobotern eingesetzt und kann das gemessene Objekt genau identifizieren und lokalisieren, wodurch die Intelligenz und Positionierungsgenauigkeit von Montagerobotern verbessert wird.
C. Bildgebendes Prinzip
Die visuelle Bildgebung wandelt hauptsächlich das erkannte Objekt auf Basis von Bilderfassungsgeräten (CMOS und CCD) in ein Bildsignal um und überträgt es an ein spezielles Bildverarbeitungssystem. Wandeln Sie die Helligkeits- und Farbinformationen der Pixelverteilung in digitale Signale um. Das Bildverarbeitungssystem extrahiert Merkmale des Ziels basierend auf diesen Signalen, wie z. B. Fläche, Menge, Position, Länge usw., und gibt Ergebnisse gemäß voreingestellter Toleranz und anderen Bedingungen aus, einschließlich Größe, Winkel, Anzahl, qualifiziert/unqualifiziert, Anwesenheit/Abwesenheit usw., um eine automatische Erkennungsfunktion zu erreichen und dann die Aktion der Ausrüstung vor Ort basierend auf den Unterscheidungsergebnissen zu steuern.
3. Der Unterschied zwischen CCD und CMOS
CCD-Kameras nutzen CCD, um optische Bilder zur Übertragung in digitale Signale umzuwandeln. CCD-Bildverarbeitungssensoren nutzen einen oder mehrere Ausgangsknoten zur Signalauslesung, mit guter Übertragungskonsistenz und der Fähigkeit, die gesamten Bildinformationen auszulesen. Allerdings muss die Bandbreite des Ausgangssignals verstärkt werden, was zu einem hohen Stromverbrauch führt.
CMOS-Kameras verwenden CMOS, um optische Bilder zur Übertragung in digitale Signale umzuwandeln, wobei ein einzelnes Pixel für die Übertragung verwendet wird. Dadurch kann eine Signalverstärkung um ein Pixel und eine extrem hohe Bildabtastrate erreicht werden, es gibt jedoch Mängel in der Signalkonsistenz.
Die Anwendung der Robot-Vision-Technologie im Bereich der Automatisierung wird ständig erweitert und vertieft. Unter verschiedenen Aspekten wie der wachsenden Marktgröße, der Funktionsvielfalt, der Komplexität des Systemaufbaus und der wissenschaftlichen Natur der Bildgebungsprinzipien wird diese Technologie in Zukunft zweifellos in vielen Bereichen wie der industriellen Produktion und intelligenten Robotern eine wichtigere Rolle spielen.