Die Entwicklung der industriellen Automatisierung in China hat einen hohen Reifegrad erreicht und die meisten Menschen haben ein gewisses Verständnis dafür. Um Ihr Wissen über die industrielle Automatisierung zu vertiefen, werden in diesem Artikel zwei Schlüsselaspekte untersucht: 1. Die Anwendung von Bildverarbeitung in der industriellen Automatisierung und 2. Warum die industrielle Automatisierung Bildverarbeitungssysteme nutzt. Wenn Sie die kommenden Inhalte interessant finden, lesen Sie gerne weiter.
I. Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung in der industriellen Automatisierung
Maschinelles Sehen ist seit langem in industrielle Automatisierungssysteme integriert, um die Produktionsqualität und -leistung zu verbessern, indem es die traditionelle manuelle Inspektion ersetzt. Von Pick-{1}}and--Vorgängen und Objektverfolgung bis hin zu Messtechnik und Fehlererkennung verbessert die Nutzung visueller Daten die Gesamtsystemleistung, indem sie eine direkte Gut/Schlecht-Rückmeldung liefern oder geschlossene -Regelkreise ermöglichen.
Der Einsatz von Vision geht weit über die industrielle Automatisierung hinaus; Wir sehen auch, dass Kameras im täglichen Leben häufig eingesetzt werden, beispielsweise in Computern, Mobilgeräten und insbesondere in Autos. Kameras wurden erst vor wenigen Jahren in Fahrzeugen eingeführt, doch heute sind Autos mit zahlreichen Kameras ausgestattet, die dem Fahrer eine vollständige 360-Grad-Ansicht des Fahrzeugs ermöglichen.
Der bedeutendste technologische Fortschritt in der maschinellen Bildverarbeitung ist jedoch wohl die Rechenleistung. Da sich die Prozessorleistung alle zwei Jahre verdoppelt und der Fokus weiterhin auf parallelen Verarbeitungstechnologien wie Multi-Core-CPUs, GPUs und FPGAs liegt, können Vision-Systemdesigner jetzt hochkomplexe Algorithmen auf visuelle Daten anwenden und so intelligentere Systeme erstellen.
Fortschritte in der Verarbeitungstechnologie eröffnen neue Möglichkeiten, die über bloß intelligentere oder leistungsfähigere Algorithmen hinausgehen. Sehen wir uns Anwendungsfälle für die Erweiterung von Fertigungsmaschinen um Bildverarbeitungsfunktionen an. Diese Systeme sind traditionell als Netzwerke intelligenter Subsysteme konzipiert, die kollaborative verteilte Systeme bilden und so einen modularen Aufbau ermöglichen.
Wenn sich jedoch die Systemleistung verbessert, kann die Übernahme dieses hardwarezentrierten Ansatzes auf Schwierigkeiten stoßen, da diese Systeme typischerweise eine Mischung aus zeitkritischen und nicht{2}zeitkritischen Protokollen-für die Verbindung verwenden. Die Verbindung dieser unterschiedlichen Systeme über verschiedene Kommunikationsprotokolle kann zu Engpässen bei Latenz, Determinismus und Durchsatz führen.
Wenn Designer beispielsweise versuchen, Anwendungen mithilfe dieser verteilten Architektur zu entwickeln und dabei eine enge Integration zwischen Bild- und Bewegungssystemen aufrechtzuerhalten,-wie es bei Bildverarbeitungs-Servoanwendungen erforderlich ist-, können sie aufgrund unzureichender Verarbeitungskapazität auf erhebliche Leistungsprobleme stoßen. Darüber hinaus verringert die Tatsache, dass jedes Subsystem über einen eigenen Controller verfügt, tatsächlich die Verarbeitungseffizienz.
Schließlich zwingt dieser hardwarezentrierte verteilte Ansatz Designer dazu, für jedes Subsystem unterschiedliche Tools zu verwenden: spezielle Bildverarbeitungssoftware für das Bildverarbeitungssystem, bewegungsspezifische Software für das Bewegungssystem usw. Dies stellt kleinere Designteams vor besondere Herausforderungen, da ein einzelner Ingenieur möglicherweise für mehrere Komponenten verantwortlich ist.
II. Warum Bildverarbeitungssysteme in der industriellen Automatisierung eingesetzt werden
Es gibt fünf Hauptgründe für den Einsatz von Bildverarbeitungssystemen in der industriellen Automatisierungssteuerung:
Präzision- Aufgrund der physikalischen Einschränkungen des menschlichen Auges haben Maschinen einen deutlichen Präzisionsvorteil. Selbst wenn Menschen bei der Produktinspektion auf Lupen oder Mikroskope zurückgreifen, bleiben Maschinen präziser und erreichen eine Präzision von bis zu einem Tausendstel Zoll.
Wiederholbarkeit- Maschinen können mit identischen Methoden wiederholt und ermüdungsfrei Inspektionen durchführen. Im Gegensatz dazu zeigen menschliche Augen bei jeder Inspektion subtile Unterschiede, selbst wenn identische Produkte untersucht werden.
Geschwindigkeit- Maschinen prüfen Produkte schneller. Dies ist besonders vorteilhaft bei der Erkennung von sich schnell bewegenden Objekten, beispielsweise an Produktionslinien, wo es die Fertigungseffizienz steigert.
Objektivität-Die menschliche Inspektion leidet unter einem entscheidenden Fehler: emotionaler Voreingenommenheit. Die Ergebnisse schwanken je nach Stimmung des Prüfers, wohingegen Maschinen ohne menschliche Emotionen arbeiten und stets zuverlässige Ergebnisse liefern.
Kosten-Maschinen arbeiten schneller als Menschen, was bedeutet, dass eine einzelne automatisierte Inspektionseinheit die Arbeitsbelastung mehrerer Arbeiter bewältigen kann. Darüber hinaus erfordern die Maschinen keine Pausen, werden nie krank und können kontinuierlich arbeiten, was die Produktionseffizienz erheblich steigert.
Bildverarbeitungssysteme erfassen schnell große Datenmengen, erleichtern die automatisierte Verarbeitung und lassen sich nahtlos in Designspezifikationen und Fertigungskontrollen integrieren. Daher werden sie in der modernen automatisierten Produktion häufig zur Prozessüberwachung, Endproduktkontrolle und Qualitätskontrolle eingesetzt. Bildverarbeitungssysteme erhöhen die Produktionsflexibilität und den Automatisierungsgrad. Sie ersetzen häufig das menschliche Sehvermögen in gefährlichen Umgebungen, die für manuelle Arbeit ungeeignet sind oder in denen die Sehfähigkeit des Menschen unzureichend ist. In der industriellen Großserienproduktion erweist sich die manuelle Sichtprüfung als ineffizient und ungenau, wohingegen maschinelle Sichtprüfungsmethoden die Produktivität und Automatisierung erheblich steigern. Darüber hinaus erleichtert maschinelles Sehen die nahtlose Informationsintegration und dient als grundlegende Technologie für die computerintegrierte Fertigung.