Analiza komputerowa może mieć bardzo szeroki zakres – zazwyczaj dotyczy geometrii badanego obiektu, kontroli wymiarów, oceny koloru, struktury lub innych cech fizycznych. Jednak może się też odnosić tylko do procesów produkcyjnych. Analizie poddać można zachowania punktów w określonym obszarze, co pozwala np. konstruować inteligentne systemy ochrony lub monitorować ruch na drodze.

Systemami wizyjnymi stosowanymi w inżynierii produkcji do kontroli jakości z reguły nazywa się kamery usytuowane na produkcji, wykorzystywane do kontroli czynności procesu wytwarzania i dozoru pracowników. Jest to jednak błędne podejście. Co prawda wspólnym mianownikiem cyfrowej analizy i systemów wizyjnych jest to, że rejestrują one obrazy, jednak system wizyjny ukierunkowany na kontrolę jakości dodatkowo przetwarza obraz w kierunku kompatybilności z ustalonym modelem obiektu bądź schematem zachowania. Niedokładność maszyn i narzędzi, defekty półfabrykatów, uszkodzenia obrabianych elementów, a także błąd operatora przyczyniają się do powstawania usterek w procesie produkcji, których wczesna diagnostyka pozwoli na redukcję dodatkowych kosztów i uzyskanie końcowego produktu o najwyższej jakości. Systemy wizyjne zapewniają stały nadzór, pomagają sprostać wymaganiom rynku i pomagają w rozwiązywaniu ww. problemów.

Wizja komputerowa

Systemami i algorytmami wizyjnymi (z ang. Machine vision) określa się zastosowanie wizji komputerowej (z ang. computer vision) w przemyśle. Coraz częściej pełnią one funkcję kontroli jakości lub ją wspomagają, a nawet wykorzystywane są do monitorowania parametrów maszyn i produkcji oraz nadzoru nad procesami wytwarzania i ich bezpieczeństwem. Prostota układu, niskie koszty eksploatacji, wysoka wydajność i elastyczność zastosowań oraz możliwość realizacji skomplikowanych zadań to główne zalety systemów wizyjnych, dzięki czemu stosuje się je w wielu gałęziach przemysłu.

Rys. 1. Elementy systemu widzenia maszynowego w przemyśle

Wizja komputerowa skupia się głównie na przetwarzaniu obrazu, natomiast wizja maszynowa wymaga dodatkowych urządzeń I/O (wejście/wyjście), a także sieci komputerowych do transferu wcześniej wygenerowanych informacji, koniecznych dla pozostałych składowych cyklu przemysłowego, np. przenośników taśmowych. Wizja maszynowa jest podsystemem inżynierii produkcji, korzysta z zagadnień informatyki, mechaniki, optyki i automatyki przemysłowej. Podstawową różnicą między systemem a sensorem wizji jest poziom zaawansowania układu kontroli wizyjnej. System wizyjny jest bardziej rozbudowany pod względem programowym i sprzętowym, w związku z czym przeprowadzone analizy charakteryzują się wysoką dokładnością, a ich zakres może być o wiele szerszy. Ponadto może dostarczyć dodatkowych danych, potrzebnych na kolejnym etapie produkcji, bądź tworzyć statystyki porównawcze, wymagane m.in. przez logistykę. Wszystko to wiąże się jednak ze znacznym kosztem systemu i znacznie dłuższym niż przy użyciu sensora czasem praktycznej realizacji pomysłu.

Sensor jest prostszy w użyciu i serwisie oraz znacznie tańszy. Jego rozmiary i mały pobór mocy sprawiają, że można go zainstalować niemal wszędzie. Niestety mała cena okupiona jest mniejszą rozdzielczością natywną obiektywu, co wiąże się z gorszą jakością obrazu, a w rezultacie – analizy.

Wizja maszynowa wraz z powiązanymi z nią systemami znajduje coraz szersze zastosowanie w rozwiązywaniu problemów inspekcji przemysłowej, pozwalając na automatyzację procesu inspekcji przy zwiększeniu jej dokładności i wydajności (rys. 1 przedstawia schemat automatycznego systemu kontroli wizyjnej).

Elementy systemu wizyjnego

Do standardowych elementów tworzących przemysłowe systemy wizyjne zalicza się kamerę cyfrową wraz z obiektywem, źródło światła (tzw. oświetlacze) oraz komputer wyposażony w kartę akwizycji obrazu i kartę wejść/wyjść, analizujący dane z kamery lub wykorzystywany do zaprogramowania jej pracy. Często spotykanym rozwiązaniem jest integracja komputera z kamerą we wspólnej obudowie. Budowę przykładowego systemu wizyjnego przedstawiono na rys. 2 – z uwzględnieniem dodatkowych mechanizmów pozycjonujących i transportujących przedmiot poddawany kontroli.

Rys. 2. Schemat blokowy systemu wizyjnego

Kamery są najważniejszym elementem systemów wizyjnych. Dobór odpowiednich urządzeń tego typu, dokonywany na podstawie cech mierzonego materiału, ułatwia tworzenie programu wizyjnego, a także zmniejsza problemy z selekcją prawidłowego oświetlenia. Ze względu na sposób przesyłania sygnału do komputera wyróżnia się kamery cyfrowe i analogowe. Analogowe komunikują się z komputerem za pośrednictwem specjalnego przewodu BNC oraz karty akwizycji obrazu, która zmienia impuls analogowy na cyfrowy. Taki sposób przesyłu danych nie jest jednak efektywny. Dodatkowo kamery analogowe nie umożliwiają zmiany czasu ekspozycji obrazu. Jakiekolwiek modyfikacje w jej ustawieniach przeprowadzane są manualnie, za pomocą przycisków zlokalizowanych na korpusie. Kamery cyfrowe również komunikują się z komputerem za pośrednictwem specjalnego przewodu i karty akwizycji obrazu, ale mogą być podłączone poprzez złącza dużych szybkości, np. IEEE1394 (Fire Wire). Kolejna możliwość to bezpośrednie ich podłączenie do komputera, dzięki czemu pomija się problemy związane z konfiguracją sprzętu i zyskuje szybszy przesył danych.

Rys. 3. Kąty widzenia obiektywu dla różnych typów soczewek

Obiektyw kamery ma skupić przepływające przez soczewkę światło, tak aby dotarło do kamery, tworząc czytelny obraz. Najważniejszym parametrem obiektywu jest jego ogniskowa, czyli odległość soczewki od punktu przecięcia się wszystkich promieni padających na soczewkę po przejściu przez nią. Główne różnice między typami soczewek to ich kąt widzenia i ogniskowa. Kąt widzenia określa, jaką część sceny widzi kamera. Szeroki obiektyw widzi większy fragment sceny, podczas gdy mały kąt widzenia obiektywu telecentrycznego pozwala zobaczyć szczegóły z większych dystansów. Zależność tę pokazano na rys. 3.

Zakres widzenia kamery zależny jest od długości ogniskowej. Dla systemów wizyjnych powinien być dobrany taki obiektyw, który zapewni wypełnienie całego pola kamery badanym obiektem.

Zastosowania

Przemysłowe systemy wizyjne mają szerokie spektrum zastosowań. W dużej mierze używane są do kontroli jakości. Do najistotniejszych funkcji należą tu akwizycja obrazu, jego przetwarzanie i klasyfikacja oraz integracja technologii z procesem. Najpopularniejsze zastosowania wizji maszynowej to kontrola poprawności oraz kompletności wykonania i montażu, kształtu i wymiarów, identyfikacja oznaczeń, określenie położenia, a także inspekcja powierzchni elementów. Przykłady zastosowań przemysłowych systemów wizyjnych przedstawiono w tabeli.

Tabela. Przemysłowy obszar zastosowań systemów wizyjnych

Stosowanie systemów wizyjnych w przemyśle pozwala na realizację zróżnicowanych zadań pojawiających się na skutek rosnących wymagań rynku i rozwoju linii produkcyjnych, czego efektem jest uzyskanie produktów o jak najwyższej jakości. Systemy te pracują bezdotykowo i szybko, zazwyczaj bez potrzeby zatrzymywania ruchu produktu. Specjalistyczne rozwiązania do celów pomiarowych umożliwiają kontrolę w zakresie mikrometrycznym. Z drugiej strony pozwalają również odwzorowywać obiekty o dużych wymiarach (np. kształt karoserii samochodu osobowego). Z pomocą wizyjnych systemów pomiarowych możliwe jest uzyskanie mrezultatów zbliżonych do przemysłowych systemów z czujnikami dotykowymi. Choć mają nieco niższą dokładność, to przewyższają konwencjonalne systemy dotykowe szybkością i elastycznością zastosowań. Systemy wizyjne mogą być wykorzystywane bezpośrednio w miernictwie jako stacjonarne stanowiska pomiarowe – pozwalają na wydobycie większego potencjału z kamer pomiarowych, zwiększając tym samym dokładność kontroli. Dodatkowo systemy takie można zespolić w jedno urządzenie pomiarowe i wówczas stają się one mocną alternatywą dla tradycyjnych rozwiązań, umożliwiając bezdotykowe, bardzo dokładne kontrole.

Stosowanie systemów wizyjnych pozwala na uzyskanie powtarzalnej jakości wyrobów i dokładności, wczesną identyfikację wad, skrócenie czasu kontroli ze względu na wysoką efektywność, zapewnia też mobilność i elastyczność w dostosowaniu do potrzeb użytkownika.

_________________________________________________________________________________________________

LITERATURA

[1] Batchelor B.G., 2012, Machine Vision for Industrial Applications, Springer, London.

[2] Bogusz J., 2007, Systemy wizyjne dla przemysłu, „Elektronika praktyczna”, nr 4.

[3] Malamas E.N. i in., 2003, A survey on industrial vision systems, applications and tools, „Image and Vision Computing”, vol. 21, No. 2.

[4] Sioma A., 2008, Visual Quality Control in Manufacturing, „CA Systems and Technologies”, No. 1.

[5] Szymonik J., 2010, Widzenie maszynowe jako narzędzie zapewniające wysoką jakość wyrobów, „Problemy Techniki Uzbrojenia”, r. 39, z. 115.