자동화 제어 시스템
산업 제조
오늘 블로그에서는 4.0 산업과 관련된 산업 분야에서 가장 많이 적용되는 기술 중 하나인 컴퓨터 비전에 대해 이야기하려고 합니다. 가능성이 무궁무진한 기술이며 이를 적용함으로써 생산공장에서 흔히 발생하는 다양한 문제를 해결할 수 있다.
Computer Vision 기술은 통합된 새롭고 더 강력한 센서와 새로운 이미지 처리 기술 덕분에 지속적으로 개발 및 발전하고 있습니다.
다음으로 Computer Vision이 무엇인지, 응용 프로그램, Computer Vision 유형, 딥 러닝, 이미지 처리가 무엇인지, 조명의 중요성, 프로세스 또는 회사에 가져올 수 있는 이점에 대해 자세히 설명합니다.
Computer Vision은 공장에서 점점 더 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. Computer Vision 시스템은 이미지 형태로 환경에서 정보를 얻습니다. , 여러 유형이 있을 수 있으므로 처리 및 분석 . 그것을 이해하려면 우리가 감각 덕분에 환경을 이해하는 방법에 대해 생각할 수 있습니다. 이 경우 눈은 우리가 주변 세계에서 정보를 얻는 데 도움이 되며 비전 시스템은 동일한 작업을 수행하여 해당 정보를 기계가 처리할 수 있도록 해당 정보를 디지털화합니다.
이러한 이미지를 얻기 위해 센서가 배치됩니다. 2D 카메라, 초분광 카메라, 3D 카메라 등 다양한 유형이 있을 수 있습니다. 이들 모두는 우리에게 필요한 정보를 얻기 위해 이후에 처리되는 환경에 대한 정보를 제공합니다.
Computer Vision 시스템은 공장의 나머지 요소와 관계가 없는 고립된 시스템으로 인식되지 않고 정보를 주고받는 나머지 프로세스와 통합됩니다.
(또한 "Computer Vision의 일곱 가지 응용 프로그램" 게시물에도 관심이 있을 수 있습니다. )
Computer Vision이 매우 다양한 응용 프로그램과 다양한 목적으로 사용될 수 있는 많은 분야를 생각할 수 있습니다. 이것은 Computer Vision에 사용되는 많은 유형의 센서가 있고 많은 작업 영역과 많은 산업 부문을 포괄할 수 있기 때문입니다. Computer Vision 시스템이 사용되는 가장 뛰어난 응용 분야로는 계측, 조각 결함 감지, 침입 요소 감지, 다양한 유형의 코드 판독 또는 품질 시스템이 있습니다.
Computer Vision의 가장 잘 알려진 응용 프로그램 중 하나입니다. Computer Vision 시스템은 일단 훈련을 받으면 결함을 감지할 수 있습니다. 결함은 금속 균열, 페인트 결함, 버, 잘못된 인쇄 및 기타 여러 옵션에 이르기까지 다양합니다. 감지할 수 있는 결함은 0.05mm 미만에 도달할 수 있습니다. 교육은 결함이 있는 시스템 이미지와 결함이 없는 시스템 이미지를 공급하여 수행됩니다.
Computer Vision 덕분에 미크론까지 정밀하게 측정할 수 있습니다. 레이저 계측 장비 또는 프로브를 사용하여 만든 응용 프로그램입니다.
Computer Vision의 장비와 센서의 발전으로 매번 더 높은 품질의 이미지를 얻을 수 있습니다. 따라서 이러한 유형의 시스템은 고정밀 측정에 사용됩니다. . 비전 시스템을 사용하면 최대 미크론까지 측정하여 특정 부품의 결함을 감지할 수 있습니다.
반면에 센서의 다양성으로 인해 일반적인 RGB 이미지가 아닌 다른 유형의 이미지도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 초분광 카메라를 사용하면 많은 경우 관련 정보를 제공하는 재료의 구성을 구별할 수 있습니다. 이 기술은 품질 시스템으로 농식품 분야에서 널리 사용됩니다. 덕분에 우리는 과일과 돌을 구별하거나 플라스틱 잔해나 기타 원치 않는 침입자를 감지할 수 있습니다.
비전 시스템의 가장 잘 알려진 응용 프로그램 중 하나는 인식 또는 코드 읽기입니다. .
오늘날, 예를 들어 많은 프로세스에서 추적성을 허용하는 모든 종류의 코드를 인식하는 많은 시스템이 있습니다.
날마다 더 많은 부품이나 연결로 더 복잡한 어셈블리가 만들어집니다. Computer Vision을 사용하면 각 부품이 제자리에 있는지 또는 프로세스가 끝날 때 최종 조립이 올바른지 단계별로 확인할 수 있습니다. 이 응용 프로그램은 매우 복잡한 기계, 장비, 전자 기판 또는 사전 조립품의 조립에 매우 유용합니다. 이러한 시스템은 매우 복잡한 작업 주기 시간과 재작업 시간을 상당히 줄여줍니다.
마지막으로 우리에게 가장 많이 요청되는 응용 프로그램 중 하나는 협동 로봇 공학과 Computer Vision을 결합하여 혼돈 상태에서 조각의 빈 피킹을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 조각이 잘못되어 궤적을 최적화하고 그립 좌표를 감지해야 합니다. 로봇은 그 조각이 무엇인지, 어디에 있는지 알려주는 데 도움이 필요하므로 조각을 얻는 가장 좋은 방법을 결정할 수 있습니다.
로봇과 관련하여 우리는 환경에 적응하고 지능적으로 행동할 수 있는 적응형 로봇에 대해 이야기할 것입니다. 이것은 로봇과 통신하고 다양한 경우에 행동할 수 있도록 환경에 대한 정보를 제공하는 센서를 추가함으로써 달성됩니다. 비전 시스템은 예를 들어 위치 변경, 장애물, 혼란스러운 조각 선택 등의 경우에 로봇이 행동하도록 이러한 유형의 정보를 제공합니다.
보시다시피 Computer Vision의 가능성은 무궁무진하며 아트리아에서는 많은 프로젝트를 성공적으로 수행했습니다. 이 지역에서.
마지막으로 Computer Vision이 생산 프로세스에 가져오는 이점에 대해 이야기하고자 합니다.
딥 러닝과 함께 컴퓨터 비전을 사용하면 매우 다양한 상황에서 작동하고 환경에서 학습하여 훨씬 더 지능적인 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 환경에서 수집한 데이터에서 학습하고 특성을 학습하여 다양한 상황에서 행동하고 분류하거나 물체를 감지할 수 있습니다. 많은 경우 이러한 데이터는 카메라로 얻은 이미지입니다. 이러한 알고리즘이 훈련되어야 하는 데이터 데이터 세트를 생성하는 것을 잊지 마십시오. 이러한 데이터 샘플을 생성하는 데 사용되는 센서는 매우 중요합니다. 이 경우 데이터는 이미지가 되며 품질 캡처와 후속 레이블 지정 및 필터링은 딥 러닝을 사용하는 애플리케이션의 적절한 기능에 매우 중요합니다.
우리는 이미 Computer Vision 시스템에 사용되는 다양한 유형의 센서가 있음을 설명했습니다. 여기에서 가장 중요한 것에 대해 이야기하고자 합니다.
먼저 2D 매트릭스 카메라 를 찾습니다. 우리가 컬러 또는 회색조 이미지로 알고 있는 RGB로 이미지를 얻습니다. 이 카메라는 색상 정보를 포함하는 픽셀로 분할된 행렬인 변환된 이미지를 얻습니다. 이 카메라는 문자 인식, 계측, 코드 판독 또는 결함 검사와 같은 다양한 응용 분야에 다양한 가능성을 가지고 있습니다.
반면에 초분광 카메라가 있습니다. , 파장 측정을 통해 재료의 구성을 알 수 있습니다. 이러한 방식으로 돌, 플라스틱 등과 같은 침입자를 감지할 수 있습니다. 식품 분야에서 널리 사용됩니다.
존재하는 또 다른 Computer Vision 기술은 열화상 촬영입니다. . 이러한 센서로부터 샘플 또는 신체의 온도에 대한 정보가 이미지 형태로 획득됩니다. 온도에 대한 정보를 제공하는 색상 스케일로 표시됩니다. 누출 감지 또는 부하 불균형과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
마지막으로 3D 카메라에 대해 이야기하겠습니다. . 이러한 유형의 센서는 깊이 정보를 제공합니다. 또한 매우 광범위한 응용 분야를 다룰 수 있는 다양한 유형의 3D 카메라가 있습니다. 다른 응용 프로그램 중에서 조각을 선택하거나 결함을 감지하는 데 사용됩니다.
우리가 이야기한 센서에서 얻은 이미지의 처리는 디지털 이미지에서 필요한 정보를 추출하는 메커니즘입니다. 이를 위해서는 해당 이미지에 적용되는 각 유형에 필요한 프로세스를 수행하는 특정 소프트웨어를 사용해야 합니다.
현재 이미지 처리를 위한 도구가 있는 다양한 상용 시스템 또는 스마트 카메라가 있습니다. 많은 경우 이러한 도구는 특정 응용 프로그램에 충분하지만 필요한 다용성을 제공하는 특정 소프트웨어를 개발해야 하는 경우도 있습니다.
이미지를 처리하고 결과 또는 필요한 정보를 얻은 후 이 정보는 시스템의 출력으로 외부로 반환됩니다(결함 경고, 측정 결과 반환 또는 로봇에 좌표 제공).
데이터를 캡처하는 센서 외에도 비전 시스템에서는 획득한 데이터의 품질을 개선하고 적절한 기능을 수행하는 데 중요한 보조 요소가 사용됩니다.
이러한 가장 중요한 외부 요소 중 하나는 조명입니다. . 외부 조명 시스템을 포함하면 대부분의 경우 이미지가 제대로 캡처될 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 예를 들어, 반사 없이 조각의 이미지를 적절하게 얻기 위해 특정 조명이 사용되었습니다.
조명에 필요한 재료의 유형, 거리, 백라이트 및 기타 여러 매개변수에 따라 Computer Vision 시스템을 위한 다양한 조명 시스템이 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 조명 시스템은 직접, 간접 또는 '백라이트' 입니다. 조명. 물론 흰색 또는 빨간색 led 조명으로 조명할 수도 있습니다. . 이것은 존재하는 몇 가지 예일 뿐이며 각 특정 응용 프로그램에 대해 연구해야 하므로 프로세스에 유용한 이미지를 얻을 수 있습니다.
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자동화 제어 시스템
몇 주 전에 RRSS에서 이 프로젝트에 대해 배울 수 있었고 오늘은 이에 대한 전용 항목을 제공합니다. 자체 웹사이트에서 자세한 내용을 확인할 수도 있습니다. . 이 프로젝트는 모양이나 크기로 인해 후속 분류 프로세스에 해를 끼치는 처리 라인에서 작업자가 부피가 큰 폐기물을 더 쉽게 제거할 수 있도록 하는 경량 포장 폐기물 분류 공장에 존재하는 필요성에서 비롯되었습니다. 이를 위해 인공시각을 통한 폐기물 식별 및 분류를 위한 인공지능 시스템을 구축하고 있으며, 이니셜은 SIARA입니다. 알려드립니다! SIARA란 무엇입니까?
인더스트리 4.0이 무엇인지 이미 알고 계실 것입니다. , 장점 , 애플리케이션 산업 자동화에 어떻게 부합하는지 . 이 게시물에서는 미래(그리고 현재)의 작업자가 4.0 기술에 대해 심층적으로 알고 있어야 하기 때문에 어떻게 될 것인지 알려줍니다. 인더스트리 4.0은 근로자에게 어떤 영향을 미칩니까? 인더스트리 4.0은 직업에 따라 다른 영향을 미친다. 많은 직책이 자동화되는 것이 사실이지만, 새로운 직책은 프로그래머, 개발자, 자동화 및 시스템 엔지니어로 만들어질 것입니다. 사람의 속도, 직관, 판단력이 필요하고 부가가치를 제