제조업에서 산업용 머신비전 기술의 장점과 한계

산업용 머신 비전은 스마트하고 자동화된 제조를 실현하는 가장 효과적인 방법입니다. 그것은 현대 산업의 기계 눈으로 간주되었습니다. 비접촉 측정을 실현하고 인간의 눈으로 볼 수 없는 결함을 실현할 수 있으며 열악한 작업 환경에서도 7*24시간 작동합니다.

하지만 머신 비전 전체 시스템에는 투자가 필요합니다. 대부분의 중간 규모 회사는 작은 이익을 가지고 있지만 장비 및 엔지니어. 그래서 널리 적용하기 어렵다. 또한 기계 시스템은 인간만큼 유연하지 않습니다. 매우 명백한 결함이 누락된 상태에서 시스템 명령으로만 결함을 일으킬 수 있습니다.

Ⅰ. Industrial Vision Technology

머신 비전은 이미지 기반 자동 감지 및 분석을 제공하는 기술 및 방법입니다. 일반적으로 자동 감지, 프로세스 제어 및 로봇 안내와 같은 산업용 애플리케이션 시나리오에서 사용됩니다.

산업용 비전 기술 시스템은 다른 시스템보다 더 큰 견고성, 신뢰성 및 안정성을 요구합니다. 시각 시스템이며 종종 정부/군사 응용 프로그램보다 비용이 저렴합니다. 따라서 산업용 머신 비전은 비용 효율적이고 수용 가능한 정확도, 높은 견고성, 높은 신뢰성, 높은 기계적 및 온도 안정성을 의미합니다.

Ⅱ. 머신 비전 시스템의 구성요소

텔레센트릭 렌즈 머신 비전 시스템에는 조명, 렌즈, 이미지 센서, 시각 처리 및 통신이 포함됩니다. 조명의 조명에 의한 부분 검사를 통해 조명의 특징을 강조하여 카메라 렌즈를 선명하게 볼 수 있습니다. 이미지를 캡처하여 빛의 형태로 센서에 제공합니다. 센서는 머신 비전 카메라에서 빛을 디지털 이미지로 변환한 다음 분석을 위해 프로세서로 보냅니다.

Ⅲ. 제조업에서 Insutrial 머신 비전 애플리케이션의 장점

컴퓨터 비전 시스템 보고 설명하는 기능이 있으며 수동 개입 없이 여러 작업을 자동으로 완료할 수 있습니다. 따라서 비즈니스 사용자는 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

1. 더 빠르고 간단한 프로세스

머신 비전 시스템은 단조롭고 반복적인 작업을 더 빠른 속도로 수행할 수 있으므로 전체 프로세스가 더 간단해집니다.

2. 정확한 결과

기계는 절대 실수하지 않습니다. 마찬가지로 인간과 달리 이미지 처리 기능이 있는 머신 비전 시스템은 실수. 궁극적으로 제공되는 제품이나 서비스는 빠를 뿐만 아니라 고품질입니다.

3. 비용 절감

기계가 지루한 작업을 책임지기 때문에 오류가 최소화되어 제품이나 서비스에 결함이 생길 여지가 없습니다. 따라서 회사는 많은 돈을 절약할 수 있습니다. 그렇지 않으면 결함이 있는 프로세스와 제품을 수리하는 데 돈이 쓰일 것입니다.

완벽한 기술은 없습니다. 동일한 원리가 산업용 머신 비전 기술에도 적용됩니다. 현재 컴퓨터 비전 시스템의 한계에도 불구하고 기업에 수익원을 늘리고 생산성 목표를 달성하며 작업 프로세스를 단순화할 수 있는 엄청난 기회를 제공할 수 있습니다.

IV. 제조업에서 산업용 머신 비전 적용의 한계

1. 주변 광원에 의해 제약

다른 광원은 다른 이미지 품질과 효과를 일으키고 감지 알고리즘의 감지를 직접 방해하며 제품에 대한 오판을 유발합니다. 단일 시각적 안내 기술은 경로에서 장애물 감지의 정확성을 보장할 수 없으며 의사 결정 제어 계층은 종종 여러 센서를 통합해야 하는 정보 수집이 필요합니다.

< 강하다>2. 하드웨어 장비의 성능에 의해 제한됨

카메라의 렌즈 왜곡 보정, 보정 차이 및 제한된 시야각 범위; 설치 조건 및 장소 제한, 센서 융합 계획에 대한 요구 사항; 각 픽셀의 암전류가 다르고 광자에 대한 응답이 일관되지 않아 카메라에 공간 및 패턴 노이즈가 발생합니다. CCD 라인 스캔 카메라 렌즈의 매개변수 설정 제한.

< p style="white-space: normal;">3. 결국 컴퓨팅 리소스에 의해 제한

산업 제품의 대규모 및 복잡한 모델 아키텍처는 강력한 컴퓨팅 기능에 의존해야 합니다. 장치 단말기의 메모리를 충족하기 어려운 경우 모델 클라우드 오프라인 교육을 사용한 다음 장치 단말기에 배포해야 합니다. 이미지 데이터 전송은 여전히 특정 작업 대상에 대한 모델 매개변수를 조정하고 최적화해야 하므로 추가 엔지니어링 오버헤드가 발생하고 실시간 성능이 좋지 않습니다.

4. 검출 개체의 다양성으로 인해 제한

물체 표면에는 여러 종류의 결함이 있으며 결함 발생 메커니즘은 알려져 있지 않으며, 결함에 대한 설명이 충분하지 않습니다. 머신 비전 시스템이 데이터에서 특징을 추출하는 것은 어렵습니다.

5. 비용 및 편익 경제의 제약

비전 센서 및 기본 비전 소프트웨어와 같은 머신 비전 시스템의 핵심 구성 요소 개발에는 많은 투자가 필요합니다. 비용.