Трехмерное машинное зрение используется для автоматического извлечения информации из изображения, имеет множество применений в нескольких областях и отличается от таких технологий, как обработка изображений.
3D машинное зрение: обзор
Трехмерное машинное зрение — это новая область автоматизации, которая быстро стала центральной технологией во многих промышленных процессах. По сути, эта технология является «глазами» промышленных роботов и связанных с ними технологий.
С помощью машинного 3D-зрения создается трехмерное визуальное представление продукта. Это позволяет машинам принимать автоматизированные технологические решения на основе таких факторов, как размер, форма, ориентация, местоположение или цвет объекта.
Модели, созданные методами машинного зрения, состоят из дискретных точек данных и могут быть изменены с помощью специализированного программного обеспечения. Это позволяет операторам исследовать модели на наличие повреждений и аномалий. Кроме того, операторы могут использовать модель для взаимодействия с объектами, что позволяет вносить дополнительные изменения и извлекать необходимую информацию.
Определения этого термина различаются, но он включает в себя все методы и технологии, используемые для автоматического извлечения информации из изображений. Это контрастирует с такими методами, как обработка изображений, где на выходе получается другое изображение. Область охватывает технологии, интегрированные системы, действия, опыт, методы, аппаратное и программное обеспечение.
Машинное зрение как дисциплина системной инженерии отличается от компьютерного зрения. В этой области предпринимаются попытки интегрировать несколько современных технологий новыми способами и использовать их для решения реальных проблем в области промышленной автоматизации и смежных областях.
Методы и оборудование
Получение изображений является первым шагом в автоматизированном процессе. На этом этапе используется оборудование, включая камеры, освещение и объективы. Оборудование предназначено для обеспечения необходимой дифференциации, необходимой для точного построения изображения. Необходимая информация извлекается программным обеспечением цифровой обработки, и решения могут приниматься на основе конкретных параметров.
Устройства обработки изображений, такие как камеры, можно использовать отдельно или как часть интегрированной системы. Этот последний вариант оборудования машинного зрения называется интеллектуальной камерой . Другой вариант — включить в камеру полную функцию обработки устройства: это называется встроенной обработкой . В некоторых реализациях используются многофункциональные цифровые камеры.
Помимо обычных изображений, оборудование машинного зрения может включать гиперспектральные изображения, мультиспектральные изображения, рентгеновские изображения, трехмерные изображения поверхностей и изображения в инфракрасном диапазоне. Среди различных методов трехмерного машинного зрения триангуляция на основе сканирования является одной из наиболее используемых. Лазеры используются для сканирования поверхности объекта.
Другие методы, используемые в трехмерном машинном зрении, включают времяпролетные, сеточные и стереоскопические методы зрения. Процессы, используемые при обработке изображений, включают фильтрацию, распознавание образов, обнаружение границ, анализ цвета, сегментацию, пороговое значение и глубокое обучение/обработку нейронной сети. Обнаружения прохождения/непрохождения обычно используются в качестве выходных данных.
Недавние достижения в методах глубокого обучения оказались полезными для области машинного обучения. Эти методы обеспечивают автоматизированные процессы и компьютеры для изображения объектов, сравнимых с людьми-операторами. Алгоритмы глубокого обучения обучаются на тысячах существующих изображений, чтобы улучшить их.
Преимущества
Основным преимуществом 3D-машинного зрения является возможность уменьшить вмешательство человека в операционные процессы. Обычно сложные и опасные производственные процессы, такие как подъем тяжестей и работа в экстремальных условиях, могут быть полностью автоматизированы, предоставляя роботам более интеллектуальные и эффективные автоматизированные возможности.
Еще одним явным преимуществом трехмерного машинного зрения является возможность полной интеграции автоматизированных активов с людьми-операторами, что позволяет использовать совместный подход к работе между людьми и роботами. Основная цель трехмерного машинного зрения — предоставить автоматизированным системам расширенные возможности «визуального восприятия», придав им интеллектуальные функции и возможность адаптироваться к окружающей среде.
Приложения
В последние годы расширились исследования в области трехмерного машинного зрения, и технологии теперь используются в нескольких областях. 3D-машинное зрение было интегрировано в несколько ключевых промышленных и коммерческих процессов.
Приложения для трехмерного машинного зрения включают производство, археологию, архитектуру, скульптуру, дизайн и производство одежды, медицинские приложения, развлечения, визуальные вычисления, а также идентификацию, оценку и сравнение функций. Методы также применялись в виртуальной среде для обучения военных, авиационной промышленности и многих других областей, где обучение в реальной жизни может быть опасным.
В итоге
3D-машинное зрение может стать революционной технологией во многих отраслях, предоставляя роботам и автоматизированным системам возможности идентификации и обработки изображений, сопоставимые с возможностями человека-оператора. В последние годы исследователи изучили несколько приложений, привносящих действительно «умные» визуальные функции в автоматизированные процессы.
С этой технологией все еще существует несколько проблем, но благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения, машинного обучения и нейронных сетей был достигнут заметный прогресс. В настоящее время существуют ограничения на программное обеспечение, которое должно обеспечивать быстрое и точное 3D-обнаружение в реальном времени и повышать точность и эффективность автоматизированного принятия решений.
Эта инновационная область автоматизации и разработки программного обеспечения, вероятно, станет более важной частью будущих производственных процессов, помогая реализовать весь потенциал Индустрии 4.0 и нескольких связанных дисциплин.
Ссылки и дополнительная литература
Optecs (2016) Что такое 3D машинное зрение? [онлайн] optecks.com. Доступно по адресу: https://www.optecks.com/Portal/index.php/knowledge-center/3d-machine-vision-root/3d-machine-1 .
Stemmer Imaging (2022 г.) 3D-машинное зрение — технические основы и проблемы [онлайн] stemmer-imaging.com. Доступно по адресу: https://www.stemmer-imaging.com/en/knowledge-base/3d-machine-vision/
Vision Systems Design (2013 г.) Изучите основы машинного зрения: часть I [онлайн] vision-systems.com. Доступно по адресу: https://www.vision-systems.com/cameras-accessories/article/16736053/explore-the-fundamentals-of-machine-vision-part-i .
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов
hello@technovery.com