Машинно зрение — автоматический контроль и анализ, управление происходящими процессами, а также управление роботами и дронами
.jpg)
Машинное зрение или компьютерное зрение — это визуализация цифрового изображения с целю получение сбора и обработки информации для возможностей последующей обработки полученной информации. Цифровая визуализация изображения это технология и ее методика применяется в различных приложениях автоматический контроль и анализ, управление происходящими процессами, а также управление роботами и дронами. Применение машинного зрения обширно и применяется в огромном количестве приложений от научных разработок и медицинских изучениях до промышленности. Машинное зрение подразумевает и объединяется к нескольким технологиям, программным продуктам, интегрированным системам, действиям, методам и знаниям. Машинное зрение как дисциплину относят к системной инженерии. Этот термин является распространенным для этих функций в средах промышленной автоматизации, но также используется для этих функций в других средах управления транспортными средствами.
Общий процесс машинного зрения включает в себя детальное планирование требований и проекта, а затем создание решения. Во время выполнения процесс начинается с создания изображения, за которым следует автоматический анализ изображения и извлечение необходимой информации.
Машинное зрение с помощью камер сегодня широко востребовано и сегодня не мыслимо производить высокотехнологические процессы без применения камер машинного зрения. Машинному техническому зрению исполнилось уже более 20 лет, но примерно с 2010 года технологии позволили внедрить алгоритмы способствующие глубокому обучению, и логический вывод которые предъявляют более высокие требования к производительности и обработки.
Как принято для это используются классы этапов обработки в своей последовательности, которая в итоге приводит к требуемому результату. Типичная последовательность может начинаться с таких инструментов, как фильтры, которые изменяют изображение, за которым следует извлечение объектов, затем извлечение (например, измерения, считывание кодов) данных из этих объектов с последующей передачей этих данных или сравнением их с целевыми значениями для создавать и сообщать результаты «прошел/не прошел». Методы обработки изображений машинного зрения включают в себя;
Сшивание / регистрация: объединение соседних 2D или 3D изображений.
Фильтрация (например, морфологическая фильтрация).
Пороговое значение: пороговое значение начинается с установки или определения значения серого, которое будет полезно для следующих шагов. Затем это значение используется для разделения частей изображения, а иногда и для преобразования каждой части изображения в черно-белое изображение в зависимости от того, находится ли оно ниже или выше значения шкалы серого.
Подсчет пикселей: подсчитывает количество светлых или темных пикселей.
Сегментация: разделение цифрового изображения на несколько сегментов для упрощения и/или изменения представления изображения во что-то более значимое и более простое для анализа.
Обнаружение краев: поиск краев объекта.
Цветовой анализ: идентификация деталей, продуктов и предметов с помощью цвета, оценка качества по цвету и изоляция функций с помощью цвета.
Обнаружение и извлечение капель: проверка изображения на наличие дискретных капель связанных пикселей (например, черных дыр в сером объекте) в качестве ориентиров изображения.
Нейронная сеть / глубокое обучение / обработка машинного обучения: взвешенное и самообучающееся принятие решений с несколькими переменными. Примерно в 2019 году это широко расширилось, используя глубокое обучение и машинное обучение для значительного расширения возможностей машинного зрения. Наиболее распространенным результатом такой обработки является классификация. Примерами классификации являются идентификация объектов, классификация идентифицированных объектов "не пройдена" и оптическое распознавание символов.
Распознавание образов, включая сопоставление шаблонов. Поиск, сопоставление и/или подсчет определенных закономерностей. Это может включать в себя местоположение объекта, который может быть повернут, частично скрыт другим объектом или иметь другой размер.
Чтение штрих-кода, матрицы данных и "2D-штрих-кода".
Оптическое распознавание символов: автоматическое считывание текста, например серийных номеров.
Измерение/метрология: измерение размеров объекта (например, в пикселях, дюймах или миллиметрах).
Сравнение с целевыми значениями для определения результата "пройден или не пройден" или "годен/не пройден". Например, при проверке кода или штрих-кода считанное значение сравнивается с сохраненным целевым значением. При измерении измеренное значение сравнивается с правильным значением и допусками. Для проверки буквенно-цифровых кодов значение OCR сравнивается с правильным или целевым значением. Для проверки на наличие дефектов измеренный размер дефектов можно сравнить с максимальными значениями, допускаемыми стандартами качества.
Работа автоматических систем проверки может привести к принятию решения о прохождении или несоответствии. Эти решения могут запускать механизмы, которые исключают неудачные элементы или подают сигнал тревоги. Другие типы выходных данных включают информацию о положении и ориентации объекта для систем наведения робота. Также в выходные данные могут входить числовые измерения, данные, считанные из кодов и символов, подсчеты и классификация объектов, отображение процесса или результатов, сохраненные изображения, сигналы тревоги от автоматизированных систем космического мониторинга среднего напряжения и сигналы управления процессом. Кроме того, сюда можно отнести пользовательские интерфейсы, интерфейсы для интеграции многокомпонентных систем и автоматизированного обмена данными.
Робототехника:
Как заставить роботов видеть? Камеры машинного зрения с глобальным затвором предоставляет роботу информацию о местоположении и его ориентации, это позволяет роботу ориентироваться и производить индикацию пространства своего окружения и определять предметы окружающие него на основании этой визуальной информации робот способен принимать решения. Камеры важны роботу для управления движением, которое проще, чем у роботов, например, с помощью 1- или 2-осевого контроллера движения. Общий процесс включает в себя детальное планирование требований и проекта, а затем создание решения. В этой краткой статье описан технический процесс, происходящий в процессе эксплуатации решения. Многие этапы процесса такие же, как и при автоматическом контроле, за исключением того, что в результате основное внимание уделяется предоставлению информации о положении и ориентации.
Обновленные возможности камер машинного зрения следующего поколения
Сегодня камеры машинного зрения предлагаются с превосходством в 10 раз быстрее и во многократном превосходстве превосходящие в разрешении в сравнении с камерами машинного зрения первого поколения. Новое поколение по своим возможностям производительность представали возможности больше цифровой информации изображения для точного считывание и обработки, полученных данных что, привело к новому технологическому успеху во многих связанных приложениях. Большим прорывом для визуализации изображения с камер машинного зрения стала улучшенная в разы светочувствительность сенсоров изображения применяемых в камерах машинного зрения следующего поколения. Видеть четче и дальше в сложной среде освещенности это новый этап в развитии камер машинного зрения следующего поколения. Новым достижением также стала возможность видеть в цвете и из ближней IR области света в диапазоне 650-850nM, а не только в видимом диапазоне как это было ранее. Камеры с сенсорами изображения технологии SWIR теперь также способны работать в цвете, а не только в монохроме как это было ранее.
Дополнительная информация
Справочник машинное зрение
