1. Hướng dẫn và định vị
Định vị trực quan yêu cầu hệ thống thị giác máy xác định vị trí các thành phần mục tiêu một cách nhanh chóng và chính xác và xác nhận vị trí của chúng. Thị giác máy được sử dụng để định vị trong quá trình tải và dỡ hàng, hướng dẫn cánh tay robot nắm bắt vật phẩm một cách chính xác. Trong bao bì bán dẫn, thiết bị sẽ điều chỉnh-đầu thu thập dựa trên dữ liệu vị trí chip thu được thông qua thị giác máy để thu nhận chip một cách chính xác để liên kết. Điều này thể hiện ứng dụng cơ bản nhất của định vị trực quan trong thị giác máy công nghiệp.
Automation Expo: Trong các ứng dụng kết hợp thị giác máy với robot, định vị hướng dẫn robot là phổ biến nhất. Đối với những tình huống như vậy, Hikvision Robotics và các đối tác đã triển khai nhiều trường hợp thành công và các giải pháp hoàn thiện. Hướng dẫn định vị robot có thể được phân loại thành ba chế độ:
Chế độ đầu tiên là cấu hình camera cố định, trong đó camera vẫn đứng yên trên khung thiết bị mà không di chuyển cùng robot. Từ trái sang phải, đó là: thao tác nắm, thao tác hiệu chỉnh độ lệch độ bám và thao tác đặt. Trong trường hợp nắm bắt, máy ảnh sẽ chụp ảnh các vật liệu đi vào và thực hiện định vị thô. Dữ liệu định vị này được truyền tới robot, cho phép nó nắm bắt vật liệu một cách chính xác. Cách tiếp cận này làm giảm sự phụ thuộc vào độ chính xác của cơ chế chuyển giao giữa các máy trạm trong khi vẫn đảm bảo khả năng nắm bắt ổn định. Chế độ hiệu chỉnh offset sử dụng một camera thấp hơn được gắn ở phía đối diện của cánh tay robot để định vị chính xác thứ cấp phôi. Điều này giảm thiểu đáng kể độ lệch vật liệu, đảm bảo xử lý có mục tiêu cho từng bộ phận đầu vào. Chế độ vị trí bao gồm nhiều thao tác-từ vị trí đơn giản đến căn chỉnh và lắp ráp-bằng cách sử dụng máy ảnh để xác định vị trí mục tiêu cuối cùng. Kết hợp với hai chế độ trước đó, chế độ này đạt được khả năng xử lý thực sự có mục tiêu cho từng phôi gia công.
Hai chế độ camera chuyển động liên quan đến việc gắn camera lên trên cánh tay robot để chuyển động đồng bộ. Mặc dù khác với chế độ camera cố định được mô tả ở trên, cả hai chế độ camera cố định và camera chuyển động đều hội tụ về mặt chức năng, cho phép định vị/giữ và định vị theo hướng dẫn. Ngoài việc đảm bảo chức năng cốt lõi, các chế độ này còn mang lại tính linh hoạt cài đặt cao hơn để đáp ứng các hạn chế về phần cứng và môi trường đa dạng.
Để nâng cao khả năng thích ứng phần cứng trong các tình huống cài đặt đa dạng, có thể kết hợp chế độ camera cố định và camera di chuyển, như minh họa trong Hình 3.
Hơn nữa, trong sản xuất chất bán dẫn, việc điều chỉnh vị trí chip cho-đầu thu đặt ra những thách thức đáng kể. Thị giác máy giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép nhận và liên kết chip chính xác-một ứng dụng cơ bản thúc đẩy việc áp dụng nó trong các lĩnh vực công nghiệp.
2. Kiểm tra ngoại hình
Quá trình này phát hiện các vấn đề về chất lượng của sản phẩm trên dây chuyền sản xuất và đại diện cho lĩnh vực mà lao động thủ công thường xuyên được thay thế nhất. Ví dụ, trong lĩnh vực dược phẩm, thị giác máy chủ yếu xử lý việc kiểm tra kích thước, phát hiện khuyết tật bề mặt chai, phát hiện khuyết tật ở vai và kiểm tra miệng chai.
Với sự tiến bộ của tự động hóa công nghiệp hiện đại, kiểm tra bằng thị giác máy được áp dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ kiểm tra, đo lường và nhận dạng bộ phận khác nhau. Các ví dụ bao gồm phát hiện khuyết tật bề mặt trên các bộ lọc cắt hồng ngoại, nhận dạng mẫu bánh xe ô tô, phát hiện khuyết tật bề ngoài trên vật liệu từ tính và nhận dạng mã vạch/ký tự trên bao bì sản phẩm. Các ứng dụng này có chung đặc điểm là sản xuất hàng loạt liên tục và yêu cầu cực kỳ cao về chất lượng bề ngoài.
Thông thường, những nhiệm vụ có tính lặp lại cao và thông minh như vậy chỉ có thể được thực hiện thông qua việc kiểm tra thủ công. Người ta thường thấy hàng trăm, thậm chí hàng nghìn công nhân kiểm tra thực hiện các nhiệm vụ này đằng sau dây chuyền lắp ráp hiện đại trong các nhà máy. Cách tiếp cận này không chỉ gây ra chi phí lao động và quản lý đáng kể cho các nhà máy mà còn không đảm bảo tỷ lệ vượt qua kiểm tra 100%. Kiểm tra bằng thị giác máy, với khả năng tự động hóa, tính khách quan, tính chất không-tiếp xúc và độ chính xác cao, giờ đây hoàn toàn có khả năng thay thế lao động thủ công đối với những công việc đơn điệu, lặp đi lặp lại này. So với các hệ thống xử lý hình ảnh thông thường, kiểm tra thị giác máy nhấn mạnh vào độ chính xác, tốc độ và độ tin cậy trong môi trường công nghiệp.
Khi các tiêu chuẩn kinh tế tăng lên, việc kiểm tra bằng thị giác máy ngày càng trở nên phổ biến. Nó nâng cao năng lực sản xuất cho các sản phẩm đủ tiêu chuẩn đồng thời sớm loại bỏ các mặt hàng không đạt tiêu chuẩn trong quá trình sản xuất, từ đó giảm lãng phí và giảm chi phí.
3. Kiểm tra có độ chính xác-cao
Một số sản phẩm nhất định yêu cầu độ chính xác cực cao-đạt từ 0,01 đến 0,02 mm hoặc thậm chí là cấp độ chính xác- micron-vượt quá khả năng thị giác của con người, nên cần phải kiểm tra bằng máy-.
Trong sản xuất và đời sống, mọi sản phẩm đều cần được xác minh chất lượng và chứng nhận tuân thủ. Người ta thừa nhận rộng rãi rằng việc kiểm tra là ứng dụng rộng rãi nhất của thị giác máy. Trước sự tiến bộ của công nghệ thị giác máy, việc kiểm tra trực quan thủ công thường phải đối mặt với những thách thức đáng kể: độ chính xác thấp, dễ xảy ra lỗi, không thể vận hành liên tục, người vận hành-mệt mỏi cũng như chi phí nhân công và thời gian quá cao. Việc áp dụng rộng rãi thị giác máy đã đẩy việc sản xuất và kiểm tra sản phẩm bước vào kỷ nguyên tự động hóa cao.
Các ví dụ điển hình nhất bao gồm kiểm tra ký tự đồng xu và kiểm tra bảng mạch. Ngoài ra, việc kiểm tra quy trình sản xuất đồng Nhân dân tệ đòi hỏi độ chính xác đặc biệt cao, liên quan đến nhiều thiết bị kiểm tra và quy trình phức tạp. Các ứng dụng khác bao gồm kiểm tra định vị bằng thị giác máy, xác minh chất lượng và khuyết tật của nắp chai nước giải khát, phát hiện và nhận dạng ký tự mã vạch, kiểm tra khuyết tật chai thủy tinh và kiểm tra chai thủy tinh dược phẩm. Lĩnh vực y tế cũng là một trong những lĩnh vực ứng dụng chính của thị giác máy.
4. Công nhận
Nhận dạng hình ảnh bao gồm việc xử lý, phân tích và giải thích hình ảnh thông qua thị giác máy để xác định các mẫu và đối tượng khác nhau. Điều này cho phép truy xuất nguồn gốc và thu thập dữ liệu, tìm kiếm ứng dụng rộng rãi trong linh kiện ô tô, thực phẩm, dược phẩm và các lĩnh vực khác.
Ví dụ điển hình nhất là nhận dạng mã QR. Mã QR và mã vạch có mặt khắp nơi trong cuộc sống hàng ngày. Các nhà sản xuất nhúng dữ liệu mở rộng vào các mã nhỏ gọn này để quản lý sản phẩm và truy xuất nguồn gốc. Khi nhận dạng hình ảnh thị giác máy mở rộng, mã vạch trên các bề mặt khác nhau trở nên dễ đọc và phát hiện, nâng cao mức độ hiện đại hóa, tăng đáng kể hiệu quả sản xuất và giảm dần chi phí sản xuất.
5. Sắp xếp đối tượng
Trong các ứng dụng thị giác máy, việc sắp xếp đối tượng tuân theo các giai đoạn nhận dạng và kiểm tra. Bằng cách xử lý hình ảnh thông qua hệ thống thị giác máy và tích hợp cánh tay robot, các sản phẩm sẽ được phân loại.
Dây chuyền sản xuất truyền thống dựa vào việc đặt vật liệu thủ công vào máy ép phun trước khi tiến hành các quy trình tiếp theo. Ngày nay, thiết bị tự động xử lý việc phân phối nguyên liệu. Hệ thống thị giác máy chụp ảnh sản phẩm, phân tích chúng và đưa ra kết quả. Sau đó, robot sẽ đặt các vật liệu tương ứng vào các vị trí được chỉ định, đạt được quy trình sản xuất công nghiệp thông minh, hiện đại và tự động.