Trong số các loại thông tin khác nhau mà mọi người có được từ tự nhiên, việc mua lại trực quan là cao nhất, chiếm khoảng 80% tổng số thông tin. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, chức năng thị giác của con người dần dần được trao cho máy tính, robot hoặc các máy thông minh khác. Machine Vision, hiện đang ở trong cơn gió của ngành, là một trong những công nghệ như vậy, nhận ra các ứng dụng phát hiện và phân tích tự động thông qua xử lý hình ảnh, bao gồm phát hiện tự động, điều khiển quá trình và điều hướng robot. Hiện tại, công nghệ Machine Vision (MV) đã được sản xuất. Cảm biến tầm nhìn, ống kính, máy ảnh tốc độ cao, nguồn sáng, phần mềm tầm nhìn, thẻ thu nhận hình ảnh, bộ xử lý tầm nhìn, vv ngày càng trở nên tinh vi hơn. Trong môi trường tự động hóa công nghiệp, Tầm nhìn máy ngày càng thu hút nhiều sự chú ý từ ngành công nghiệp và đang được sử dụng trong một số lượng lớn các ứng dụng như xe tự lái, sản xuất thực phẩm, đóng gói và hậu cần, robot và máy bay không người lái.
Khi nói đến tầm nhìn máy móc, các kỹ thuật viên có thể hiểu rất nhiều, bài viết này cố gắng giải thích sự thật cần biết về tầm nhìn máy từ bốn khía cạnh từng người một.
Sự thật 1: Tầm nhìn máy ≠ Tầm nhìn máy tính
Machine Vision là một thiết bị tự động nhận và xử lý hình ảnh của các đối tượng thực bằng các thiết bị quang học và các cảm biến không tiếp xúc để có được thông tin cần thiết hoặc kiểm soát chuyển động của robot. Trong hoạt động từ những năm 1950, công nghệ thực sự đã diễn ra và trở nên phổ biến từ năm 1980 đến năm 1990. Trong nhiều thập kỷ, Tầm nhìn máy đã tích lũy các định nghĩa khác nhau cho những gì nó là và cách thức hoạt động của nó.
Hiệp hội hình ảnh tự động (AIA) cung cấp một định nghĩa rộng hơn, đó là tầm nhìn máy bao gồm tất cả các ứng dụng công nghiệp và phi công nghiệp, trong đó sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm cung cấp hướng dẫn hoạt động cho một thiết bị để thực hiện các chức năng dựa trên việc chụp và xử lý hình ảnh. Mặt khác, SearchenterPriseai cung cấp định nghĩa hẹp hơn về tầm nhìn của máy, gọi nó là "khả năng tầm nhìn của máy tính" sử dụng một hoặc nhiều máy ảnh, bộ chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số (ADC) và xử lý tín hiệu số (DSP) để Truyền dữ liệu kết quả đến bộ điều khiển máy tính hoặc robot.
Trong thực tế, tầm nhìn máy thường cần phải hoạt động cùng với các công nghệ tiên tiến khác, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa quá trình robot (RPA), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), để nhận ra các khả năng "tầm nhìn" cần thiết cho Tự động hóa. Bạn có thể nghĩ về tầm nhìn máy như con mắt của tự động hóa, AI và ML là não và RPA là cung cấp "người chơi bàn phím" cần thiết để hoàn thành công việc. Việc áp dụng tự động hóa đã tăng tốc trong những năm gần đây và điều quan trọng đối với các tổ chức là duy trì tính cạnh tranh trong các ngành công nghiệp của họ. Nếu bạn nghĩ về tự động hóa như một "lực lượng lao động kỹ thuật số" tại nơi làm việc, tất cả các "nhân viên kỹ thuật số" này sẽ bị mù nếu không có thêm tầm nhìn máy móc.
Tầm nhìn máy tính cũng là một thành công lớn trong ngành trong những năm gần đây, vậy làm thế nào để nó liên quan đến tầm nhìn máy? Ở cấp độ vĩ mô, Machine Vision là một ngành kỹ thuật hệ thống tích hợp và áp dụng các công nghệ hiện có theo những cách mới để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Mặt khác, tầm nhìn máy tính là một hình thức khoa học máy tính không được thực hiện thông qua phần cứng hữu hình như các thiết bị tầm nhìn như máy ảnh cố định cho robot.
Cụ thể hơn, tầm nhìn máy là cơ thể của một hệ thống, trong khi tầm nhìn máy tính là trí thông minh của hệ thống, bộ não xử lý thông tin. Không có tầm nhìn máy tính, tầm nhìn máy sẽ không hoạt động. Học máy, học sâu và mạng lưới thần kinh là ba kỹ thuật được sử dụng để xử lý các mặt hàng với tốc độ nhanh hơn thông qua hệ thống tầm nhìn máy. Ba kỹ thuật này có thể được sử dụng để mở rộng sự hiểu biết của Machine Vision về những gì sẽ được bản địa hóa, làm cho nó trở thành một tài sản có giá trị cho tầm nhìn máy. Khi công nghệ tầm nhìn máy tính tiến bộ, khả năng cho các ứng dụng tầm nhìn máy tiềm năng tăng tương ứng.
Điều đáng chú ý là tầm nhìn máy và xử lý hình ảnh tương tự như hai khái niệm khác nhau; Xử lý hình ảnh là một quá trình tạo ra một hình ảnh, trong khi các hệ thống tầm nhìn máy có thể phát hiện và phân loại nhiều loại vật thể và vật phẩm trong một loạt các ngành công nghiệp, bao gồm ô tô, điện tử và chất bán dẫn, thực phẩm và đồ uống, giao thông đường bộ và giao thông thông minh hoặc giao thông thông minh Hệ thống (ITS), hình ảnh y tế, đóng gói, ghi nhãn và in ấn, dược phẩm và phát sóng truyền hình. Các công nghệ dựa trên tầm nhìn máy đang trở thành trung tâm của việc tạo ra tự động hóa.
Sự thật 2: Phát triển phần cứng và phần mềm đã dẫn đến những tiến bộ trong tầm nhìn máy
Tầm nhìn máy là con mắt của tự động hóa công nghiệp. Quy trình chính của nó là: Hệ thống chuyển đổi các mục tiêu được chụp thành tín hiệu hình ảnh bằng các sản phẩm tầm nhìn máy (ví dụ như camera, CMOS hoặc CCD), sau đó truyền tín hiệu hình ảnh đến hệ thống xử lý hình ảnh chuyên dụng. Dựa trên thông tin như phân phối pixel, độ sáng và màu sắc, các tín hiệu hình ảnh sau đó được chuyển đổi thành tín hiệu kỹ thuật số cuối cùng cho phép máy (robot hoặc các công cụ công nghiệp khác) thực hiện các tác vụ công nghiệp như sản xuất và xác minh chất lượng.
Machine Vision là một yếu tố chính của ngành công nghiệp 4. 0 và đang giúp các hệ thống tự động hóa công nghiệp theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như tăng hiệu quả bằng cách cải thiện hàng tồn kho, phát hiện các sản phẩm bị lỗi và cải thiện chất lượng sản xuất. Để bắt chước chính xác nhận thức của con người, tầm nhìn máy móc đòi hỏi sự trợ giúp của một loạt các thiết bị và phần mềm. Sự phát triển liên tục của các công nghệ phần cứng và phần mềm này đang thúc đẩy sự phát triển của công nghệ tầm nhìn máy.
01 Máy ảnh thông minh
Máy ảnh là thiết bị chính được sử dụng để kiểm tra một đối tượng hoặc vật phẩm trong hệ thống tầm nhìn máy. Đôi khi, nhiều camera có thể cần được cài đặt tại một điểm kiểm tra cụ thể để đảm bảo rằng mọi chi tiết có thể được kiểm tra đúng. Khi một hệ thống tầm nhìn máy cần chụp và trích xuất thông tin cụ thể của ứng dụng từ một hình ảnh, đây là nơi cần hỗ trợ máy ảnh thông minh. Máy ảnh thông minh thường chứa tất cả các giao diện giao tiếp cần thiết và có thể được kết nối với Wi-Fi hoặc máy chủ để truyền dữ liệu hình ảnh được chụp. Là một công cụ mạnh mẽ, học tập sâu cho phép các nhà thiết kế hệ thống nhanh chóng tự động hóa các quyết định phức tạp và chủ quan trong khi cải thiện hiệu quả chất lượng và năng lực của sản phẩm.
02 3 d camera
Một camera 3D có thể hiển thị độ sâu của đối tượng được phát hiện trong một hình ảnh để hiển thị các góc khác nhau của hình ảnh. Bằng cách sử dụng camera 3D trong hệ thống tầm nhìn máy, một quan điểm và nhận thức sâu sắc khác sẽ dẫn đến. Máy ảnh thời gian bay (TOF) là camera 3D sử dụng nguyên tắc thời gian bay để đo khoảng cách. Công nghệ hình ảnh cho phép nó thực hiện hình ảnh 3D mà không cần quét đối tượng. Công nghệ thường bao gồm khoảng cách từ một vài mét đến khoảng 40 mét ở mức tối đa 100 hình ảnh mỗi giây, với độ phân giải khoảng cách khoảng 5 đến 10 mm và độ phân giải bên khoảng 200 x 200.
Trong lịch sử, TOF thường được xem là một công nghệ cảm biến 3D kém chính xác hơn do một số câu hỏi về độ chính xác của nó. Tất nhiên, trong những năm gần đây, nhiều công ty tiêu đề đã phát triển các sản phẩm có độ phân giải cao lên tới 1,3 megapixel và máy ảnh TOF có độ chính xác cao cho các hệ thống tầm nhìn máy có thể cải thiện đáng kể tính linh hoạt sản xuất và tự động hóa.
Cảm biến OPT8241 của Texas Cụ (TOF) kết hợp cảm biến TOF với bộ chuyển đổi tương tự sang số và máy phát thời gian lập trình (TG), cung cấp hình ảnh độ phân giải 320 x 240 ở tốc độ khung hình lên tới 150 khung hình / giây. TG tích hợp kiểm soát thiết lập lại, điều chế và đọc của chuỗi số hóa. Đồng thời, TG có thể lập trình, cung cấp tính linh hoạt để tối ưu hóa các số liệu hiệu suất nhận thức độ sâu khác nhau như sức mạnh, độ mạnh chuyển động, tỷ lệ nhiễu tín hiệu và hủy môi trường.
03 Cảm biến tầm nhìn
Các cảm biến tầm nhìn là trung tâm của hệ thống tầm nhìn máy và là nguồn tối đa hóa các đặc điểm của môi trường, với các thiết bị cốt lõi là các cảm biến hình ảnh như CCD và CMO. Các cảm biến tầm nhìn có độ phân giải cao hơn này thường có thể tạo ra hình ảnh chứa nhiều pixel hơn, rất hữu ích trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh và giúp nhận biết các chi tiết trực quan dễ dàng hơn.
Các cảm biến CCD từ lâu đã là công nghệ thống trị để chụp các hình ảnh chất lượng cao, ít tiếng ồn. Tuy nhiên, các cảm biến CCD rất tốn kém để sản xuất và do đó thường đắt hơn và tiêu thụ nhiều năng lượng hơn các cảm biến CMOS. Ngày nay, công nghệ cảm biến CMOS đã tiến đến điểm mà nó có thể nhanh chóng tiếp cận chất lượng và chức năng của công nghệ CCD, với giá thấp hơn, với kích thước nhỏ hơn và với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn. , Một tính năng quan trọng cho các hệ thống tầm nhìn máy dựa vào xử lý hình ảnh thời gian thực để tự động hóa hoặc phân tích dữ liệu hình ảnh. Ngoài ra, các cảm biến CMOS nhạy cảm hơn với các bước sóng hồng ngoại so với các cảm biến CCD, và các nhà sản xuất máy ảnh CMOS và các nhà sản xuất camera tận dụng điều này để chụp ánh sáng hồng ngoại, cung cấp khả năng hình ảnh bổ sung để nhận dạng hình ảnh. Về cân bằng, các cảm biến CMOS có thể phù hợp hơn cho các ứng dụng thị giác máy.
04 Nguồn ánh sáng
Là một thiết bị hình ảnh phụ trợ, nguồn sáng thường đóng một vai trò quan trọng trong chất lượng hình ảnh. Ví dụ, các sản phẩm chiếu sáng LED cung cấp tính linh hoạt cao hơn với các góc có thể điều chỉnh và bước sóng bổ sung để đáp ứng quang phổ nhất quán hơn. Với một loạt các bước sóng và hình dạng của các nguồn ánh sáng có sẵn trên thị trường, việc lựa chọn sản phẩm không khó.
05 Thẻ chụp ảnh
Thẻ thu nhận hình ảnh thường xuất hiện dưới dạng thẻ cắm máy tính có công việc chính là chuyển đầu ra hình ảnh vào máy tính chủ. Thẻ thu nhận hình ảnh được yêu cầu để chuyển đổi tín hiệu tương tự hoặc kỹ thuật số từ camera thành luồng dữ liệu hình ảnh ở một định dạng cụ thể và cũng có thể kiểm soát một số tham số của camera, chẳng hạn như tín hiệu kích hoạt, thời gian tiếp xúc/tích hợp, tốc độ màn trập và do đó TRÊN. Thẻ thu nhận hình ảnh thường có các cấu trúc phần cứng khác nhau cho các loại máy ảnh khác nhau, cũng như các dạng xe buýt khác nhau, chẳng hạn như PCI, PCI64, PCI nhỏ gọn, PC104, ISA, v.v.
06 Phần mềm xử lý tầm nhìn
Phần mềm Machine Vision được sử dụng để hoàn thành việc xử lý dữ liệu hình ảnh đầu vào, và sau đó thông qua các tính toán nhất định có thể nhận được kết quả cần thiết. Phần mềm Tầm nhìn máy đa năng đi kèm ở dạng C/C ++ Thư viện hình ảnh, điều khiển ActiveX và môi trường lập trình dựa trên đồ họa, v.v. Căn chỉnh, v.v., hoặc mục đích chung, bao gồm nội địa hóa, đo lường, nhận dạng mã vạch/ký tự, phát hiện đốm, v.v.
Sự thật 3: Thị trường tầm nhìn máy đang phát triển nhanh chóng, với ngành công nghiệp ô tô lấy tín dụng cho nó
Giá trị của tầm nhìn máy trong tự động hóa nằm ở khả năng thu thập nhanh chóng và hiệu quả và xử lý số lượng lớn các tài liệu, hình ảnh và video, về số lượng và với tốc độ vượt xa khả năng của con người.
Triển vọng ứng dụng rộng và tiềm năng thị trường khổng lồ xác định rằng tầm nhìn máy móc chắc chắn là một thị trường, thị trường và thị trường đang phát triển cho thấy quy mô thị trường của tầm nhìn máy Tốc độ tăng trưởng 6,5%.
Theo Grand View Research, quy mô thị trường thị trường máy móc toàn cầu là 13,23 tỷ trong 2 0 21 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 7,7% từ năm 2022 đến năm 2030. Nhu cầu về tầm nhìn- Các hệ thống robot có hướng dẫn trong các lĩnh vực ô tô, thực phẩm & đồ uống, dược phẩm & hóa chất, và bao bì là động lực chính cho sự tăng trưởng thị trường. Trong số này, ngành công nghiệp ô tô vẫn là người áp dụng hệ thống tầm nhìn máy móc lớn nhất trên toàn cầu, với tỷ lệ doanh thu hơn 15,0% từ ngành công nghiệp ô tô vào năm 2021 và dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng đều đặn trong những năm tới.
Xu hướng thị trường thị trường máy của Hoa Kỳ theo ngành công nghiệp, 2020 - 2030
Sự thật 4: Tầm nhìn máy sẽ tạo ra sự khác biệt lớn trong các ứng dụng robot
Có nhiều cơ hội để tầm nhìn máy mở rộng về phạm vi thị trường và ứng dụng. Những cơ hội này đòi hỏi một số trí tưởng tượng, điều đó có nghĩa là tầm nhìn của máy không chỉ là thay thế mắt của một kỹ thuật viên, mà là tận dụng robot để hoàn thành các nhiệm vụ mà các kỹ thuật viên không thể. Tầm nhìn máy cho robot khả năng "nhìn" trong thời gian thực và chi tiết cao, cho phép chúng đưa ra quyết định dựa trên cái nhìn toàn diện về một đối tượng hoặc môi trường. Ngày nay, robot đang được sử dụng ngày càng nhiều trên thế giới. Khi robot được trang bị tầm nhìn của máy, nó mang lại cho chúng độ chính xác, định hướng và hiểu biết cao hơn, khả năng nắm bắt các vật thể chính xác hơn, đặt các đối tượng có độ chính xác cao hơn và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn nhanh hơn.
Tầm nhìn máy ngày càng trở nên quan trọng trong các ứng dụng robot, và theo một báo cáo gần đây của Hiệp hội vì sự tiến bộ của tự động hóa (A3), thị trường robot và tầm nhìn máy đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể trong quý hai năm 2021 so với năm 2020. Robot đã được sử dụng rộng rãi, và với sự ra đời của các robot hợp tác và sự phát triển nhanh chóng của tầm nhìn máy 3D, chúng sẽ được sử dụng thường xuyên hơn kết hợp.
Tầm nhìn máy thể hiện khả năng công nghệ, cũng như các khả năng khác như tự động hóa, học máy, học sâu và mạng lưới thần kinh. Đó là một khả năng có thể được tích hợp vào các công nghệ và quy trình khác để mang lại lợi ích cho ngành công nghiệp và cải thiện hiệu quả kinh doanh. Robot ngày nay có tầm nhìn máy ngày càng tích hợp, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. Những nhiệm vụ này sẽ không thể thực hiện được nếu không có tầm nhìn máy nói với robot chính xác vị trí của một vật phẩm. Machine Vision là chìa khóa để mở khóa toàn bộ tiềm năng của tự động hóa, thêm nhiều trí thông minh vào tự động hóa thông minh.