Vorteile des maschinellen Sehens
| 1) Das System kann prüfen, ob die Designparameter und Qualitätsparameter erfüllt sind.Es kann nicht nur erkennen, ob die Produkte in der Produktionslinie qualifiziert sind, sondern auch die Mängel und deren Standorte ermitteln; |
| 2) Bildverarbeitungssysteme ermöglichen die automatische Positionierung von Produkten in der Produktion, um sicherzustellen, dass sie für den nächsten Schritt bereit sind; |
| 3) Maschinelles Sehen verwendet die Kanten von Objekten, um sie zu lokalisieren, zu identifizieren und zu messen; |
| 4) Nach Deep Learning kann die maschinelle Bildverarbeitung auch unter schwierigen Bedingungen nicht standardmäßige Zeichen und Zahlen erkennen. |
Was ist maschinelles Sehen
Machine Vision ist die Fähigkeit einer Maschine, ihre Umgebung zu beobachten und Entscheidungen basierend auf visuellen Eingaben wie Bilddaten oder Videodaten in industriellen Umgebungen zu treffen.Es wird durch spezialisierte Hardware und Software implementiert, die eine bildbasierte Erfassung und Verarbeitung in industriellen Umgebungen ermöglichen.Maschinelles Sehen wird in der Regel über PC-basierte Systeme oder intelligente Kameras bereitgestellt.Es kann auch verwendet werden, um eine sichere industrielle Umgebung aufrechtzuerhalten.
Bedeutung der Bildverarbeitung
In den letzten Jahren war die Bildverarbeitung einer der Haupttreiber der industriellen Automatisierung.Es kann helfen, Fabrikprozesse zu automatisieren, indem es Muster in visuellen Daten sammelt und intelligent darauf reagiert.Von Produkten über Menschen bis hin zu Prozessen wird die intelligente Fabrik der Zukunft maschinelles Sehen und Datenanalyse verwenden, um den Fabrikbetrieb vollständig zu steuern und letztendlich bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.Beispielsweise werden Anwendungen wie Fernüberwachung und Edge-Analysen die für die vorausschauende Wartung erforderlichen Erkenntnisse liefern, die Wartungskosten senken und gleichzeitig die Ausfallzeiten der Maschinen reduzieren.
Fortschritte bei Bildsensoren, Bildverarbeitungsprozessoren und einer breiteren Palette von Hardware- und Softwareanwendungen bieten mehr Optionen für die Rechenintensität und den Stromverbrauch und ermöglichen Lösungen, die die Anforderungen der Endbenutzer in bestimmten Branchen erfüllen.
Wenn sie in Deep Learning, eine Form der künstlichen Intelligenz, integriert werden, sind maschinelle Bildverarbeitungssysteme nun in der Lage, Sehaufgaben genauer auszuführen als das menschliche Auge.Die neue Bildverarbeitungstechnologie löst Probleme, die Maschinen zuvor nicht lösen konnten – zum Beispiel das Erkennen von Zeichen bei schlechten Lichtverhältnissen und auf gekrümmten Oberflächen.Sie können auch hochauflösende Bilder und Fehlerprüfungen mit hoher Liniengeschwindigkeit verarbeiten.
Bildverarbeitungssysteme gibt es in zwei Hauptformen:
Intelligente Kameras mit integrierten Bildverarbeitungsalgorithmen können einfache Inferenzaufgaben ausführen
Ein PC-basiertes System, das eine Vision-Steuerbox, ein Industrie-PC oder ein Vision-Server mit Beschleunigeroptionen und Vision-Analysesoftware sein kann;Die neue Smart-Kamera bietet einen kompakten Basis-Rechenknoten für Bildverarbeitungsanwendungen.Seine Verarbeitungsgeschwindigkeit ist vergleichbar mit PC-basierten Systemen, und Konfiguration und Einrichtung sind flexibel und einfach.
Ein PC-basiertes Bildverarbeitungssystem besteht aus einem PC mit einem Betriebssystem und einer oder mehreren Kameras.
Ein PC wird über einen Framegrabber oder eine Ethernet-Karte mit der Kamera verbunden, um Bilder zu importieren.Softwareanwendungen auf dem PC analysieren dann die Bilder und können auf der Grundlage der Daten Urteile und Entscheidungen treffen und diese Entscheidungsdaten (z. B. Informationen zum Bestehen oder Nichtbestehen der Qualität) an andere Systeme senden.
Die intelligente Fabrik der Zukunft wird maschinelles Sehen und Datenanalyse verwenden, um den Fabrikbetrieb vollständig zu steuern.
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