Ing. Václav Rada, CSc

Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb

Teorie měření a regulace strojové vidění

ZS – 2015/2016

p. 3q. © 2015 - Ing. Václav Rada, CSc.

foto-snímače

T- MaR

Obrazová analýza je proces, který lidstvo využívalo již od samého počátku své existence – tak jak je v dějinách lidstvo tradicí - už pravěký člověk pomocí svého zraku a zkušeností (tj. porovnáním skutečnosti se vzorem, se kterým se setkal v minulosti) určoval, zda se např. mamut vejde do jámy, kterou vykopal, zda jsou utržené bobule jedlé, jestli bude nebo nebude pršet.

Veškeré takové hodnocení je ale velmi subjektivní a pomíjivé.

© VR - ZS 2015/2016

foto-snímače

T- MaR

PRO SNÍMÁNÍ OBRAZŮ jsou používány principy i realizační technologie jiného charakteru, než jak je tomu u optických a světelných snímačů majících charakter podobný charakteru světelné závory či polohového snímače. Obecně lze říci, že vlastnosti objektu, které mají být analyzovány, musí být vizuálně detekovatelné - tato podmínka se zdá být na první pohled zcela triviální, ale v praxi se objevuje velké množství úloh, jejichž řešení zcela jednoduché není – tento „první pohled“ totiž provádí člověk, který je vybaven tím nejdokonalejším snímacím a především vyhodnocovacím systémem = oko + mozek. © VR - ZS 2015/2016

foto-snímače

T- MaR

Technologie strojového vidění Historie zpracování obrazu v počítači začíná v sedmdesátých letech kdy existující výpočetní technika umožnila zpracování obrovského objemu dat který je spojen s obrazovou informací - vznikl nový obor = počítačové vidění (computer vision). Tento název se dodnes používá k nejobecnějšímu označení systémů vykonávajících automatizovanou činnost na základě zpracování obrazu z kamery. Objektem počítačového vidění může být prakticky cokoliv, například biologický vzorek, dopravní situace nebo lidská tvář či lidská činnost. A samozřejmě také proces výroby – obvykle se používá termínu strojové vidění (machine vision).

© VR - ZS 2015/2016

vidění - snímače

T- MaR

Technologie strojového vidění Strojové vidění je dnes považováno za využití počítačového vidění – obvykle a velice často přímo spojené s průmyslovou automatizací. Je charakterizováno vazbou na výrobní proces a orientací na typické úlohy spojené s řízením výrobního procesu. K těmto úlohám patří hlavně vizuální inspekce předepsaných viditelných parametrů, počítání objektů, hledání defektů a podobně. Teprve první desetiletí jednadvacátého století přineslo viditelné rozšíření strojového vidění v průmyslové výrobě – začalo se rozvíjet až když došlo k souběhu poptávky s možnostmi technické realizace. Přelom dvacátého a jednadvacátého století – výrobci a dodavatelé se ohlíží po technických prostředcích pro totální kontrolu veškeré produkce. © VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Pojem strojové vidění je používán pro (HW + SW) systém, integrovaný do funkčního celku umožňujícího "vidět" a „rozpoznat“ (jednoznačně identifikovat) obraz a dále s ním pracovat ….. což představuje širokou škálu možných činností od kontroly přítomnosti určitých prvků, přes rozpoznání textu až po kontrolu např. barevného odstínu, či měření rozměrů, kontrola povrchu, …., ale i kontrola úplnosti a kompletnosti (povrchové nebo u povrchových částí). Zařízení se dělí na tzv. inteligentní senzory a smart kamery. © VR - ZS 2015/2016

T- MaR


Technologie strojového vidění

základní veličiny při snímání obrazu kamerou veličina

užívaný anglický termín

užívaná angl. zkratka

základní zvětšení objektivu

Primary Magnification

PMAG

zorné pole

Field of View

FOV

zorný úhel

Angular Field of View

AFOV

rozlišení v rovině snímaného objektu rozlišení v rovině obrazového senzoru

Object Space Resolution Image Space Resolution

rozlišovací schopnost kamery

Camera Resolution

ohnisková vzdálenost

Focal Lenght

pracovní (snimací) vzdálenost

Working Distance

WD

hloubka ostrosti

Depth of Field

DOF

© VR - ZS 2015/2016


Technologie strojového vidění Základní veličiny přítomné při snímání trojrozměrného objektu kamerou. V tabulce jsou uvedeny další veličiny, které se vyskytují v úlohách geometrické optiky spolu s užívanými anglickými termíny a zkratkami.

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


T- MaR

Technologie strojového vidění Optická soustava vytváří obraz, který má / musí, vzhledem k požadavkům úlohy, splňovat následující parametry: • dostatečné rozlišení • vhodný kontrast • dostatečnou hloubku ostrosti • přijatelné geometrické zkreslení • přijatelné perspektivní zkreslení

© VR - ZS 2015/2016


Technologie strojového vidění Schema principu činnosti strojového vidění

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

T- MaR


Technologie strojového vidění Proč je strojové vidění ideálním prostředkem pro realizaci totální kontroly? strojové vidění, včetně vyhodnocení, je rychlé - sejmutí obrazu je rychlejší než přikládání kalibrů nebo měřidel strojové vidění je univerzální - systém strojového vidění umožňuje provádět na jednou sejmutém obraze několik kontrol a měření najednou. strojové vidění je bezdotykové a neinvazní - pro kontrolu pomocí strojového vidění není třeba upravovat výrobní zařízení, linky, sklady, dopravní zařízení, apod.

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


Technologie strojového vidění Proč je strojové vidění ideálním prostředkem pro realizaci totální kontroly? strojové vidění je automatizované - systémy strojového vidění umožňují přímé spojení se strojem, výrobní linkou, automatem nebo řídicím systémem. strojové vidění je flexibilní - úprava systému pro kontrolu odlišné součásti spočívá pouze ve změně vyhodnocovacího softwaru

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


Technologie strojového vidění Proč je strojové vidění ideálním prostředkem pro realizaci totální kontroly? Kamera poskytující robotovi zrak je jedna z největších inovací současného trendu totální automatizace procesů. Robot již nemusí pracovat podle pevného programu, který předpokládá neměnné prostředí bez překážek, do kterých by mohl při svém neměnném cyklickém pohybu narazit. Může své pohyby modifikovat podle toho, co vidí. To umožní vykonávat činnosti na různých prvcích a částech zpracovávaného výrobku.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Na co se používá strojové vidění Identifikace barev Barevná kamera může nahradit mnohem nákladnější spektrometrii. Kontrola zda je pro tisk či nátěr správně aplikována správná barva nebo zda je díl z předepsané (barevně odlišené) plastické hmoty. V potravinářství lze rozborem barvy objevit zkažené zboží. Kontrola shodnosti barevného odstínu po celém výrobku a jeho jednotlivých částech (montáž z dílů), …. Kontrola shodnosti barevného odstínu při mísení barev. Rozpoznání, polohování a třídění Pro správnou montáž je třeba kontrolovat použití správného dílu. K identifikaci lze využít nápisu, kódu nebo charakteristického znaku. Kontrola správně polohovaného dílu, součástky, nesmí být například stranově otočen.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Na co se používá strojové vidění Čtení a verifikace kódů Identifikace pomocí čárového nebo matrixového kódu při automatizované montáži hlavně v automobilovém průmyslu - kamera strojového vidění tuto identifikaci zajistí i bez použití dodatečného scanneru – umí verifikovat kód po jeho vytvoření. Čtení kódu výrobku ve skladovém systému – využití při automatickém uložení a vybrání prvku v rámci skladového systému s automatickými nebo robotickými zakládacími stroji a systémy.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Na co se používá strojové vidění Kontrola povrchů a potisků Mechanické poškození hran, poškrábání povrchů, vady nátěrů a jiných povrchových úprav. - nedokonalý potisk, poškozená nálepka a nedoleptané logo. Bublinky ve skle a plastech, nesouvislá vrstva naneseného lepidla nebo přerušená housenka tmelu.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Na co se používá strojové vidění Testování funkce, cejchování měřidel Existují aplikace, kdy je třeba vizuálně kontrolovat ukazatel, displej, kontrolní světla nebo polohu součástky v závislosti na funkci zařízení - například cejchování vodoměrů, rychloměrů a zkouška chodu převodových mechanismů. Strojové vidění snadno zjistí, zda poloha ukazatele odpovídá cejchované hodnotě. Čtení textů Pomocí přečtení hodnoty a textu strojovým viděním při expedici zboží – např. určení prošlé garanční či expirační doby, naplnění obalu jiným obsahem než je na něm uvedeno či nalepení jiného štítku než je předepsáno. Přečtení nápisu nebo identifikačního štítku zajistí, že při montáži nedojde k záměně podobných dílů.

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


Technologie strojového vidění Na co se používá strojové vidění Měření a kontrola tolerancí Všechno, co je v kameře vidět lze pomocí nástrojů strojového vidění i měřit. Nejčastější úlohou je kontrola tolerancí – průměry otvorů, průměty hřídelí, rozteče děr, úkosy kuželů a závity, … kontrola justování kontaktů a předpětí pružin. Nalezení vad opracování Otřepy po stříhání a lisování či nedokonalé výlisky, deformace či poškození při skladování nebo dopravě. V elektrotechnické výrobě je požadavkem kontrola osazení součástek a pájení na plošném spoji. Samostatnou oblastí strojového vidění je kontrola při výrobě integrovaných obvodů. © VR - ZS 2015/2016


T- MaR


Smart kamery jsou autonomní zařízení, kde nasnímání, zpracování a odeslání výsledků dané úlohy probíhá v jediném přístroji - zvládají širokou škálu úkolů od kontroly přítomnosti včetně identifikace přítomné věci či osoby, čtení nejnáročnějších kódů, zasílání údajů o pozici sledovaného výrobku až po precizní kontrolu a měření rozměrů.

Kamera je parametrizována prostřednictvím speciálního SW přímo od výrobce - jednotlivé typy kamer se liší výbavou specializovaného SW, rychlostí a obrazovou kvalitou snímacího čipu a jeho rozlišením, jsou monochromatické nebo barevné.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Kamera je kompaktní zařízení = snímač obrazu, optická část, procesor, osvětlení, vstupy a výstupy – je schopná detekovat až 6.000 kusů (tj. změn obsahu snímaného obrazu) za minutu - vše v průmyslovém tělese s krytím IP67. Rozlišení od 128 x 101 px až do 2448 x 2048 px -- i více (ale za dosti vysokou cenu).

Komunikačním a parametrizačním rozhraním je Ethernet, WiFi, Bluetooth nebo RS232 – výstup je v digitálním diskrétním tvaru, trigrovacího vstupu a výstupu pro ovládání externího osvětlení, atd.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR


Osvětlení - vlastnosti použitého světla Vlastností světla určují, jak se použité světlo bude chovat v interakci se snímaným objektem a jak bude následně působit na obrazový senzor kamery – viz obr. Světlo, které dopadne z osvětlovače na sledovaný objekt se dle zákonů optiky rozdělí: část se ho odrazí, část způsobí v materiálu objektu emisi sekundárního záření, část se absorbuje a část projde. Každá z těchto částí se ve strojovém vidění může využít.

© VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění Pro různé způsoby vytvoření kontrastu zájmové a rušivé části objektu ustavili výrobci osvětlovačů následující názvosloví pro používané geometrie osvětlení: • přední osvětlení s jasným obrazovým polem (bright-field lighting) • přední osvětlení s temným zorným polem (dark-field lighting) • zadní světlo (back lighting) © VR - ZS 2015/2016



© VR - ZS 2015/2016

T- MaR



© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


T- MaR


Vlastnosti snímaného objektu vzhledem k úloze strojového vidění - tato analýza se zaměřuje především na následující vlastnosti objektu: • velikost absorpce/odrazivosti světla v zájmových místech objektu, která určuje kontrasty a lesky (souvisí rovněž s barvou objektu) • struktura povrchu v zájmových místech objektu, kterou je někdy nutné zvýraznit, jindy potlačit • členitost objektu (výstupky, otvory ..) vyžadující různé způsoby vytvoření či potlačení kontrastu v obraze • ……………. © VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Technologie strojového vidění …………. • průsvitnost a průhlednost částí objektu která může být využita nebo musí být potlačena • pozadí objektu, které může působit rušivě • tvar a velikost objektu pro určení velikosti a vzdálenosti osvětlovače • možná změna polohy nebo případný pohyb objektu.

© VR - ZS 2015/2016

Technologie strojového vidění Kamery a čtečky kódů

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění Kamery a čtečky kódů

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění Osvětlení – přirozené nebo umělé (obvykle LED)

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění Osvětlení – přirozené nebo umělé (obvykle LED)

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


T- MaR Detekce výrobku vyhledáním některé aktuální (změněné) nebo sledované vlastnosti výrobku - např. obrázku jablka na horní straně nápojové krabice – může současně

sledovat více prvků téhož obrazu (povrchu krabice), …… © VR - ZS 2015/2016

Technologie strojového vidění – příklady

T- MaR

Příklady…… Zařízení pro čtení čárového a DMC kódu - absence mechanických komponent, možnost číst kódy jakkoliv orientované, snímat několik kódů současně, snadná a levná úprava snímače pro čtení z různých vzdáleností, snadná a rychlá výměna objektivu, osvětlení monochromatickým světlem různých vlnových délek včetně infračervené pro zvýraznění určitých částí snímané předlohy.

Kontrola osazení součástek do desky plošných spojů – správný prvek a jeho správná poloha založení v desce © VR - ZS 2015/2016


T- MaR

Kontrola osazení součástek do desky plošných spojů – správný prvek a jeho správná poloha založení v desce

správná poloha ** nesprávná (otočená) poloha

© VR - ZS 2015/2016


green light (zelená) vlnová délka 525 nm podklad je světlý - nárůst kontrastu v označené částí © VR - ZS 2015/2016

T- MaR

vlnová délka 390 nm krátká vlnová délka zvýrazní metalické části a povrchové vady, drobné otvory jsou kontrastní vůči pozadí – zde kontrola vývodů IO

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Průběžná kontrola povrchu pásového nebo deskového materiálu - kontrola nanášeného laku, povrchových úprav, poškozeného povrchu, barvy, nečistot a nežádoucích předmětů, detekce deformace okrajů, …...

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti

T- MaR

Průběžná kontrola povrchu Povrch pohybujícího se pásu je osvětlen liniovým fokusovaným osvětlovačem a snímán řádkovými kamerami. Pohyb pásu sleduje inkrementální čidlo a vzorkování je nastaveno tak, aby se na jeden pixel čipu kamery promítl čtvereček 0,25 x 0,25 mm povrchu - je zaručeno rozlišení 0,5 mm v obou osách. Software umí rozlišit vady izolované (vady struktury, nečistota, bublinky, kapky), vady shlukové (lak s povrchem „krupice“), vady okraje (zvlněný nebo potrhaný okraj, barva steklá do kapek na okraji), vady spojité (čáry, rýhy), vady plošné (změny v barevnosti, výpadky nanášení laku) a vady periodické (průchodem pásu poškozeným válcem). © VR - ZS 2015/2016


Čtveřice kamer snímá celou šířku pásu na výstupu výrobní linky. Speciálně navržený osvětlovací systém dokáže zviditelnit mikrometrové nerovnosti materiálu.

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


Záblesková osvětlovací jednotka

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Průběžná kontrola úplnosti – chybějící láhev v přepravce nebo chybějící láhev na plnicím pásu, ….

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Průběžná kontrola rozměrů – otvor nebo šířka ramene nebo spojení oka a ramene, atd., ….

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR


T- MaR

Morfologické detekce hran pracují na zcela jiných principech vycházejících z morfologických transformací binárních obrazů. Není zde vyhodnocována strmost změny obrazové funkce, ale vychází se z prahování úrovně jasu. Pro některé případy může být ale právě takový způsob detekce obrysů objektů nejlepším řešením.

© VR - ZS 2015/2016

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Průběžná kontrola úplnosti – přítomnost závitu v otvoru, kontrola kvality závitu, kontrola rozměru otvoru a velikosti závitu, ….

kontrola shodnosti čísla dílu, nástroje, …. © VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Průběžná kontrola úplnosti

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Průběžná kontrola úplnosti

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

Technologie strojového vidění – kontrola jakosti Kontrola – identifikace obličeje

© VR - ZS 2015/2016

T- MaR

T- MaR

foto-snímače vidění - snímače


… a to by bylo

….. vše © VR - ZS 2015/2016

snímače

T- MaR

…a

© VR - ZS 2015/2016

Ing. Václav Rada, CSc

Recommend Documents