Strojové vidění je aplikace počítačového vidění v průmyslu a výrobě. Zatímco počítačové vidění je obecný soubor technik, které umožňují počítačům vidět, polem zájmu strojového vidění jako inženýrského odvětví jsou digitální vstupní/výstupní zařízení a počítačové sítě určené k řízení výrobních zařízení, jako jsou robotická ramena nebo stroje pro extrahování vadných výrobků. Strojové vidění je podsekce inženýrství související s výpočetní technikou, optikou, strojírenstvím a průmyslovou automatizací. Jednou z nejběžnějších aplikací strojového vidění je kontrola průmyslových výrobků, jako jsou polovodičové čipy, automobily, potraviny a léčiva. Lidé, kteří pracovali na montážních linkách, kontrolovali části výrobku a vyvozovali závěry o kvalitě zpracování. Systémy strojového vidění pro tento účel využívají k provádění podobných kontrol digitální a chytré kamery a také software pro zpracování obrazu .
Systémy strojového vidění jsou naprogramovány tak, aby prováděly vysoce specializované úkoly, jako je počítání předmětů na dopravníku, čtení sériových čísel nebo hledání povrchových vad. Výhody vizuálního kontrolního systému založeného na strojovém vidění jsou vysoká rychlost se zvýšeným obratem, 24hodinový provoz a opakovatelná přesnost měření. Také výhodou strojů oproti lidem je absence únavy, nemoci či nepozornosti. Lidé však mají na krátkou dobu jemné vnímání a větší flexibilitu při klasifikaci a přizpůsobování se hledání nových vad.
Počítače nemohou „vidět“ stejným způsobem jako lidé. Kamery nejsou ekvivalentem systému lidského vidění, a zatímco lidé se mohou spolehnout na předtuchy a předpoklady, systémy strojového vidění musí „vidět“ zkoumáním jednotlivých pixelů v obraze, jejich zpracováním a snahou vyvodit závěry ze znalostní báze a sady funkce, jako je rozpoznávání vzoru zařízení. Zatímco některé algoritmy strojového vidění byly vyvinuty pro napodobení lidského vizuálního vnímání, bylo vyvinuto velké množství jedinečných technik pro zpracování obrazů a určení příslušných vlastností obrazu.
Zatímco strojové vidění je proces aplikace počítačového vidění v průmyslových aplikacích, je užitečné uvést běžně používané hardwarové a softwarové komponenty. Typické řešení systému strojového vidění obsahuje několik následujících komponent:
Časový senzor detekuje, kdy je součást, která se často pohybuje na dopravníku, v pozici, která má být kontrolována. Snímač spustí fotoaparát, aby pořídil snímek detailu, když prochází pod fotoaparátem, a často se synchronizuje se světelným impulsem, aby zachytil ostrý obraz. Osvětlení používané ke zvýraznění detailů je navrženo tak, aby zvýraznilo zajímavé prvky a skrylo nebo minimalizovalo prvky, které nejsou zajímavé (jako jsou stíny nebo odrazy). K tomuto účelu se často používají LED panely vhodných velikostí a poloh.
Obraz z kamery jde do frame grabberu nebo do paměti počítače v systémech, kde se frame grabber nepoužívá. Frame grabber je digitalizační zařízení (jako součást chytré kamery nebo jako samostatná deska v počítači), které převádí výstup z kamery do digitálního formátu (obvykle dvourozměrné pole čísel odpovídající úrovni intenzity světla určitého bodu v zorném poli, nazývaného pixely ) a uspořádá snímky v paměti počítače tak, aby je bylo možné zpracovat pomocí softwaru pro strojové vidění.
Software obvykle prochází několika kroky ke zpracování obrázků. Obraz je často nejprve zpracován za účelem snížení šumu nebo převedení mnoha odstínů šedé na jednoduchou kombinaci černé a bílé (binarizace). Po počátečním zpracování program spočítá, změří a/nebo určí objekty, velikosti, vady a další charakteristiky obrázku. Jako poslední krok program přeskočí nebo odmítne součást podle zadaných kritérií. Pokud je díl vadný, software vyšle signál mechanickému zařízení, aby díl odmítl; jiný scénář může systém zastavit výrobní linku a upozornit lidského pracovníka, aby problém vyřešil a nahlásil, co vedlo k selhání.
Zatímco většina systémů strojového vidění spoléhá na „černé a bílé“ kamery, používání barevných kamer je stále běžnější. Kromě toho stále více systémů strojového vidění používá přímo připojené digitální kamery namísto kamer se samostatným zachycovačem snímků, což snižuje náklady a zjednodušuje systém.
„Chytré“ kamery s vestavěnými procesory zachycují stále větší podíl na trhu se strojovým viděním. Použití vestavěných (a často optimalizovaných) procesorů eliminuje potřebu karty pro snímání snímků a externího počítače, což snižuje náklady a složitost systému tím, že poskytuje výpočetní výkon pro každou kameru. Inteligentní kamery jsou obecně levnější než systémy skládající se z kamery, napájení a/nebo externího počítače, přičemž zvýšením výkonu integrovaného procesoru a DSP se často dosahuje srovnatelného nebo lepšího výkonu a více funkcí než běžné PC systémy.
Komerční a open source softwarové balíčky pro strojové vidění obvykle zahrnují řadu technik zpracování obrazu, jako jsou:
Ve většině případů systémy strojového vidění používají konzistentní kombinaci těchto metod zpracování k provedení kompletního průzkumu. Systém, který čte čárový kód, může například také kontrolovat povrch, zda není poškrábaný nebo poškozený, a měřit délku a šířku zpracovávaných součástí.
Aplikace strojového vidění je různorodá a pokrývá různé oblasti činnosti, včetně, ale bez omezení na následující:
V automobilovém průmyslu se systémy strojového vidění používají k navádění průmyslových robotů a ke kontrole lakovaných povrchů automobilů, svarů, bloků motorů a mnoha dalších komponent, zda nemají vady.
Strojové vidění označuje inženýrské automatizované vizualizační systémy v průmyslu a výrobě a jako takové je strojové vidění spojeno s širokou škálou oblastí informatiky: počítačové vidění, řídicí zařízení, databáze, síťové systémy a strojové učení.
Nepleťte si strojové a počítačové vidění. Počítačové vidění je obecnější studijní obor, zatímco strojové vidění je inženýrská disciplína související s výrobními úkoly.