Tööstusautomaatika areng Hiinas on jõudnud kõrgele küpsusastmele ja enamikul inimestel on sellest mingi arusaam. Tööstusautomaatika alaste teadmiste süvendamiseks uuritakse selles artiklis kahte peamist aspekti: 1. Masinnägemise rakendamine tööstusautomaatikas ja 2. Miks kasutatakse tööstusautomaatikas masinnägemissüsteeme. Kui leiate, et tulevane sisu on intrigeeriv, jätkake lugemist.
I. Masinnägemise rakendused tööstusautomaatikas
Masinanägemine on pikka aega integreeritud tööstusautomaatikasüsteemidesse, et parandada tootmise kvaliteeti ja väljundit, asendades traditsioonilise käsitsi kontrollimise. Alates vali-ja-kohatoimingutest ja objektide jälgimisest kuni metroloogia ja defektide tuvastamiseni parandab visuaalsete andmete kasutamine süsteemi üldist jõudlust, pakkudes otsest läbimise/ebaõnnestumise tagasisidet või lubades suletud-ahela juhtimisahelaid.
Nägemise kasutamine ulatub tööstusautomaatikast palju kaugemale; näeme ka kaameraid, mida kasutatakse laialdaselt igapäevaelus, näiteks arvutites, mobiilseadmetes ja eriti autodes. Kaamerad võeti sõidukitesse alles paar aastat tagasi, kuid tänapäeval on autod varustatud arvukate kaameratega, mis pakuvad sõidukijuhtidele täielikku 360-kraadist vaadet sõidukist.
Kuid masinnägemise kõige olulisem tehnoloogiline edu on vaieldamatult olnud töötlemisvõimsus. Kuna protsessori jõudlus kahekordistub iga kahe aasta järel ja keskendutakse pidevalt paralleeltöötlustehnoloogiatele, nagu mitme-tuumalised protsessorid, GPU-d ja FPGA-d, saavad nägemissüsteemide disainerid nüüd rakendada visuaalsetele andmetele väga keerulisi algoritme, luues nutikamaid süsteeme.
Töötlemistehnoloogia edusammud avavad uusi võimalusi lisaks nutikamatele või võimsamatele algoritmidele. Uurime tootmismasinatele nägemisvõimaluste lisamise rakendusjuhtumeid. Need süsteemid on traditsiooniliselt kavandatud intelligentsete alamsüsteemide võrkudena, mis moodustavad ühiseid hajutatud süsteeme, võimaldades modulaarset disaini.
Kuid süsteemi jõudluse paranedes võib selle riistvara{0}}keskse lähenemisviisi kasutuselevõtt tekkida raskustes, kuna need süsteemid kasutavad omavahel ühendamiseks tavaliselt aja{1}}kriitilisi ja mitte{2}}aja{3}}kriitilisi protokolle. Nende erinevate süsteemide ühendamine erinevate sideprotokollide kaudu võib põhjustada latentsuse, determinismi ja läbilaskevõime kitsaskohti.
Näiteks kui disainerid püüavad arendada rakendusi, kasutades seda hajutatud arhitektuuri, säilitades samal ajal nägemis- ja liikumissüsteemide vahelise tiheda integratsiooni -vastavalt nägemisservorakendustele-, võivad nad ebapiisava töötlemisvõimsuse tõttu kokku puutuda märkimisväärse jõudlusega. Lisaks vähendab töötlemise tõhusust asjaolu, et igal alamsüsteemil on oma kontroller.
Lõpuks sunnib see riistvara{0}}keskne hajutatud lähenemisviis disainereid kasutama iga alamsüsteemi jaoks erinevaid tööriistu: nägemissüsteemi jaoks spetsiaalset nägemistarkvara, liikumissüsteemi jaoks mõeldud liikumisspetsiifilist-tarkvara jne. See tekitab erilisi väljakutseid väiksematele projekteerimismeeskondadele, kus üks insener võib vastutada mitme komponendi eest.
II. Miks masinnägemissüsteeme kasutatakse tööstusautomaatikas?
Tööstusautomaatika juhtimises masinnägemissüsteemide kasutamisel on viis peamist põhjust:
Täpsus- Inimsilma füüsiliste piirangute tõttu on masinatel selge eelis täpsuses. Isegi kui inimesed toetuvad toote kontrollimiseks suurendusklaasidele või mikroskoopidele, jäävad masinad täpsemaks, saavutades täpsuse kuni ühe -tuhandiktollini.
Korratavus- Masinad suudavad identsete meetodite abil korduvalt kontrolle teha ilma väsimuseta. Seevastu inimsilmadel on igal kontrollimisel väikesed erinevused isegi identsete toodete uurimisel.
Kiirus- Masinad kontrollivad tooteid kiiremini. See on eriti kasulik kiiresti liikuvate objektide tuvastamisel-, näiteks tootmisliinidel, kus need suurendavad tootmise efektiivsust.
Objektiivsus-Inimeste kontrollimisel on kriitiline viga: emotsionaalne eelarvamus. Tulemused kõiguvad vastavalt inspektori meeleolule, samas kui masinad töötavad ilma inimlike emotsioonideta, andes püsivalt usaldusväärseid tulemusi.
Maksumus-Masinad töötavad kiiremini kui inimesed, mis tähendab, et üks automatiseeritud kontrolliüksus suudab toime tulla mitme töötaja töökoormusega. Lisaks ei vaja masinad pause, ei jää kunagi haigeks ja võivad töötada pidevalt, suurendades oluliselt tootmise efektiivsust.
Masinnägemissüsteemid hõivavad kiiresti tohutul hulgal andmeid, hõlbustavad automatiseeritud töötlemist ja integreeruvad sujuvalt projekteerimisspetsifikatsioonide ja tootmisjuhtimisseadmetega. Seetõttu kasutatakse neid laialdaselt kaasaegses automatiseeritud tootmises protsesside jälgimiseks, valmistoodete kontrollimiseks ja kvaliteedikontrolliks. Masinnägemissüsteemid suurendavad tootmise paindlikkust ja automatiseerimise taset. Tavaliselt asendavad need inimese nägemist ohtlikes keskkondades, mis ei sobi käsitsi tööks või kus inimese nägemisvõime on puudulik. Suuremahulise-tööstusliku tootmise puhul osutub käsitsi visuaalne kontroll ebatõhusaks ja ebatäpseks, samas kui masinnägemiskontrolli meetodid suurendavad oluliselt tootlikkust ja automatiseerimist. Lisaks hõlbustab masinnägemine teabe sujuvat integreerimist, olles arvutipõhise{6}tootmise alustehnoloogia.