Předmět diskuse: Robotické vidění / Robotické vidění a jeho vlastnosti
Robotická vize | Systém robotického vidění
Co myslíte robotickým viděním? | Definice systému Robot Vision
Metoda zpracování, charakterizace a dekódování dat z fotografií vede k vedení ramene robota na základě vidění, dynamické kontrole a vylepšené schopnosti identifikace a polohy komponent, zvané Robot Vision nebo Robotic Vision. The robot je naprogramován pomocí algoritmu a kamera, buď upevněná na robotu nebo na pevném místě, zachycuje obraz každého obrobku, se kterým může komunikovat.
Funkce robotického vidění byla vytvořena v 1980. a 1990. letech. Inženýři vymysleli způsob, jak naučit robota vidět. Kus je odmítnut, pokud nedoplňuje vzorec a robot si s ním nedokáže poradit. To se nejčastěji používá při manipulaci s materiálem a při jeho výběru v balicím průmyslu, při vychystávání a ukládání, odhrotování, broušení a dalších průmyslových procesech.
Robotické systémy s viděným vedením Vize a robotika
Robotické vidění je jedním z nejnovějších pokroků v robotice a automatizaci. V podstatě je robotické vidění sofistikovaná technologie, která pomáhá robotovi, obvykle autonomnímu robotu, při lepším rozpoznávání položek, navigaci, hledání objektů, kontrole a manipulaci s částmi nebo kusy před provedením aplikace.
Vizuální algoritmy pro mobilní robotiku
Robotické vidění obvykle využívá různé sofistikované algoritmy, ladicí senzory a senzory snímání teploty, z nichž mnohé mají různé stupně složitosti a implementace. Robotické vnímání se neustále vyvíjí a postupuje plynulejšími způsoby, stejně jako technologie stále více postupuje ve složitosti.
Tato špičková, ale zjednodušující technologie sníží provozní náklady a poskytne jednoduché řešení pro všechny formy automatizace a robotických potřeb. Jsou-li vybaveny technologií robotického vidění, roboti pracující vedle sebe nebudou kolidovat. Lidští zaměstnanci by byli také bezpečnější, takže roboti budou schopni „vycítit“ všechny pracovníky, kteří stojí v cestě.
Mechanismus robotického vidění se skládá ze dvou základních kroků:
Zobrazování:
Skenování nebo „čtení“ provádí robot pomocí své technologie vidění. V zásadě to pro účely kontroly skenuje 2D objekty, jako jsou čáry a čárové kódy a 3D a rentgenové zobrazování.
Zpracování obrazu:
Robot „myslí na“ entitu nebo obraz poté, co byl detekován. Toto zpracování zahrnuje identifikaci okraje obrazu, detekuje existenci přerušení, počítání pixelů, manipulaci s objekty podle požadavků, rozpoznávání vzorů a zpracování podle jeho programu.
Architektura systému robotického vidění
Každý systém robotického vidění pracuje v následující šestikrokové architektuře:
- Snímání - Proces, který poskytuje vizuální obraz.
- Předběžné zpracování - Redukce šumu, vylepšení detailů.
- Segmentace - Rozdělení obrazu na předmět zájmu.
- Popis - Výpočet funkcí pro rozlišení objektů.
- Uznání - Proces identifikace objektů.
- Výklad - Přiřazení významu skupině objektů.
Blokové schéma systému robotického vidění
Aplikace robotického vidění
Roboti jsou statičtí a omezují se na provádění předem určených drah ve vysoce regulovaných podmínkách bez kamerového systému. Základním cílem systému robotického vidění je umožnit mírné odchylky od předprogramovaných cest při zachování chodu výstupu.
Roboti mohou zohledňovat proměnné ve svém pracovním prostředí, pokud mají systém zvukového vidění. Díly nemusí být zobrazeny ve stejném pořadí. A při provádění kontrolních operací během procesu může robot zajistit, že misi provádí správně. Když jsou průmyslové roboty vybaveny sofistikovanými systémy vidění, stanou se ještě dynamičtějšími. Primární motivací k aplikaci robotických systémů vidění je flexibilita.
Roboti s robotickým viděním mohou provádět různé činnosti, včetně:
- Měření
- Skenery a čtení čárových kódů
- Kontrola částí motoru
- Kontrola obalu
- Posouzení konzistence dřeva
- Zkoumání povrchu
- Orientace modulů a dílů je směrována a ověřována
- Kontrola vad
Počítačové vidění v robotice a průmyslových aplikacích
Počítačové vidění je interdisciplinární výzkumná disciplína, která studuje, jak mohou počítače interpretovat umělé obrazy nebo videa na vysoké úrovni. Z technického hlediska si klade za cíl pochopit a zjednodušit funkce, které lidský vizuální systém dokáže.
Metody shromažďování, kódování, tlumočení a interpretace vizuálních obrazů a získávání vysoko-dimenzionálních dat z fyzického světa za účelem získání numerických nebo symbolických znalostí, například ve formě rozhodnutí, jsou oba příklady úkolů počítačového vidění.
V tomto případě se porozumění týká převodu vizuálních reprezentací (vstup sítnice) do světových popisů, které dávají smysl myšlenkovým procesům a vyvolávají efektivní akci. Rozvázání symbolických znalostí z obrazových dat s využitím konkrétních vícedoménových modelů vytvořených pomocí geometrie, fyziky, statistik a teorie učení známých jako porozumění obrazu.
Filozofie umělých systémů, které odvozují znalosti z obrazů, je předmětem počítačového vidění, vědní disciplíny. Smyčky videa, různé pohledy kamery, vícerozměrná data z 3D tiskárny nebo data pro lékařské skenování jsou také příklady obrazových dat a počítačové vidění je vědní obor, který si klade za cíl uplatnit své nápady a modely na jeho vývoj.
Aplikace počítačového vidění v robotice
Příkladem aplikací jsou průmyslová zařízení pro strojové vidění, která kontrolují minulé rychlosti lahví na výrobní lince, výzkum umělé inteligence a stroje nebo robotika, které dokážou pochopit svět kolem sebe. Počítačové vidění je široký pojem, který označuje základní technologii digitálního zpracování obrazu, která se používá v různých aplikacích.
Zařízení počítačového vidění lze použít k různým účelům, včetně:
- Automatická kontrola ve výrobních aplikacích
- Používání zařízení pro rozpoznávání druhů k pomoci lidem při identifikačních činnostech
- Řízení procesů s přesností automobilového robota
- Zjišťování činností za účelem provádění video monitorování nebo počítání počtu účastníků
- Interakce mezi počítači a lidmi
- Lékařské zpracování obrazu nebo topografické modelování
- Navigace autojeřábu nebo mobilního robota
- Uspořádání souborů, jako je indexování databází obrázků a sekvencí obrázků
Robotické vidění vs počítačové vidění
Robotické vidění nebo robotické vidění je úzce spjato se strojovým viděním. Mají mnoho společného, pokud jde o počítačové vidění. Počítačové vidění by mohlo být považováno za jejich „otce“, kdybychom hovořili o rodokmenu. Abychom však pochopili, kde všichni splynou s vesmírem, musíme nejprve přidat „prarodiče“ - Zpracování signálu.
Zpracování signálu zahrnuje vyčištění elektronických signálů, extrakci informací, jejich přípravu k zobrazení nebo jejich převod. Něco, v každém smyslu, možná varování. Obrázky jsou v podstatě dvourozměrný (nebo více) signál.
Robotická vize v digitálním zpracování obrazu
Zatímco počítačové vidění a zpracování obrazu jsou bratranci, jejich cíle jsou velmi odlišné. Metody převodu obrazu se používají hlavně ke zvýšení přesnosti obrázku, jeho transformaci do jiného formátu (například histogramu) nebo k úpravě jiným způsobem v rámci přípravy na další zpracování. Na druhou stranu se počítačové vidění více zabývá odstraněním detailů ze obrázků, aby dávalo smysl.
Zatím to bylo tak jednoduché. Když přidáme rozpoznávání vzorů, nebo obecněji Machine Learning, věci se rodokmenu obvykle trochu zkomplikují. Tato rodinná divize je zaměřena na identifikaci trendů v datech, což je zásadní pro mnoho pokročilejších funkcí Robot Vision. Výsledkem je, že strojové učení, stejně jako zpracování signálu, je dalším rodičem v počítačovém vidění.
Vše se vylepšuje, jak se dostáváme k Machine Vision. Je to proto, že Machine Vision se více zajímá o základní implementace než o techniky. Strojové vidění je použití vidění ve výrobním průmyslu pro účely automatizovaného monitorování, řízení procesů a robotického vedení. Machine Vision je inženýrská doména, zatímco zbytek „rodiny“ jsou vědecké domény.
Nakonec se dostáváme k robotickému vidění nebo robotickému vidění, které kombinuje všechny strategie předchozích slov a robotické vidění a strojové vidění jsou také zaměnitelně používány podle požadavků. Robot Vision navíc není pouze technickou oblastí. Jedná se o obor s vlastní sbírkou studijních oblastí. Na rozdíl od čisté vědy o počítačovém vidění musí metody a algoritmy robotického vidění integrovat prvky robotiky, jako je kinematika, kalibrace referenčního rámce a schopnost robota fyzicky ovlivňovat prostředí.
Co je strojové vidění v robotice?
Systém Machine Vision v robotice
Strojové vidění (MV) označuje technologie a techniky, které se používají ve výrobě k poskytování automatické kontroly a interpretace založené na zobrazování pro aplikace (tj. Automatické kontroly, řízení procesů a robotické vedení atd.), A to zahrnuje širokou škálu technologií , vychází ze softwaru a hardwaru, vzájemně propojených procesů, chování, postupů a zkušeností.
Abychom unikli obtěžování, nespokojenosti a zlomení srdce pro uživatele a nepříjemným překvapením pro vývojáře aplikace, je nutné každou z nich pečlivě zvážit. Čtyři hlavní fáze jsou:
- Image Acquisition
- Extrakce informací z obrázku
- Informační analýza
- Výsledná komunikace
Jako odvětví systémového inženýrství je strojové vidění oddělené od strojového vidění, což je odvětví počítačové vědy. Snaží se kombinovat existující inovace novými způsoby, jak je přizpůsobit problémům v reálném světě. Koncept se nejčastěji používá pro tyto funkce v průmyslových automatizacích, ochranných a bezpečnostních účelech a v aplikacích s vlastním řízením od automobilu po vozidlo.
Jaké jsou čtyři základní typy systému Machine Vision?
Abyste uspokojili požadavky svých individuálních aplikací vidění, musíte zvolit správný systém vidění. Základní systém strojového vidění je
- Systém 1D Vision
- Systém 2D Vision
- Systém Line Scan nebo Area Scan
- Systém 3D Vision
Systémy 1D Vision
Místo toho, aby se díval na celý obraz najednou, 1D vidění analyzuje digitální signál po jednom řádku, například porovnáváním rozptylu mezi nejaktuálnější sadou deseti získaných řádků a starší skupinou. Tato metoda je široce používána k identifikaci a klasifikaci defektů v materiálech s kontinuálním zpracováním. (Tj. Papír, oděvy, kovy, plasty, plechy nebo role)
2D kamerové systémy | 2D robotické vidění
Plošné skenování, které zahrnuje pořizování 2D snímků v různých rozlišeních, provádí většina inspekčních kamer. Řádkové skenování je forma 2D strojového vidění, která vytváří 2D obraz řádek po řádku.
Line Scan nebo Area Scans
Systémy řádkového skenování mají v mnoha aplikacích oproti systémům skenování v terénu výrazné výhody. Například kontrola kruhových nebo válcových úseků může vyžadovat použití víceplošných skenovacích kamer k pokrytí celého povrchu součásti a otočení části před jednořádkovou skenovací kamerou, na druhé straně rozbalí obraz a zachytí celý povrch.
Tam, kde by kamera prohledávala válečky na dopravníku, aby viděla na dno sekce, se systémy skenování řádků pohodlněji hodí do úzkých prostor; kamery pro řádkové skenování mají obecně výrazně vyšší rozlišení než běžné fotoaparáty. Vzhledem k tomu, že systémy řádkového skenování spoléhají při vytváření obrazu na pohyblivé části, jsou ideální pro neustále se pohybující zboží.
Systémy 3D Vision | Systémy 3D robotického vidění
V systémech 3D počítačového vidění se běžně používá mnoho kamer nebo jeden nebo více laserových snímačů posunutí. V robotických naváděcích systémech nabízí 3D vidění s více kamerami znalosti o orientaci na aspekt robota. V různých pozicích je instalováno více kamer a v těchto systémech se používá „triangulace“ v objektivním bodě ve 3D prostoru.
Typy kamerových senzorů používaných v robotice
Robotická vize senzor aplikace jsou vícesložková zařízení se spoustou pohyblivých částí. V této oblasti dochází k neustálému pokroku. Chytré kamery, s častým používáním v systémech rozpoznávání vozidel, budou pro mnohé nejčastějšími kamerovými senzory. Na druhou stranu se kamerové senzory v průmyslu běžně používají ke sledování operací a zajištění bezpečnosti produktu.
Existují dva druhy robotických kamerových senzorů, z nichž každý lze upravit pro různé účely:
- Ortografický typ projekce: Nejběžnější je pravoúhlé zorné pole robotických obrazových senzorů ortografické projekce. Jsou ideální pro infračervené senzory s krátkometrážním nebo laserovým zaměřovačem.
- Perspektivní typ projekce: Zorné pole robotických kamerových senzorů, které používají perspektivní projekci, má lichoběžníkový tvar. Jsou ideální pro senzory používané ve fotoaparátech.
Počítačové vidění s robotickým ramenem
Univerzální robotický systém vidění
Stereo Vision robot
Systém Vision Robot pro svařování
Navigace mobilních robotů založená na vizi
Počítačové algoritmy vidění a senzory vidění, jako jsou laserové dálkoměry a fotometrické kamery (s vícekanálovým detektorem UV na bázi křemíku, viditelným a blízkým infračerveným světlem, známým jako CCD pole), se používají ve vidění navigační nebo optický navigační systém k extrakci vizuálních prvků nezbytných pro účely lokalizace. Existuje však celá řada technik navigace a lokalizace založených na vidění, přičemž kritické komponenty každé techniky jsou:
- Reprezentace prostředí.
- Snímací model.
- Algoritmus lokalizace.
Navigace založená na vidění byla rozdělena do dvou typů:
- Vnitřní navigace.
- Venkovní navigace.
Také čtení:
- Vlastnosti robota na dálkové ovládání
- Evoluce robotů
- Kinematika paralelních robotů
- Kloubové roboty
- Jak postavit kritické komponenty robota
- Kinematika robota dopředu inverzní
- Kuloví roboti
- Válcové roboty
- Staňte se robotikem důležité dovednosti
Mám vzdělání v Aerospace Engineering, v současné době pracuji na aplikaci robotiky v obranném a vesmírném průmyslu. Neustále se učím a moje vášeň pro výtvarné umění mě udržuje nakloněnou k navrhování nových inženýrských konceptů.
S tím, že roboti v budoucnu nahradí téměř všechny lidské činy, rád svým čtenářům jednoduchým, ale poučným způsobem přiblížím základní aspekty předmětu. Rovněž bych rád udržoval aktuální informace o pokroku v leteckém a kosmickém průmyslu současně.
