Masinnägemine
Masinnägemine on tehnoloogia ja meetodid, mis põhinevad keskkonnast digitaalse pildi loomisel, et teostada automaatset kontrolli, protsessi juhtimist või robotite suunamist. Masinnägemine hõlmab endas tarkvara, riistvara, integreeritud süsteeme ning meetodeid.
Terminina on see peamiselt kasutusel tööstusautomaatikas aga ka teistes keskkondades nagu turvasüsteemid ja sõidukite juhtimine.
Masinnägemise protsess hõlmab endas kolme sammu:
1) Pildistamine
2) Automaatne analüüs
3) Vajaliku informatsiooni väljastamine
Masinnägemine asendab tööjõumahuka manuaalse kontrolli kiire automaatse digitaalse pilditöötlusega. Tänu kiirele arengule on süsteemid muutunud oluliselt odavamaks ning pakuvad head investeeringu tootlust.
Olemas on kahte tüüpi masinnägemist – 2D ja 3D nägemine.
Masinnägemise rakendusalasse kuuluvad mitmesugused ülesanded alustades kohaloleku kontrollimisest ning lõpetades reaalajas inspekteerimise ning sorteerimisega.
Masinnägemise põhilised ülesanded:
· Inspekteerimine – toote kvaliteedi kontrollimine, defektide ja kõrvalekallete avastamine
· Mõõtmine – objektide mõõtude tuvastamine (pikkus, laius, kõrgus, pindala, ruumala)
· Lugemine – dekodeerimine ja tekstide lugemine (ribakoodid, 2D koodid, tähetuvastus)
· Positsioneerimine – objekti tuvastamine ja asukoha määramine
2D nägemine
Analüüsitav pilt saadakse kaamera pildi või riba skanneri abil. Enamasti on pilt suure kontrastsusega ning mustvalge. Valgustus on sellistel piltidel võtmetegur. 2D nägemine sobib kohtadesse, kus objektidel on kõrge kontrastsus või on oluline määrata nende värvus. 2D süsteemiga on võimalik teostada ülesandeid kõigis neljas kategoorias.
3D nägemine
3D nägemine on ideaalne määramaks objekti ruumala, kuju ning ruumilist asukohta. Lisaks suudab 3D tuvastada madala kontrastsusega objekte ning defekte juhul kui nende kõrgused erinevad.
3D pildistamist on võimalik teostada kasutades nii skaneerimist kui ka hetkvõtetega pildistamist.
· Skaneerimisel liigub objekt läbi skanneri vaatevälja ühtlase kiirusega ning objektist luuakse 3D profiil
· Pildistamisel luuakse objektist pildi alusel 3D mudel
Skaneeritud pildid on üldiselt oluliselt suurema täpsusega, kui tavalised pildid.
Terminina on see peamiselt kasutusel tööstusautomaatikas aga ka teistes keskkondades nagu turvasüsteemid ja sõidukite juhtimine.
Masinnägemise protsess hõlmab endas kolme sammu:
1) Pildistamine
2) Automaatne analüüs
3) Vajaliku informatsiooni väljastamine
Masinnägemine asendab tööjõumahuka manuaalse kontrolli kiire automaatse digitaalse pilditöötlusega. Tänu kiirele arengule on süsteemid muutunud oluliselt odavamaks ning pakuvad head investeeringu tootlust.
Olemas on kahte tüüpi masinnägemist – 2D ja 3D nägemine.
Masinnägemise rakendusalasse kuuluvad mitmesugused ülesanded alustades kohaloleku kontrollimisest ning lõpetades reaalajas inspekteerimise ning sorteerimisega.
Masinnägemise põhilised ülesanded:
· Inspekteerimine – toote kvaliteedi kontrollimine, defektide ja kõrvalekallete avastamine
· Mõõtmine – objektide mõõtude tuvastamine (pikkus, laius, kõrgus, pindala, ruumala)
· Lugemine – dekodeerimine ja tekstide lugemine (ribakoodid, 2D koodid, tähetuvastus)
· Positsioneerimine – objekti tuvastamine ja asukoha määramine
2D nägemine
Analüüsitav pilt saadakse kaamera pildi või riba skanneri abil. Enamasti on pilt suure kontrastsusega ning mustvalge. Valgustus on sellistel piltidel võtmetegur. 2D nägemine sobib kohtadesse, kus objektidel on kõrge kontrastsus või on oluline määrata nende värvus. 2D süsteemiga on võimalik teostada ülesandeid kõigis neljas kategoorias.
3D nägemine
3D nägemine on ideaalne määramaks objekti ruumala, kuju ning ruumilist asukohta. Lisaks suudab 3D tuvastada madala kontrastsusega objekte ning defekte juhul kui nende kõrgused erinevad.
3D pildistamist on võimalik teostada kasutades nii skaneerimist kui ka hetkvõtetega pildistamist.
· Skaneerimisel liigub objekt läbi skanneri vaatevälja ühtlase kiirusega ning objektist luuakse 3D profiil
· Pildistamisel luuakse objektist pildi alusel 3D mudel
Skaneeritud pildid on üldiselt oluliselt suurema täpsusega, kui tavalised pildid.
3D-nägemise tehnikad
Masinnägemiseks on kasutusel erinevaid tehnikaid. Ajal põhinevad, kus valgusallika abil hinnatakse kaameraga kauguse informatsiooni. Geomeetrilised nagu stereo nägemine, laser triangulatsioon, valgusriba projitseerimine ja varjutamine
Time of Flight (lennu aeg)
Time of Flight andurid mõõdavad valguse rändamise aega valgusallikast objektile ja tagasi andurile. Valguse faasimuutus annab piisavalt informatsiooni, et arvutada läbimiseks kulunud aeg, mis teisendatakse ümber vahemaaks. Nii määratakse pildi iga punkti kaugus kaamerast.
Selle tehnika abil on võimalik mõõta vahemaid, kuni 40m kaugusele resolutsiooniga 5-10mm (200x200 pikslit). Võimalik teha kuni 100 pilti sekundis.
Arvestades suhteliselt madalat resolutsiooni on nende kaamerate kasutusvaldkond hetkel piiratud. Näiteks tühjade aluste tuvastamine või nivoo kontrollimine. Kaameraid kasutatakse ka liiklusstatistika kogumiseks.
Stereonägemine
3D pilt luuakse objekti vaatlemisel kahest erinevast vaatepunktist nagu inimese nägemissüsteemis. Selleks hinnatakse mõlemal pildil leitud ühiseid tunnusjooni, mille alusel määratakse tunnusjoone XYZ koordinaadid. Kui leitud tunnusjooni on rohkem kui üks, saab määrata ka objekti orientatsiooni.
3D stereonägemise saab lahendada odavalt. Piisab ühest 2D kaamerast, mida liigutatakse kahte vaatepunkti.
Lasertriangulatsioon
Mõõdetavale objektile langeb lasekiire joon, mis loob objektist täpse reljeefi. Objekt liigutatakse läbi laserjoone. Laserkiirt jälgib kindla nurga all olev kaamera, mis salvestab joone pildid. Tekkinud kõrgusjoone profiilid liidetakse kokku ühtseks 3D pildiks.
Tekkinud 3D mudelit on võimalik pöörata ja liigutada mööda igat telge, mis tähendab, et kontrollitavatel objektidel ei ole enam nõuet paikneda kindlas asendis. Kaob ära vajadus kallite mehaanika komponentide järele, mis sorteerivad ja orienteerivad kontrollitavaid tooteid õigesse positsiooni.
Põhiline tingimus triangulatsiooni juures on mõõdetava objekti liikumine kaamera ja laserjoone suhtes. Teatud objektide puhul tekib risk, et objekt varjutab kaamera eest laserjoone ning sellel ajal ei ole võimalik infot koguda. Lahendusena on võimalik kasutada mitut kaamerat, mis jälgivad laserjoont erinevate nurkade alt. Saadud mõõtetulemused liidetakse kokku üheks andmekogumiks ning varjutus esineb ainult juhul, kui laserit ei näe mitte ükski kaamera.
Valgusriba projektsioon
Valgusriba projektsioon sarnaneb lasertriangulatsioonile, kuid erinevalt laserist ei tohi mõõdetav objekt liikuda. Samas teostatakse mõõtmine äärmiselt kiiresti.
Valgus projitseeritakse ribadena objektile ning kaamera loob tekkinud projektsiooni abil 3D pildi.
Võrreldes lasermeetodiga on võimalik hinnata üksikute pikslite kõrguseid, mis tagab oluliselt suurema täpsuse.
Tänu heale kiirusele ning suurele andme kogumise mahule on valgusriba projektsioon ideaalselt sobiv tööstuslikeks kontrollülesanneteks nagu kuju deformatsioonid, täielik kooste, komponentide asetsemine ja mahu määramine.
Varjude kujutised
Varjude kujutamisel tehakse objekti varjust 3 kuni 4 erisuunalist fotot. Varjudest on võimalik hinnata nii objekti kuju kui pinna tekstuuri. Samas ei saa määrata objekti täpset kõrgust. Seetõttu kasutatakse seda meetodit peamiselt objektide pinna kvaliteedi kontrollimisel.
Varjude tekkimist ei mõjuta objekti pinna omadused nagu peegelduvus ning võimalik on teha väga teravaid pilte.
Mõõteobjekt võib liikuda lineaarselt mööda sirgjoont või kohapeal pöörelda.
Time of Flight (lennu aeg)
Time of Flight andurid mõõdavad valguse rändamise aega valgusallikast objektile ja tagasi andurile. Valguse faasimuutus annab piisavalt informatsiooni, et arvutada läbimiseks kulunud aeg, mis teisendatakse ümber vahemaaks. Nii määratakse pildi iga punkti kaugus kaamerast.
Selle tehnika abil on võimalik mõõta vahemaid, kuni 40m kaugusele resolutsiooniga 5-10mm (200x200 pikslit). Võimalik teha kuni 100 pilti sekundis.
Arvestades suhteliselt madalat resolutsiooni on nende kaamerate kasutusvaldkond hetkel piiratud. Näiteks tühjade aluste tuvastamine või nivoo kontrollimine. Kaameraid kasutatakse ka liiklusstatistika kogumiseks.
Stereonägemine
3D pilt luuakse objekti vaatlemisel kahest erinevast vaatepunktist nagu inimese nägemissüsteemis. Selleks hinnatakse mõlemal pildil leitud ühiseid tunnusjooni, mille alusel määratakse tunnusjoone XYZ koordinaadid. Kui leitud tunnusjooni on rohkem kui üks, saab määrata ka objekti orientatsiooni.
3D stereonägemise saab lahendada odavalt. Piisab ühest 2D kaamerast, mida liigutatakse kahte vaatepunkti.
Lasertriangulatsioon
Mõõdetavale objektile langeb lasekiire joon, mis loob objektist täpse reljeefi. Objekt liigutatakse läbi laserjoone. Laserkiirt jälgib kindla nurga all olev kaamera, mis salvestab joone pildid. Tekkinud kõrgusjoone profiilid liidetakse kokku ühtseks 3D pildiks.
Tekkinud 3D mudelit on võimalik pöörata ja liigutada mööda igat telge, mis tähendab, et kontrollitavatel objektidel ei ole enam nõuet paikneda kindlas asendis. Kaob ära vajadus kallite mehaanika komponentide järele, mis sorteerivad ja orienteerivad kontrollitavaid tooteid õigesse positsiooni.
Põhiline tingimus triangulatsiooni juures on mõõdetava objekti liikumine kaamera ja laserjoone suhtes. Teatud objektide puhul tekib risk, et objekt varjutab kaamera eest laserjoone ning sellel ajal ei ole võimalik infot koguda. Lahendusena on võimalik kasutada mitut kaamerat, mis jälgivad laserjoont erinevate nurkade alt. Saadud mõõtetulemused liidetakse kokku üheks andmekogumiks ning varjutus esineb ainult juhul, kui laserit ei näe mitte ükski kaamera.
Valgusriba projektsioon
Valgusriba projektsioon sarnaneb lasertriangulatsioonile, kuid erinevalt laserist ei tohi mõõdetav objekt liikuda. Samas teostatakse mõõtmine äärmiselt kiiresti.
Valgus projitseeritakse ribadena objektile ning kaamera loob tekkinud projektsiooni abil 3D pildi.
Võrreldes lasermeetodiga on võimalik hinnata üksikute pikslite kõrguseid, mis tagab oluliselt suurema täpsuse.
Tänu heale kiirusele ning suurele andme kogumise mahule on valgusriba projektsioon ideaalselt sobiv tööstuslikeks kontrollülesanneteks nagu kuju deformatsioonid, täielik kooste, komponentide asetsemine ja mahu määramine.
Varjude kujutised
Varjude kujutamisel tehakse objekti varjust 3 kuni 4 erisuunalist fotot. Varjudest on võimalik hinnata nii objekti kuju kui pinna tekstuuri. Samas ei saa määrata objekti täpset kõrgust. Seetõttu kasutatakse seda meetodit peamiselt objektide pinna kvaliteedi kontrollimisel.
Varjude tekkimist ei mõjuta objekti pinna omadused nagu peegelduvus ning võimalik on teha väga teravaid pilte.
Mõõteobjekt võib liikuda lineaarselt mööda sirgjoont või kohapeal pöörelda.
Meie kontaktid
OMD OÜ
Reg. kood 11468255
KMKR EE101260778
+372 5336 4352
omdrobots@omdrobots.eu
Sinilille tee 6/1, kontor 9, 75312 Peetri, Eesti
KMKR EE101260778
+372 5336 4352
omdrobots@omdrobots.eu
Sinilille tee 6/1, kontor 9, 75312 Peetri, Eesti
Sõnumi saatmisel nõustute meie privaatsuspoliitikaga.
