¿Cómo diseña la industria de la visión artificial el marco de un sistema de visión artificial?Cómo diseñar el marco de un sistema de visión artificial: hay muchos factores a considerar al crear un sistema de visión artificial. La visión artificial (o los sistemas de inspección visual automatizados) generalmente contienen una gran cantidad de componentes que impactan directamente en el rendimiento del sistema. Para obtener el rendimiento superior de estos subsistemas y conectarlos perfectamente a su línea de producción, lo mejor es dedicar un tiempo a aprender sobre los componentes del sistema de visión, su aplicación y la importancia de una correcta planificación. En estos procesos productivos se utiliza mucho la aplicación de la visión artificial para tareas de inspección repetitivas con alta precisión y fiabilidad. Algunas tareas comunes: detectar códigos de datos en envases de alimentos; detectar automáticamente componentes para una instalación correcta; proporcionar orientación para los movimientos de recogida y colocación del robot; verificar el color de los medicamentos en las farmacias; leer códigos de barras en piezas y marcas en productos, y más; más. Componentes básicos de los sistemas de visión artificial basados ​​en PC Debido a la amplia gama de aplicaciones de visión artificial, diferentes sistemas utilizan diferentes componentes. Sin embargo, podemos dividir estos componentes en las siguientes categorías (ver Figura 1). Figura 1 Componentes principales de un sistema de visión artificial normal (Apéndice 1) 1. Cámaras y ópticas: esta categoría normalmente contiene una o más cámaras y lentes (ópticas) utilizadas para fotografiar el objeto detectado. Dependiendo de la aplicación, las cámaras pueden basarse en los siguientes estándares: blanco y negro RS-170/CCIR, color compuesto (Y/C), color RGB, blanco y negro no estándar (escaneo variable), escaneo progresivo o escaneo lineal. . 2. Iluminación: la iluminación se utiliza para iluminar los componentes y obtener mejores imágenes de la cámara. Los sistemas de iluminación pueden tener diferentes formas, tamaños y brillos. Las formas comunes de iluminación incluyen lámparas fluorescentes de alta frecuencia, LED, lámparas incandescentes y lámparas halógenas estacionales. 3. Sensor componente: normalmente en forma de rejilla o sensor. Cuando el sensor detecta que se acerca un componente, emite una señal de activación. Este sensor le indica al sistema de visión artificial que capture una imagen cuando el componente esté en la posición correcta. 4. Capturador de fotogramas: también conocido como capturador de vídeo, este componente suele ser una tarjeta que se conecta a una PC. La función de esta tarjeta de captura es conectar la cámara y la PC. Toma los datos (analógicos o digitales) de la cámara y los convierte en información que la PC puede procesar. También puede proporcionar señales para controlar los parámetros de la cámara (como el disparo, el tiempo de exposición, la velocidad de obturación, etc.). Los captadores de fotogramas vienen en muchas formas y admiten diferentes tipos de cámaras y diferentes buses de computadora. 5. Plataforma de PC: la computadora es un componente clave de la visión artificial. En aplicaciones de inspección, normalmente se utiliza una CPU Pentium III o superior. En términos generales, cuanto más rápida sea la computadora, menos tiempo le tomará al sistema visual procesar cada imagen. Debido a que en el lugar de fabricación suele haber vibraciones, polvo, radiación de calor, etc., generalmente se requieren computadoras de grado industrial. 6. Software de inspección: el software de visión artificial se utiliza para crear y ejecutar programas, procesar datos de imágenes recopilados y tomar decisiones de "aprobado/reprobado". La visión artificial viene en muchas formas (bibliotecas de lenguaje C, controles ActiveX, entornos de programación de apuntar y hacer clic, etc.) y puede ser de una sola función (por ejemplo, diseñada solo para inspeccionar pantallas LCD o BGA, tareas de alineación, etc.) o múltiples. -funcional (por ejemplo, está diseñado para incluir metrología, lectura de códigos de barras, navegación robótica, verificación en sitio, etc. 7. E/S digitales y conectividad de red: una vez que el sistema completa esta parte de detección, esta parte debe poder hacerlo). para comunicarse con el mundo exterior, como cuando necesita controlar la producción. Procedimiento que envía información de "aprobado/reprobado" a la base de datos. Normalmente, se utilizan tarjetas de E/S digitales y/o tarjetas de red para implementar la comunicación entre el sistema de visión artificial y sistemas y bases de datos externos. La configuración de un sistema de visión artificial basado en PC, una planificación cuidadosa y la atención a los detalles pueden ayudarle a garantizar que su sistema de inspección cumpla con los requisitos de su aplicación. Aquí hay algunos puntos que debe considerar: Determine sus objetivos: este es probablemente el paso más importante para decidir lo que necesita lograr durante esta misión de inspección. Las tareas de inspección generalmente se dividen en las siguientes categorías: 1. Medida o medida 2. Lea información de caracteres o codificada (código de barras). 3. Detectar el estado del objeto 4. Reconocer e identificar características especiales. Compara o combina objetos con plantillas. El proceso de inspección por navegación de una máquina o robot puede consistir en una sola operación o en múltiples tareas relacionadas con la tarea de inspección. Para confirmar su tarea, primero debe identificar las pruebas que debe realizar para detectar el componente al máximo, es decir, puede considerar los defectos que ocurrirán. Para aclarar qué es lo más importante, lo mejor es hacer un formulario de evaluación que enumere las pruebas que "debo hacer" y "puedo hacer". Una vez que esté satisfecho con los criterios de la prueba, puede agregar más pruebas para mejorar el proceso de prueba.

Debe recordarse que aumentar las pruebas también aumenta el tiempo de prueba. Determine la velocidad que necesita: ¿cuánto tiempo le toma al sistema detectar cada componente? Esto está determinado no sólo por la velocidad del PC, sino también por la velocidad de la línea de producción. Muchas visiones artificiales incluyen relojes/temporizadores para que se pueda medir con precisión el tiempo necesario para cada paso de la operación de inspección. Con base en estos datos, podemos modificar el programa para cumplir con los requisitos de tiempo. Normalmente, un sistema de visión artificial basado en PC puede inspeccionar entre 20 y 25 piezas por segundo, lo que está estrechamente relacionado con la cantidad de piezas inspeccionadas y la velocidad del programa de procesamiento y la computadora. Elija el hardware con prudencia: el rendimiento de un sistema de visión artificial está estrechamente relacionado con sus componentes. Durante el proceso de selección, existen muchos atajos, especialmente en imágenes ópticas, que pueden reducir significativamente la eficiencia del sistema. A continuación se presentan algunos principios básicos a tener en cuenta al seleccionar piezas. 1. La elección de la cámara está directamente relacionada con los requisitos de la aplicación, considerando generalmente tres puntos: a) blanco y negro o color; b) movimiento de piezas/objetos c) resolución de la imagen; Las cámaras en blanco y negro se utilizan principalmente en aplicaciones de inspección porque las imágenes en blanco y negro proporcionan el 90% de los datos visuales y son menos costosas que las imágenes en color. Las cámaras en color se utilizan principalmente en situaciones en las que es necesario analizar imágenes en color. Dependiendo de si el componente se mueve durante la inspección, decidimos si elegir una cámara entrelazada estándar o una cámara de escaneo progresivo. Además, la resolución de la imagen debe ser lo suficientemente alta como para proporcionar datos suficientes para la tarea de detección. Por último, la cámara debe ser de buena calidad y capaz de resistir los efectos de las vibraciones, el polvo y el calor que se encuentran en las zonas industriales. 2. La óptica y la iluminación son un factor crucial que a menudo se pasa por alto. Cuando utiliza una óptica o una iluminación deficientes, incluso si utiliza el mejor sistema de visión artificial, ni siquiera funcionará tan bien como un sistema de bajo volumen con una óptica excelente y una iluminación adecuada. El objetivo del conjunto óptico es producir la mejor y más grande imagen del área disponible y proporcionar la mejor resolución de imagen. El propósito de la iluminación es iluminar las características clave de la pieza que deben medirse o inspeccionarse. De forma general, el diseño de los sistemas de iluminación viene determinado por los siguientes factores: color, textura, tamaño, forma, reflectividad, etc. 3. Tarjeta de captura de imágenes Aunque la tarjeta de captura de imágenes es solo una parte de un sistema completo de visión artificial, juega un papel muy importante. La tarjeta de captura de imágenes determina directamente la interfaz de la cámara: blanco y negro, color, analógica, digital, etc. Utilizando un capturador de fotogramas con entrada analógica, el objetivo es convertir las imágenes capturadas por la cámara en datos digitales lo más inalterados posible. El uso de un capturador de fotogramas incorrecto puede generar datos erróneos. Los captadores de fotogramas industriales se utilizan normalmente para tareas de inspección, mientras que los captadores multimedia no se utilizan en este campo porque alteran los datos de la imagen mediante control automático de ganancia, mejora de bordes y circuitos de mejora de color. El propósito del capturador de imágenes que utiliza entrada digital es convertir los datos de imágenes digitales emitidos por la cámara y enviarlos a la PC para su procesamiento. Considere las variaciones: el ojo y el cerebro humanos pueden identificar objetos en diferentes condiciones, pero un sistema de visión artificial es menos versátil y solo puede funcionar de acuerdo con la tarea para la que está programado. Saber lo que su sistema puede y no puede ver puede ayudarlo a evitar fallas (como pensar que las piezas buenas son malas) u otros errores de detección. Los factores generales a considerar incluyen el color del componente, la luz ambiental, el enfoque, la posición y orientación del componente y grandes cambios en el color de fondo. Elija el software adecuado: el software de visión artificial es la parte inteligente y central del sistema de inspección. La elección del software determina el tiempo que dedica a escribir programas de depuración y prueba, el rendimiento de sus operaciones de prueba y más. Figura 2 DTVF es un software de visión artificial de programación gráfica multifuncional (Anexo 2). La visión artificial proporciona una interfaz de programación gráfica (a menudo llamada "Point & Click") que generalmente es más simple que otros lenguajes de programación (como Visual C++), pero tiene ciertas limitaciones cuando se necesitan algunas características o funciones especiales. Los paquetes basados ​​en código, si bien son más difíciles y requieren experiencia en codificación, brindan mayor flexibilidad para escribir algoritmos de detección complejos específicos de aplicaciones. Algunos software de visión artificial ofrecen entornos de programación gráficos y basados ​​en código, brindando lo mejor de ambos mundos y brindando una gran flexibilidad para satisfacer las diferentes necesidades de las aplicaciones. Comunicación y registro de datos: el objetivo general de un sistema de visión artificial es permitir la inspección de calidad distinguiendo entre piezas buenas y malas. Para habilitar esta funcionalidad, el sistema necesita comunicarse con la línea de producción para que pueda tomar medidas cuando se descubran piezas defectuosas. Normalmente, estas acciones se realizan a través de placas de E/S digitales que están conectadas a PLC en la línea de fabricación para que las piezas defectuosas puedan separarse de las buenas.