Машинное зрение

Машинное зрение
Ранняя система машинного зрения Автовижн II компании Автоматикс была продемонстрирована на выставке в 1983. Камера на штативе направлена вниз на стол с подсветкой для получения четкого изображения на экране, которое затем подвергается проверке на блобы

Машинное зрение — это применение компьютерного зрения для промышленности и производства. В то время как компьютерное зрение — это общий набор методов, позволяющих компьютерам видеть, областью интереса машинного зрения, как инженерного направления, являются цифровые устройства ввода/вывода и компьютерных сети, предназначенные для контроля производственного оборудования, таких как роботы-манипуляторы или аппараты для извлечения бракованной продукции. Машинное зрение является подразделом инженерии, связанное с вычислительной техникой, оптикой, машиностроением и промышленной автоматизацией. Одним из наиболее распространенных приложений машинного зрения — инспекции промышленных товаров, таких как полупроводниковые чипы, автомобили, продукты питания и лекарственные препараты. Люди, работавшие на сборочных линиях, осматривали части продукции, делая выводы о качестве исполнения. Системы машинного зрения для этих целей используют цифровые и интеллектуальные камеры, а также программное обеспечение обрабатывающее изображение для выполнения аналогичных проверок.

Содержание

Введение

Системы машинного зрения запрограммированы для выполнения узкоспециализированных задач, таких как подсчет объектов на конвейере, чтение серийных номеров или поиск поверхностных дефектов. Польза системы визуальной инспекции на основе машинного зрения заключается в высокой скорости работы с увеличением оборота, возможности 24-часовой работы и точности повторяемых измерений. Так же преимущество машин перед людьми заключается в отсутствии утомляемости, болезней или невнимательности. Тем не менее, люди обладают тонким восприятием в течение короткого периода и большей гибкостью в классификации и адаптации к поиску новых дефектов.

Компьютеры не могут «видеть» таким же образом, как это делает человек. Фотокамеры не эквивалентны системе зрения человека, и в то время как люди могут опираться на догадки и предположения, системы машинного зрения должны «видеть» путем изучения отдельных пикселей изображения, обрабатывая их и пытаясь сделать выводы с помощью базы знаний и набора функций таких, как устройство распознавания образов. Хотя некоторые алгоритмы машинного зрения были разработаны, чтобы имитировать зрительное восприятие человека, большое количество уникальных методов были разработаны для обработки изображений и определения соответствующих свойств изображения.

Компоненты системы машинного зрения

Хотя машинное зрение — процесс применения компьютерного зрения для промышленного применения, полезно перечислить часто использовались аппаратные и программные компоненты. Типовое решение системы машинного зрения включает в себя несколько следующих компонентов:

  1. Одна или несколько цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений
  2. Программное обеспечение для изготовления изображений для обработки. Для аналоговых камер это оцифровщик изображений
  3. Процессор (современный ПК c многоядерным процессором или встроенный процессор, например — ЦСП)
  4. Программное обеспечение машинного зрения, которое предоставляет инструменты для разработки отдельных приложений программного обеспечения.
  5. Оборудование ввода/вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах
  6. Умная камера: одно устройство, которое включает в себя все вышеперечисленные пункты.
  7. Очень специализированные источники света (светодиоды, люминесцентные и галогенные лампы и т. д.)
  8. Специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.
  9. Датчик для синхронизации частей обнаружения (часто оптический или магнитный датчик) для захвата и обработки изображений.
  10. Приводы определенной формы используемые для сортировки или отбрасывания бракованных деталей.

Датчик синхронизации определяет, когда деталь, которая часто движется по конвейеру, находится в положении, подлежащем инспекции. Датчик запускает камеру, чтобы сделать снимок детали, когда она проходит под камерой и часто синхронизируется с импульсом освещения, чтобы сделать четкое изображение. Освещение, используемое для подсветки деталей предназначено для выделения особенностей, представляющих интерес, и скрытия или сведения к минимуму появление особенностей, которые не представляют интереса (например, тени или отражения). Для этой цели часто используются светодиодные панели подходящих размеров и расположения.

Изображение с камеры попадает в захватчик кадров или в память компьютера в системах, где захватчик кадров не используется. Захватчик кадров — это устройство оцифровки (как часть умной камеры или в виде отдельной платы в компьютере), которое преобразует выходные данные с камеры в цифровой формат (как правило, это двумерный массив чисел, соответствующих уровню интенсивности света определенной точки в области зрения, называемых пикселями) и размещает изображения в памяти компьютера, так чтобы оно могло быть обработано с помощью программного обеспечения для машинного зрения.

Программное обеспечение, как правило, совершает несколько шагов для обработки изображений. Часто изображение для начала обрабатывается с целью уменьшения шума или конвертации множества оттенков серого в простое сочетание черного и белого (бинаризации). После первоначальной обработки программа будет считать, производить измерения и/или определять объекты, размеры, дефекты и другие характеристики изображения. В качестве последнего шага, программа пропускает или забраковывает деталь в соответствии с заданными критериям. Если деталь идет с браком, программное обеспечение подает сигнал механическому устройству для отклонения детали; другой вариант развития событий, система может остановить производственную линию и предупредить человека работника для решения этой проблемы и сообщить, что привело к неудаче.

Хотя большинство систем машинного зрения полагаются на «черно-белые» камеры, использование цветных камер становится все более распространенным явлением. Кроме того, все чаще системы машинного зрения используют цифровые камеры прямого подключения, а не камеры с отдельным захватчиком кадров, что сокращает расходы и упрощает систему.

«Умные» камеры со встроенными процессорами, захватывают все большую долю рынка машинного зрения. Использование встроенных (и часто оптимизированных) процессоров устраняет необходимость в карте захватчика кадров и во внешнем компьютере, что позволяет снизить стоимость и сложность системы, обеспечивая вычислительную мощность для каждой камеры. «Умные» камеры, как правило, дешевле, чем системы, состоящих из камеры, питания и/или внешнего компьютера, в то время как повышение мощности встроенного процессора и ЦСП часто позволяет достигнуть сопоставимой или более высокой производительности и больших возможностей, чем обычные ПК-системы.

Методы обработки

Коммерческие пакеты программ для машинного зрения и пакеты программ с открытым исходным кодом обычно включают в себя ряд методов обработки изображений, таких как:

  • Счетчик пикселей: подсчитывает количество светлых или темных пикселей
  • Бинаризация: преобразует изображение в серых тонах в бинарное (белые и черные пиксели)
  • Сегментация: используется для поиска и/или подсчета деталей
    • Поиск и анализ блобов: проверка изображения на отдельные блобы связанных пикселей (например, черной дыры на сером объекте) в виде опорных точек изображения. Эти блобы часто представляют цели для обработки, захвата или производственного брака.
    • Надежное распознавание по шаблонам: поиск по шаблону объекта, который может быть повернут, частично скрыт другим объектом, или отличным по размеру.
  • Чтение штрих-кодов: декодирование 1D и 2D кодов, разработанных для считывая или сканирования машинами
  • Оптическое распознавание символов: автоматизированное чтение текста, например, серийных номеров
  • Измерение: измерение размеров объектов в дюймах или миллиметрах
  • Обнаружение краев: поиск краев объектов
  • Сопоставление шаблонов: поиск, подбор, и/или подсчет конкретных моделей

В большинстве случаев, системы машинного зрения используют последовательное сочетание этих методов обработки для выполнения полного инспектирования. Например, система, которая считывает штрих-код может также проверить поверхность на наличие царапин или повреждения и измерить длину и ширину обрабатываемых компонентов.

Применение машинного зрения

Применение машинного зрения разнообразно, оно охватывает различные области деятельности, включая, но не ограничиваясь следующими:

  • Крупное промышленное производство
  • Ускоренное производство уникальных продуктов
  • Системы безопасности в промышленных условиях
  • Контроль предварительно изготовленных объектов (например, контроль качества, исследование допущенных ошибок)
  • Системы визуального контроля и управления (учет, считывание штрих-кодов)
  • Контроль автоматизированных транспортных средств
  • Контроль качества и инспекция продуктов питания

В автомобильной промышленности системы машинного зрения используются в качестве руководства для промышленных роботов, а также для проверки поверхности окрашенного автомобиля, сварных швов, блоков цилиндров и многих других компонентов на наличие дефектов.

Связанные области

Машинное зрение относится к инженерным автоматизированным системам визуализации в промышленности и на производстве, и в этом качестве машинное зрение связано с самыми разными областями компьютерных наук: компьютерное зрение, оборудование для управления, базы данных, сетевые системы и машинное обучение.

Не стоит путать машинное и компьютерное зрения. Компьютерное зрение является более общей областью исследований, тогда как машинное зрение является инженерной дисциплиной связанной с производственными задачами.

См. также

Примечания

Литература

  • E. R. Davies Machine Vision : Theory, Algorithms, Practicalities. — Morgan Kaufmann, 2004.
  • Batchelor B.G. and Whelan P.F. Intelligent Vision Systems for Industry. — Springer-Verlag, 1997. — ISBN 3-540-19969-1. Online PDF version [1]
  • Demant C., Streicher-Abel B. and Waszkewitz P. Industrial Image Processing: Visual Quality Control in Manufacturing. — Springer-Verlag, 1999. — ISBN 3-540-66410-6
  • Gonzales R. C. and Wintz P. A. Digital Image Processing. — Longman Higher Education, 2001. — ISBN 978-0201110265
  • Pham D.T. and Alcock R.J. Smart Inspection Systems: Techniques and Applications of Intelligent Vision. — Academic Press, 2003. — ISBN 0-12-554157-0
  • Berthold K.P. Horn Robot Vision. — MIT Press, 1986. — ISBN 0-262-08159-8 (Б.К.П. Хорн, Зрение роботов: перевод с англ. — М.: Мир, 1989)



Wikimedia Foundation. 2010.

Смотреть что такое "Машинное зрение" в других словарях:

  • машинное зрение — Система средств ввода и распознавания изображений, построенная с применением компьютера. [http://www.morepc.ru/dict/] Тематики информационные технологии в целом EN computer vision …   Справочник технического переводчика

  • машинное зрение — kompiuterinė rega statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. computational vision; computer vision; machine vision vok. maschineless Sehen, n rus. машинное зрение, n pranc. vision par ordinateur, f …   Automatikos terminų žodynas

  • Компьютерное зрение — Компьютерное зрение  теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, слежение и классификацию объектов. Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем,… …   Википедия

  • Список новых перспективных технологий — содержит некоторые из самых выдающихся текущих событий, достижений и инноваций в различных областях современной технологии. Новые технологии это те технические нововведения, которые представляют прогрессивные изменения в рамках области… …   Википедия

  • Видеоаналитика — технология, использующая методы компьютерного зрения для автоматизированного получения различных данных на основании анализа последовательности изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей.… …   Википедия

  • Графикон — крупнейшая международная конференция по компьютерной графике, машинному зрению, обработке изображений и видео на территории бывшего СССР, ежегодно проводящаяся в России. Графикон является площадкой для обмена опытом между признанными учеными… …   Википедия

  • Coursera — URL: http://www.coursera.org Коммерческий: Бесплатен для обучающихся (кроме книг) …   Википедия

  • ГрафиКон — крупнейшая международная конференция по компьютерной графике, машинному зрению, обработке изображений и видео на территории бывшего СССР, ежегодно проводящаяся в России. ГрафиКон является площадкой для обмена опытом между признанными учеными… …   Википедия

  • Обработка изображений — Монохромное черно белое изображение. Обработка изображений  любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществлятьс …   Википедия

  • Integrated Performance Primitives — Библиотека Intel Integrated Performance Primitives (Intel IPP) поддерживает многоядерные процессоры, содержит в себе оптимизированные функции для обработки мультимедийных данных, поддерживает Intel и AMD процессоры и работает под операционными… …   Википедия

Книги

Другие книги по запросу «Машинное зрение» >>


Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»