Znaczny spadek ilości przesyłanych danych to jedna z korzyści, jakie niesie z sobą burzliwy postęp w dziedzinie zaawansowanych technologii systemów wizyjnych. Błyskawicznie wykorzystują je integratorzy systemów sterowania, którzy montują systemy wizyjne w coraz liczniejszych aplikacjach.
Kluczowym elementem sprzyjającym redukcji ilości danych transmitowanych w systemach wizyjnych jest rozwój technologii analizy rejestrowanych obrazów. W układach bazujących na metodzie analizy kolejnych rzędów matrycy, nawet przy pojedynczym obrazie czarno-białym i czujniku o wielkości 1 000 x1 000 pikseli, rozróżniającym 16 odcieni szarości, uzyskuje się ciąg danych o wielkości około 500 kB. Przy średniej szybkości rejestracji kolejnych klatek obrazu na poziomie 30 klatek/sek., otrzymujemy już 15 MB. Jednak ilość danych, jakich potrzebuje system sterowania maszynami, jest znacznie mniejsza. Na przykład do wyzwolenia funkcji kontrolnej typu przepuść / odrzuć wystarczy zaledwie 1 bit!
I choć wiele programów aplikacyjnych generuje znacznie więcej informacji niż potrzeba, jedno nie ulega wątpliwości – optymalizacja i usprawnienie procesu analizy rejestrowanych obrazów może przyczynić się do redukcji ciągów danych nawet o kilka rzędów wielkości. Ta redukcja przebiega oczywiście etapowo. Zwykle na początkowym etapie ilość danych zmniejsza się dwu- lub trzykrotnie poprzez wybór ze strumienia danych charakterystycznych ujęć i ich obróbkę. Celem jest wychwycenie cech charakterystycznych, interesujących z punktu widzenia użytkownika lub układu sterowania. Kolejny etap i możliwość dalszej redukcji danych stanowi przeprowadzenie analizy wyodrębnionych elementów charakterystycznych i ustalenie, jakie cechy obserwowanego obiektu one reprezentują. Na tej podstawie w systemie bezpieczeństwa wyższego poziomu podejmowana jest decyzja i wysyłane dwie informacje: jedna sygnalizująca sytuację niestandardową i druga zwalniająca szybkość pracy stanowiska robota lub całkowicie go unieruchamiająca.
Najnowsze kamery systemów wizyjnych, tzw. kamery inteligentne, stwarzają możliwość przeprowadzenia procesów ograniczania ilości transmitowanych w systemie danych już w samej kamerze. Za takim rozwiązaniem przemawiają co najmniej dwa powody. Po pierwsze ? czym mniejszy ciąg danych, tym szybciej może on być przekazany dalej do systemu. Po drugie ? jeżeli układ analizy obrazu (najczęściej komputer) znajduje się jak najbliżej źródła sygnału, tym szybciej podejmuje on proces jego obróbki i redukcji danych do poziomu niezbędnych informacji. W inteligentnych kamerach wszystkie charakterystyczne elementy systemu wizyjnego znajdują się w jednej obudowie.
Są to:
- układ optyki ? przechwytuje bezpośrednio obserwowany obraz,
- czujniki elektroniczne, matryce ? przetwarzają obraz w sygnały elektryczne,
- moduł obróbki i przetwarzania obrazu ? gromadzi sygnały elektryczne związane z poszczególnymi ramkami i zapisuje je w pamięci,
- komputer analizujący obrazy ? dokonuje ostatecznej obróbki obrazów i wydobywa z nich pożądane informacje.
Układy optyki i matryce przetwarzające obraz znajdują się we wszystkich kamerach systemów wizyjnych maszyn. Cechą charakterystyczną kamer inteligentnych są natomiast dwa pozostałe elementy ? moduł obróbki obrazu i komputer analizujący obrazy. Taka integracja wszystkich najważniejszych modułów niesie z sobą liczne korzyści, nie tylko redukcję ilości danych przesyłanych do systemu sterowania. To również znaczna oszczędność miejsca niezbędnego do instalacji wszystkich modułów. Zamiast kilku obudów jest tylko jedna, niewiele większa od standardowej kamery.
Postęp technologiczny znacznie ułatwił poza tym zadania realizowane przez integratorów i użytkowników systemów wizyjnych. Dostawcy inteligentnych kamer zwykle biorą na siebie procedury związane z doborem kompatybilnych elementów systemu, ich połączenia dla uzyskania jak największej wydajności i sprawności oraz instalacji i uruchomienia odpowiedniego oprogramowania. Zwykle dostarczają również dodatkowe środowisko programowe, umożliwiające łatwe tworzenie oprogramowania dla specjalizowanych aplikacji. Integratorzy systemów wizyjnych dla przemysłu coraz częściej nie muszą więc być już ekspertami w dziedzinie technologii związanej z samymi systemami. Są przede wszystkim ekspertami w zakresie zasad obsługi konkretnych aplikacji przemysłowych, ich sterowania, kontroli, monitoringu. Na kolejnych stronach prezentujemy kilka praktycznych aplikacji systemów wizyjnych z inteligentnymi kamerami. W efekcie uzyskały nowe możliwości i stały się prostsze w obsłudze w stosunku do tradycyjnych rozwiązań.
C.G. Masi
Artykuł pod redakcją dra inż. Andrzeja Ożadowicza, adiunkta w Katedrze Automatyki Napędu i Urządzeń Przemysłowych Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie
System wizyjny informuje robota, jak realizować zadanie
Jeden z kanadyjskich producentów części samochodowych zatrudnił firmę Spoko Integrators (SI) do automatyzacji procesu układania części metalowych, które po wypadnięciu z prasy układają się w równe stosy. Zadanie realizuje robot podnoszący po kolei elementy z taśmociągu wychodzącego z prasy i precyzyjnie układający je na stosach. Ponieważ części na taśmociągu ułożone są chaotycznie, a przed ich podniesieniem przez ramię robota konieczna jest znajomość tego położenia, inżynierowie SI zgodnie stwierdzili, że najlepiej poradzi sobie z tym zadaniem nowoczesny system wizyjny.
Kamera koduje informacje o wysokości w postaci różnych kolorów. Pola ciemnoniebieskie są wyższe niż pola jaśniejsze. Na prezentowanym obrazie grzbiet krawędzi większego otworu znajduje się na zewnątrz i wyznacza jej orientację. Jeżeli część byłaby odwrócona do góry dnem, grzbiet byłby widoczny jako pole jaśniejsze, a więc niższe niż cała powierzchnia części, co stanowi informację o konieczności jej odwrócenia. Źródło: Sick
? Największym wyzwaniem z punktu widzenia zastosowania technologii wizyjnych był fakt, że większość części na taśmociągu różni się między sobą jedynie niewielkimi szczegółami (małe zgłębienia, wypustki itp.) ? mówi Les Konczyk, specjalista ds. robotów sterowanych wizyjnie w SI. – Klasyczne kamery 2D z odpowiednim oświetleniem nadają się do sprawnej identyfikacji kształtu i pozycji. Jednak nie są w stanie precyzyjnie ustalić, która strona płaskiej części jest aktualnie na wierzchu, a która pod spodem.
Po konsultacjach z firmą Sick, producentem elementów systemów wizyjnych, integratorzy zdecydowali się na użycie w tej aplikacji inteligentnych kamer IVC-3D200. W urządzeniach tych zastosowano metodę laserowej triangulacji. Umożliwia ona dokładne skanowanie różnych profili obserwowanej części i wygenerowanie jej trójwymiarowego obrazu. Zastosowano tam również specjalny mechanizm wyzwalania rejestracji obrazów przez kamerę. Tak, aby nawet przy różnych prędkościach taśmociągu, odległość pomiędzy rejestrowanymi profilami pozostawała niezmienna. Specjalne oprogramowanie do analizy obrazów, zainstalowane na procesorze znajdującym się wewnątrz inteligentnej kamery, wykorzystuje informacje o wysokości różnych fragmentów obserwowanych części. Celem jest identyfikacja jej charakterystycznych szczegółów powstających w procesie tłoczenia oraz ustalenie rzeczywistej orientacji danego elementu na taśmociągu. Specjalne narzędzie programowe do przeliczania współrzędnych ostatecznie generuje dane, które mogą być wykorzystane bezpośrednio do sterowania pracą ramienia robota. Po ustaleniu położenia i orientacji kierunkowej części na taśmociągu procesor inteligentnej kamery wysyła przez sieć Ethernet informację ze współrzędnymi x i y wymaganego położenia oraz orientacji ramienia robota.
System kontroli ? wysoka precyzja, szybkość i elastyczność
DWFritz Automation buduje własne, zaawansowane i skomplikowane układy wizyjne do: zastosowań w robotyce, systemach wizyjnych maszyn, układach precyzyjnych i liniach montażowych oraz zautomatyzowanych systemach monitoringu i kontroli.
Jeden z klientów firmy działający w branży medycznej, postawił przed jej inżynierami nie lada wyzwanie. Chodziło o stworzenie systemu sterowania robotem z sześcioma osiami ruchu, opartego na wysoko precyzyjnym i szybkim systemie wizyjnym. Miałby on pozwolić na jednoczesną bardzo szybką kontrolę i monitoring poprawności wykonania różnego rodzaju medycznych implantów. Przyczyniłoby się to do zmniejszenia kosztów ich produkcji.
Robot SCARA podnosi każdą z części umieszczonych na specjalnych podstawkach. Następnie umieszcza ją w polu widzenia kamer systemu wizyjnego maszyn, który dokonuje szybkiego i precyzyjnego pomiaru do 55 różnych wymiarów obserwowanych elementów.
Źródło: firma Cognex
Priorytetem w realizacji systemu było zachowanie jak największej elastyczności. Musiał bowiem pozwolić on na zaprogramowanie obsługi dla kilkuset rodzajów wytwarzanych produktów. Dynamicznie rozwijająca się firma branży medycznej musi mieć możliwość szybkiego i zaawansowanego sterowania maszynami na liniach produkcyjnych. Zastosowany system automatyki powinien jednocześnie dostarczać drogą elektroniczną dane pomiarowe do zakładowych systemów analizy jakości i zarządzania produkcją. Dotychczas wykorzystywano w tym celu głównie odpowiednio przeszkolonych pracowników. Wyposażeni byli w odpowiednie mierniki, mikrometry, komparatory optyczne i urządzenia rejestracji wideo.
Każde z takich urządzeń wymagało częstej kalibracji i serwisowania. A to wiązało się ze znacznymi kosztami utrzymania. Sami zaś operatorzy mieli spore problemy z przeprowadzaniem powtarzalnych procedur pomiarowych. Szczególnie w zakresie dokładnych pomiarów wymiarów zewnętrznych różnych elementów (średnice, promienie, długości itp.).
Ostatecznie integrator systemu zdecydował się na zastosowanie sześcioosiowego robota Denso wraz z dwoma inteligentnymi kamerami wysokiej rozdzielczości firmy Cognex z obiektywami telecentrycznymi Edmund Optics oraz komputerem przemysłowym z oprogramowaniem dla systemów wizyjnych VisionPro (Cognex). Robot podnosi każdą z części umieszczonych na specjalnych podstawkach (z 25 do 100 części) oddzielnie, a następnie umieszcza ją w polu widzenia kamer. Na podstawie ich obrazu system dokonuje szybkiego pomiaru do 55 różnych wymiarów obserwowanych elementów, z dokładnością pojedynczych mikronów i wysoką powtarzalnością. Jeżeli wymiary elementów są zgodne z zaprogramowanymi dla nich wymaganiami, wracają na podstawkę. W przeciwnym razie robot odkłada je do osobnego pojemnika, do powtórnej analizy pomiarowej lub poprawki.
Przepustowość stanowiska pomiarowego wynosi nieco ponad 1 element na sekundę, przy zachowaniu powtarzalności i dokładności pomiarów rzędu 2 mikronów (zależnie od stopnia skomplikowania kształtu obserwowanych elementów). Procesy kalibracji i weryfikacji poprawności działania robota i systemu wizyjnego prowadzone są automatycznie. Dzięki temu pracownicy firmy mogą skupić się przede wszystkim na opracowaniu procedur zmierzających do optymalizacji pracy linii produkcyjnej i zwiększenia jej wydajności. Procedury samokalibracji sprawdzają się również doskonale w momencie zmiany asortymentu produkowanych elementów.
Inteligentna kamera zapewnia dokładną kontrolę jakości szkła
Thorsten Gonschior, prezes i założyciel Spectral Process, poproszony przez jednego ze swych klientów o modernizację zainstalowanej u niego maszyny kontrolującej poprawność wykonania butelek szklanych był przekonany, że jest w stanie dostarczyć alternatywne i, co najważniejsze, tańsze rozwiązanie.
? Dotychczas stosowane urządzenie miało układ elementów optycznych lokalizujących defekty w szkle, jednak nie było wyposażone w żaden procesor ? mówi Thorsten Gonschior. ? Ponieważ zastosowane tam układy nie były już dostępne na rynku, pomyśleliśmy o kompleksowej wymianie wszystkich elementów systemu kontroli jakości na nowoczesny podsystem monitoringu, skalowalny ielastyczny.
System miał za zadanie przede wszystkim kontrolowanie poprawności wykonania powierzchni szyjki butelki, gdzie dokonuje się jej zamknięcia. Jakość tego miejsca ma bardzo duże znaczenie dla późniejszej szczelności zamknięcia szklanego opakowania. Jeżeli po zamknięciu butelki pojawi się nieszczelność, to na przykład napoje gazowane tracą swe właściwości smakowe, zaś powstałe na szyjce zadziory czy ostre krawędzie mogą spowodować okaleczenia. W kontroli jakości butelek stosowane są różne metody i technologie. W niektórych zakładach stosowane są układy kontroli mechanicznej, dotykające bezpośrednio powierzchni pojemnika szklanego, napełniające go sprężonym powietrzem i mierzące pojawienie się ewentualnych wycieków powietrza przez szyjkę. Technika ta jest jednak dość powolna, niezbyt dokładna i może sama z siebie prowadzić do drobnych uszkodzeń butelki.
Chociaż nowoczesne, inteligentne systemy wizyjne mają zdolność do bardziej niezawodnego wykrywania defektów opakowań szklanych, to jednak wiele firm, które zajmują się ich produkcją, nie może pozwolić sobie na wydatek od 357 000 do 735 000 USD (250 000 do 500 000 EUR) na ich zakup i instalację. I choć jakość produktów stanowi dla nich priorytet, to jednak niebagatelną sprawą są również koszty produkcji. Tak więc najczęściej producenci znajdują się na rozdrożu. Z jednej strony są zobligowani do zachowania jak najwyższych standardów jakości i poprawy wydajności procesów produkcyjnych. Z drugiej nie mogą pozwolić sobie na zbyt duże wydatki związane z zakupem najnowocześniejszych technologii i rozwiązań, gdyż to postawiłoby opłacalność produkcji pod znakiem zapytania.
