Машинное зрение

Машинное зрение - это инженерная дисциплина и технология, позволяющая осуществлять автоматический контроль, управление процессом и управление роботами путем анализа изображений. Это "глаза" промышленной автоматизации, сочетающие в себе оптическое аппаратное обеспечение со сложным программным обеспечением для интерпретации визуального ввода и запуска физических действий. Хотя она в значительной степени опирается на теоретические принципы компьютерного зрения (КВ), машинное зрение отличается тем. в том, что оно ориентировано на практическое, реальное применение в структурированных средах. Эта технология является краеугольным камнем Индустрии 4.0, позволяя "умным" фабрикам работать с большей скоростью, точностью и последовательностью, чем это могут сделать операторы-люди.

Основные компоненты и функциональные возможности

Типичная система машинного зрения объединяет несколько критически важных компонентов для надежного выполнения конкретной задачи. Система Процесс начинается с получения изображения, где высококачественные промышленные камеры и специализированные объективы захватывают визуальные данные. Очень важно, что в этих системах используются специально разработанные методы освещения для выделения значимых особенностей, таких как текстура поверхности или края, при одновременном подавлении шумов.

После захвата изображения оно обрабатывается вычислительным устройством, часто пограничное вычислительное устройство или интеллектуальная камера, выполняющая продвинутые алгоритмы. Исторически это были системы, основанные на правилах (например, подсчет пикселей), но современные приложения все больше полагаются на искусственный интеллект (ИИ) и глубокого обучения (DL). Такие модели, как Ultralytics YOLO11, анализируют снимки для выявления закономерностей, detect дефектов или измерения размеров. Затем система принимает решение, например, о приеме продукта или о направлении роботизированной руки. и передает его на программируемый логический контроллер (ПЛК).

Машинное зрение vs. Компьютерное зрение

Хотя эти термины часто используются как взаимозаменяемые, важно отличать машинное зрение от более широкой области компьютерного зрения. Компьютерное зрение - это научная область, направленная на то, чтобы дать возможность компьютерам "понимать" изображения в целом, часто работая с неструктурированными данными, такими как фотографии из социальных сетей или записи камер наблюдения. Она охватывает широкий спектр задач - от классификации изображений до генеративного искусственного интеллекта.

Напротив, машинное зрение - это применение этих технологий для решения промышленных задач. Системы машинного зрения обычно работают в контролируемых условиях с постоянным освещением и позиционированием камеры для обеспечения высокой надежности. для обеспечения высокой надежности. Например, в то время как компьютерная модель компьютерного зрения может быть направлена на распознавание собаки в парке, система машинного зрения предназначена для detect микроскопической царапину на поршневом кольце, движущемся с высокой скоростью по конвейеру.

Применение в реальном мире

Машинное зрение обеспечивает эффективность в различных отраслях благодаря автоматизации визуальных задач.

• Автоматизированный контроль качества: В Производственный сектор, системы машинного зрения выполняют Автоматизированный оптический контроль (АОИ) для detect дефектов, невидимых для человеческого глаза. Используя модели обнаружения объектов, эти системы могут мгновенно выявлять такие дефекты, как трещины, вмятины или недостающие компоненты на сборочных линиях, гарантируя, что только высококачественные продукты попадают на рынок.
• Робототехника, управляемая зрением: Машинное зрение необходимо для современных робототехники. Оно позволяет роботам находить и забирать предметы из контейнера (сборка контейнеров) или точно позиционировать детали для сборки. Благодаря интеграции оценка позы, роботы могут понять ориентацию объекта в трехмерном пространстве, обеспечивая динамическое взаимодействие с окружающей средой, а не следование по а не следовать заранее запрограммированным траекториям.

Реализация машинного зрения с помощью YOLO11

В современном машинном зрении часто используются самые современные нейронные сети, обеспечивающие надежную работу. Следующий пример демонстрирует, как использовать ultralytics Пакет Python для загрузки Модель YOLO11 и делать выводы - обычный этап проверки деталей на производственной линии.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model (or a custom-trained industrial model)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image of a manufactured component
# This step identifies objects and checks for defects based on training
results = model("production_part.jpg")

# Display the results to visualize detections and confidence scores
results[0].show()

Этот простой рабочий процесс лежит в основе сложных систем, в которых выводы в реальном времени определяют непосредственную судьбу продуктов на быстро движущейся линии, минимизируя задержки в выводах, чтобы не отставать от скорости производства скорости.