머신 비전이란 무엇이며 어떻게 도움이 됩니까?

머신 비전의 작동 방식을 이해하면 머신 비전이 제조 또는 처리의 특정 응용 프로그램 문제를 해결하는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

사람들은 종종 기계(컴퓨터, 인공) 비전이 생산 라인이나 프로세스에 대해 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해하지 못합니다. 작동 방식을 이해하면 응용 프로그램의 문제를 해결할지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 그렇다면 컴퓨터 비전이란 정확히 무엇이며 실제로 어떻게 작동할까요?

인공 시각은 디지털 프로세스를 사용하는 기계에서 해석하고 사용할 수 있는 정보를 생성하기 위해 물리적 세계의 이미지를 수집, 처리 및 분석하는 도구를 포함하는 현대 기술입니다.

산업 분야에서 인공 시각의 사용

컴퓨터 비전은 대부분 산업 또는 제조 환경에서 물체를 자동으로 검사하고 분석하기 위해 하나 이상의 카메라를 사용하는 것을 말합니다. 그런 다음 결과 데이터를 사용하여 프로세스 또는 생산 활동을 제어할 수 있습니다.

이 기술은 각 작업에 대해 올바른 결정을 내리는 데 필요한 정보를 기계에 제공하여 광범위한 작업을 자동화합니다.

산업 분야에서 인공 시각을 사용하면 생산 공정을 자동화할 수 있으므로 각 단계에서 품질 관리 및 유연성을 통해 더 나은 생산 결과를 얻을 수 있습니다.

현재 산업용 인공 시각의 사용으로 생산 공정이 크게 개선되었습니다. 이를 통해 자동차 및 식품에서 전자 및 물류에 이르기까지 거의 모든 산업 분야에서 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 제품을 얻을 수 있게 되었습니다.

일반적인 용도는 이미지를 촬영하고 처리하는 부품에서 작업이 수행된 후 카메라가 트리거되는 조립 라인입니다. 카메라는 특정 물체의 위치, 색상, 크기 또는 모양, 물체의 존재 여부를 확인하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

머신 비전은 또한 표준 2D 매트릭스 바코드를 검색 및 디코딩하거나 인쇄된 문자를 읽을 수도 있습니다. 제품을 확인한 후 일반적으로 제품을 다음에 수행할 작업을 결정하는 신호가 생성됩니다. 부품을 컨테이너에 떨어뜨리거나 분기 컨베이어로 보내거나 다른 조립 작업으로 전달할 수 있으며 시스템에서 검사 결과를 추적할 수 있습니다.

어쨌든 컴퓨터 비전 시스템은 물체에 대해 훨씬 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 간단한 위치 센서.

예를 들어 컴퓨터 비전은 일반적으로 다음과 같이 사용됩니다.

• 품질보증,
• 로봇(기계) 제어,
• 테스트 및 교정,
• 실시간 프로세스 제어,
• 데이터 수집,
• 기계 모니터링,
• 정렬 및 계산.

많은 제조업체는 반복 검사에 더 적합하기 때문에 검사 ​​인력 대신 자동화된 컴퓨터 비전을 사용합니다. 더 빠르고 객관적이며 24시간 작동합니다.

컴퓨터 비전 시스템은 분당 수백 또는 수천 개의 부품을 검사할 수 있으며 인간보다 더 일관되고 신뢰할 수 있는 검사 결과를 제공할 수 있습니다.컴퓨터 비전을 통해 결함을 줄이고 수익을 늘리고 컴플라이언스를 촉진하고 부품을 추적함으로써 제조업체는 비용을 절감하고 수익성을 높일 수 있습니다.

머신 비전 작동 방식

개별 광전지는 산업 자동화 분야에서 가장 간단한 센서 중 하나입니다. "이산" 또는 디지털이라고 부르는 이유는 켜짐 또는 꺼짐의 두 가지 상태만 있기 때문입니다.

개별 광전지(광 센서)의 작동 원리는 광선을 전송하고 빛이 물체에 의해 반사되는지 여부를 결정하는 것입니다. 물체가 없으면 광전지 수신기에 빛이 반사되지 않습니다. 일반적으로 24V의 전기 신호가 수신기에 연결됩니다.

물체가 있으면 신호가 켜지고 제어 시스템에서 동작을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 개체가 삭제되면 신호가 다시 꺼집니다.

이러한 센서는 아날로그일 수도 있습니다. 두 가지 상태 대신, 즉 끄고 켜면 얼마나 많은 빛이 수신기로 돌아오는지를 나타내는 값을 반환할 수 있습니다. 0(빛이 없음을 의미)에서 255(빛이 많음을 의미)까지 256개의 값을 반환할 수 있습니다.

물체를 겨냥한 정사각형 또는 직사각형 배열로 배열된 수천 개의 작은 아날로그 광전지를 상상해 보십시오.이렇게 하면 센서가 가리키는 위치의 반사율에 따라 물체의 흑백 이미지가 생성됩니다. 이러한 이미지의 개별 스캔 지점을 "픽셀"이라고 합니다.

물론 이미지를 생성하는 데 수천 개의 작은 광전 센서가 사용되지는 않습니다. 대신, 렌즈는 광 검출기의 반도체 배열에 이미지를 집중시킵니다.

이 매트릭스는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)와 같은 빛에 민감한 반도체 장치 어레이를 사용합니다. 이 매트릭스의 개별 센서는 픽셀입니다.

컴퓨터 비전 시스템의 네 가지 주요 구성 요소

컴퓨터 비전 시스템의 네 가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 렌즈 및 조명;
• 이미지 센서 또는 카메라;
• 프로세서;
• 물리적 입/출력(I/O) 연결 또는 다른 통신 방법을 통해 결과를 전송하는 방법입니다.

컴퓨터 비전은 컬러 픽셀 스캐닝을 사용할 수 있으며 종종 훨씬 더 큰 픽셀 배열을 사용합니다. 캡처된 이미지에 소프트웨어 도구를 적용하여 요소의 크기, 가장자리 위치, 동작 및 상대적 위치를 결정합니다.

렌즈는 이미지를 캡처하여 빛의 형태로 센서에 전송합니다. 컴퓨터 비전 시스템을 최적화하려면 카메라를 적절한 렌즈와 페어링해야 합니다.

많은 유형의 렌즈가 있지만 고정 초점 거리 렌즈는 일반적으로 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 사용됩니다. 선택할 때 세 가지 요소가 중요합니다: 시야, 작동 거리, 카메라 센서 크기.

다양한 방법으로 조명을 이미지에 적용할 수 있습니다. 빛이 오는 방향, 밝기, 대상의 색상과 비교한 색상 또는 파장은 컴퓨터 비전 환경을 설계할 때 고려해야 할 매우 중요한 요소입니다.

조명은 좋은 이미지를 얻는 데 중요한 부분이지만 이미지가 받는 빛의 양에 영향을 미치는 다른 두 가지 요소가 있습니다. 렌즈에는 조리개라고 하는 설정이 포함되어 있어 더 많거나 적은 빛이 렌즈에 들어올 수 있도록 열리거나 닫힙니다.

노출 시간과 결합하여 조명이 적용되기 전에 픽셀 배열에 닿는 빛의 양을 결정합니다. 셔터 속도 또는 노출 시간은 이미지가 픽셀 매트릭스에 투사되는 시간을 결정합니다.

컴퓨터 비전에서 셔터는 일반적으로 밀리초 정확도로 전자적으로 제어됩니다. 이미지가 캡처된 후 소프트웨어 도구가 적용됩니다. 일부는 분석(전처리) 전에 사용되며 다른 일부는 연구 중인 개체의 속성을 결정하는 데 사용됩니다.

전처리 중에 이미지에 효과를 적용하여 가장자리를 선명하게 하거나 대비를 높이거나 간격을 채울 수 있습니다. 이러한 작업의 목적은 다른 소프트웨어 도구의 기능을 개선하는 것입니다.

인공시각은 인간의 시각을 모방하여 생산과정에서 얻은 영상을 받아 처리하고 해석하는 기술이다.인공 비전 머신은 생산 과정에서 받은 정보를 분석하고 해독하여 자동화된 프로세스를 통해 가장 편리한 방식으로 의사 결정하고 행동합니다. 이러한 이미지의 처리는 기계와 연결된 소프트웨어를 사용하여 수행되며 얻은 데이터를 기반으로 프로세스를 계속하고 조립 라인에서 가능한 오류를 식별할 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 목표

다음은 대상에 대한 정보를 얻는 데 사용할 수 있는 몇 가지 일반적인 도구입니다.

• 픽셀 수: 개체의 밝거나 어두운 픽셀 수를 표시합니다.
• 가장자리 감지: 개체의 가장자리를 찾습니다.
• 측정(도량형): 물체의 치수를 측정합니다(예: 밀리미터 단위).
• 패턴 인식 또는 패턴 일치: 특정 패턴을 검색, 일치 또는 계산합니다. 여기에는 회전할 수 있거나 다른 개체에 의해 부분적으로 가려지거나 다른 개체가 있는 개체를 감지하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 광학 문자 인식(OCR): 일련 번호와 같은 텍스트를 자동으로 읽습니다.
• 바코드, 데이터 매트릭스 및 2D 바코드 판독: 다양한 바코드 표준에 포함된 데이터를 수집합니다.
• 스폿 감지: 이미지의 기준점으로 상호 연결된 픽셀 패치(예: 회색 개체의 블랙홀)에 대한 이미지를 확인합니다.
• 색상 분석: 색상으로 부품, 제품 및 개체를 식별하고 품질을 평가하고 색상으로 요소를 강조 표시합니다.

검사 데이터를 얻는 목적은 목표 값과 비교하여 합격/불합격 또는 진행/미진행을 결정하는 데 사용하는 경우가 많습니다.

예를 들어 코드나 바코드를 스캔할 때 결과 값을 저장된 목표 값과 비교합니다. 측정의 경우 측정된 값을 올바른 값 및 허용 오차와 비교합니다.

영숫자 코드를 확인할 때 OCR 텍스트 값이 올바른 값 또는 대상 값과 비교됩니다. 표면 결함을 확인하기 위해 결함의 크기를 품질 기준에서 허용하는 최대 크기와 비교할 수 있습니다.

품질 관리

머신 비전은 산업에서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 인공 시각 시스템이 사용되었습니다. 로봇공학에서, 품질 관리 또는 결함 제품 감지와 같은 다양한 생산 단계에 대한 자동 솔루션을 제공할 수 있습니다.

품질 관리는 생산 공정의 오류를 식별하고 오류를 제거하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있는 일련의 방법 및 도구입니다. 이를 통해 최종 제품을 훨씬 더 완벽하게 제어할 수 있으므로 최종 제품이 소비자에게 도달했을 때 구체적이고 확립된 품질 표준을 충족할 수 있습니다.

이와 같이 최소 품질 기준을 충족하지 못하는 제품은 공정에서 제외하여 생산 공정에 차질이 없도록 하며, 이는 지속적인 검사 및 무작위 테스트를 통해 이루어집니다.

생산에서 품질 관리를 사용하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

• 생산성을 높이십시오.
• 재료 손실 감소;
• 가격 하락;
• 최종 제품의 최상의 품질.

컴퓨터 비전의 커뮤니케이션

프로세서와 소프트웨어에서 수신한 이 정보는 다양한 산업 표준 통신 프로토콜을 통해 제어 시스템으로 전송할 수 있습니다.

주요 컴퓨터 비전 시스템은 종종 EtherNet/IP, Profinet 및 Modbus TCP를 지원합니다. RS232 및 RS485 직렬 프로토콜도 일반적입니다.

디지털 I/O는 종종 작동 시스템에 내장되어 결과 보고를 단순화합니다. 컴퓨터 비전 통신 표준도 사용할 수 있습니다.

결론

인공 비전 시스템은 다양한 응용 분야를 가지고 있으며 다양한 산업과 각 생산 라인의 다양한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 오늘날 특정 표준에 따라 제품을 제조하는 모든 회사는 제조 공정의 일부로 컴퓨터 비전을 활용할 수 있습니다.

인공 시각 시스템의 물리적 원리와 기능을 이해하면 그러한 기술이 특정한 경우의 제조 공정에 적합한지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 사람의 눈으로 볼 수 있는 것은 무엇이든 카메라는 볼 수 있지만(때로는 더 많거나 덜) 이 정보를 디코딩하고 전송하는 것은 매우 복잡할 수 있습니다.