Машинное зрение: какие есть плюсы
- Увеличение производительности, так как системы машинного зрения могут эффективно работать при высоких скоростях производственных линий.
- Повышение качества продукции, за счет точной проверки на наличие дефектов, высокой стабильности и повторяемости работы системы.
- Снижение затрат на производство, поскольку автоматизация процессов с использованием машинного зрения позволяет сократить количество необходимого персонала.
- Улучшение безопасности, посредством мониторинга рабочих зон на предмет соблюдения производственных стандартов.
- Оптимизация производства в результате выявления узких мест в процессе анализа данных, собранных с помощью машинного зрения.
В большинстве случаях в системах машинного зрения используется подход «обучение с учителем» (supervised learning). Он подразумевает наличие большого набора размеченных данных, который впоследствии будет использоваться при обучении модели машинного зрения. Проектирование и оптимизация самой модели - непростая задача, решение которой зависит от множества факторов: от выбора камер и сенсоров, условий съемки и быстродействия до способов взаимодействия с внешними информационными системами и управляющими контроллерами.
Система с использованием технологий машинного зрения позволяет обнаруживать дефекты (трещины, геометрические изменения, некорректное расположение компонентов, изменение структуры поверхности объекта и др.). Подобная система может быть использована как для постобработки существующих изображений/видео, так и для обнаружение дефектов в режиме реального времени (например, система может выполнять функцию помощника оператора)
В зависимости от специфики конкретного производства технический облик системы, ее аппаратное обеспечение и датчиковая аппаратура может включать в себя камеры видимого и гиперспектрального диапазона, стереокамеры, рентгеноскопы, инфракрасные датчики, лидарные системы и сканеры, построенные на других физических принципах.
Как выбрать аппаратное обеспечение
Отдельный вопрос, особенно остро вставший в связи с актуальным в последние годы импортозамещением - это выбор аппаратного обеспечения, в частности компонентной базы для граничных вычислений. Применительно к системам машинного зрения, задача состоит в том, чтобы переместить обработку и хранение данных, полученных от камер и датчиков ближе к источнику их формирования, и тем самым ускорить процесс их анализа, также снизив нагрузку на центральный сервер. Традиционно использовавшиеся для этой цели устройства зарубежных вендоров сегодня стали труднодоступны, поэтому эксперты «КИТТ» провели анализ рынка в поисках альтернативы, выбрали и освоили ряд подходящих решений отечественной разработки.
Таким образом, система с использованием машинного зрения является перспективным технологическим решением, которая гибко адаптируется к широкому спектру производственных задач и помогает российским предприятиям повысить свою конкурентоспособность и эффективность.