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Visione artificiale: quattro fasi nell'industria

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La visione artificiale è una tecnica consolidata in numerosi settori, che migliora la qualità e l'efficienza nei settori manifatturiero e di trasformazione. La sua capacità di effettuare ispezioni in modo affidabile e rapido 24 / 7 lo rende una tecnologia abilitante inestimabile nel controllo di qualità.

I progressi tecnologici nella visione artificiale continuano a essere fatti rapidamente, aprendo sempre più possibilità. I miglioramenti nella tecnologia dei sensori, nella potenza di elaborazione, nell'ottica, nella tecnologia di illuminazione e nel software contribuiscono a migliorare le prestazioni nel tradizionale settore della visione artificiale.

Di Mark Williamson, amministratore delegato di STEMMER IMAGING

Mark Williamson

Mark Williamson, amministratore delegato di STEMMER IMAGING

L'applicazione di metodi di apprendimento profondo e di apprendimento automatico stanno iniziando a trasformare complesse sfide nella classificazione delle immagini. Le interfacce semplificate per la visione del robot 3D facilitano la guida alla visione del robot 3D ad alte prestazioni per l'ispezione del controllo di qualità e l'assemblaggio automatizzato con pick and place intelligente.

Lo sviluppo di sistemi di visione integrati scalabili offre una grande flessibilità al costruttore di macchine, all'integratore di sistemi o all'OEM che potrebbe voler usare la visione come parte integrante di un processo o di una macchina.

Il progresso è inarrestabile e Industry 4.0, l'Internet of Things (IoT), il cloud computing, insieme all'uso più ampio dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e di molte altre tecnologie presentano agli utenti e agli sviluppatori di sistemi di visione grandi sfide nella scelta del sistema ideale per la rispettiva applicazione.

Tuttavia, l'uso della visione artificiale non è limitato a processi altamente automatizzati; ha anche applicazioni in aree in cui vi è un alto livello di coinvolgimento manuale. Possiamo considerare quattro fasi del coinvolgimento della visione artificiale.

Fase 1: supporto dell'assemblaggio manuale

Nel settore manifatturiero, ci sono un numero enorme di prodotti che vengono assemblati manualmente, facendo affidamento sull'abilità dell'operatore di "farlo bene". Questi prodotti vengono spesso ispezionati visivamente da un altro membro del personale nell'ambito del processo di controllo qualità.

Esistono due risultati per qualsiasi prodotto / componente difettoso che vengono prodotti: vengono identificati nella fase di controllo qualità e respinti oppure trovano la strada fino al cliente finale, dove è probabile che vengano restituiti come sotto-standard. Ad ogni modo, a meno che il prodotto non possa essere rielaborato, potrebbero esserci molti sprechi e una potenziale nuvola sulla reputazione del produttore.

Anche se il componente rifiutato può essere rielaborato, ciò comporta costi aggiuntivi per il produttore. L'installazione di un sistema di visione per subentrare all'ispezione può ridurre significativamente le possibilità che un prodotto difettoso raggiunga un cliente, il che è positivo per la reputazione, ma fa ben poco per risolvere i costi di rilavorazione.

Visione artificiale - Assemblaggio PCB mediante copia del sistema di ispezione della telecamera di assistenza umana Ricoh SC 10

La soluzione è eliminare i difetti nel punto di produzione e un nuovo approccio alla visione è stato introdotto per aiutare in questo. Ciò comporta l'uso di una telecamera "Human Assist", che contiene una serie di istruzioni di montaggio. L'operatore segue le istruzioni visualizzate su un monitor.

Dopo ogni azione il sistema confronta il risultato con l'immagine memorizzata corretta per assicurarsi che sia stato eseguito correttamente e completamente prima che l'operatore possa passare alla fase successiva. Se un'azione è incompleta o viene commesso un errore, viene visualizzato all'operatore in modo che possa essere corretto. Ogni passaggio completato può essere verificato e registrato per fornire dati che possono essere utilizzati per l'analisi del lavoro di assemblaggio e la tracciabilità.

Stage 2: integrazione di un processo di assemblaggio manuale

L'approccio sopra descritto è altamente efficace nel garantire il corretto assemblaggio manuale di un prodotto, ma è essenzialmente un sistema autonomo. È possibile fare un ulteriore passo in avanti integrando questo tipo di processo di assemblaggio manuale nel sistema di controllo globale di un'azienda.

Ciò consentirebbe di utilizzare un sistema di visione più sofisticato per assistere l'assemblaggio manuale, offrendo una gamma più ampia di strumenti di misurazione e ispezione, utilizzando allo stesso principio l'evidenziazione di eventuali errori di assemblaggio sul monitor del display. Le istruzioni di assemblaggio e i dati di produzione potrebbero quindi essere scaricati nel sistema da un database centrale, se necessario.

Questo approccio consentirebbe inoltre di introdurre varie garanzie quali il collegamento di un ID operatore alla competenza di addestramento in modo che il sistema potesse verificare se un operatore che effettuava l'accesso per iniziare un determinato assemblaggio fosse addestrato per quel prodotto. Analogamente, tutti i dati di ispezione, comprese le immagini, potrebbero essere trasferiti nuovamente al database per fornire una pista di controllo completa per ogni componente assemblato. La disponibilità di strumenti di visione più sofisticati consente inoltre al sistema di soddisfare i nuovi requisiti man mano che i nuovi prodotti vengono resi disponibili.

Stage 3: ispezione automatizzata della visione artificiale

I sistemi di ispezione automatizzata vengono utilizzati nelle applicazioni di controllo qualità in una vasta gamma di settori e processi. Mentre le configurazioni possono variare enormemente, la premessa di base è che il sistema di visione è integrato nel processo, in cui è collegato a un meccanismo di rifiuto.

I prodotti o i componenti vengono ispezionati, spesso ad alta velocità, e accettati o rifiutati sulla base delle misurazioni effettuate. I sistemi di visione possono variare da una smart camera autonoma a punto singolo, in cui tutta l'elaborazione e la misurazione vengono eseguite nella fotocamera stessa e un risultato pass / fail inviato al meccanismo di rifiuto, a sistemi basati su PC che possono presentare più telecamere e / o più stazioni di ispezione.

La chiave del successo di questo approccio è la capacità di integrare il sistema di visione nel processo, tenendo conto dello spazio e di altre considerazioni ambientali.

Visione artificiale - Raccolta dei pezzi da parte di un robot guidato 3D Vision (per gentile concessione di LMI Technologies

I sistemi di visione possono essere adattati a posteriori nei processi esistenti, progettati dall'inizio in quelli nuovi, e con l'emergere di sistemi di visione integrati, vengono sempre più integrati nelle apparecchiature OEM.

Stage 4: controllo di processo mediante visione artificiale

L'uso della visione automatizzata come strumento di controllo della qualità riduce significativamente la possibilità che un prodotto "fuori specifica" raggiunga un utente finale, ma utilizzandolo insieme al controllo statistico del processo e ai metodi di feedback può non solo controllare le misurazioni critiche ma anche analizzare le tendenze in queste misurazioni e apportare modifiche al processo. In questo modo, è possibile intervenire per adeguare il processo prima che venga prodotto qualsiasi prodotto fuori tolleranza.

Vi è quindi un'estensione logica di questo nell'industria 4.0 in cui gli obiettivi sono di ottimizzare il processo utilizzando l'analisi dei big data basata sul feedback di molti diversi tipi di sensori che monitorano il processo. Questi, ovviamente, includeranno sensori di visione semplici e intelligenti, nonché sottosistemi o sistemi di visione più sofisticati.

Valutare le possibilità

Le quattro fasi della visione sopra descritte forniscono solo una panoramica del modo in cui i sistemi di visione possono essere implementati, senza rendere giustizia alle straordinarie capacità che la visione artificiale ha da offrire.

Le applicazioni spaziano dalla misurazione del prodotto e dei componenti durante la produzione, al controllo dell'integrità degli imballaggi alla lettura e verifica di stampa, codici a barre ed etichette. Le misure rientrano nelle categorie 3: 1D, 2D e 3D. Le misurazioni 1D sono in genere utilizzate per ottenere posizioni, distanze o angoli dei bordi. Le misurazioni 2D forniscono una serie di misurazioni tra cui area, forma, perimetro, baricentro, qualità dell'aspetto superficiale, misurazioni basate sui bordi e presenza e posizione delle caratteristiche.

La corrispondenza dei motivi di un oggetto con un modello è anche una parte importante dell'armeria 2D. La lettura e il controllo di caratteri e testo e la decodifica dei codici 1D o 2D sono un'altra attività chiave. I metodi di misurazione 3D aggiungono informazioni sull'altezza, consentendo la misurazione del volume, della forma e della qualità della superficie come rientranze, graffi e ammaccature, nonché la corrispondenza della forma 3D.

I materiali prodotti in rotoli continui (nastro) o fogli, come carta, tessuti, film, fogli, materie plastiche, metalli, vetro o rivestimenti, vengono generalmente ispezionati mediante sistemi di visione a scansione continua per rilevare e identificare i difetti.

Vision svolge un ruolo importante nell'ispezione di fine linea leggendo identificatori univoci sotto forma di codici 1D o 2D, alfanumerici o addirittura braille per applicazioni di tracciamento e rintracciamento in settori diversi come quello aerospaziale, automobilistico, alimentare, sanitario e farmaceutico. I dati sulla confezione leggibili dall'uomo, come i lotti, i numeri di lotto, le date di scadenza o di scadenza, sono anche fondamentali per prodotti come alimenti, prodotti farmaceutici, dispositivi medici e cosmetici.

Sistema di finitura per etichette Omega SRI con sottosistema di ispezione etichette integrato (Courtesy AB Graphic International GmbH)


Anche la visione artificiale sta diventando sempre più importante nelle applicazioni dei robot. I robot industriali sono già ampiamente utilizzati e con l'emergere di robot collaborativi e rapidi sviluppi nella visione artificiale di 3D, vengono utilizzati molto di più in combinazione, ad esempio nella robotica guidata dalla visione o nel prelievo casuale di rifiuti.

Il sistema di visione artificiale identifica la posizione precisa dell'oggetto e queste coordinate vengono trasferite al robot. I passi da gigante nelle interfacce robot-visione rendono questo processo molto più semplice.

Realizzarlo

La tecnologia di visione artificiale comprende tutte le parti componenti di un sistema di visione artificiale come telecamere, ottiche, obiettivi, frame grabber, computer, software, cavi ecc. La cosa più importante è la competenza per poter selezionare i componenti più appropriati e creare una soluzione per l'applicazione specifica.

La scelta di un fornitore con una vasta conoscenza ed esperienza in grado di offrire soluzioni su misura, dai componenti configurati ai sottosistemi di applicazioni verticali per integratori di sistemi o lo sviluppo di soluzioni specifiche per i clienti per gli OEM, è una considerazione importante.

Ciò è sempre più importante se si considera lo sviluppo di sistemi di visione integrati in altre apparecchiature e processi di produzione. Molte delle principali librerie e toolkit di visione artificiale possono ora essere trasferite su piccole schede di elaborazione integrate, generalmente basate su architettura ARM, offrendo un costo inferiore per applicazioni di volume più elevato.

La combinazione di queste capacità di elaborazione con telecamere a basso costo, comprese le telecamere a livello di scheda, significa che i sistemi di visione potrebbero essere incorporati in un'ampia varietà di prodotti e processi con costi generali relativamente bassi che in precedenza non erano praticabili.

Inoltre, lo sfruttamento delle tecniche di deep learning e machine learning nelle applicazioni di visione sta aprendo nuove possibilità per prodotti organici e variabili che possono anche funzionare su sistemi embedded economici, rendendo possibili sistemi estremamente convenienti.

Process Industry Informer

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