Использование компьютерного зрения или машинного зрения продолжает расти. Этот рост связан с концепцией передачи большего интеллекта (вычислительной мощности) на периферию Интернета вещей, когда системы машинного зрения подключаются к этим системам, особенно в промышленных условиях. Существует множество применений компьютерного зрения, и этот список продолжает расти.

Сегодня он используется в:

  • Индустриальная автоматизация
  • Общественная безопасность
  • Охранное наблюдение
  • Правоохранительные органы
  • Интеллектуальное управление дорожным движением и безопасность пешеходов
  • Умная парковка
  • Повышение качества обслуживания розничных клиентов
  • Управление запасами
  • Медицинская визуализация

В своей базовой форме компьютерное/машинное зрение дает компьютерам возможность видеть и понимать, что происходит вокруг, включая производственную/производственную линию. Рост автоматизации производственного процесса также способствует внедрению и развитию технологий компьютерного зрения. За последние несколько лет эта технология стала важнейшим инструментом передовой автоматизации производства.

Связанное с этим приложение, которое действительно вступает в свои права, — это использование компьютерного зрения для визуального контроля в производственных и производственных процессах. Здесь все дело в контроле качества. В прежние времена этот процесс обычно сводился к ручной проверке «человеком». Сегодня использование компьютерного зрения ускоряет процесс и значительно повышает точность.

Одним из самых больших преимуществ использования современных технологий является то, что происходит за кулисами, чтобы обеспечить бесперебойную работу процесса в обозримом будущем. Это происходит из-за того, что собирается, обрабатывается, сохраняется и используется огромное количество данных. Его можно сопоставить с текущей статистикой, чтобы убедиться, что все оборудование работает должным образом.

В зависимости от того, что вы производите, объем необходимого контроля качества может сильно различаться, при этом продукты питания и лекарства обычно находятся в верхней части списка. И во многих случаях правительство принимает участие в обеспечении соблюдения требуемого уровня качества. Например, один фармацевтический поставщик использует компьютерное зрение не только для подсчета таблеток или капсул, но и для поиска сломанных или частично сформированных таблеток. А при правильном разрешении он может даже гарантировать, что все планшеты будут правильного цвета, длины, ширины и т. д.

Помимо поиска дефектов, огромное количество информации можно использовать для других целей, включая профилактическое обслуживание, общее сокращение дефектов и повышение безопасности. Если система визуального контроля определяет дефект, эта информация регистрируется и сохраняется и может быть использована позже. С совокупными данными можно внести исправления для улучшения общего процесса.

Тем не менее, системы контроля машинного зрения могут сильно различаться с точки зрения их реализации. Некоторым требуется оператор, тогда как более сложные решения на основе машинного зрения не требуют оператора.

Этот процесс также позволяет производителям различать различные типы дефектов. Например, некоторые дефекты могут привести к остановке сборочной линии, а другие можно исправить на лету. Имея достаточно данных, вы также можете определить, нуждается ли машина в ремонте или замене, или в производственный процесс попадают некачественные компоненты.

Наличие достаточного количества данных позволяет использовать методы прогнозного обслуживания. Имея достаточно информации о вашем процессе, вы можете определить степень возникновения проблемы и действительно ли необходимо немедленное — и потенциально дорогостоящее — отключение.

Для управления визуальным контролем на ваших производственных и производственных линиях вам необходимо оборудовать себя соответствующей платформой. Отличной отправной точкой является одноплатный компьютер с высокопроизводительным процессором, таким как WINSYSTEMS SBC35–427, который обеспечивает мощность, необходимую для приложений визуального контроля. Этот промышленный SBC максимально увеличивает пропускную способность благодаря процессору Intel Apollo Lake-I серии E3900 (дополнительную информацию об этом мощном SoC см. в белом документе). Добавьте комбинацию готовых функций и множества вариантов расширения и конфигурации, и вы получите платформу для систем визуального контроля.