Robot Vision : une analyse complète des principes, des composants et des applications
À l’ère actuelle de développement technologique rapide, la technologie de vision robotisée devient progressivement l’une des technologies clés dans le domaine de l’automatisation. Selon les données, la taille du marché mondial de la vision mécanique a atteint 11,4 milliards de dollars en 2021, et d'ici 2022, ce chiffre devrait atteindre 12 milliards de dollars, ce qui indique une tendance continue à la hausse. Cela indique que la technologie de vision robotisée fait l’objet d’une attention et d’applications croissantes dans le monde entier.
1, Projet visuel
Fonctions de base
Reconnaissance : La fonction de reconnaissance consiste principalement à identifier les caractéristiques de l'objet cible, comme son apparence. Parmi eux, la précision et la rapidité de la reconnaissance des codes-barres sont des indicateurs importants pour mesurer la capacité de reconnaissance.
Mesure : la fonction de mesure peut obtenir l'unité de taille de l'image et calculer avec précision les dimensions géométriques de l'objet cible dans l'image. La haute précision et la mesure de formes complexes sont les avantages de la vision industrielle dans cette fonction.
Localisation : la localisation est actuellement un domaine largement utilisé qui permet d'obtenir des informations de position bidimensionnelles et tridimensionnelles sur les cibles, la précision et la vitesse étant les principaux indicateurs de mesure.
Détection : le champ de détection représente 50 % des fonctions de vision industrielle, et la mise en œuvre des calculs est difficile, impliquant principalement la détection de l'apparence après-l'assemblage et la détection des défauts d'apparence des rayures.
Scénarios d'application
La vision industrielle combinée aux robots industriels est principalement utilisée pour guider le mouvement des robots. Les scénarios spécifiques peuvent être divisés en préhension, détection et traitement, etc. La catégorie de préhension peut être subdivisée en applications telles que le chargement et le déchargement, la palettisation, le tri, etc. La catégorie de processus comprend principalement des scénarios d'application tels que le collage, le polissage, le soudage, etc., et se concentre principalement sur la préhension.
2, Composition et principes du système visuel
un. Composition du système
Caméra visuelle : Sa fonction principale est de capturer des images et de collecter des informations sur les images.
Source de lumière : fournissez une scène de source de lumière stable pour le système visuel, afin que le robot puisse obtenir des images plus claires.
Matériel informatique : comprenant le processeur, la mémoire, le disque dur, etc., principalement responsable du traitement des images, des calculs d'algorithmes et du stockage.
Robots : recevez des données visuelles, obtenez des coordonnées physiques et exécutez des tâches de production automatisées basées sur des instructions visuelles.
Dispositif mécanique : comprenant les accessoires, les bandes transporteuses, les sièges élévateurs et autres périphériques, la fonction principale est d'aider le robot à effectuer des opérations physiques.
b. Classement du système
Vision monoculaire : il s'agit d'un système visuel couramment utilisé qui utilise une seule caméra industrielle pour l'acquisition d'images, généralement capable de capturer uniquement des images bidimensionnelles-, et qui est largement utilisé dans le domaine des robots intelligents. Cependant, en raison de problèmes de précision des images et de stabilité des données, il est souvent nécessaire de travailler avec d’autres types de capteurs.
Vision binoculaire : composée de deux caméras, elle utilise le principe de triangulation pour obtenir des informations sur la profondeur de la scène et peut reconstruire la forme et la position tridimensionnelles des objets environnants. Le principe est similaire à celui de l’œil humain et est relativement simple.
Vision multiple : en utilisant plusieurs caméras, les angles morts peuvent être réduits et la probabilité de détection erronée peut être réduite. Il est largement utilisé dans le domaine de l'assemblage de robots industriels et peut identifier et localiser avec précision l'objet mesuré, améliorant ainsi l'intelligence et la précision de positionnement des robots d'assemblage.
c. Principe d'imagerie
L'imagerie visuelle convertit principalement l'objet détecté en un signal d'image basé sur des dispositifs d'acquisition d'images (CMOS et CCD) et le transmet à un système de traitement d'image dédié. Convertissez les informations de luminosité et de couleur de la distribution des pixels en signaux numériques. Le système de traitement d'image extrait les caractéristiques de la cible sur la base de ces signaux, telles que la surface, la quantité, la position, la longueur, etc., et génère des résultats en fonction d'une tolérance prédéfinie et d'autres conditions, notamment la taille, l'angle, le nombre, la présence/l'absence qualifiée/non qualifiée, etc., afin d'obtenir une fonction de reconnaissance automatique, puis de contrôler l'action de l'équipement sur site - en fonction des résultats de discrimination.
3. La différence entre CCD et CMOS
Les caméras CCD utilisent le CCD pour convertir les images optiques en signaux numériques à transmettre. Les capteurs de traitement d'image CCD utilisent un ou plusieurs nœuds de sortie pour la lecture du signal, avec une bonne cohérence de transmission et la capacité de lire l'intégralité des informations de l'image. Cependant, la bande passante du signal de sortie doit être amplifiée, ce qui entraîne une consommation d'énergie élevée.
Les caméras CMOS utilisent le CMOS pour convertir les images optiques en signaux numériques à transmettre, en utilisant un seul pixel pour la transmission, ce qui permet d'obtenir une amplification du signal d'un seul pixel et un taux de balayage d'image extrêmement élevé, mais il existe des défauts dans la cohérence du signal.
L'application de la technologie de vision robotisée dans le domaine de l'automatisation ne cesse de s'étendre et de s'approfondir. Sous divers aspects tels que la croissance de la taille de son marché, la diversité des fonctions, la complexité de la composition du système et le caractère scientifique des principes d'imagerie, cette technologie jouera sans aucun doute un rôle plus important dans de nombreux domaines tels que la production industrielle et les robots intelligents, à l'avenir.