Фото: thomasnet.com

Upakovano.ru знакомит читателя со статьей Уинна Хардина (Winn Hardin) из Ассоциации автоматического формирования изображения (AIA) о применении машинного зрения в инспекционных системах, работающих на высоких скоростях.

Производители систем машинного зрения и системные интеграторы создали индустрию, призванную решать вопросы заказчиков в области инспектирования розлива в бутылки, проверки качества рулонного полотна и др. на высоких скоростях. Но что значит «на высоких скоростях», и как конструкторы подходят к решению данной проблемы?

Прежде чем рассматривать вопрос конструирования высокоскоростных систем машинного зрения, полезно будет сначала уяснить само понятие «высокоскоростной». Большинство людей думает, что слово «высокоскоростной» относится к какому-нибудь объекту или производственной линии, которая обрабатывает сотни единиц продукции в минуту. Для человеческого глаза продукция, движущаяся через производственную линию, сливается в одну сплошную расплывчатую ленту. Но вовсе не скорость производственной линии делает данную систему действительно быстрой. Это делают требования обработки, которые производственная линия определяет по отношению к системе машинного зрения.

Что же такое «высокая скорость»?. Любая система машинного зрения, которая должна работать со скоростью свыше 30 кадров в секунду, может рассматриваться как высокоскоростная. Так считает Люк Носант (Luc Nocente), президент и основатель компании NorPix (Монреаль, Квебек, Канада), которая занимается разработкой программного обеспечения для высокоскоростной видеозаписи и систем машинного зрения, предназначенных для диагностики неисправностей.

Время также является основным критерием. Для Адила Шафи (Adil Shafi), президента компании Advenovation (Брайтон, Мичиган, США), получение и обработка изображения менее чем за 20 мс означает высокую скорость, что означает частоту кадров в диапазоне от десятков до сотен кадров в секунду. Но он добавляет, что речь идет не только о частоте кадров. «Уникальным критерием высокоскоростной системы машинного зрения является тщательная разработка многих аспектов системы, от получения изображения и его оцифровки, анализа, отчетов и команд для принятия решений или данных для последующих действий», — объясняет Шафи.

Индер Коли (Inder Kohli), руководитель по продукции компании Teledyne DALSA (Ватерлоо, Онтарио, Канада), берет все названные Адилом Шафи факторы и упрощает картину, сравнивая их с наиболее распространенным, стандартизированным вычислительным оборудованием — персональным компьютером. «Скорость системы действительно соотносима с вычислительной платформой и ее возможностями обрабатывать поток данных, — говорит Коли. — Я бы предложил определять высокую скорость не как статический, а как динамический процесс, который изменяется со временем. Если обычный ПК не способен справиться с частотой кадров камеры или скоростью передачи данных, то это надо считать высокоскоростной системой. Раньше ПК не мог поддерживать 100 МБ/с, поэтому все, что превышало этот лимит, было высокоскоростным. Затем ПК стал справляться с этой скоростью, и границей стала скорость 120 МБ/с. Сейчас PCI Express доходит до 4 ГБ/с. Но путаница происходит не только в определении высокой скорости. Еще надо уметь обрабатывать все эти данные. Сейчас, при 1-4 ГБ/с, вы вынуждены искать другие пути обработки, которая обычно включает в себя устройство захвата кадра и тщательную оценку возможностей камеры».

Области применения высокоскоростных систем

Розлив напитков в бутылки и инспекция рулонного полотна являются двумя самыми распространенными примерами применения высокоскоростных систем, и компания NorPix работала с обоими видами.

«Мы можем записывать данные изображения со скоростью до 15 тыс. кадров в секунду в программу и с нескольких камер, — объясняет Носант. — Но диагностика дефектов на высокой скорости состоит не только в рассмотрении изображений. Высокоскоростные процессы в большой степени зависят от подсоединенных систем в производственной среде. Вот почему наша система не только сохраняет изображения с указанием времени, но и любую связанную с ними информацию датчиков или оборудования, такую как температура камеры и другие общие функции и настройки камеры, сигналы срабатывания с указанием точного времени, и другие данные, необходимые заказчику для решения его проблемы, при необходимости с использованием их модулей ввода/вывода и плат сбора данных National Instrument».

Компания Teledyne DALSA продает камеры в различные отрасли промышленности, включая пищевую, производство плоских индикаторных панелей и электронику

Системы StreamPix5 и TroublePix компании NorPix недавно использовались, чтобы помочь производителю бумаги понять, почему его автоматическое устройство рубки и замены рулона не работало должным образом, и почему у французского производителя линия розлива отбраковывала бутылки на максимальной скорости.

Но, как следует из нашего рабочего определения, динамические процессы также могут создавать проблемы, связанные со скоростью. Как и рулоны бумаги или оборудование для розлива. «Робот координации зрения в режиме реального времени представляет собой хороший пример системы, которая не всегда должна работать быстро, но в некоторых случаях должна обрабатывать изображения чрезвычайно быстро, — объясняет Шафи из компании Advenovation. — Один из самых известных примеров тому — лаборатория Ishikawa Oku в Токийском университете. Робот с машинным зрением способен работать невероятно быстро, и система использует специальный видеочип, выполняющий множество традиционных функций программного обеспечения, которые обычно выполняются центральным ПК или другим центральным процессором. Именно это и делает систему такой быстрой».

Индустрия по выпуску плоских индикаторных панелей относится к числу областей применения, где конструкция продукции меняется под влиянием возрастающих требований к системе машинного зрения.

«Пиксели на индикаторных панелях становятся все меньше, а вместе с ними и размеры дефектов, при этом время тестирования остается неизменным или даже сокращается, чтобы увеличить производительность линии, — говорит Коли из компании Teledyne DALSA. — Другой элемент, добавляющий значительное количество данных, требующих обработки, — это цвет. Цвет часто не используется вообще, поскольку объем данных затрудняет пропускную способность системы. Но сейчас мы видим все больше высокоскоростных камер, которые являются цветными. Раньше камера 72 Гц, с разверткой 4000 или 8000 считалась высокоскоростной. Сейчас вы можете увидеть цветные камеры RGB с такими же показателями. Компания Teledyne DALSA продает подобные камеры в различные отрасли промышленности, включая пищевую, производство плоских индикаторных панелей и электронику. Имеется большая и растущая промышленная база, которая стимулирует повышение пропускной способности камер».

Решение проблемы с высокой скоростью

Как уже упоминал ранее Шафи, решение для обеспечения высокоскоростного машинного зрения требует тщательного учета каждого компонента аппаратного и программного обеспечения, а также интерфейса.

«Поскольку части движутся быстрее или дефекты становятся меньше размером, разрешение всех механических систем приобретает все большую сложность и важность, особенно это касается кодеров, потому что точность изображения непосредственно связана с точностью информации кодера, — объясняет Коли. — Вам нужно учесть все механические аспекты: резкое обратное движение, вибрацию движения и другие факторы, которые могут повлиять на качество изображения».

Можно ожидать, что лучше всего для кодеров сделать отдельное устройство ввода/вывода (I/O), но Коли считает, что устройство захвата кадров, вроде систем Xcelera компании Teledyne DALSA, часто является наилучшим решением, так как обеспечивает более тесную интеграцию с меньшим количеством интерфейсов-посредников между данными изображения и кодерами или сигналами срабатывания.

«У камер есть свои собственные проблемы при больших скоростях, например, выделение тепла и шум, — заключает Коли. — Высокая скорость работы смарт-камер требует тщательного разделения обработки в аппаратном и программном обеспечении за счет оптимизации с помощью аппаратной обработки».

Хотя проблемы систем машинного зрения на высоких скоростях довольно сложно решать, хорошая новость состоит в том, что компоненты и программное обеспечение систем машинного зрения уже в состоянии удовлетворить большую часть, если не все, потребности индустрии, если речь идет о высокоскоростной обработке данных.

Тема статьи: системы машинного зрения