Inspeção de visão da máquina:Ferramentas do comércio

A inspeção automatizada em processo de peças e produtos tem sido executada com sucesso usando tecnologias de visão de máquina por décadas em uma infinidade de aplicações diversas para quase todos os processos industriais e de manufatura. Embora não existam números concretos, é plausível afirmar que as tarefas de inspeção provavelmente dominam o cenário de aplicativos de visão de máquina. Ainda assim, novas tecnologias de visão de máquina e software continuam a emergir, melhorando ainda mais a proposta de valor e a facilidade de implementação da inspeção automatizada. A chave do sucesso para os usuários finais é entender as ferramentas maduras e novas do comércio e como essas ferramentas podem ser melhor implementadas.

Visão geral da inspeção

A variedade de tarefas relacionadas à inspeção em processos de automação torna difícil rotular cada caso de uso possível. Em geral, algumas das categorias importantes incluem verificação de montagem, presença / ausência de recursos, detecção de defeitos (em muitas formas) e identificação e diferenciação de produtos. Em todos os casos, é importante lembrar que a visão de máquina pode ser um componente crítico dos conceitos de Big Data e Indústria 4.0.

Ao implementar a inspeção de visão de máquina para automação industrial, talvez a proposição de valor mais significativa esteja em como os resultados da inspeção podem ser usados. Mais do que apenas inspecionando a qualidade, as informações obtidas pela inspeção de visão de máquina podem ser vitais para melhorar a eficiência do processo mais amplo e, assim, ajudar a reduzir os custos gerais de produção e automação.

Imagens - A base de cada aplicativo de sucesso

É sempre bom repetir que, independentemente do caso de uso ou método de análise, uma imagem de qualidade é a base crítica de qualquer projeto de visão de máquina. Uma imagem de qualidade é definida como aquela que possui a resolução e contraste corretos para realçar características (objetos, peças, defeitos) de interesse no campo de visão desejado. A especificação adequada do projeto envolve o próprio componente de imagem, bem como os componentes relacionados e necessários, incluindo iluminação e óptica.

Para muitos aplicativos de inspeção que empregam design de imagem adequado, a escala de cinza 2D continua a ser a tecnologia mais amplamente usada. Avanços em velocidade e resolução em sensores e câmeras estão permitindo mais casos de uso que anteriormente poderiam ser inatingíveis ou muito complexos para serem práticos. Com a disponibilidade de câmeras com resoluções de sensor de 12 MPixels a 50 MPixels ou mais, detectar recursos menores em campos de visão maiores se torna mais fácil e mais barato. Logo, a aquisição de imagem em 5–10 MPixels pode ser considerada padrão em vez de alta resolução.

As câmeras inteligentes, uma tecnologia central de visão de máquina, continuam a desfrutar do crescimento nas tarefas de inspeção e apresentam regularmente resoluções mais altas e processamento mais rápido. Além disso, houve desenvolvimentos significativos nas arquiteturas de câmeras padrão, que incorporam processamento integrado usando FPGAs e outras plataformas de computação. Esses componentes são adequados para aplicativos de inspeção que podem ser escalados para várias instalações duplicadas para aproveitar os custos reduzidos relacionados para alguns desses tipos de componentes.

Além das imagens 2D e em tons de cinza

Componentes de visão de máquina que capturam informações 3D de uma cena estão prontamente disponíveis com uma variedade de metodologias de imagem e técnicas de implementação. As imagens 3D fornecem uma representação topográfica da geometria da superfície de um objeto, enquanto a imagem 2D captura uma imagem do contraste (tons de cinza ou cor) encontrado na superfície plana de um objeto. Os dados 3D habilitam ou aprimoram as tarefas de inspeção envolvendo recursos ou defeitos com mais estrutura geométrica do que contraste. O uso de sistemas 3D tornou-se muito mais fácil e, como acontece com seus equivalentes 2D, a resolução, a velocidade e a precisão continuam a se expandir.

Conforme observado, muitos aplicativos de inspeção de visão de máquina usam câmeras que fornecem uma imagem em tons de cinza de um objeto (também chamado de monocromático, uma vez que é uma imagem sem cor ou essencialmente uma única cor ) Alguns aplicativos, no entanto, podem se beneficiar ou devem contar com imagens coloridas para fornecer as informações necessárias para a análise. Câmeras padrão estão prontamente disponíveis para visão de máquina que captura uma imagem RGB (vermelho, verde, azul). Quando devidamente integrados, esses componentes podem aumentar a confiabilidade da análise de recursos em que a cor faz parte das características definidoras do objeto ou defeito. Embora a maioria das câmeras coloridas no mercado use um sistema de filtragem no sensor (filtro Bayer), também estão disponíveis componentes avançados de câmera que dividem opticamente a imagem recebida em três canais full-frame (normalmente RGB) para melhor resolução e diferenciação de cores.

Imagens além do visível

Embora não seja nova, mas está mais amplamente disponível nos últimos anos, uma técnica de imagem em cores ainda mais poderosa, chamada de imagem hiperespectral, e sua imagem multiespectral relativa próxima, podem executar cores mais discretas e granulares análise. Essas câmeras coletam várias - às vezes centenas - de imagens de uma única cena, cada uma com uma largura de banda estreita diferente de informações espectrais da cena. Este tipo de componente, com software de classificação especializado, pode executar inspeção espectral de materiais ou mesmo detectar composição química. Muitas indústrias, como alimentícia, farmacêutica e de reciclagem, se beneficiam desse tipo de capacidade de inspeção.

Expandindo ainda mais as imagens coloridas, encontramos componentes que podem criar imagens usando iluminação invisível e até mesmo energia térmica. Genericamente, isso pode ser descrito como imagem infravermelha (IR). Os aplicativos que geram imagens no infravermelho próximo (NIR), infravermelho de onda curta (SWIR) e infravermelho de onda longa (imagem térmica) fornecem visualizações de objetos que não são vistos em comprimentos de onda visíveis. Esse recurso pode ser usado com grande vantagem em muitas aplicações de inspeção, desde a detecção de deterioração em alimentos até a visualização de recipientes de plástico opacos e a confirmação dos níveis de enchimento.

Implementação de inspeção mais fácil

Os algoritmos e ferramentas de software usados ​​com tarefas de inspeção de visão de máquina são bastante desenvolvidos e confiáveis. No geral, ao trabalhar com uma imagem confiável, muitas tarefas de inspeção são simples de implementar. Surgiram novas tecnologias com potencial para adicionar ferramentas de visão de máquina existentes para fornecer mais capacidade e diferentes abordagens de processamento.

A mais divulgada dessas tecnologias é o aprendizado profundo. O aprendizado profundo para visão de máquina é especificamente direcionado e adequado para aplicações de inspeção e está sendo aplicado com sucesso a um número crescente de aplicações de inspeção em visão de máquina industrial. Mas o design, a configuração e a integração de aplicativos usando aprendizado profundo requerem uma abordagem de implementação completamente diferente daquela usada para projetos de visão de máquina tradicionais.

As chamadas técnicas tradicionais de implementação de visão de máquina envolvem a criação de um conjunto de regras sobre um objeto alvo que são executadas usando algoritmos que retornam informações específicas sobre o objeto ou cena. O aprendizado profundo é treinado com muitas imagens representativas contendo exemplos de peças ou objetos bons e defeituosos. Não é, no entanto, uma solução mágica para todas as aplicações de inspeção. A necessidade de coletar muitas imagens antes de poder prever o nível de sucesso que pode ser alcançado pode ser complicada para alguns aplicativos, e a manutenção contínua do sistema e de suas classificações pode não ser adequada para um caso de uso específico.

O futuro da inspeção de visão de máquina

Com a expansão da demanda por qualidade, manufatura inteligente e coleta de dados, a implementação da tecnologia de visão de máquina para aplicações de inspeção continua a crescer. Os recursos de componentes avançados e software para inspeção certamente conduzirão a casos de uso adicionais e fornecerão valor adicional no futuro.