Le sujet de discussion: Robotic Vision / Robot Vision et ses fonctionnalités
Robot Vision | Système de vision robotique
Qu'entendez-vous par Robot Vision? | Définition du système de vision robotique
La méthode de traitement, de caractérisation et de décodage des données à partir de photographies conduit à un guidage du bras de robot basé sur la vision, à une inspection dynamique et à une capacité améliorée d'identification et de position des composants, appelée vision robotique ou vision robotique. le systèmes de robot est programmé via un algorithme, et une caméra, fixée sur le robot ou à un emplacement fixe, capture l'image de chaque pièce avec laquelle elle peut communiquer.
La fonction de vision robotique a été créée dans les années 1980 et 1990. Les ingénieurs ont conçu une méthode pour apprendre à un robot à voir. La pièce est rejetée si elle ne complète pas la formule, et le robot ne peut pas y faire face. Ceci est le plus couramment appliqué dans les applications de manutention et de sélection de matériaux dans l'industrie de l'emballage, le prélèvement et le placement, l'ébavurage, le meulage et d'autres processus industriels.
Systèmes robotiques guidés par vision | Vision et robotique
La vision robotique est l'une des avancées les plus récentes de la robotique et de l'automatisation. Essentiellement, la vision robotique est une technologie sophistiquée qui aide un robot, généralement un robot autonome, à mieux reconnaître les éléments, à naviguer, à trouver des objets, à inspecter et à manipuler des pièces ou des pièces avant d'effectuer une application.
Algorithmes de vision pour la robotique mobile
La vision robotique utilise généralement divers algorithmes sophistiqués, réglages et capteurs de détection de température, dont beaucoup ont des degrés de sophistication et de mise en œuvre différents. La perception robotique évolue continuellement et progresse de manière plus fluide, tout comme la technologie évolue de plus en plus en complexité.
Cette technologie de pointe mais simpliste réduira les coûts d'exploitation et fournira une solution simple pour toutes les formes d'automatisation et de besoins robotiques. Lorsqu'ils sont équipés de la technologie de vision robotique, les robots travaillant côte à côte ne se heurteront pas. Les employés humains seraient également plus en sécurité, de sorte que les robots seront capables de «détecter» tous les travailleurs qui se trouvent sur le chemin.
Le mécanisme de vision robotique se compose de deux étapes de base:
Imaging:
La numérisation ou «lecture» est effectuée par le robot à l'aide de sa technologie de vision. Cela scanne essentiellement des objets 2D tels que des lignes et des codes-barres et des images 3D et radiographiques à des fins d'inspection.
Traitement d'image:
Le robot «pense» à l'entité ou à l'image après qu'elle a été détectée. Ce traitement comprend l'identification du bord de l'image, détecte l'existence d'une interruption, le comptage de pixels, la manipulation d'objets selon les exigences, la reconnaissance de formes et le traitement selon son programme.
Architecture du système de vision robotique
Chaque système de vision robotique fonctionne selon l'architecture en six étapes suivante:
- Détection - Processus qui produit une image visuelle.
- Pré-traitement - Réduction du bruit, amélioration des détails.
- Segmentation - Partitionnement d'une image en un objet d'intérêt.
- La description - Calcul des caractéristiques pour différencier les objets.
- Reconnaissance - Processus d'identification des objets.
- Interprétation - Attribuer un sens à un groupe d'objets.
Schéma fonctionnel du système de vision robotique
Applications de vision robotique
Les robots sont statiques et limités à l'exécution de voies prédéterminées dans des environnements hautement réglementés sans système de vision. L'objectif fondamental d'un système de vision robotique est de permettre de légères variations par rapport aux chemins préprogrammés tout en maintenant la sortie.
Les robots peuvent tenir compte des variables de leur environnement de travail s'ils disposent d'un système de vision sonore. Les pièces ne doivent pas être présentées dans le même ordre. Et lors des opérations d'inspection en cours, le robot peut s'assurer qu'il exécute correctement la mission. Lorsque les robots industriels sont équipés de systèmes de vision sophistiqués, ils deviennent encore plus dynamiques. La principale motivation pour l'application des systèmes de vision robotique est la flexibilité.
Les robots dotés d'une vision robotique peuvent effectuer diverses activités, notamment:
- Prendre des mesures
- Scanners et lecture de codes-barres
- Inspection des pièces du moteur
- Inspection de l'emballage
- Évaluation de la consistance du bois
- Examen de la surface
- L'orientation des modules et des pièces est dirigée et vérifiée
- Inspection des défauts
Vision par ordinateur en robotique et applications industrielles
La vision par ordinateur est une discipline de recherche interdisciplinaire qui étudie comment les ordinateurs peuvent interpréter des images ou des vidéos artificielles à un niveau élevé. Du point de vue de l'ingénierie, il vise à comprendre et à simplifier les fonctions que le système visuel humain peut.
Les méthodes de collecte, d'encodage, d'interprétation et d'interprétation d'images visuelles et la récupération de données de haute dimension du monde physique pour obtenir des connaissances numériques ou symboliques, par exemple sous la forme de décisions, sont deux exemples de tâches de vision par ordinateur.
Dans ce cas, la compréhension se réfère à la conversion des représentations visuelles (entrée rétinienne) en descriptions du monde qui ont un sens pour les processus de pensée et évoquent une action efficace. Le déliement des connaissances symboliques à partir de données d'image en utilisant des modèles multi-domaines spécifiques construits à l'aide de la géométrie, de la physique, des statistiques et de la théorie de l'apprentissage connue sous le nom de compréhension d'image.
La philosophie derrière les systèmes artificiels qui dérivent des connaissances à partir d'images est le sujet de la vision par ordinateur, une discipline scientifique. Les boucles vidéo, différentes vues de caméra, les données multidimensionnelles d'une imprimante 3D ou les données de numérisation médicale sont également des exemples de données d'image et la vision par ordinateur est un domaine de la science qui vise à appliquer ses idées et ses modèles à son développement.
Application de la vision par ordinateur en robotique
Les appareils de vision industrielle industriels, par exemple, qui inspectent les bouteilles qui passent rapidement sur une chaîne de fabrication, à la recherche en intelligence artificielle et aux machines ou à la robotique qui peuvent comprendre le monde qui les entoure sont des exemples d'applications. La vision par ordinateur est un terme large qui fait référence à la technologie fondamentale du traitement d'image numérique, qui est utilisée dans diverses applications.
Les appareils de vision par ordinateur peuvent être utilisés à diverses fins, notamment:
- Inspection automatique dans les applications de fabrication
- Utilisation d'un appareil de reconnaissance d'espèces pour aider les humains dans les activités d'identification
- Maîtriser les processus avec la précision d'un robot automobile
- Détecter les activités pour effectuer une surveillance vidéo ou compter le nombre de participants
- Interaction entre les ordinateurs et les humains
- Traitement d'images médicales ou modélisation topographique
- Navigation d'une voiture autonome ou d'un robot mobile
- Organisation des fichiers, comme l'indexation de bases de données d'images et de séquences d'images
Vision robotique vs vision par ordinateur
La vision robotique ou vision robotique est étroitement liée à la vision industrielle. Ils ont beaucoup en commun en matière de vision par ordinateur. La vision par ordinateur pourrait être considérée comme leur «père» si nous parlions d'un arbre généalogique. Cependant, pour comprendre où ils se fondent tous dans l'univers, nous devons d'abord ajouter le «grand-parent» - Traitement du signal.
Le traitement du signal consiste à nettoyer les signaux électroniques, à extraire des informations, à les préparer pour l'affichage ou à les convertir. Quelque chose, dans tous les sens, peut-être un avertissement. Les images sont essentiellement un signal bidimensionnel (ou plus).
Vision robotique dans le traitement d'image numérique
Alors que la vision par ordinateur et le traitement d'image sont des cousins, leurs objectifs sont très différents. Les méthodes de conversion d'image sont principalement utilisées pour augmenter la précision d'une image, la transformer dans un format différent (tel qu'un histogramme) ou la modifier d'une autre manière en vue d'un traitement ultérieur. D'autre part, la vision par ordinateur est plus préoccupée par la suppression des détails des images pour avoir un sens.
Jusqu'à présent, cela a été si simple. Lorsque nous ajoutons la reconnaissance de formes, ou plus largement, l'apprentissage automatique, les choses ont tendance à devenir un peu plus compliquées pour l'arbre généalogique. Cette division familiale se concentre sur l'identification des tendances dans les données, ce qui est essentiel pour de nombreuses fonctions plus avancées de Robot Vision. En conséquence, l'apprentissage automatique, comme le traitement du signal, est un autre parent de la vision par ordinateur.
Tous s'améliorent au fur et à mesure que nous arrivons à la vision industrielle. En effet, la vision industrielle est plus concernée par les implémentations de base que par les techniques. La vision industrielle est l'utilisation de la vision dans l'industrie manufacturière à des fins de surveillance automatisée, de contrôle de processus et de guidage robotique. La vision industrielle est un domaine d'ingénierie, tandis que le reste de la «famille» est un domaine scientifique.
Enfin, nous arrivons à la vision robotique ou la vision robotique, qui combine toutes les stratégies des mots précédents et la vision robotique et la vision industrielle sont également utilisées de manière interchangeable selon les besoins. De plus, Robot Vision n'est pas uniquement un domaine technique. C'est une discipline avec sa propre collection de domaines d'étude. Contrairement à la pure science de la vision par ordinateur, les méthodes et algorithmes de vision robotique doivent intégrer des éléments de robotique, tels que la cinématique, l'étalonnage du cadre de référence et la capacité du robot à influencer physiquement l'environnement.
Qu'est-ce que la vision industrielle en robotique?
Système de vision industrielle en robotique
La vision industrielle (MV) fait référence aux technologies et techniques utilisées dans la fabrication pour fournir une inspection et une interprétation automatisées basées sur l'imagerie pour les applications (par exemple, inspection automatique, contrôle de processus et guidage robotique, etc.) et cela englobe une large gamme de technologies , part du logiciel et du matériel, des processus interconnectés, du comportement, des pratiques et de l'expérience.
Pour échapper à la gêne, au mécontentement et au chagrin pour l'utilisateur et aux mauvaises surprises pour le développeur de l'application, chacun doit être soigneusement considéré. Les quatre étapes principales sont:
- Acquisition de l'image
- Extraction d'informations de l'image
- Analyse des informations
- Communication des résultats
En tant que branche de l'ingénierie des systèmes, la vision industrielle est distincte de la vision industrielle, qui est une branche de l'informatique. Il essaie de combiner les innovations existantes de manière novatrice pour les adapter aux problèmes du monde réel. Le concept est le plus couramment utilisé pour ces fonctions dans les automatisations industrielles, à des fins de protection et de sécurité et dans les applications de guidage de voiture à véhicule autonome.
Quels sont les quatre types de base de système de vision industrielle?
Pour satisfaire les exigences de vos applications de vision individuelles, vous devez choisir le bon système de vision. Le système de vision de base de la machinne est
- Système de vision 1D
- Système de vision 2D
- Système de balayage de ligne ou de balayage de zone
- Système de vision 3D
Systèmes de vision 1D
Au lieu de regarder l'image entière à la fois, la vision 1D analyse un signal numérique une ligne à la fois, par exemple en comparant la variance entre l'ensemble le plus courant de dix lignes obtenues et un groupe plus ancien. Cette méthode est largement utilisée pour identifier et classer les défauts dans les matériaux de traitement continu (c.-à-d. Papier, vêtements, métaux, plastiques, produits en feuilles ou en rouleaux)
Systèmes de vision 2D | Vision de robot 2D
Les scans de zone, qui incluent la prise de clichés 2D dans différentes résolutions, sont effectués par la majorité des caméras d'inspection. Le balayage linéaire est une forme de vision industrielle 2D qui crée une image 2D ligne par ligne.
Balayage linéaire ou balayage de zone
Les systèmes de balayage linéaire présentent des avantages distincts par rapport aux systèmes de balayage de terrain dans de nombreuses applications. L'inspection de sections circulaires ou cylindriques, par exemple, peut nécessiter l'utilisation de plusieurs caméras à balayage de zone pour couvrir toute la surface du composant et la rotation de la partie devant une caméra à une seule ligne, d'autre part, déballe l'image et capture toute la surface.
Là où la caméra regardait à travers des rouleaux sur un convoyeur pour voir le bas d'une section, les systèmes de balayage linéaire s'intègrent plus facilement dans des espaces étroits; en général, les caméras à balayage linéaire ont une résolution nettement plus élevée que les caméras conventionnelles. Étant donné que les systèmes de balayage linéaire reposent sur des pièces mobiles pour créer une image, ils sont idéaux pour les marchandises en mouvement constant.
Systèmes de vision 3D | Systèmes de vision robotique 3D
De nombreuses caméras ou un ou plusieurs capteurs de déplacement laser sont couramment utilisés dans les systèmes de vision par ordinateur 3D. Dans les systèmes de guidage robotique, la vision 3D multi-caméras offre au robot une connaissance de l'orientation des aspects. Plusieurs caméras sont installées à différentes positions, et la «triangulation» sur un point objectif dans l'espace 3D est utilisée dans ces systèmes.
Types de capteurs de vision utilisés en robotique
Vision robotique capteur Les applications sont des dispositifs multi-composants avec de nombreuses pièces mobiles. Il y a des progrès constants dans ce domaine. Les caméras intelligentes, avec leur application fréquente dans les systèmes de reconnaissance de véhicules, seront les capteurs de vision les plus courants pour beaucoup. D'autre part, les capteurs de vision sont couramment utilisés dans l'industrie pour suivre les opérations et garantir la sécurité des produits.
Il existe deux types de capteurs de vision robotisés, chacun pouvant être modifié à des fins diverses :
- Type de projection orthographique: Le champ de vision rectangulaire des capteurs de vision robotique de type projection orthographique est le plus courant. Ils sont parfaits pour les capteurs infrarouges avec télémètres laser ou à courte portée.
- Type de projection en perspective: Le champ de vision des capteurs de vision robotique qui utilisent la projection en perspective a une forme trapézoïdale. Ils sont idéaux pour les capteurs utilisés dans les caméras.
Vision par ordinateur du bras robotique
Système de vision robotique universel
Robot de vision stéréo
Système de vision de robot de soudage
Navigation robotique mobile basée sur la vision
Les algorithmes de vision informatisés et les capteurs de vision, tels que le télémètre laser et les caméras photo-métriques (avec un détecteur multi-canaux à base de silicium de lumière UV, visible et proche infra, communément appelé réseau CCD), sont utilisés dans la vision basée système de navigation ou de navigation optique pour extraire les caractéristiques visuelles nécessaires à des fins de localisation. Cependant, il existe une variété de techniques de navigation et de localisation basées sur la vision, les composants critiques de chaque technique étant:
- Représentation de l'environnement.
- Modèle de détection.
- Algorithme de localisation.
La navigation basée sur la vision a été classée en deux types:
- Navigation intérieure.
- Navigation extérieure.
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- Devenir roboticien compétences importantes
J'ai une formation en ingénierie aérospatiale et je travaille actuellement sur l'application de la robotique dans l'industrie de la défense et des sciences spatiales. J'apprends continuellement et ma passion pour les arts créatifs me pousse à concevoir de nouveaux concepts d'ingénierie.
Les robots remplaçant presque toutes les actions humaines à l'avenir, j'aime présenter à mes lecteurs les aspects fondamentaux du sujet d'une manière simple mais informative. J'aime également me tenir au courant simultanément des progrès de l'industrie aérospatiale.