Машинное зрение: какие есть плюсы

Машинное (компьютерное) зрение все чаще находит широкое применение в производственных процессах благодаря своим многочисленным преимуществам:

• Увеличение производительности, так как системы машинного зрения могут эффективно работать при высоких скоростях производственных линий.
• Повышение качества продукции, за счет точной проверки на наличие дефектов, высокой стабильности и повторяемости работы системы.
• Снижение затрат на производство, поскольку автоматизация процессов с использованием машинного зрения позволяет сократить количество необходимого персонала.
• Улучшение безопасности, посредством мониторинга рабочих зон на предмет соблюдения производственных стандартов.
• Оптимизация производства в результате выявления узких мест в процессе анализа данных, собранных с помощью машинного зрения.

В большинстве случаях в системах машинного зрения используется подход «обучение с учителем» (supervised learning). Он подразумевает наличие большого набора размеченных данных, который впоследствии будет использоваться при обучении модели машинного зрения. Проектирование и оптимизация самой модели — непростая задача, решение которой зависит от множества факторов: от выбора камер и сенсоров, условий съемки и быстродействия до способов взаимодействия с внешними информационными системами и управляющими контроллерами.

Большинство обращений клиентов, по наблюдению экспертов «КИТТ» сводятся к следующим типовым запросам:

• измерение размеров и формы наблюдаемого объекта;
• дефектоскопия и контроль качества продукции;
• контроль технологических операций и процессов.

Система с использованием технологий машинного зрения позволяет обнаруживать дефекты (трещины, геометрические изменения, некорректное расположение компонентов, изменение структуры поверхности объекта и др.). Подобная система может быть использована как для постобработки существующих изображений/видео, так и для обнаружение дефектов в режиме реального времени (например, система может выполнять функцию помощника оператора)

В зависимости от специфики конкретного производства технический облик системы, ее аппаратное обеспечение и датчиковая аппаратура может включать в себя камеры видимого и гиперспектрального диапазона, стереокамеры, рентгеноскопы, инфракрасные датчики, лидарные системы и сканеры, построенные на других физических принципах.

Как выбрать аппаратное обеспечение

Отдельный вопрос, особенно остро вставший в связи с актуальным в последние годы импортозамещением — это выбор аппаратного обеспечения, в частности компонентной базы для граничных вычислений. Применительно к системам машинного зрения, задача состоит в том, чтобы переместить обработку и хранение данных, полученных от камер и датчиков ближе к источнику их формирования, и тем самым ускорить процесс их анализа, также снизив нагрузку на центральный сервер. Традиционно использовавшиеся для этой цели устройства зарубежных вендоров сегодня стали труднодоступны, поэтому эксперты «КИТТ» провели анализ рынка в поисках альтернативы, выбрали и освоили ряд подходящих решений отечественной разработки.

Таким образом, система с использованием машинного зрения является перспективным технологическим решением, которая гибко адаптируется к широкому спектру производственных задач и помогает российским предприятиям повысить свою конкурентоспособность и эффективность.

Для создания качественного решения поставленной задачи и его последующего успешного внедрения в производственный процесс необходимо провести несколько этапов работ, включающих в себя разметку и предобработку данных, реализацию и проверку эффективности различных алгоритмических подходов, тщательный подбор оборудования и интеграцию решения в текущие производственные процессы предприятия.

Команда «КИТТ», отмечают эксперты, привыкла работать с производственными линиями по всей вертикали автоматизации — от уровня управления механизмами, датчиками и контроллерами, программирования SCADA и АСУ ТП — до интеграции с верхнеуровневыми информационными системами типа MES и ERP.