Çin'de endüstriyel otomasyonun gelişimi giderek olgunlaştı; endüstriyel otomasyonu az çok anlıyoruz. Endüstriyel otomasyon anlayışınızı geliştirmek için bu makale, endüstriyel otomasyonun iki ana yönüne dayanacaktır: 1. endüstriyel otomasyon uygulamalarında makine görüşü, 2. endüstriyel otomasyon, makine görsel denetim sistemlerini neden kullanmalı? Bu makalenin içeriği ilginizi çekiyorsa, aşağıdan okumaya devam etmek isteyebilirsiniz.
I. Endüstriyel Otomasyonda Yapay Görme
Makine görüşü, geleneksel manuel incelemenin yerine üretim kalitesini ve verimi artırmak için endüstriyel otomasyon sistemlerinde uzun süredir kullanılmaktadır. Alma ve yerleştirmeden nesne takibine, metrolojiye, kusur tespitine ve diğer uygulamalara kadar görüntü verilerinin kullanımı, basit başarılı-başarısız bilgileri veya kapalı-döngü kontrol döngüleri sağlayarak tüm sistemin performansını iyileştirmek için kullanılabilir.
Görüntünün kullanımı yalnızca endüstriyel otomasyonda geçerli değildir; Ayrıca bilgisayarlar, mobil cihazlar ve özellikle otomobiller gibi günlük yaşamda da kameraların çok fazla kullanıldığını görüyoruz. Kameralar otomobillerde yalnızca birkaç yıl önce kullanılmaya başlandı, ancak artık sürücülere aracın 360 derecelik tam görünümünü sağlamak için çok sayıda kamerayla donatılıyorlar.
Ancak makine görüşündeki en büyük teknolojik gelişme söz konusu olduğunda muhtemelen her zaman işlem gücü olmuştur. İşlemci performansının her iki yılda bir ikiye katlanması ve çok-çekirdekli CPU'lar, GPU'lar ve FPGA'ler gibi paralel işleme teknolojilerine sürekli odaklanma sayesinde, görüntü sistemi tasarımcıları artık görüntü verilerine son derece karmaşık algoritmalar uygulayabilir ve daha akıllı sistemler oluşturabilir.
İşleme teknolojisindeki ilerlemeler, yalnızca daha akıllı veya daha güçlü algoritmaların yanı sıra yeni fırsatlara da yol açtı. Üretim makinelerine görsel denetim yetenekleri eklemeye yönelik bir kullanım örneğine bakalım. Bu sistemler geleneksel olarak, modüler tasarıma izin veren, işbirliğine dayalı dağıtılmış bir sistemde akıllı alt sistemlerden oluşan ağlar oluşturmak üzere tasarlanmıştır.
Ancak, sistemlerin performansı arttıkça bu donanım-merkezli yaklaşımı benimsemek zor olabilir; çünkü bu sistemler genellikle zaman-kritik olan ve zaman-kritik olmayan-protokollerin bir karışımı kullanılarak bağlanır. Bu farklı sistemleri çeşitli iletişim protokolleri aracılığıyla birbirine bağlamak gecikme, determinizm ve üretim açısından darboğazlara yol açabilir.
Örneğin, bir tasarımcı bu dağıtılmış mimariyi kullanarak bir uygulama geliştirmeye çalışıyorsa ve görüntü servolamada gerekli olduğu gibi görüntü ve hareket sistemleri arasında sıkı entegrasyonu sürdürmesi gerekiyorsa, işlem gücü eksikliği nedeniyle büyük performans zorluklarıyla karşılaşılabilir. Ayrıca, her alt sistemin kendi denetleyicisi olduğundan, bu aslında işlem verimliliğini azaltabilir.
Son olarak, bu donanım{0}}merkezli dağıtılmış yaklaşım nedeniyle, tasarımcıların, görüntü sistemindeki her bir alt sisteme özgü görüntü yazılımını tasarlamak için farklı tasarım araçlarının yanı sıra, hareket sistemi için harekete özel yazılımı vb. tasarlamak için farklı tasarım araçları kullanması gerekir. Bu, tasarımın birçok bölümünden küçük bir ekibin, hatta tek bir mühendisin sorumlu olduğu daha küçük tasarım ekipleri için özellikle zordur.
II. Endüstriyel otomasyonda neden yapay görme sistemleri kullanılıyor?
Endüstriyel otomasyon kontrolünde yapay görme sistemlerini kullanmanın beş ana nedeni vardır:
Kesinlik- İnsan gözünün fiziksel sınırlamaları olduğundan, makinelerin doğruluk açısından belirgin bir avantajı vardır. İnsan gözü bir ürünü incelemek için büyütece veya mikroskoba güvense bile, makine yine de daha doğru sonuç verecektir çünkü bir inçin binde biri kadar doğruluk kapasitesine sahiptir.
Tekrarlanabilirlik- Bir makine, inceleme işini yorulmadan aynı şekilde tekrar tekrar yapabilir. Bunun aksine, insan gözü, ürün tamamen aynı olsa bile, ürünü her seferinde biraz farklı şekilde inceleyecektir.
Hız- Makineler ürünleri çok daha hızlı inceleyebilir. Özellikle üretim hattı gibi yüksek hızlarda hareket eden nesneleri incelerken makineler üretkenliği artırabilir.
Objektiflik- İnsan gözünün muayenesinde ölümcül bir kusur vardır, duyguların getirdiği öznelliktir, test sonuçları işçinin ruh halindeki iyi ve kötü değişimlerle birlikte olur, makinenin sevinçleri ve üzüntüleri yoktur, sonuçların doğal olarak tespiti oldukça sağlam ve güvenilirdir.
Maliyet- Makineler insanlardan daha hızlı olduğundan, tek bir otomatik inceleme makinesi birden fazla kişinin görevlerini üstlenebilir. Ve makinenin durmasına gerek yok, hastalanmayacak, sürekli çalışabilecek, böylece üretkenliği büyük ölçüde artırabilir.
Makine görme sistemi büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde elde edebildiğinden ve otomatik işlemesi kolay olduğundan, aynı zamanda tasarım bilgileri ve işleme kontrol bilgileri entegrasyonuyla da kolay olduğundan, modern otomatik üretim sürecinde insanlar makine görme sistemi çalışma koşulları izleme, bitmiş ürün denetimi ve kalite kontrol alanında yaygın olarak kullanılacaktır. Yapay görme sistemi, üretimin esnekliğini ve otomasyonunu geliştirmesiyle karakterize edilir. Tehlikeli çalışma ortamının manuel olarak çalıştırılması için uygun olmayan veya yapay görmenin, durumun gereksinimlerini karşılaması zor olan bazı durumlarda, yapay görmenin yerini almak için yaygın olarak kullanılan makine görüşü; aynı zamanda, büyük-hacimli endüstriyel üretim sürecinde, ürünün kalitesini kontrol etmek için yapay görüş ile verimsiz ve düşük-hassasiyete sahip olup, makine görüşü algılama yöntemleri, üretim verimliliğini ve üretim derecesinin otomasyonunu büyük ölçüde artırabilir. Ve makine görüşü, bilgi entegrasyonunu gerçekleştirmek kolaydır, temel teknolojinin bilgisayarla entegre üretiminin gerçekleştirilmesidir.