Průmyslové zpracování obrazu v automatizaci

Průmyslové zpracování obrazu v automatizaci

Podle publikace Svazu německých výrobců strojů a zařízení (VDMA) se v automatizaci výrobních a nevýrobních procesů razantně prosazuje průmyslové zpracování obrazu. Celkový obrat tohoto úseku trhu má v letošním roce dosáhnout asi 1 miliardy DEM, zatímco v roce 1999 to bylo pouze 600 miliónů. Roční nárůst obratu v dalších letech se odhaduje na asi 15 %. Nejrozšířenější použití tohoto postupu je v automobilovém průmyslu a u jeho subdodavatelů. Ale i v ostatních průmyslových odvětvích (strojírenství, elektrotechnický, potravinářský, farmaceutický průmysl, robotika atd.) se jeho aplikace trvale rozšiřují.

1. Kontrola kvality povrchů

Rozlišují se dva kontrolní postupy v automatizované inspekci povrchů:

• vyhledávání závad v rovnoměrně strukturovaných povrchových vrstvách podle popisu chyby (rýhy, skvrny, otvory, trhliny), popř. podle špatných příkladů,
• hledání v libovolných vzorových i vícebarevných provedeních porovnáváním s dobrým příkladem uloženým v paměti počítače. Předpokladem je definovaná geometrická stabilita zkoumaného vzorku.

Při inspekci nekonečného sledu materiálu se používají především laserové skenery a řádkové kamery. Často velmi velká množství dat se mohou např. redukovat pomocí předem upraveného hardwaru. Poté se ve standardních počítačích vyhodnocují výsledky a rozpoznávají chyby. V současné době může být standardními kamerami dosaženo rozlišení 0,1 mm na obrazový bod při maximální rychlosti snímání 1 m/s; speciální kamery umožňují rychlost až pětinásobnou. Pro sledování taktované produkce jednotlivých dílců se převážně používají plošné kamery s výkonností 25 obrázků za sekundu. Paralelním řazením vyhodnocovacích procesorů je možné u tohoto systému jako maximální výkon docílit reálný videočas. Kromě kamery a vyhodnocovacího počítače hraje při inspekci povrchu rozhodující roli volba vhodného způsobu osvětlení.

2. Kontrola úplnosti
Tato procesní a konečná kontrola nachází použití především při montáži výrobků. Černobílé nebo barevné kamery kontrolují správnost i přítomnost různých individuálních komponent a přesnost jejich polohy. Aby se předešlo vadným dodávkám finálních výrobků, jež by měly za následek zastavení následné výroby, je potřebná kontrola každého konstrukčního dílce. V automobilovém průmyslu se kontrolují např. tlumiče rázů před dodáním na výrobní linku. Sem patří také inspekce správného sestavení svítidel, reflektorů, směrovek (blinkrů) a jiných modulů, hlavně airbagů. V tomto případě má výrobce zákonnou povinnost 100% kontroly. Všechny vykonané kontroly je třeba doložit zkušebními protokoly ze systému pro zpracování obrazu. V elektronickém průmyslu se zkouší správnost vodivých cest na deskách a kartách, zkoušejí se pájené kontakty nebo se kontroluje kompletní osazení desek všemi prvky.

3. Bezdotyková měřicí technika
Rozsah použití velmi přesného měření dílců se pohybuje od kontroly dodržování rozměrů elektronických a mikroelektronických produktů až po trojrozměrné překontrolování tvarů celých automobilových karoserií. U trojrozměrných těles často postačuje pouze dvourozměrná informace. Rozhodující význam pro omezení perspektivních chyb vyobrazení při těchto měřeních má správný způsob snímání a osvětlení. Rozdílné odrazné plochy a paralaktické chyby u velkoplošných těles se kompenzují prostřednictvím přesných kalibračních postupů, vysoce kvalitní optikou a spolehlivými korekčními algoritmy. Takto je možné dosáhnout přesností měření, jež jsou srovnatelné s výsledky kontaktních měření. Rozhodující přednost měření se zpracováním obrazu tkví ve vyšší rychlosti a větší pružnosti. Pro získání trojrozměrných údajů při měření v rovině se používají speciální postupy a senzory. V úvahu zde přichází postup Moirého a postup světlených řezů (strukturované osvětlení), stejně tak i stereometrické metody. Pracuje se převážně s matričními kamerami s vysokým rozlišením.

4. Identifikace v řízení toku materiálu
Při rozpoznávání kódů a písma, dílců a při jejich kontrole je bezvýznamné, jaký druh označení byl umístěn na produkt. Tvarově výrazné nebo vyražené znaky jsou při odpovídajícím kontrastu stejně spolehlivě čitelné jako kódy nanesené jehlou, inkoustem nebo laserem. Typickými příklady jsou detekce a ověřování cenových kódů, 2D kódů, OCR nebo ručních nápisů:

• na uzlech a modulech, např. v automobilovém průmyslu, v elektronickém průmyslu atd.,
• na potravinářských, nápojových nebo farmaceutických obalech – ověřují se doby spotřeby, čísla dávek z hlediska čitelnosti a platnosti,
• na produktech ocelářského, dřevařského, sklářského, tiskařského a plastikářského průmyslu, jakož i při hlídání dopravy.

5. Robotizovaná výroba
Úkolem optoelektronického kontrolního systému je identifikovat objekty podle jejich geometrie. To zahrnuje např. určení polohy, zjištění bodu uchycení předmětu a přesné polohování jednotlivých konstrukčních dílců pro další zpracování v příslušných strojích nebo na montážních linkách. Objekty se opticky identifikují a jejich poloha se určuje pomocí soustavy kamer. Získané informace se zavádějí do řídicích systémů robotů a do výrobních či zpracovatelských zařízení, kde se i zpracovávají a vyhodnocují. Takto lze spolehlivě a přesně nanášet tmely, dělat svary, montovat díly a moduly, paletizovat produkty atd., přičemž veškerá tato činnost je kontrolována a optimalizována. Proto není třeba vyžadovat mechanický a nákladný přísun materiálu. Vizuální systémy, jež jsou součástí robotů, zaručují velkou pružnost procesů spojenou s vysokou přesností polohování a tím i kvalitu výrobního procesu.

Jde-li v průmyslové praxi o přesnou identifikaci objektů nebo o rychlé a pružné zásobování robotizovaných systémů spolehlivými informacemi o poloze a přesném usazení obrobků, patří budoucnost moderním systémům pro zpracování obrazu. Výrobci robotů proto integrují odpovídající vizuální systémy do svých celkových řešení automatizace. To znamená koexistenci obou systémů, tj. řízení robotů a zpracování obrazu s příslušnými samostatnými počítači, obslužnými panely a s dalším komunikačním příslušenstvím. Proto se v současné době zavádějí integrované varianty identifikačních a detekčních systémů, u kterých se obvyklé řízení robotů a tzv. vision-software optimálně slučují.

[Publikace VDMA 2000/1 – Automatisierung mit industrieller Bildverarbeitung, s. 1 až 66.]