Servizi
Computer vision
Použití obrazu k rozhodnutí ve výrobě - kontrola, měření, čtení kódů a navádění robotů.
Strojové vidění je použití obrazu k rozhodnutí ve výrobě. Kamera sejme obraz, systém jej vyhodnotí a v čase odpovídajícím taktu linky předá řízení odpověď: kus je v pořádku, nebo není, díl leží na této pozici, na výrobku je tento kód.
Tím se liší od počítačového vidění v obecném smyslu. Nejde o to popsat, co je na obrázku, ale spolehlivě a opakovaně odpovědět na jednu předem danou otázku, a to po statisících kusů a při běžném znečištění provozu.
Na co se používá
Kontrola přítomnosti a kompletnosti. Je díl na místě, je vložené těsnění, jsou všechny šrouby zašroubované, je součástka správně orientovaná.
Rozměrová kontrola. Měření vzdáleností, průměrů, roztečí a úhlů přímo v taktu, bez doteku a bez odebírání kusů z linky.
Kontrola povrchu. Škrábance, praskliny, kapky, nedolití, vady laku. Z uvedených úloh nejnáročnější, protože vada nemá pevný tvar ani polohu.
Identifikace a čtení. Čárové a dvourozměrné kódy, ražená čísla, text. Vstup pro dohledatelnost výrobku.
Navádění robota. Zjištění, kde díl skutečně je, aby na něj robot mohl přesně najet.
Co to přináší
Kontrolu každého kusu. Ruční kontrola je z povahy věci výběrová a při dlouhé směně její spolehlivost klesá. Kamerový systém kontroluje všechny kusy stejně na začátku i na konci směny.
Odstranění subjektivity. Hranice mezi dobrým a vadným kusem je dána nastavením, ne úsudkem konkrétního člověka. Výsledky jsou proto srovnatelné mezi směnami i mezi pracovišti.
Zachycení vady dřív. Kontrola zařazená hned za operací, která vadu způsobuje, zabrání tomu, aby se do vadného kusu vkládala další práce.
Doklad o kontrole. Výsledek i snímek lze uložit k identitě konkrétního kusu, což je podklad pro dohledatelnost a pro řešení reklamací.
Práci s reálnou polohou dílu. Tam, kde robot dosud musel počítat s tolerancí ustavení a držet si rezervu, může po změření skutečné polohy pracovat přesněji. U procesů s nanášením materiálu se to promítá přímo do jeho spotřeby.
Měření tam, kde ručně nelze. Rozměry v taktu několika sekund, na horkém nebo poddajném dílu, na místě, kam se měřidlem nelze dostat.
Jak se úloha řeší
Strojové vidění je jediná část automatizace, u které nelze proveditelnost odhadnout od stolu. Zda bude vada v obraze vidět, se zjistí jedině zkouškou. Postup proto začíná ověřením a teprve pak se něco objednává.
Vzorky. Základem je sada skutečných kusů, dobrých i vadných, včetně hraničních. Právě vadných bývá málo a jejich shromáždění v odpovídající rozmanitosti je časově nejnáročnější část přípravy na straně zákazníka.
Zkoušky snímání. Hledá se způsob, jak vadu nebo znak v obraze zvýraznit. Rozhoduje se zde o osvětlení, které má na výsledek větší vliv než cokoli jiného. Světlo lze vést přímo, rozptýleně proti odleskům, zezadu pro ostrý obrys nebo šikmo, aby vystoupily nerovnosti povrchu. Vada, kterou osvětlení nezvýrazní, se v obraze nedá dohledat žádným výpočtem. Naopak správně zvolené světlo dokáže udělat z obtížné úlohy jednoduchou.
Volba techniky. Podle výsledku zkoušek se stanoví potřebné rozlišení, optika a pracovní vzdálenost, a zda úloha vystačí s plošným obrazem, nebo vyžaduje snímání ve třech rozměrech, tedy tam, kde je podstatný tvar, výška nebo natočení dílu v prostoru.
Ověření spolehlivosti. Úloha se vyhodnotí na celé sadě vzorků. Výstupem je doložený závěr, zda je řešitelná, s jakou přesností a za jakých podmínek. Součástí je i posouzení vlivu okolního světla, protože systém, který funguje jen při zataženém nebi, není nasazený, ale zatím netestovaný.
Nastavení mezí. Systém dělá dva druhy chyb, které jdou proti sobě: propuštění vadného kusu a zamítnutí dobrého. Kde bude hranice, je rozhodnutí zákazníka podle důsledků obou chyb. Příliš přísné nastavení vede k vyřazování dobrých kusů a k tomu, že obsluha přestane systému věřit a začne ho obcházet.
Zkušební provoz. Systém rozhoduje, ale kusy se souběžně kontrolují dosavadním způsobem, aby se obojí porovnalo a nastavení doladilo na skutečné výrobě.
Pravidla a strojové učení
Úlohy strojového vidění se řeší dvěma odlišnými způsoby a rozdíl mezi nimi je podstatný.
Postup založený na pravidlech hledá v obraze definované znaky: hranu, kruh, kontrast v dané oblasti, shodu se vzorem. Chování je předvídatelné a při chybě dohledatelné, protože lze zjistit, který krok selhal. Většinu průmyslových úloh, tedy přítomnost, měření i čtení kódů, je vhodné řešit takto.
Postup založený na strojovém učení se nastavuje na příkladech. Používá se tam, kde vadu nelze popsat pravidlem, tedy typicky u vzhledových vad, které mají pokaždé jiný tvar a polohu.
Cena za tuto schopnost je značná. Je nutná sada trénovacích snímků pokrývající dobré kusy i všechny typy vad, přičemž právě vadných kusů bývá málo. Rozhodnutí není přímo vysvětlitelné, takže při chybě nelze snadno ukázat, proč nastala. A pokud se změní materiál, osvětlení nebo dodavatel dílu, může se chování zhoršit, aniž by se cokoli zjevně stalo.
Praktickým řešením bývá kombinace: pravidly se řeší vše, co pravidly řešit lze, a učení se nasazuje jen na tu část úlohy, kde je nezbytné.
Navádění robota
Robot přesně opakuje pohyb, ale sám nezjistí, kde díl je. Pokud přichází vždy ve stejné poloze, stačí mechanické ustavení. Jakmile se poloha mění, musí ji pracoviště změřit.
Vidění zde plní roli měřidla. Kamera zjistí skutečnou polohu a orientaci dílu, systém ji přepočítá do souřadnic robota a ten podle ní upraví trajektorii.
Podmínkou je kalibrace vztahu mezi kamerou a robotem. Bez ní systém sice ví, kde je díl v obraze, ale nedokáže to převést na pohyb ramene. Kalibrace se provádí při zprovoznění a kontroluje se v provozu, protože se může narušit po nárazu nebo po výměně kamery.
Přínos je dvojí. Odpadá nutnost přesného mechanického ustavení, které je u velkých nebo poddajných dílů nákladné až neproveditelné. A tam, kde technologie závisí na vzdálenosti nástroje od povrchu, umožňuje pracovat s menší rezervou. Jestliže dosud musel robot počítat s tolerancí polohy v řádu centimetrů a držet si od dílu odstup, po změření skutečné polohy může jet blíž a přesněji. U procesů s nanášením materiálu se to přímo promítá do jeho spotřeby.
Integrace do řízení a výrobních systémů
Kamerový systém je zařízením na průmyslové síti. Přijímá povel ke snímku, vrací výsledek a doplňující data, tedy naměřené hodnoty, přečtený kód nebo souřadnice polohy.
Řízení pracoviště na základě výsledku rozhoduje, co s kusem dál. Vizualizace zobrazuje výsledek a poskytuje obsluze náhled na snímek, což je při řešení sporných případů rozhodující.
Samostatnou částí je ukládání snímků. Uchování obrazu u zamítnutých kusů umožňuje zpětně posoudit, zda bylo rozhodnutí správné, a je vstupem pro řešení reklamací. U dohledatelnosti se výsledek kontroly a naměřené hodnoty ukládají k identitě konkrétního kusu.
Rozsah ukládání se navrhuje s ohledem na kapacitu úložiště, protože obrazová data rostou rychle. Obvyklým řešením je uchovávat snímky vadných kusů a vzorek dobrých.
Provoz a údržba
Kamerový systém se opotřebovává jinak než mechanika, ale opotřebovává se.
Optika a osvětlení se znečišťují a jejich čištění patří do plánu údržby. Kamera se může po nárazu posunout, což se u naváděcích úloh projeví jako systematická odchylka. Osvětlovací prvky časem ztrácejí výkon. A díly se mění: jiný dodavatel, jiný odstín, jiná povrchová úprava.
Praktickým opatřením je pravidelná kontrola pomocí referenčního kusu, u kterého je znám správný výsledek, a sledování statistiky zamítnutí. Rostoucí podíl zamítnutých kusů bez zjevné příčiny bývá první známkou toho, že se něco změnilo na straně systému, ne na straně výroby.