Visi Robot: Analisis Komprehensif Prinsip, Komponen, dan Aplikasi
Di era perkembangan teknologi yang pesat saat ini, teknologi visi robot secara bertahap menjadi salah satu teknologi kunci di bidang otomasi. Menurut data, ukuran pasar global visi mekanis mencapai $11,4 miliar pada tahun 2021, dan pada tahun 2022, jumlah ini diperkirakan akan tumbuh menjadi $12 miliar, menunjukkan tren peningkatan yang berkelanjutan. Hal ini menunjukkan bahwa teknologi penglihatan robot semakin mendapat perhatian dan penerapan di seluruh dunia.
1, proyek visual
Fungsi dasar
Pengenalan: Fungsi pengenalan terutama melibatkan identifikasi karakteristik objek target, seperti penampilannya. Diantaranya, keakuratan dan kecepatan pengenalan barcode merupakan indikator penting untuk mengukur kemampuan pengenalan.
Pengukuran: Fungsi pengukuran dapat memperoleh satuan ukuran gambar dan menghitung secara akurat dimensi geometris objek target dalam gambar. Presisi tinggi dan pengukuran bentuk yang kompleks menjadi keunggulan visi mesin dalam fungsi ini.
Pelokalan: Pelokalan saat ini merupakan bidang yang banyak digunakan untuk memperoleh informasi posisi target dua{0}}dimensi dan tiga-dimensi, dengan akurasi dan kecepatan sebagai indikator pengukuran utama.
Deteksi: Bidang deteksi mencakup 50% fungsi visi mesin, dan penerapan penghitungan merupakan hal yang menantang, terutama yang melibatkan deteksi tampilan pasca-perakitan dan deteksi cacat awal tampilan.
Skenario aplikasi
Visi mesin yang dikombinasikan dengan robot industri terutama digunakan untuk memandu pergerakan robot. Skenario spesifik dapat dibagi menjadi pengambilan, deteksi, pemrosesan, dll. Kategori pengambilan dapat dibagi lagi menjadi aplikasi seperti bongkar muat, pembuatan palet, penyortiran, dll. Kategori proses terutama mencakup skenario aplikasi seperti pengeleman, pemolesan, pengelasan, dll., dan terutama berfokus pada pengambilan.
2, Komposisi dan prinsip sistem visual
A. Komposisi Sistem
Kamera visual: Fungsi utamanya adalah untuk menangkap gambar dan mengumpulkan informasi gambar.
Sumber cahaya: Menyediakan sumber cahaya yang stabil untuk sistem visual, sehingga robot dapat memperoleh gambar yang lebih jelas.
Perangkat keras komputer: termasuk CPU, memori, hard disk, dll., terutama bertanggung jawab untuk memproses gambar, perhitungan algoritma, dan penyimpanan.
Robot: Menerima data visual, memperoleh koordinat fisik, dan menjalankan tugas produksi otomatis berdasarkan instruksi visual.
Perangkat mekanis: termasuk perlengkapan, ban berjalan, kursi pengangkat, dan periferal lainnya, fungsi utamanya adalah membantu robot dalam menyelesaikan operasi fisik.
B. Klasifikasi sistem
Penglihatan monokuler: Ini adalah sistem visual yang umum digunakan yang menggunakan kamera industri tunggal untuk akuisisi gambar, biasanya hanya mampu menangkap gambar dua-dimensi, dan banyak digunakan di bidang robot cerdas. Namun, karena masalah akurasi gambar dan stabilitas data, sering kali diperlukan kerja sama dengan jenis sensor lain.
Penglihatan binokular: terdiri dari dua kamera, menggunakan prinsip triangulasi untuk memperoleh informasi kedalaman pemandangan, dan dapat merekonstruksi bentuk dan posisi tiga dimensi{0}dimensi objek di sekitarnya. Prinsipnya mirip dengan mata manusia dan relatif sederhana.
Multi vision: Dengan menggunakan beberapa kamera, titik buta dapat dikurangi, dan kemungkinan kesalahan deteksi dapat diturunkan. Ini banyak digunakan di bidang perakitan robot industri, dan dapat secara akurat mengidentifikasi dan menemukan lokasi objek yang diukur, meningkatkan kecerdasan dan akurasi posisi robot perakitan.
C. Prinsip pencitraan
Pencitraan visual terutama mengubah objek yang terdeteksi menjadi sinyal gambar berdasarkan perangkat akuisisi gambar (CMOS dan CCD) dan mengirimkannya ke sistem pemrosesan gambar khusus. Ubah informasi kecerahan dan warna distribusi piksel menjadi sinyal digital. Sistem pemrosesan gambar mengekstrak fitur target berdasarkan sinyal ini, seperti area, kuantitas, posisi, panjang, dll., dan mengeluarkan hasil sesuai dengan toleransi yang telah ditetapkan dan kondisi lainnya, termasuk ukuran, sudut, jumlah, memenuhi syarat/tidak memenuhi syarat, ada/tidaknya, dll., untuk mencapai fungsi pengenalan otomatis, dan kemudian mengontrol tindakan peralatan di-lokasi berdasarkan hasil diskriminasi.
3. Perbedaan antara CCD dan CMOS
Kamera CCD menggunakan CCD untuk mengubah gambar optik menjadi sinyal digital untuk transmisi. Sensor pemrosesan gambar CCD menggunakan satu atau beberapa node keluaran untuk pembacaan sinyal, dengan konsistensi transmisi yang baik dan kemampuan membaca seluruh informasi gambar. Namun, bandwidth sinyal keluaran perlu diperkuat, sehingga memerlukan konsumsi daya yang tinggi.
Kamera CMOS menggunakan CMOS untuk mengubah gambar optik menjadi sinyal digital untuk transmisi, menggunakan satu piksel untuk transmisi, yang dapat mencapai amplifikasi sinyal piksel tunggal dan kecepatan pemindaian gambar yang sangat tinggi, namun terdapat cacat pada konsistensi sinyal.
Penerapan teknologi visi robot di bidang otomasi terus berkembang dan mendalam. Dari berbagai aspek seperti pertumbuhan ukuran pasar, keragaman fungsi, kompleksitas komposisi sistem, dan sifat ilmiah dari prinsip pencitraan, niscaya teknologi ini akan memainkan peran yang lebih penting di banyak bidang seperti produksi industri dan robot cerdas, di masa depan.