Viziunea artificială este aplicarea viziunii computerizate în industrie și producție. În timp ce viziunea computerizată este un set general de tehnici care permit computerelor să vadă, domeniul de interes al vederii artificiale, ca ramură a ingineriei, este reprezentat de dispozitivele digitale de intrare/ieșire și rețele de calculatoare concepute pentru a controla echipamentele de producție, cum ar fi brațele robotizate sau mașinile pentru extragerea produselor defecte. Viziunea artificială este o subsecțiune a ingineriei legată de calcul, optică, inginerie mecanică și automatizare industrială. Una dintre cele mai comune aplicații ale vederii artificiale este inspecția produselor industriale, cum ar fi cipurile semiconductoare, automobile, alimente și produse farmaceutice. Oamenii care au lucrat pe liniile de asamblare au inspectat părți ale produsului, trăgând concluzii despre calitatea manoperei. Sistemele de viziune artificială în acest scop folosesc camere digitale și inteligente , precum și software de procesare a imaginilor pentru a efectua verificări similare.
Sistemele de viziune artificială sunt programate pentru a îndeplini sarcini foarte specializate, cum ar fi numărarea obiectelor pe un transportor, citirea numerelor de serie sau căutarea defectelor de suprafață. Avantajele sistemului de inspecție vizuală bazat pe viziunea mașinii sunt viteza mare, cu o cifră de afaceri crescută, capacitatea de funcționare 24 de ore și precizia repetabilă a măsurătorilor. De asemenea, avantajul mașinilor față de oameni este absența oboselii, a bolii sau a neatenției. Cu toate acestea, oamenii au o percepție fină pentru o perioadă scurtă și o flexibilitate mai mare în clasificare și adaptare pentru a căuta noi defecte.
Calculatoarele nu pot „vedea” în același mod în care pot oamenii. Camerele nu sunt echivalente cu un sistem de viziune umană și, în timp ce oamenii se pot baza pe bănuieli și presupuneri, sistemele de viziune artificială trebuie să „vadă” examinând pixelii individuali dintr-o imagine, procesându-i și încercând să tragă concluzii dintr-o bază de cunoștințe și un set de funcții precum recunoașterea modelului dispozitivului. În timp ce unii algoritmi de viziune artificială au fost dezvoltați pentru a imita percepția vizuală umană, au fost dezvoltate un număr mare de tehnici unice pentru a procesa imagini și a determina proprietățile relevante ale imaginii.
În timp ce viziunea artificială este procesul de aplicare a vederii computerizate în aplicațiile industriale, este util să enumerați componentele hardware și software utilizate în mod obișnuit. O soluție tipică de sistem de viziune artificială include câteva dintre următoarele componente:
Senzorul de sincronizare detectează când o piesă care se mișcă frecvent pe transportor este într-o poziție pentru a fi inspectată. Senzorul declanșează camera să facă o fotografie a unui detaliu pe măsură ce acesta trece pe sub cameră și adesea se sincronizează cu pulsul de lumină pentru a capta o imagine clară. Iluminarea utilizată pentru a evidenția detaliile este concepută pentru a evidenția caracteristicile de interes și pentru a ascunde sau a minimiza caracteristicile care nu sunt de interes (cum ar fi umbrele sau reflexiile). În acest scop, se folosesc adesea panouri LED de dimensiuni și poziții adecvate.
Imaginea de la cameră intră în frame grabber sau în memoria computerului în sistemele în care frame grabber nu este utilizat. Un frame grabber este un dispozitiv de digitizare (ca parte a unei camere inteligente sau ca o placă separată într-un computer) care convertește ieșirea de la cameră într-un format digital (de obicei o matrice bidimensională de numere corespunzătoare nivelului de intensitate a luminii dintr-un anumit punct din câmpul vizual, numit pixeli) și aranjează imaginile în memoria computerului astfel încât să poată fi prelucrate de software-ul de viziune artificială.
Software-ul trece de obicei prin mai mulți pași pentru a procesa imaginile. Adesea, imaginea este mai întâi procesată pentru a reduce zgomotul sau pentru a converti multe nuanțe de gri într-o combinație simplă de alb-negru (binarizare). După procesarea inițială, programul va număra, măsura și/sau determina obiectele, dimensiunile, defectele și alte caracteristici ale imaginii. Ca pas final, programul omite sau respinge piesa conform criteriilor date. Dacă piesa este defectă, software-ul trimite un semnal către dispozitivul mecanic pentru a respinge piesa; alt scenariu, sistemul poate opri linia de producție și poate alerta lucrătorul uman pentru a rezolva problema și a raporta ce a dus la eșec.
În timp ce majoritatea sistemelor de viziune artificială se bazează pe camere „alb-negru”, utilizarea camerelor color devine din ce în ce mai frecventă. În plus, tot mai multe sisteme de viziune artificială folosesc camere digitale atașate direct, mai degrabă decât camere cu un captor de cadre separat, reducând costurile și simplificând sistemul.
Camerele „inteligente” cu procesoare încorporate captează o cotă tot mai mare pe piața de viziune artificială. Utilizarea procesoarelor încorporate (și adesea optimizate) elimină necesitatea unui card de captare a cadrelor și a unui computer extern, reducând costul și complexitatea sistemului, oferind putere de procesare pentru fiecare cameră. Camerele inteligente sunt, în general, mai puțin costisitoare decât sistemele constând dintr-o cameră, putere și/sau un computer extern, în timp ce creșterea puterii procesorului integrat și a DSP - ului realizează adesea performanțe comparabile sau mai bune și mai multe caracteristici decât sistemele PC-uri convenționale.
Pachetele de software comerciale și open source de viziune artificială includ de obicei o gamă de tehnici de procesare a imaginilor, cum ar fi:
În cele mai multe cazuri, sistemele de viziune artificială utilizează o combinație consecventă a acestor metode de procesare pentru a efectua un sondaj complet. De exemplu, un sistem care citește un cod de bare poate verifica suprafața pentru zgârieturi sau deteriorare și poate măsura lungimea și lățimea componentelor procesate.
Aplicarea viziunii artificiale este diversă și acoperă diverse domenii de activitate, inclusiv, dar fără a se limita la următoarele:
În industria auto, sistemele de viziune artificială sunt folosite pentru a ghida roboții industriali și pentru a verifica suprafețele vopsite ale mașinilor, sudurile, blocurile motor și multe alte componente pentru defecte.
Viziunea artificială se referă la sistemele de vizualizare automatizate în industrie și producție și, ca atare, viziunea artificială este asociată cu o mare varietate de domenii ale informaticii: viziune computerizată, echipamente de control, baze de date, sisteme de rețea și învățare automată.
Nu confundați viziunea automată și computerizată. Viziunea computerizată este un domeniu de studiu mai general, în timp ce viziunea artificială este o disciplină de inginerie legată de sarcinile de producție.