Oggetto della discussione: Visione robotica / Visione robotica e sue caratteristiche
Robot Vision | Sistema di visione robotica
Cosa intendi per Robot Vision? | Definizione del sistema di visione del robot
Il metodo di elaborazione, caratterizzazione e decodifica dei dati dalle fotografie porta alla guida del braccio robotico basata sulla visione, all'ispezione dinamica e all'identificazione migliorata e alla capacità di posizionamento dei componenti, chiamata Robot Vision o Robotic Vision. Il robot è programmato attraverso un algoritmo e una telecamera, fissata sul robot o in una posizione fissa, cattura l'immagine di ogni pezzo con cui può comunicare.
La funzione della visione robotica è stata creata negli anni '1980 e '1990. Gli ingegneri hanno ideato un metodo per insegnare a un robot a vedere. Il pezzo viene scartato se non completa la formula e il robot non può affrontarlo. Questi sono più comunemente applicati nelle applicazioni di manipolazione e selezione dei materiali nell'industria dell'imballaggio, prelievo e posizionamento, sbavatura, molatura e altri processi industriali.
Sistemi robotici guidati dalla visione | Visione e robotica
La visione robotica è uno dei più recenti progressi nella robotica e nell'automazione. In sostanza, la visione robotica è una tecnologia sofisticata che aiuta un robot, di solito, un robot autonomo, a riconoscere meglio gli oggetti, navigare, trovare oggetti, ispezionare e manipolare parti o pezzi prima di eseguire un'applicazione.
Algoritmi di visione per la robotica mobile
La visione robotica utilizza in genere vari algoritmi sofisticati, sensori di regolazione e rilevamento della temperatura, molti dei quali hanno diversi gradi di sofisticazione e implementazione. La percezione robotica è in continua evoluzione e progresso in modi più fluidi, proprio come la tecnologia avanza sempre più in complessità.
Questa tecnologia all'avanguardia ma semplicistica ridurrà i costi operativi e fornirà una soluzione semplice per tutte le forme di automazione e le esigenze robotiche. Se dotati di tecnologia di visione robotica, i robot che lavorano fianco a fianco non entreranno in collisione. Anche i dipendenti umani sarebbero più sicuri, quindi i robot saranno in grado di "percepire" tutti i lavoratori che si trovano sulla strada.
Il meccanismo di visione robotica consiste in due passaggi fondamentali:
Imaging:
La scansione o "lettura" viene eseguita dal robot utilizzando la sua tecnologia di visione. Questo fondamentalmente esegue la scansione di oggetti 2D come linee e codici a barre e immagini 3D ea raggi X per scopi di ispezione.
Elaborazione delle immagini:
Il robot "pensa" all'entità o all'immagine dopo che è stata rilevata. Questa elaborazione include l'identificazione del bordo dell'immagine, rileva l'esistenza di un'interruzione, il conteggio dei pixel, la manipolazione degli oggetti secondo i requisiti, il riconoscimento del modello e l'elaborazione secondo il suo programma.
Architettura del sistema di visione robotica
Ogni sistema di visione robotica funziona secondo la seguente architettura in sei fasi:
- Rilevamento - Processo che produce un'immagine visiva.
- Pre-elaborazione - Riduzione del rumore, miglioramento dei dettagli.
- Segmentazione - Partizionamento di un'immagine in un oggetto di interesse.
- Descrizione - Calcolo delle caratteristiche per differenziare gli oggetti.
- Riconoscimento - Processo per identificare gli oggetti.
- Interpretazione - Assegnare significato a un gruppo di oggetti.
Diagramma a blocchi del sistema di visione robotica
Applicazioni di visione robotica
I robot sono statici e si limitano a eseguire percorsi predeterminati in contesti altamente regolamentati senza un sistema di visione. L'obiettivo fondamentale di un sistema di visione robotica è quello di consentire lievi variazioni rispetto ai percorsi pre-programmati mantenendo la produzione in corso.
I robot possono tenere conto delle variabili nel loro ambiente di lavoro se hanno un sistema di visione del suono. Le parti non devono essere visualizzate nello stesso ordine. E durante le operazioni di ispezione in corso, il robot può assicurarsi di eseguire correttamente la missione. Quando i robot industriali sono dotati di sofisticati sistemi di visione, diventano ancora più dinamici. La motivazione principale verso l'applicazione dei sistemi di visione robotica è la flessibilità.
I robot con visione robotica possono eseguire una varietà di attività, tra cui:
- Effettuare misurazioni
- Scanner e lettura di codici a barre
- Ispezione di parti del motore
- Ispezione dell'imballaggio
- Valutazione della consistenza del legno
- Esame della superficie
- L'orientamento dei moduli e delle parti è diretto e verificato
- Controllo dei difetti
Visione artificiale in robotica e applicazioni industriali
La visione artificiale è una disciplina di ricerca interdisciplinare che studia come i computer possono interpretare immagini o video artificiali ad alto livello. Da un punto di vista ingegneristico, mira a comprendere e semplificare le funzioni che il sistema visivo umano può.
I metodi per raccogliere, codificare, interpretare e interpretare le immagini visive e il recupero di dati ad alta dimensione dal mondo fisico per ottenere la conoscenza numerica o simbolica, come sotto forma di decisioni, sono entrambi esempi di compiti di visione artificiale.
In questo caso, la comprensione si riferisce alla conversione delle rappresentazioni visive (input retinico) in descrizioni del mondo che hanno senso per i processi di pensiero ed evocano un'azione efficace. Lo svincolo della conoscenza simbolica dai dati di immagine utilizzando specifici modelli multidominio costruiti con l'aiuto di geometria, fisica, statistica e teoria dell'apprendimento nota come comprensione delle immagini.
La filosofia alla base dei sistemi artificiali che derivano la conoscenza dalle immagini è oggetto della visione artificiale, una disciplina scientifica. I loop video, le diverse viste della telecamera, i dati multidimensionali da una stampante 3D o i dati di scansione medica sono anche esempi di dati di immagine e la visione artificiale è un campo della scienza che mira ad applicare le sue idee e modelli allo sviluppo di esso.
Applicazione della visione artificiale in robotica
I dispositivi di visione industriale industriale, ad esempio, che ispezionano le bottiglie che passano velocemente su una linea di produzione, alla ricerca sull'intelligenza artificiale e le macchine o la robotica in grado di comprendere il mondo che li circonda sono esempi di applicazioni. La visione artificiale è un termine ampio che si riferisce alla tecnologia fondamentale dell'elaborazione delle immagini digitali, che viene utilizzata in varie applicazioni.
I dispositivi di visione artificiale possono essere utilizzati per una varietà di scopi, tra cui:
- Ispezione automatica nelle applicazioni di produzione
- Utilizzo di un dispositivo di riconoscimento delle specie per assistere gli esseri umani nelle attività di identificazione
- Controllo dei processi con la precisione di un robot automobilistico
- Rilevamento delle attività per condurre il monitoraggio video o contare il numero di partecipanti
- Interazione tra computer e esseri umani
- Elaborazione di immagini mediche o modellazione topografica
- Navigazione di un'auto a guida autonoma o di un robot mobile
- Organizzazione di file, come l'indicizzazione di immagini e database di sequenze di immagini
Visione robotica vs visione artificiale
Robot Vision o Robotic Vision è strettamente collegato alla visione artificiale. Hanno molto in comune quando si tratta di Computer Vision. La visione artificiale potrebbe essere considerata il loro "padre" se parlassimo di un albero genealogico. Tuttavia, per comprendere dove si fondono tutti nell'universo, dobbiamo prima aggiungere il "nonno" - Elaborazione del segnale.
L'elaborazione del segnale comporta la pulizia dei segnali elettronici, l'estrazione di informazioni, la preparazione per la visualizzazione o la conversione. Qualcosa, in un certo senso, forse un avvertimento. Le immagini sono essenzialmente un segnale bidimensionale (o più).
Robot Vision nell'elaborazione digitale delle immagini
Sebbene la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini siano cugini, i loro obiettivi sono molto diversi. I metodi di conversione dell'immagine vengono utilizzati principalmente per aumentare la precisione di un'immagine, trasformarla in un formato diverso (come un istogramma) o modificarla in qualche altro modo in preparazione per un'ulteriore elaborazione. D'altra parte, la visione artificiale è più interessata a rimuovere i dettagli dalle immagini per avere un senso.
Finora è stato così semplice. Quando aggiungiamo Pattern Recognition, o più in generale, Machine Learning, le cose tendono a diventare un po 'più complicate per l'albero genealogico. Questa divisione familiare si concentra sull'identificazione delle tendenze nei dati, che è fondamentale per molte delle funzioni più avanzate di Robot Vision. Di conseguenza, Machine Learning, come Signal Processing, è un altro genitore in Computer Vision.
Tutti migliorano man mano che arriviamo alla visione artificiale. Questo perché Machine Vision è più interessato alle implementazioni di base che alle tecniche. La visione artificiale è l'uso della visione nell'industria manifatturiera per il monitoraggio automatizzato, il controllo dei processi e la guida robotica. La visione artificiale è un dominio dell'ingegneria, mentre il resto della "famiglia" è un dominio della scienza.
Infine, arriviamo a Robotic Vision o Robot Vision, che combina tutte le strategie delle parole precedenti e anche Robot vision e Machine Vision sono usati in modo intercambiabile secondo i requisiti. Inoltre, Robot Vision non è solo un'area tecnica. È una disciplina con una propria raccolta di aree di studio. A differenza della pura scienza della Computer Vision, i metodi e gli algoritmi di Robot Vision devono integrare elementi della robotica, come la cinematica, la calibrazione del sistema di riferimento e la capacità del robot di influenzare fisicamente l'ambiente.
Cos'è la visione artificiale in robotica?
Sistema di visione artificiale in robotica
La visione artificiale (MV) si riferisce alle tecnologie e alle tecniche utilizzate nella produzione per fornire l'ispezione e l'interpretazione automatizzata basata su immagini per le applicazioni (ad esempio, ispezione automatica, controllo del processo e guida robotica ecc.) E questo comprende un'ampia gamma di tecnologie , parte da software e hardware, processi, comportamenti, pratiche ed esperienza interconnessi.
Per sfuggire a fastidi, insoddisfazioni e crepacuore per l'utente e spiacevoli sorprese per lo sviluppatore dell'applicazione, ognuna deve essere attentamente considerata. Le quattro fasi principali sono:
- Acquisizione Immagine
- Estrazione delle informazioni dall'immagine
- Analisi delle informazioni
- Comunicazione dei risultati
In quanto branca dell'ingegneria dei sistemi, la visione artificiale è separata dalla visione artificiale, che è una branca dell'informatica. Cerca di combinare le innovazioni esistenti in modi nuovi per adattarle ai problemi del mondo reale. Il concetto è più comunemente utilizzato per queste funzioni nelle automazioni industriali, per scopi di protezione e sicurezza e per applicazioni di guida da auto a guida autonoma.
Quali sono i quattro tipi fondamentali di sistema di visione artificiale?
Per soddisfare le esigenze delle vostre applicazioni di visione individuali, dovete scegliere il sistema di visione corretto. Il sistema di visione della macchina di base è
- Sistema di visione 1D
- Sistema di visione 2D
- Sistema di scansione lineare o scansione di area
- Sistema di visione 3D
Sistemi di visione 1D
Invece di fissare l'intera immagine in una volta, la visione 1D analizza un segnale digitale una riga alla volta, ad esempio confrontando la varianza tra l'insieme più recente di dieci linee ottenute e un gruppo più vecchio. Questo metodo è ampiamente utilizzato per identificare e classificare i difetti nei materiali a processo continuo (ad esempio, carta, indumenti, metalli, plastica, prodotti in fogli o rotoli).
Sistemi di visione 2D | Visione robotica 2D
Le scansioni dell'area, che includono l'acquisizione di istantanee 2D in diverse risoluzioni, vengono eseguite dalla maggior parte delle telecamere di ispezione. La scansione lineare è una forma di visione artificiale 2D che crea un'immagine 2D riga per riga.
Scansione lineare o scansione dell'area
I sistemi di scansione lineare presentano vantaggi distinti rispetto ai sistemi di scansione sul campo in molte applicazioni. L'ispezione di sezioni circolari o cilindriche, ad esempio, può richiedere l'uso di più telecamere di scansione di area per coprire l'intera superficie del componente e ruotare la porzione di fronte a una telecamera a linea singola, d'altra parte, scarta l'immagine e cattura l'intera superficie.
Laddove la telecamera sbircia attraverso i rulli di un trasportatore per vedere il fondo di una sezione, i sistemi di scansione lineare si adattano più comodamente in spazi ristretti; in generale, le telecamere a scansione lineare hanno una risoluzione notevolmente superiore rispetto alle telecamere convenzionali. Poiché i sistemi di scansione lineare si basano su parti in movimento per creare un'immagine, sono ideali per le merci in continuo movimento.
Sistemi di visione 3D | Sistemi di visione robotica 3D
Molte telecamere o uno o più sensori di spostamento laser sono comunemente utilizzati nei sistemi di visione artificiale 3D. Nei sistemi di guida robotica, la visione 3D multicamera offre al robot la conoscenza dell'orientamento degli aspetti. Più telecamere sono installate in varie posizioni e in questi sistemi viene utilizzata la "triangolazione" su un punto obiettivo nello spazio 3D.
Tipi di sensori di visione utilizzati nella robotica
Visione robotica sensore le applicazioni sono dispositivi multicomponente con molte parti in movimento. Ci sono progressi costanti in questo settore. Le telecamere intelligenti, con la loro frequente applicazione nei sistemi di riconoscimento dei veicoli, saranno i sensori di visione più comuni per molti. D'altra parte, i sensori di visione sono comunemente utilizzati nell'industria per monitorare le operazioni e garantire la sicurezza del prodotto.
Esistono due tipi di sensori di visione robotica, ciascuno dei quali può essere modificato per vari scopi:
- Tipo di proiezione ortografica: Il campo visivo rettangolare dei sensori di visione robotica a proiezione ortogonale è il più comune. Sono ideali per sensori a infrarossi con telemetri a corto raggio o laser.
- Tipo di proiezione prospettica: Il campo visivo dei sensori di visione robotici che utilizzano la proiezione prospettica ha una forma trapezoidale. Sono ideali per i sensori utilizzati nelle fotocamere.
Visione artificiale del braccio robotico
Sistema di visione robotica universale
Robot di visione stereo
Sistema di visione del robot di saldatura
Navigazione robotica basata sulla visione
Gli algoritmi di visione computerizzata ei sensori di visione, come il telemetro laser e le fotocamere fotometriche (con rilevatore di array multicanale basato su silicio di luce UV, visibile e quasi infrarossa comunemente noto come array CCD), sono utilizzati nella visione basata sistema di navigazione o di navigazione ottica per estrarre le caratteristiche visive necessarie ai fini della localizzazione. Tuttavia, sono disponibili una varietà di tecniche di navigazione e localizzazione basate sulla visione, con i componenti critici di ciascuna tecnica:
- Rappresentazione dell'ambiente.
- Modello di rilevamento.
- Algoritmo di localizzazione.
La navigazione basata sulla visione è stata classificata in due tipi:
- Navigazione indoor.
- Navigazione all'aperto.
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Ho un background in ingegneria aerospaziale, attualmente lavoro verso l'applicazione della robotica nel settore della difesa e delle scienze spaziali. Imparo continuamente e la mia passione per le arti creative mi mantiene propenso alla progettazione di nuovi concetti ingegneristici.
Con i robot che sostituiranno quasi tutte le azioni umane in futuro, mi piace portare ai miei lettori gli aspetti fondamentali dell'argomento in modo semplice ma informativo. Mi piace anche tenermi aggiornato contemporaneamente sui progressi nel settore aerospaziale.
