Как это работает: машинное зрение. "Ростех". 3 апреля 2023

Машинное зрение - это технологии получения изображений, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия человека. Одним из важных элементов устройств машинного зрения являются фоточувствительные приборы, преобразующие энергию оптического излучения в электрический сигнал. Производством таких приборов занимается холдинг "Росэлектроника" Госкорпорации Ростех. А саму технологию уже вовсю применяют в работе предприятия Корпорации.
Разбираемся, что такое машинное зрение и для чего оно необходимо в современных технологических процессах.
Как "видят" машины
Машинное зрение - это глаза современной промышленности. Используя камеры, датчики и мощные компьютеры, машинное зрение распознает и анализирует изображения и позволяет машинам решать промышленные задачи на производстве.
Машинное зрение - ключевой элемент Индустрии 4.0. Оно помогает системам промышленной автоматизации во многих процессах, таких как повышение эффективности за счет улучшения инвентаризации, обнаружения неисправных деталей, улучшения качества производства.
Чем отличается машинное зрение от компьютерного
Компьютерное зрение – более широкое понятие, это технология распознавания и обработки изображения с помощью компьютера. Можно сказать, что машинное (или техническое) зрение – это компьютерное зрение, используемое в промышленности и на производстве.
Например, машинное зрение может применяться в промышленном роботе, специально оборудованном и запрограммированном для обнаружения бракованных изделий на производственной линии. В то время как компьютерное зрение – это система, которая работает с алгоритмами, выявляющими визуальный дефект. То есть машинное зрение включает в себя всю систему, которая и выявляет дефекты, и удаляет бракованные детали с производственной линии.
Как работает машинное зрение
Работу машинного зрения можно разделить на три этапа: захват изображения, обработка и какая-либо операция.
Для захвата изображения используются фоточувствительные датчики, цифровые камеры, ультрафиолетовые или инфракрасные камеры. Все эти устройства захватывают изображение и преобразуют его в цифровую информацию.
Затем цифровые данные, поступающие от видеооборудования, анализируются с помощью алгоритмов обработки изображений. Этот процесс также можно разделить на этапы. Предварительная обработка состоит из удаления шума и повышения контрастности изображения. После этого, собственно, происходит анализ изображения: определяются его границы, выявляются элементы, признаки (размер, цвет, форма и др.).
После сбора и анализа информации на основе машинного зрения система по алгоритмам предпринимает какое-либо действие: сигнализирует об ошибке, удаляет бракованную деталь, сортирует мусор и т.п.
Чем машинное зрение лучше человеческого
Хотя человеческий глаз – уникальное творение природы, во многом он уступает даже органам зрения некоторых животных и насекомых. Как инструмент для любования закатом или изучения нюансов художественного произведения он, пожалуй, идеален. Но для долгой, однообразной работы, требующей большой точности, лучше подходят технические средства.
Мощный компьютер и камера с высокой детализацией, дополненные разнообразными датчиками, дадут фору даже самому опытному глазу. Абсолютная точность, неутомимость, максимальная концентрация, способность работать с множеством объектов, мгновенный анализ – все это делает машинное зрение незаменимым на производстве.
Где применяется машинное зрение
Применение машинного зрения позволяет, с одной стороны, исключить человеческий фактор, ошибку несовершенного человеческого зрения, а с другой – освободить человека от рутины и перенаправить живых сотрудников на более важные и более творческие направления деятельности.
Возможности для применения машинного зрения достаточно широки.
Во-первых, это быстрый и качественный контроль на производстве. Бракованные детали могут быть оперативно идентифицированы благодаря возможностям скоростной обработки машинного зрения. В то же время возможность ошибки снижается за счет устранения человеческого фактора.
Во-вторых, это работа складов и логистика. Благодаря системам машинного зрения, таким как сканеры штрихкода, продукты можно быстро и точечно проверять в процессе хранения и перевозки.
В-третьих, это диагностика. Визуальные данные могут использоваться для работы систем диагностического обслуживания. Данные машинного зрения здесь могут дополняться информацией, полученной от детекторов тепла, вибрации и других датчиков.
Среди основных направлений, где машинное зрение будет максимально эффективным, можно назвать контроль качества и диагностику на производстве, безопасность на производстве, торговлю, здравоохранение, логистику, машиностроение.
Так, "РТ-Техприемка", центр компетенций системы управления качеством Ростеха, применяет машинное зрение и искусственный интеллект для контроля качества стали, которая используется при создании изделий авиационной техники на предприятиях Корпорации. Стальные листы для проведения приемки размещаются на платформе устройства и анализируются видеокамерами. Полученные изображения обрабатываются программным обеспечением, и программа на основе заданных характеристик выявляет мельчайшие дефекты листов. Таким образом предотвращается попадание бракованной продукции в производство.
А компания "РТ-Инвест" на своих комплексах по переработке отходов с 2021 года для сортировки мусора использует роботов. Умные устройства с помощью машинного зрения и искусственного интеллекта выявляют в потоке мусора нужные фракции и с помощью сжатого воздуха или манипуляторов отправляют их в подходящие контейнеры. Машинное зрение при помощи нейросети может не только отличать один вид мусора от другого, но и, например, различать цвета бутылок, их форму или степень загрязненности.
Есть в структуре Ростеха и предприятия, которые занимаются разработкой элементов машинного зрения. Например, ЦНИИ "Электрон" (входит в холдинг "Росэлектроника") создает фоточувствительные приборы, применяющиеся в камерах прикладного телевидения. С их помощью можно в том числе регистрировать изображения точечных источников излучения, проводить точное линейное и угловое позиционирование, дистанционно измерять размеры и толщины, вести наблюдение и обзор в местах ограниченного доступа.
За последнее десятилетие снижение стоимости камер и повышение точности распознавания изображений привели к созданию и распространению более точных и дешевых систем машинного зрения. Вместе с другими технологиями Индустрии 4.0, такими как интернет вещей, анализ больших данных, машинное обучение и др., промышленные компании добиваются большей автоматизации и эффективности производства. Поэтому рынок машинного зрения в будущем будет только расти и развиваться.