全自动化、可视化的线端检测与AI执行复杂控制

智能化测试

全自动化、可视化的线端检测与AI执行复杂控制

厂家对生产设备的要求是非常高的。它们应该是无故障、低成本、高产量、零缺陷的质量和高度灵活的。但是,传统的质量检测往往在可靠性、灵活性、检测率等方面存在不足,且成本相对较高。如果质量检测只能靠人眼来进行,也有可能会变得很累,很累,从而不精确。然而,测试情况越复杂,质量保证的难度就越大,但同时,节约的潜力也越大。

应用

使用工业相机进行视觉检测往往是实现自动化的第一步。如果加入人工智能,就可以实现自学自用的100%测试。通过对具有多种测试特性的复杂组件进行线端测试的例子,可以看出人工智能是如何掌握甚至苛刻的情况。奥地利Nordfels GmbH公司开发了一种自动、自学习的试验机,用于对任何类型的装配体或骨料进行100%的视觉检测。这个 "深度学习巡检员 "由一个关节臂机器人、智能软件和IDS的GigE Vision工业相机组成。例如,该系统可用于检查内燃机、传动装置或消防泵,以及电动驱动系统、电动汽车电池系统或电动汽车世界的其他组件。一切由各种附件、电缆或软管组成,必须检查其完整性和正确性的东西都要进行检查。这些往往是复杂的部件,有许多错综复杂的单独部件。人工组装的零件有很多功能,导致无数错误的可能性,需要记录下来。对于深度学习检查器来说没有问题,它可以可靠地识别和评估各种测试对象,有50多个不同的参数。即使好的部分存在模糊的可能性,即物品符合足够多的不同标准,可以被定性为 "IO"("In Order"),即使没有明确的错误模式,它也能检测出坏的部分。

通过教学图片展示具体的IO情况和NIO情况(按顺序/不按顺序)进行学习。从相应的图像集中训练出一个人工智能,有了它,即使是复杂的测试也可以完全自动地即时进行。随着新图像的加入,该系统也在不断发展。为了简化深度学习算法的训练过程,系统配备了人性化的界面。另一个优势是,在交付之前,会自动为每个产品创建图像文档。

原则上,控制单元总是由一个包括照明在内的摄像头组成,安装在机械臂上。有了这个装置,就可以利用机器学习逐个特征进行接近、记录和自动评估,

— 诺德福斯有限公司首席执行官Edmund Jenner-Braunschmied —
由IDS的GigE Vision摄像机组成的装置,包括照明,安装在机器人手臂上。
由IDS的GigE Vision摄像机组成的装置,包括照明,安装在机器人手臂上。

但在实际工作中,一台试验机内也会使用多个控制单元(手眼单元)。从两个单位以上,可以利用各种团队协作功能,使各单位能够协同工作。在 "暗场团队合作功能 "中,一个机器人-摄像机-照明单元只负责另一个单元的照明,而第二个机器人-摄像机-照明单元则负责拍摄图像。当用侧向光比用每个控制单元标配的漫射光照明更能突出一个特征时,这个功能就很有帮助。

另一个可能的团队合作的例子是 "自由视线团队合作功能"。在这种情况下,一个机器人单元帮助另一个机器人单元,用一根小棍子将测试对象的任何电缆或软管固定在侧面,这些电缆或软管可能在另一个相机单元的视野中。这使得第二个机器人摄像单元可以不受干扰地拍摄图像。

有了这个智能、灵活的系统,目前往往只能在费力、疲惫的工作情况下才能完成的线端测试,就能以一种面向未来的方式实现自动化。

相机

每个系统使用一台IDS的GigE Vision摄像机。除了接口之外,Nordfels选择相机型号的决定性因素是尺寸和传感器。GV-5890SE采用IMX226滚动快门CMOS传感器。索尼STARVIS系列的1200万像素传感器(4000 x 3000 px,像素尺寸为1.85 µm)具有卓越的感光性和低噪点,全分辨率下的帧率为10 fps。通过以太网供电,可实现单线操作,最长可达100米。得益于传感器的BSI("背照式")技术,该相机注定了即使在低光照条件下也能完成需要完美效果的任务,因此即使没有之前提到的 "暗场团队协作功能",EOL检测仪也能达到良好的效果。

控制单元拍摄照片,并逐一评估特征(照片:Zeidler G)。

"uEye "相机应用广泛。许多特征可以用经傳統的灰度图像进行检查,从工业图像处理中得知。但是,也有一些功能是色彩信息发挥了重要作用。然后以彩色模式触发照片。此外,一个相机单元具有不同的照明颜色,因此可以随时创造出最佳的图像采集条件,"Edmund Jenner-Braunschmied解释道。利用这个结构可以进行OCR读取和代码读取,如二维码或DataMatrix代码。OCR识别也是用深度学习来完成,而读码则是用傳統的图像处理来完成。

展望

机器视觉的市场,特别是与机器人相关的市场,在各行各业都在不可阻挡地增长。Nordfels 也面临着这种趋势。"无论是搬运机还是试验机,其组合和可能的应用都是多种多样",Jenner确认道。除此之外,还有深度学习和机器学习提供的新的可能性。"结果是一个提供无限可能的技术竞争领域,但也需要大量的专业知识和多学科技能,以开发最终易于在生产中操作并以最高的工艺可靠性运行的系统"。创新的系统集成商和机器制造商(如Nordfels)以及面向未来的相机制造商(如IDS)同样面临这些挑战。

uEye SE系列中的GigE Vision相机。

Nordfels GmbH