بینایی ماشین(Machine vision) ادامه مطلب...

استفاده از حس گرها برای دریافت سیگنال‌هایی که تشکیل دهنده تصویر یک شی هستند که توسط کامپیوتر و یا سایر وسایل پردازش سیگنال برای تفسیر و تحلیل سیگنال‌های دریافت شده از قطعه مورد استفاده قرار می‌گیرد. Machine vision به عنوان یک ابزار مهندسی در ابزارهای دیجیتال و در شبکه‌های کامپیوتری، برای کنترل ابزارهای صنعتی دیگر از قبیل کنترل بازوهای روبات و یا خارج کردن تجهیزات معیوب به کار می‌رود. در حقیقت Machine vision شاخه‌ای از علم مهندسی است که به رشته‌های علوم کامپیوتری (Computer science) و علم نورشناسی و مهندسی مکانیک و اتوماسیون صنعتی ارتباط دارد. یکی از مهمترین پر استفاده‌ترین کاربردهای آن در بازبینی و بررسی کالاهای صنعتی از جمله نیمه هادیها، اتومبیل‌ها، مواد خوراکی و دارو می‌باشد. همانند نیروی انسانی که با چشم غیر مسلح در خط تولید کالاها را برای تعیین کیفیت و نوع ساخت آنها بازبینی می‌کنند، Machine vision از دوربین‌های دیجیتال و دوربین‌های هوشمند و نرم‌افزارهای image processing (پردازش تصویر) برای این کار استفاده می‌کند. دستگاههای مربوطه (Machine vision) برای انجام دادن وظایفی خاص از جمله شمردن اشیاء در بالابرها، خواندن شماره سریالها (Serial numbers)، جستجوی سطح‌های معیوب به کار می‌روند. در حال حاضر صنعت استفاده زیادی از سیستم ماشین بینایی برای بازبینی تصویری اشیاء (Visual inspection) که نیاز به سرعت بالا و دقت بالا و کار ۲۴ ساعته و تکرار محابات بالا دارد، وجود دارد. اگرچه انسان عملکرد بهتر و قابلیت تطبیق دهی بیبشتری برای خطاهای تازه در زمان کوتاه دارد ولی با توجه به ویژگی‌های ذکر شده این دستگاهها به مرور جای نیروی انسانی را که به دلیل انحراف و شرایط بد دارای خطا می‌باشند، در صنعت پر می‌کند. کامپیوترها به همان صورتی که انسان می‌بیند نمی‌توانند ببینند. دوربین‌ها همانند سیستم بینایی انسان نیستند و در حالی که انسان می‌تواند بر استنباط و فرضیات اتکا کند، تجهیزات کامپیوتری باید به وسیله آزمودن و تجزیه و تحلیل کردن جداگانه پیکسل‌ها و تلاش کردن برای انجام نتیجه‌گیری با توجه به پشتوانه اطلاعاتی و روش‌هایی مانند شناسایی الگو مشاهده کنند. علی‌رغم اینکه بعضی الگوریتم‌های machine vision برای تقلید کردن از سیستم بینایی انسان توسعه یافته‌اند، تعداد معدودی روش برای تحلیل و شناسایی ویژگیهای مرتبط تصاویر به صورت مؤثر و ثابت توسعه یافته‌اند. سیستم‌های Machine vision و computer vision قادر هستند به صورت ثابت تصاویر را تجزیه و تحلیل کنند، ولی image processing بر پایهٔ کامپیوتر به صورت کلی برای انجام کارهای تکراری طراحی می‌شوند و علی‌رغم پیشرفت‌های صورت گرفته در این زمینه، هیچ سیستم machine vision و computer vision قادر نیست با برخی از ویژگی‌های سیستم بینایی انسان در قالب درک تصویر، تلرانس به تغییرات نور، تضعیف قدرت تصویر و تغییرات اجزا و... تطبیق پیدا کند.

اجزای یک سیستم ماشین بینایی

اگرچه "Machine vision" بیشتر به عنوان یک پروسهٔ به کار بستنٍ "Machine vision" در کاربردهای صنعتی شناخته شده است، برای لیست کردن اجزای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به کار برده شده نیز مفید می‌باشد. معمولاً یک Machine vision از اجزای زیر ساخته شده است:

۱. یک و یا چند دوربین دیجیتال یا آنالوگ (سیاه-سفید یا رنگی) با اپتیک مناسب برای گرفتن عکس.

۲. واسطه‌ای که عکس‌ها را برای پردازش آماده می‌سازد. برای دوربین‌های آنالوگ این واسطه شامل یک دیجیتال کننده عکس است. هنگامی که این واسطه یک سخت‌افزارٍ جدا باشد، به آن Frame grabber (کارتی که برای دریافت سیگنال تصویری و فرستادن آن به کامپیوتر استفاده می‌شود) می گویند.

۳. یک پردازشگر (گاهی یک PC یا پردازنده تعبیه شده (Embedded Processor) مانند DSP

۴. نرم‌افزار Machine vision: این نرم‌افزار امکاناتی برای توسعه یک برنامه نرم‌افزاری که برای کاربردی مشخص است را فراهم می‌کند.

۵. سخت‌افزار ورودی / خروجی (مثلاً I/O دیجیتال) یا حلقه‌های ارتباطی (مثلاً ارتباط شبکه ای یا RS-232) برای گزارش نتایج.

۶. یک دوربین هوشمند: یک وسیله ساده که همه موارد فوق را داراست.

۷. لنزهایی که بتواند به مقدار مطلوبی روی سنسور تصویر زوم کند.

۸. منابع نوری مناسب و گاهی خیلی مخصوص (مثلاً چراغهای LED، فلورسنت، لامپهای هالوژن و . . .)

۹. یک برنامهٔ مشخص که بتواند تصاویر را پردازش کرده و مشخصه‌های مربوط و مناسب را شناسایی کند.

۱۰. یک سنسور همزمان ساز برای شناسایی اجزا (گاهی یک سنسور نوری و یا یک سنسور مغناطیسی): این سنسور برای راه‌اندازی سیستمٍ استخراج و پردازش تصویر می‌باشد.

سنسور همزمان ساز تعیین می‌کند که چه زمانی یک بخش (که معمولاً روی یک حمل کننده حرکت می‌کند) در موقعیتی قرار گرفته است که باید مورد بررسی واقع شود. این سنسور هنگامیکه از زیر دوربین می‌گذرد و یک پالس نوری برای ثابت نگهداشتن تصویر ایجاد می‌کند، دوربین را برای گرفتن عکس فعال می‌کند. نوری که برای روشن کردن آن بخش به کار می‌رود در واقع برای آن است که مشخصه‌های مطلوب را برجسته و مشخصات نامطلوب (مثل سایه‌ها و یا انعکاس‌ها) را به حداقل برساند. معمولاً پنل‌های LED با اندازه و طراحی مناسب برای این هدف مورد استفاده قرار می‌گیرند. تصویر دوربین یا توسط یک frame grabber و یا توسط یک حافظه کامپیوتری (که در آن از frame grabber استفاده نشده است) گرفته می‌شود. frame grabber یک وسیله دیجیتال کننده است (یا در داخل دوربین هوشمند و یا بطور جداگانه) که خروجی دوربین را به فرمت دیجیتال تبدیل کرده (معمولاً این فرمت از یک آرایه دو بعدی از اعداد تشکیل شده که هر عدد متناظر شدت روشنایی نقطه متناظر در آن تصویر می‌باشد. به این نقاط پیکسل می‌گویند.) و سپس تصویر را به منظور پردازش توسط نرم‌افزارٍ Machine vision در حافظه کامپیوتر ذخیره می‌کند. به طور معمول نرم‌افزار، اقدامات متفاوتی را برای پردازش تصویر انجام می‌دهد. گاهی در ابتدا تصویر برای کاهش نویز و یا تبدیل سایه‌های خاکستری به ترکیب ساده‌ای از رنگهای سیاه و سفید دستکاری می‌شود (Binarization ). در قدم بعدی نرم‌افزار عمل شمردن، اندازه‌گیری و شناسایی اجسام، ابعاد، کاستی‌ها و مشخصات دیگر تصویر را انجام می‌دهد. در نهایت با توجه به ضوابط و معیارهای برنامه ریزی شده ممکن است بخشی را بپذیرد و یا رد کند. اگر یک بخش رد شد، نرم‌افزار به یک دستگاه مکانیکی فرمان می‌دهد تا آن بخش را خارج کند و همچنین سیستم خط تولید را قطع کرده و به کارگر هشدار می‌دهد تا مشکلی که باعث ایجاد خطا شده را رفع نماید. اگرچه اکثر Machine visionها بر مبنای دوربین‌های سیاه–سفید بنا نهاده شده‌اند، استفاده از دوربین‌های رنگی در حال رایج شدن است. همچنین امروزه شاهد شیوع فراوان استفاده از تجهیزات دوربین‌های دیجیتال به جای یک دوربین و یک frame grabber جداگانه در Machine vision هستیم. استفاده از یک دوربین دیجیتال به منظور برقراری ارتباط مستقیم، باعث صرفه جویی در هزینه و نیز سادگی سیستم خواهد شد. دوربین‌های هوشمند که در داخل آنها embedded processorها تعبیه شده‌اند، در حال تسخیر سهم بالایی از بازار Machine visionها هستند. استفاده از یک embedded processor (و یا یک پردازنده بهینه) نیاز ما به frame grabber و یک کامپیوتر خارجی را از بین می‌برد. به همین خاطر این پردازنده‌ها باعث کاهش هزینه، کاهش پیچیدگی سیستم و همچنین اختصاص توان پردازشی مشخص به هر دوربین می‌شود. دوربین‌های هوشمند معمولاً ارزان تر از سیستمهای شامل یک دوربین و یک برد و یک کامپیوتر خارجی هستند. همچنین توان بالای embedded processor و DSPها منجر به بالا رفتن عملکرد و توانایی آنها نسبت به سیستمهای مرسوم (که بر مبنای PC هستند) شده است.

دستگاهای ماشین بینایی دارای کاربردهای متنوعی هستند که از آن جمله به طور خلاصه می‌توان به موارد زیر اشاره نمود:

تولید صنعتی در مقیاس بزرگ.

ساخت اجزایی که نیاز به زمان تولید مشخصی دارند.

سیستمهای ایمنی موجود در محیط‌های صنعتی.

بررسی مواد اولیه تولید (مثلاً کنترل کیفیت و بررسی وقوع خطا)

کنترل موجودی انبار و سیستمهای مدیریتی (شمارش، بارکد خواندن و ذخیره اطلاعات در سیستمهای دیجیتال)

کنترل رباتهای تعقیب خطی که برای حمل بار در کارخانه‌های صنعتی استفاده می‌شوند.

کنترل کیفیت و بهبود محصولات غذایی.

ماشینی کردن اجزای کوچک صنعتی.

سیستم‌های ماشین بینایی به طور گسترده در صنعت تولید نیمه هادی‌ها کاربرد دارند. به راستی بدون وجود این سیستم‌ها تولید قطعات کامپیوتری کاهش می‌یابد. این دستگاهها برای بازبینی دقیق ویفرهای سیلیکونی و بردازش گرها به کار می‌روند. در صنعت خودروسازی، Machine vision برای هدایت روبات‌های صنعتی، سنجیدن مناسب بودن کالاهای مشخص شده برای اهدافی خاص و بازبینی سطح‌های رنگ شده ماشین جهت یافتن عیب. اگرچه تکنیک‌های مربوط به سیستمهای ماشین بینایی برای طیف‌های مرئی از اشیاء گسترش یافته‌اند ولی ممکن است مشابه با روش‌ها برای طیف‌های نامرئی نور مانند اشعه مادون قرمز یا اشعه به کار برده شوند.

منابع:

ویکی پدیا

سایت های خارجی

***بینایی ماشین(Machine vision)*** ادامه مطلب...

مطالب مشابه :