機(jī)器視覺(jué)對(duì)于工業(yè)自動(dòng)化至關(guān)重要
制造業(yè)和工業(yè)流程正在發(fā)生巨大的變化。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 等舉措有望顯著提高運(yùn)營(yíng)效率。因此,使 IIoT 應(yīng)用程序能夠感知和洞察生產(chǎn)過(guò)程、工業(yè)自動(dòng)化和質(zhì)量控制的現(xiàn)實(shí)世界中正在發(fā)生的事情的傳感器正在以前所未有的速度部署。雖然環(huán)境、流體流量和壓力傳感器可以提供許多指標(biāo),但 IIoT 系統(tǒng)需要作為流程進(jìn)行全面管理的最重要的人類感官之一是視覺(jué)。配置計(jì)算機(jī)視覺(jué),通常稱為計(jì)算機(jī)或機(jī)器視覺(jué),依賴于快速圖像和視頻處理技術(shù)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。
機(jī)器視覺(jué)無(wú)處不在
通過(guò)將視覺(jué)能力引入任何工業(yè)制造或裝配過(guò)程,機(jī)器視覺(jué)的潛在應(yīng)用幾乎變得無(wú)限。因此,機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)遍布整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域,可滿足廣泛的需求。例如,機(jī)器視覺(jué)可以檢測(cè)一瓶沐浴露是否沒(méi)有裝滿,或者標(biāo)簽是否沒(méi)有貼直或貼在正確的位置。如果頂部沒(méi)有正確應(yīng)用,或者如果瓶子出現(xiàn)破裂、破損或變形,它還可以促使執(zhí)行器將瓶子推入拒絕箱。另一個(gè)例子可能是工業(yè)機(jī)器人對(duì)機(jī)械零件進(jìn)行復(fù)雜的自動(dòng)化組裝。機(jī)器視覺(jué)任務(wù)可能包括確認(rèn)零件正確對(duì)齊以進(jìn)行組裝,
機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)注意事項(xiàng)
在實(shí)施機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序時(shí),需要考慮多個(gè)因素。首先,開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)必須確定他們的系統(tǒng)需求是否可以使用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來(lái)解決,還是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合更復(fù)雜的任務(wù)。
簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)可以包括邊緣檢測(cè)算法、閾值技術(shù)以及對(duì)相機(jī)捕獲的圖像使用低通、帶通或高通濾波器。這種方法的好處是只需要中低計(jì)算資源,這意味著生產(chǎn)吞吐量不會(huì)受到影響。列出的技術(shù)在許多制造和過(guò)程自動(dòng)化場(chǎng)景中都很有用。例如,考慮檢查工業(yè)機(jī)器人是否將瓶蓋蓋在瓶子上的任務(wù)。機(jī)器視覺(jué)可以使用帶有高通濾波器的邊緣檢測(cè)算法執(zhí)行此任務(wù),如果瓶蓋丟失,該算法將顯示暗像素。閾值將顏色與背景分開(kāi),因此,例如,可以識(shí)別和計(jì)數(shù)泡罩包裝中的藥丸。還,
如果機(jī)器視覺(jué)任務(wù)更復(fù)雜,例如讀取產(chǎn)品的部件號(hào),開(kāi)發(fā)人員可以實(shí)施人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)推斷文本字符和數(shù)字。然后設(shè)計(jì)工作變得更加復(fù)雜,需要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以快速、可靠和正確地識(shí)別字母和數(shù)字。
也許最重要的考慮因素是由生產(chǎn)線處理速度決定的圖像處理速度和計(jì)算任務(wù)延遲。為確保設(shè)計(jì)和實(shí)施的靈活性,機(jī)器視覺(jué)平臺(tái)還應(yīng)適應(yīng)不同的圖像和視頻協(xié)議以及幀速率,以使平臺(tái)適應(yīng)性和可擴(kuò)展性適用于各種應(yīng)用。
我應(yīng)該使用哪種計(jì)算設(shè)備?
如上面的應(yīng)用示例所示,機(jī)器視覺(jué)計(jì)算工作負(fù)載可能會(huì)有很大差異。大多數(shù)高端微處理器非常適合計(jì)算密集型任務(wù);然而,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA) 特別適用于實(shí)現(xiàn)圖像和視頻流的高數(shù)據(jù)率、確定性并行處理技術(shù)。同樣,它們非常適合與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法一起使用,這些算法可以模擬人腦以高精度推斷圖像結(jié)果。
對(duì)于負(fù)責(zé)為廣泛的工業(yè)用例實(shí)施機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)——無(wú)論是使用圖像處理還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)——靈活的原型制作平臺(tái)的可用性是他們?cè)O(shè)計(jì)的基礎(chǔ)是關(guān)鍵。
介紹 Microsemi/Microchip PolarFire FPGA 視頻和成像套件
Microsemi/Microchip PolarFire FPGA 視頻和成像套件是一個(gè)全面的高性能評(píng)估平臺(tái),可在其上對(duì)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序進(jìn)行原型設(shè)計(jì)和測(cè)試。該套件具有雙攝像頭傳感器、廣泛的顯示接口和外圍 I/O 選項(xiàng),能夠進(jìn)行 4k 圖像處理并支持 HDMI 2.0、DSI、MIPI CSI-2 TX、MIPI CSI-2 RX 和 HD/ 3G SDI。PolarFire FPGA 具有 300k 邏輯元件、4GB DDR 內(nèi)存和用于緩沖的 1GB 閃存(圖 1)。
圖 1:Microsemi/Microchip PolarFire FPGA 視頻和成像套件的圖片顯示了插入式相機(jī)板。(來(lái)源微芯片)
該套件包括一個(gè)參考設(shè)計(jì)演示應(yīng)用程序,展示了畫中畫功能、視頻拼接和圖像平移功能的使用。視差圖提供圖像深度估計(jì)。該套件的軟件具有邊緣檢測(cè)算法 IP。這種邊緣檢測(cè)算法 IP 基于 Sobel 濾波器,允許提取對(duì)象邊緣以檢測(cè)圖像中的特征。
結(jié)論
機(jī)器視覺(jué)是任何工業(yè)自動(dòng)化過(guò)程的關(guān)鍵組成部分。使用專為機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用設(shè)計(jì)的基于 FPGA 的開(kāi)發(fā)平臺(tái),例如 Microsemi/Microchip PolarFire FPGA 視頻和成像套件,有助于加快開(kāi)發(fā)速度并縮短部署時(shí)間。
審核編輯:湯梓紅
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