Růstu také nahrává současný trend stoprocentní kontroly kvality veškerých produkovaných výrobků. V některých výrobách jde situace až tak daleko, že kontrolovány jsou nejen veškeré viditelné parametry hotového výrobku, ale i během výroby jsou prostředky optické inspekce testovány výsledky veškerých klíčových výrobních kroků.

Cílem je minimalizovat riziko neúspěchu

Díky již dostatečnému výkonu počítačů, nízkých cenách digitálních kamer a především díky dostupnému programovému vybavení pro práci s obrazovými daty, přestávají mít systémy strojového vidění pověst drahých a nedostupných technologií. I když je potřebné vybavení snadno a levně dostupné každému zájemci, přesto zde oproti ostatním systémům průmyslové automatizace zůstává několik důležitých rozdílů, se kterými je dobré počítat. Ne všechny systémy strojového vidění jsou složité, stále existuje velké množství úloh, které jsou bezpečně řešitelné nejjednoduššími optickými senzory (zde např. patří většina čtení kódů z etiket, a především celá oblast úloh, ve kterých je zjednodušeně řečeno nutno pouze rozhodovat mezi tmavou nebo světlou skvrnou v určitém místě obrazu). V současnosti ale rychle přibývá složitých úloh, jejichž řešení nebývá ani snadné ani přímočaré. Procento neúspěšných řešení je v oboru vizuální inspekce stále hodně vysoké. Toto má několik příčin:

1. Nedostatek znalostí a zkušeností řešitelů. O úspěchu řešení se rozhoduje převážně na úplném počátku volby vhodné koncepce systému, typu kamery, způsobu osvětlení, výběru optiky atd. Tady jsou nutné nejen znalosti oboru, ale také určité zkušenosti a intuice. Požadavky zadavatelů bývají často naprosto nerealistické. Někdy může být největším úspěchem i včasné rozpoznání, že úloha je dostupnými prostředky neřešitelná.

2. Špatná volba kamer. Existuje hodně aplikací, jejichž nespolehlivost a nedostatečná robustnost je způsobena tím, že jsou použity tzv. inteligentní kamery a obrazové senzory na úkoly, na které zjevně nestačí. Velmi často jsou potíže způsobeny nedostatečnou dynamikou, obrazovým šumem a artefakty ztrátové komprese obrazu, vyskytujícími se u naprosté většiny běžných kamer.

3. Nevhodný způsob osvětlení a rušivé vlivy světla z okolí. Pomocí osvětlení v obraze zvýrazňujeme objekty, které nás zajímají a potlačujeme nepodstatné plochy obrazu. I zkušený řešitel musí často vyzkoušet několik variant, než se rozhodne pro tu jedinou správnou.

4. Ztráta informace při projektivní transformaci třírozměrné scény do roviny obrazu. S důsledky perspektivní projekce musíme počítat především u měřicích aplikací. Dodatečná korekce geometrických zkreslení výpočtem je možná jen u objektů, jejichž tvar je známý.

5. Nedokonalosti reálných objektivů. Vlastnost skutečných objektivů jsou hodně vzdáleny od ideálu geometrické projekce. Musíme počítat s neostrou kresbou, vinětací, soudkovým zkreslením, u telecentrických objektivů s velmi malou hloubkou ostrosti atd.

6. Nevhodná nastavení parametrů snímání obrazu. Tyto chyby lze nejsnadněji napravit. Často bývá nastavena nevhodná nebo automatická expoziční doba, nestabilita barevnosti může být způsobena automatickým vyvažováním bílé barvy, objektiv bývá nevhodně zacloněn atd.

7. Použití nevhodných softwarových metod. U složitých aplikací lze k nějakému výsledky dojít mnoha cestami. Zdaleka ne všechna řešení ale poskytují dostatečně stabilní výsledky a dostatečnou rychlost zpracování.

Postup řešení systému strojového vidění nás opakovaně staví před nutnost rozhodovat o věcech, které nelze předem vždy dostatečně přesně spočítat. Proto je dobré nechávat si v co nejvíce parametrech nějakou rezervu a manévrovací prostor pro případné nucené změny počátečních plánů. Princip předběžné opatrnosti se v tomto oboru vyplácí.

Ekosystém produktů pro integraci úloh strojového vidění

Pro řešitele aplikací strojového vidění dodává společnost Moravské přístroje a.s. ucelenou řadu snadno propojitelných spolupracujících produktů, které usnadňují vývoj systému a přinášejí vysokou kvalitu obrazu a velké bohatství funkcí, které má autor řešení k dispozici. Vybavenost funkcemi a značná rezerva výkonu přispívá ke snížení rizika neúspěchu řešení.

rc