Machine Vision Applikation in der Pharmaindustrie

Die Pharmaindustrie ist eine qualitätskritische Branche, da sie enge Verbindungen zum Leben und zur Gesundheit der Menschen hat. Ein Vision-Inspektionssystem wird häufig an der Produktionslinie eingesetzt. Die typischen Inspektionsobjekte umfassen in der Regel Kapseln, Injektionen, Blasenkappen, Etiketten der Verpackung usw. Alle Daheng Imaging-Kameras durchlaufen gründliche kritische Tests, um sicherzustellen, dass sie die industriellen und professionellen Anforderungen unter den schwierigen Bedingungen erfüllen können. Die pharmazeutische Produktion findet normalerweise nicht in einem komfortablen Labor statt, aber zuverlässige Inspektionsergebnisse in einer rauen Umgebung sind eine Garantie für die Qualität des Medikaments. Um zuverlässige Inspektionsergebnisse zu erhalten, bieten Daheng Imaging-Kameras herausragende Qualitätsbilder mit leistungsstarken digitalen Schnittstellen, sowie eine schnelle Auslöseantwort, die eine sehr präzise Aufnahme gewährleistet; darüber hinaus sorgt die Funktion zur Filterung des Auslösesignals dafür, dass nur die richtigen Pulse in die Kamera eingegeben werden. Keine falschen Bilder und keine fehlenden Bilder sind die wichtigsten Schlüssel für das vision-System in der Pharmaindustrie. Daheng Imaging-Kameras sind genau darauf spezialisiert.

 

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Vision Kameras im Verkehr & Transport

Das Fehler- und Maßdynamikerkennungssystem des Fahrzeugradsatzes ist ein Sicherheitsprüfsystem, das auf der Eisenbahn installiert wird und zur Erkennung der geometrischen Parameter des Radsatzes verwendet werden kann, um den Laufflächenverschleiß und den Spurkranzverschleiß zu überprüfen. Durch Computeranalyse kann das System den Sicherheitsstatus des Radsatzes des Fahrzeugs vorhersagen und eine rechtzeitige Behebung von Fahrzeugausfällen ermöglichen. Das System ist eine Garantie für die Sicherheit eines Zuges. Es kann für Online-Umfragen, Lagerumfragen für Lokomotiven, Lagerumfragen für Hochgeschwindigkeitszüge, Lagerumfragen für U-Bahnen usw. verwendet werden.

Entscheidend für die Qualität

Alle DAHENG IMAGING Kameras durchlaufen gründliche kritische Tests, um sicherzustellen, dass sie die industriellen und professionellen Anforderungen unter harten Bedingungen erfüllen können. Die Arbeitsumgebung des Fahrzeug-Radsatzes ist in der Regel herausfordernd, daher sind die Zuverlässigkeit und Stabilität der Kamera sehr wichtig. In dieser Applikation werden normalerweise einige Rotlichtlaser oder einige Nahinfrarotlaser verwendet. Die Nahinfrarotlaser sind im Freien besser geeignet als die Rotlichtlaser, da der sichtbare Spektrallaser leicht von Sonnenlicht gestört werden kann; einige Nahinfrarotkameras mit einigen Nahinfrarotlasern sind erforderlich.  

Die MER-131-75GM-P NIR und die MER-232-48GM-P NIR sind Near-Infrared GigE-Kameras, die mit On-Semi PYTHON CMOS Sensoren ausgestattet sind. Die Sensoren haben eine optimierte Reaktion im nahen Infrarotbereich. Die MER-131-75GM-P NIR und die MER-232-48GM-P NIR werden über Ethernet mit Strom versorgt und verfügen über opto-isolierte I/Os. Sie sind so konzipiert, dass sie den kritischen EMC-Test bestehen, und sie haben die Fähigkeit, die Anforderungen an die elektromagnetische Verträglichkeit des Schienenverkehrs zu erfüllen.   

 

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3D Applikationen & Robotik Vision in Machine Vision

Ein 3D-Scanner ist ein Gerät, das ein reales Objekt oder eine Umgebung analysiert, um Daten über seine Form zu sammeln. Die gesammelten Daten werden verwendet, um digitale dreidimensionale Modelle zu erstellen. Gesammelte 3D-Daten sind nützlich für eine Vielzahl von Applikationen, sie werden häufig für künstlerisches Design, Industriedesign, Reverse Engineering, Qualitätskontrolle, Prothetik und die Digitalisierung kultureller Artefakte verwendet. Sie werden auch für den Online-Einkauf, die Produktion von Filmen und Videospielen eingesetzt.

 

Stereo Vision und Lasertriangulation

Viele verschiedene Technologien können verwendet werden, um diese 3D-Scan-Geräte zu bauen, aber die gängigen Methoden sind die Stereo vision und die Lasertriangulation mit Lichtblatt. In einem Stereo vision-System werden zwei oder mehr Kameras mit Strukturlicht oder kodierter Gitter verwendet, um 3D-Informationen der Oberfläche beliebig geformter Objekte abzuleiten.

Die grundlegende Idee der Laserdreiecksvermessung mit der Lichtblatttechnik besteht darin, eine dünne leuchtende gerade Linie zu projizieren, die von einem Laserlinienprojektor erzeugt wird, auf die Oberfläche des Objekts, das rekonstruiert werden soll. Durch Ableiten der Koordinaten der Laserlinie in diesen Bildern können die Y,Z-Weltkoordinaten durch die Kalibrierungsbeziehung zwischen der Bildebene und der Laserebene berechnet werden. Darüber hinaus bewegt sich das Objekt entlang der X-Koordinatenachse, sodass die Kamera eine Serie der projizierten Linienbilder erfassen kann, wodurch die X,Y,Z-Koordinaten des Objekts erhalten werden.

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Industrielle Kamera in der Glasflaschenproduktion

Im Allgemeinen können wir in unserem Leben alle Arten von Glasflaschen sehen, wie Bierflaschen, Getränkeflaschen, Parfümflaschen usw. Diese Glasflaschen gehören normalerweise zu Formflaschen, die durch Gießen von Flüssigkeit in eine Form hergestellt werden, um eine bestimmte Form zu erzeugen. Und es gibt Glasröhren anderer Art, die in der Medizin oder Pharmazie verwendet werden. Sie werden normalerweise ohne Form hergestellt und erfordern eine kritischere Qualität.

Heiß- und Kaltendeinspektion

In einer Glasflasche werden vision-Systeme typischerweise am heißen Ende oder am kühlen Ende des Prozesses installiert. Die Inspektionsmaschine verwendet Hochgeschwindigkeitskameras, um Echtzeitbilder einer Glasflasche zu erfassen, und ermittelt dann detaillierte geometrische Parameter der Flasche und überprüft die Erkennungen. Durch den Vergleich der Messergebnisse mit den voreingestellten Maßparametern kann die Inspektionsmaschine fehlerhafte Flaschen identifizieren und sie von der Produktionslinie ausstoßen, wodurch eine starke Garantie für die Flaschenqualität und die Produktionseffizienz bereitgestellt wird.

MER-131-210U3M, MER-132-43U3M, MER-503-36U3M und MER-131-75GM-P der MERCURY-Familie haben einige besondere Eigenschaften wie hohe Bildrate, präzise Erfassung, Plug-and-Play, stabiler Betrieb mehrerer Kameras usw. All dies macht sie zu den Lieblingskameras der Ingenieure im Inspektionssystem von Glasflaschen.

 

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Logistikbranche Vision Kamera

In der traditionellen Logistikbranche werden die Waren in der Regel manuell sortiert, Barcodes gelesen und erfasst und anschließend in den Kommissionierbereich geschickt. Da die Warenarten, -formen und -materialien unterschiedlich sind, ist für die Sortierung ein hoher Personalaufwand erforderlich. Es dauert nicht nur lange und die Sortierfehlerquote ist hoch, sondern auch die Arbeitskosten sind hoch. Dies würde die Liefergeschwindigkeit erheblich verlangsamen.

Vision Sortiersystem

Um eine Lösung für diese Situation zu finden, entwickelte DAHENG IMAGING ein vision-Sortiersystem, das die Objekte schnell klassifizieren und deren Position bestimmen kann. Dieses System besteht aus der kompakten digitalen Kamera von DAHENG IMAGING, die über eine USB3.0-Schnittstelle Daten an einen PC-Controller zur Analyse und Verarbeitung überträgt. Schließlich wird die Gigabit-Ethernet-Schnittstelle verwendet, um die verarbeiteten Daten an den Roboter zu übertragen, um den Roboter beim 'Aufnehmen'-Prozess zu führen. Das Sortiersystem kann nicht nur für die automatische Sortierung in der Logistikbranche eingesetzt werden, sondern auch für verschiedene industrielle Applikationen wie Positionierung, Inspektion, Messung usw., wie im Bild unten gezeigt.

3D-Bilderfassungsmodell

Dieses Logistik vision Sortiersystem wird von DAHENG IMAGING MERCURY Kameras und einem Delta-Roboter aufgebaut. Das gesamte System besteht hauptsächlich aus dem 3D-Bilderfassungsmodul, dem 3D-Bildverarbeitungsmodul, dem Modul zur Bildkoordinatentransformation in Robotikoordinaten, dem Hand-Auge-Kalibrierungsmodul und dem Robotersteuerungsmodul.

Zuerst erfasst das "3D-Bilderfassungsmodul" die hochgeschwindigkeitsbewegten Körbe auf der Förderlinie und erhält dreidimensionale Informationen über die Waren in den Körben. Dieses Bilderfassungsmodul besteht aus zwei MERCURY-Kameras und einer Laserlichtquelle. Sowohl das FOV (Sichtfeld) als auch der MR (Messbereich) decken den gesamten Korb ab. Die Stereo-Vision-Methode wird verwendet, um die 3D-Geometrieinformationen des Objekts zu rekonstruieren und die Position des Objekts zu bestimmen.

Nach Erhalt der 3D-Geometrieinformationen der Objekte teilt das „3D-Bildverarbeitungsmodul“ die 3D-Merkmale des Objekts in mehrere separate Teile auf, analysiert die am besten geeignete Greifposition der Waren und übergibt dann die Positionsdaten an die „Bildkoordinate“. zum Roboterkoordinatenmodul.

Mithilfe des Ergebnisses der Hand-Auge-Kalibrierung wandelt das Modul „Bildkoordinate in Roboterkoordinate“ die am besten geeignete Greifposition der zuvor erfassten Waren in die Roboterkoordinate um. Über das Kommunikationsprotokoll werden die Roboterkoordinatendaten an den Roboter übertragen und vom Robotersteuermodul ausgeführt. Entsprechend der Greifkoordinate des Roboters greift der Roboter die passenden Güter präzise.

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Embedded Vision

Embedded vision ist in den letzten Jahren sehr beliebt geworden und eignet sich gut für einige Applikationen, bei denen der Schwerpunkt auf niedrigen Kosten, Energieverbrauch, Größe und Gewicht liegt, wie z.B. fahrerlosen Autos, unbemannten Luftfahrzeugen, Robotern und medizinischen Geräten usw.

In den letzten zehn Jahren haben persönliche Computerplattformen, die auf Intel-Architekturen basieren, einen erheblichen Vorsprung in der Rechenleistung beibehalten, was ihre anhaltende Dominanz in den meisten industriellen Applikationen sichert. Doch in den letzten Jahren wurden die Architekturen von ARM-Prozessoren erheblich verbessert, indem Kerne, Instruktionen und schnellere Pipelines hinzugefügt wurden, um ihre Leistung zu steigern; sie haben begonnen, direkt mit Intel- und AMD-PC-Prozessoren in industriellen Applikation zu konkurrieren. Embedded Systeme stehen weiterhin für niedrige Kosten und geringen Stromverbrauch, aber das bedeutet nicht mehr geringe Rechenleistung.

Dank der enormen Fortschritte bei der Rechenkapazität, der Datenakkumulation, den mathematischen Werkzeugen usw. können wir heute das schnelle Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) beobachten. Convolutional Neural Network (CNN) ist eine mathematische Methode als Teil des KI-Bereichs und gliedert sich in zwei Teile: Training und Inferenz.   

Embedded Vision im Verkehr und in Automobilen

Eine typische Applikation eines KI embedded Systems ist das fahrerlose Auto. In dieser Applikation werden KI-Technologien zur Erkennung von Hindernissen, zur Erkennung von Schildern, Ampeln, Autos und Fußgängern usw. eingesetzt. Eine Bank von Kameras ist auf und um das Auto angeordnet und verantwortlich für die Bereitstellung der Echtzeitbilder. Das Datentraining wurde üblicherweise im Rechenzentrum durchgeführt, bevor das Auto auf der Straße fährt. Und der Inferenzalgorithmus, der die Erkennungen ermöglicht, ist auf der ARM-Plattform embedded. Als eine beliebte ARM-Plattform ist die NVIDIA Jetson TX1 oder TX2 Plattform besonders beliebt in dieser Applikation, aufgrund ihres ARM+GPU-Prozessors, da GPUs sehr gut in der Manipulation von Computergrafiken und Bildverarbeitung sind, und die hochgradig parallele Struktur von GPUs macht sie effizienter als allgemeine CPUs für Algorithmen, bei denen die Verarbeitung großer Datenblöcke parallel erfolgt.

In einer erfolgreichen Geschichte wird die DAHENG IMAGING MER-231-41U3C auf dem NVIDIA Jetson TX2 für die Echtzeit-Fahrerkennung verwendet. Die automatischen Gain- und Belichtungszeiteinstellungen der USB3.0 Kamera machen sie für alle Arten von Wetterbedingungen und Außenumgebungen gut geeignet. Das ARM Linux SDK der USB3.0 Kamera basiert auf 'libusb', das einen generischen Zugriff auf USB-Geräte bietet, sodass die Daten der USB3.0-Kameras frei auf jede ARMV7- oder ARMV8-Plattform übertragen werden können.

Getestete Embedded Plattformen

Die folgenden Armplattformen wurden von DAHENG IMAGING ausgiebig getestet:
● NVIDIA Jetson TX1/TX2
● NVIDIA Tegra TK1
● Toradex  Apalis TK1 auf Ixora Carrier Board
● Raspberry Pi 3B, inkl. Support des Kamera
● ARM Linux SDK für die ARM-Plattform basierend auf der ARMV7/8-Architektur

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