Sistemi di machine vision per la selezione ottica
Max Reijngoudt
Sempre più aziende nel settore agricolo investono nell'automazione; telecamere industriali e software intelligenti (IA) vengono utilizzati per il controllo ottico della qualità e la selezione di ortaggi, frutta e piante.
Le Telecamere industriali vengono utilizzate per la visualizzazione delle macchine o, semplicemente, rappresentano gli occhi di un robot/computer. Le azioni umane vengono sostituite dall’ispezione ottica e da processi automatizzati. Con l’aiuto di computer vision/machine vision, i processi diventano più rapidi e affidabili, il che significa che è possibile garantire una qualità continua e costante.
Questo controllo qualità viene effettuato principalmente sulla base della tecnologia Telecamera area scan 2D. Tuttavia, anche le Telecamere 3D, le Telecamere line scan e l’elaborazione di immagini iperspettrali sono tecnologie in crescita nel settore agricolo.
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Selezione telecamera
A seconda del compito di visione, è necessario selezionare la Telecamera giusta. Le scelte importanti da effettuare sono:
Tipo di interfaccia (USB3, GigE o 10GigE)
Le Machine vision Telecamere devono essere collegate a un computer. L'interfaccia della Telecamera è la connessione tra la Telecamera e il computer. Gli ingegneri spesso hanno una preferenza per una certa interfaccia, ma se così non fosse, è importante conoscere la distanza dalla Telecamera al computer. Se la distanza tra la Telecamera e il PC è inferiore a 4,6 metri, consigliamo di utilizzare una Telecamera USB3. Se la distanza è superiore, consigliamo di utilizzare Telecamere GigE. Per ulteriori informazioni, consigliamo di consultare il seguente articolo: How to select a machine vision camera interface (USB3 / GigE / 5GigE / 10GigE Vision)?a to select?
In questo esempio, la distanza dalla Telecamera al PC è superiore a 4,6 metri, quindi consigliamo di utilizzare una Telecamera GigE. Raccomandiamo sempre ai nostri clienti una Telecamera con PoE. Power over Ethernet (PoE) per GigE è progettato per fornire sia alimentazione che comunicazione dati tramite un cavo Ethernet standard. Questo riduce il numero di cavi e il tempo di installazione, in applicazioni che non richiedono un trigger hardware o I/O.
Telecamera a colori o monocromatica
Le Telecamere monocromatiche sono spesso utilizzate nelle applicazioni di machine vision. Ad esempio, se è necessario contare il numero di prodotti, verificare la presenza di un oggetto o effettuare misurazioni, è richiesto un buon contrasto e viene utilizzata una Telecamera monocromatica. Le informazioni sul colore non sono rilevanti e non vengono utilizzate.
Inoltre, un ulteriore vantaggio di una Telecamera monocromatica (foto/immagine in bianco e nero) è che il sensore è fino a 3 volte più sensibile alla luce e produce immagini più nitide rispetto a una Telecamera/sensore a colori.
Se si desidera lavorare con le informazioni sul colore, è necessaria una Telecamera a colori, chiamata anche Telecamera RGB (Red, Green, Blue). Le Telecamere RGB sono spesso utilizzate per l'ispezione di verdure, frutta e piante, poiché queste informazioni sul colore vengono impiegate per il controllo qualità.
Ad esempio, il controllo di macchie/difetti di colore diverso su frutta e verdura, che possono essere verdi o marroni. Questa differenza di colore non può essere rilevata con una Telecamera monocromatica.
Una Telecamera a colori viene sempre utilizzata per i software di Deep Learning, poiché l'immagine a colori fornisce informazioni aggiuntive.
In questo esempio utilizziamo una Telecamera a colori, perché vogliamo effettuare un controllo qualità ottico e le macchie/difetti possono presentare colori diversi.
Telecamera Global Shutter o Rolling Shutter
Se la Telecamera o un oggetto si muove durante l'acquisizione delle immagini, una Telecamera Global Shutter è la scelta migliore. Con le Telecamere Global Shutter, tutte le linee/pixel della Telecamera vengono letti simultaneamente. Se la Telecamera e gli oggetti sono fermi, si può utilizzare una Telecamera Rolling Shutter. Se un oggetto si muove e viene utilizzata la tecnologia Rolling Shutter, l'immagine risulterà distorta. Questo perché il sensore viene letto riga per riga. Per ulteriori informazioni, consigliamo di leggere il seguente articolo: Rolling Shutter vs Global Shutter.
In questo esempio, frutta e verdura si trovano su un nastro trasportatore per il controllo qualità e la selezione. Il nastro trasportatore non viene fermato durante l'acquisizione da parte della Telecamera. In questo caso è necessaria una Telecamera Global Shutter.
Risoluzione (numero di pixel del sensore)
Le seguenti informazioni sono importanti per calcolare la corretta risoluzione per la Telecamera:
- Il più piccolo dettaglio che si desidera vedere/ispezionare
- L'area che si desidera ispezionare (Campo Visivo)
Di solito consigliamo 3 pixel per il più piccolo dettaglio per un sistema di visione stabile. In alcuni casi è anche possibile utilizzare 2 pixel per il più piccolo dettaglio, ma ciò dipende dalla qualità/potenza del software.
In questo esempio desideriamo una Telecamera che possa rilevare difetti su frutta e verdura con una precisione di 1 mm. La frutta e la verdura si trovano su un nastro trasportatore largo 80 centimetri. Quindi, il campo visivo orizzontale deve essere di 800 mm e verticalmente si desidera poter vedere 600 mm.
Come indicato in precedenza, desideriamo utilizzare 3 pixel per il più piccolo dettaglio per un sistema di visione stabile.
Risoluzione del sistema = 1 mm/3 pixel = 0,33333333 mm/pixel
Risoluzione orizzontale della Telecamera = 800 mm (FOV orizzontale) / 0,33333333 mm (risoluzione del sistema) = 2400 pixel
Risoluzione verticale della Telecamera = 600 mm (FOV verticale) / 0,33333333 mm (risoluzione del sistema) = 1800 pixel
Una Telecamera con 2400 x 1800 pixel è quindi adatta. Sulla base di queste informazioni possiamo selezionare una Telecamera. La MER2-503-23GC-P (IMX264) è una Telecamera da 5MP (2448 x 2048 pixel), che soddisfa tutti i requisiti sopra indicati che abbiamo formulato nei passaggi precedenti.
Selezione obiettivo per IMX264
È necessario selezionare un obiettivo corretto per la Telecamera. L'obiettivo non è normalmente incluso con una Telecamera, quindi l'obiettivo deve sempre essere acquistato separatamente per completare il vostro sistema di computer vision. Le Telecamere machine vision che offriamo sono spesso dotate di c-mount, quindi in generale vengono spesso utilizzati obiettivi c-mount. Per calcolare l'obiettivo corretto, abbiamo bisogno di informazioni sul campo visivo, sulla distanza di lavoro (distanza tra Telecamera/obiettivo e l'oggetto) e sulla dimensione del sensore della Telecamera selezionata.
La Telecamera e l'obiettivo sono posizionati sopra un nastro trasportatore; in questo esempio vogliamo posizionare la Telecamera tra 700 mm e 1000 mm dal nastro trasportatore. Con un campo visivo orizzontale di 800 mm e una distanza di lavoro di 735 mm, la lunghezza focale calcolata dell'obiettivo è di 8 mm. Di seguito è riportato uno screenshot del calcolatore di obiettivi disponibile online sul nostro sito web.
Calcolatore Obiettivo
In base a questo calcolo e alle specifiche della Telecamera, l'obiettivo VA-LCM-5MP-08MM-F1.4-015 è adatto.
Illuminazione Machine vision per l'ispezione di frutta, verdura e piante
Due bar light vengono spesso utilizzate per illuminare frutta, verdura e piante su un nastro trasportatore. Il nastro trasportatore è spesso completamente chiuso dalla luce ambientale per prevenire influenze esterne e creare una luce diffusa. Le bar light sono posizionate trasversalmente sopra il nastro trasportatore e devono coprire l'intera larghezza del nastro. Gli oggetti vengono illuminati da due lati. Le bar light devono essere posizionate con un certo angolo, in modo che non ci siano quasi riflessi né ombre.
Software di Computer vision per il controllo qualità e la selezione di ortaggi, frutta e piante
Oltre all'hardware, è necessario un software di computer vision per riconoscere automaticamente i difetti. I clienti possono scrivere autonomamente il codice software oppure utilizzare licenze di software di visione già esistenti, come Zebra Aurora Vision Studio. Aurora Vision è un potente software di machine vision appositamente progettato per consentire la facile progettazione di un programma di visione. Grazie all'interfaccia grafica, non sono richieste conoscenze di programmazione per creare un programma di visione. Il software dispone di una toolbox adatta a svolgere numerosi compiti di machine vision. Selezionando gli strumenti giusti, è possibile creare facilmente un flusso di lavoro in pochi minuti. Anche requisiti complessi di machine vision possono essere risolti utilizzando l'add-on di deep learning, che sfrutta l'intelligenza artificiale per affrontare problematiche complesse di rilevamento e riconoscimento.
Puoi anche utilizzare Aurora Vision Lite, un programma demo gratuito di Aurora Vision. Puoi caricare immagini dal disco rigido e progettare il tuo programma di visione utilizzando tutti gli strumenti di machine vision disponibili in Aurora Vision Studio.
Possiamo anche creare un programma campione per te su Aurora Vision. Una volta che hai a disposizione le immagini, possiamo creare un programma campione per te in Aurora Vision. Ti chiediamo quindi di creare un documento di specifica con ciò che desideri rilevare e di fornire dieci immagini.
applicazione di Machine vision
Speriamo che i passaggi sopra descritti ti abbiano aiutato a selezionare l’hardware e il software giusti per le tue applicazioni di controllo qualità e smistamento di verdure, frutta e piante con computer vision. Se hai ulteriori domande, puoi sempre contattarci. Abbiamo maturato anni di esperienza e conoscenza nel settore della machine vision. Siamo lieti di offrire consulenza e i clienti possono contattarci per il supporto tecnico.
