Câmaras de Machine Vision para Triagem de Resíduos e Reciclagem
Max Reijngoudt
Tecnologia avançada, como machine vision, está a desempenhar um papel cada vez mais crucial na melhoria da forma como classificamos e reciclamos resíduos. Um sistema de visão com câmaras de machine vision torna a reciclagem mais rápida e precisa. Na maioria das vezes, estas câmaras são instaladas acima das correias transportadoras nas instalações de reciclagem. À medida que os resíduos se deslocam ao longo da correia, as câmaras captam imagens de alta qualidade dos itens. Utilizando software de computer vision, as câmaras de machine vision conseguem reconhecer rapidamente diferentes materiais, como plásticos, metais e papel. Este processo automatizado ajuda a classificar corretamente os resíduos, reduzindo erros e poupando tempo e dinheiro.
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Um dos clientes da VA Imaging entrou em contacto para obter ajuda na seleção de uma configuração adequada de câmera de visão para máquinas para triagem de resíduos. Um dos nossos especialistas em visão aconselhou a empresa de reciclagem sobre uma configuração completa baseada nas especificações da sua aplicação. Este artigo descreve, em apenas 5 passos, como todos os componentes de visão para o sistema de triagem e reciclagem de resíduos foram selecionados. Gostaria de receber aconselhamento personalizado para a sua aplicação? Basta partilhar algumas especificações do seu projeto abaixo e entraremos em contacto consigo.
Seleção de Câmera para sistema de triagem de resíduos
A recomendação da configuração adequada para a aplicação de triagem de resíduos começa com a seleção de uma câmera de machine vision apropriada. O especialista em visão da VA Imaging recomendou a utilização da nossa câmera de 16MP ‘ME2S-1610-24U3C’ com o sensor Sony IMX542 devido aos seguintes requisitos solicitados pelo cliente.
Em primeiro lugar, foi recomendada uma interface USB3 como interface da câmera. Esta recomendação baseou-se no facto de o cliente poder beneficiar de uma largura de banda quatro vezes superior em comparação com uma câmera Gigabit Ethernet (GigE). Além disso, a interface USB3 é recomendada para aplicações em que a distância entre o PC e a câmera não ultrapassa os 4,6 metros devido ao comprimento limitado do cabo. Na aplicação do cliente, este comprimento era de aproximadamente 4 metros. Adicionalmente, era necessário detetar diferentes cores de resíduos. Por este motivo, foi aconselhada uma câmera a cores.
Adicionalmente, optou-se por utilizar uma global shutter camera em vez de uma rolling shutter camera. As global shutter cameras são utilizadas em aplicações onde a câmera ou o objeto está em movimento durante a captura da imagem. Neste caso, a correia transportadora está em movimento e não para durante a captura da imagem. Uma rolling shutter camera, que funciona muito bem para aplicações estacionárias, não é adequada para este fim. A utilização de uma rolling shutter camera resultaria em grande distorção da imagem devido ao movimento. Todas as latas, garrafas e outros resíduos na correia transportadora podem parecer ‘inclinados’ ou ‘tombados’. Em aplicações industriais como a triagem de resíduos, esta distorção conduz a uma deteção imprecisa, pois alguns resíduos podem não aparecer como realmente são. Uma global shutter camera previne estes erros ao capturar imagens realistas e sem distorção. Mais informações sobre Global shutter vs. Rolling shutter podem ser encontradas neste artigo no nosso Knowledge Center.
O cliente não sabia qual resolução era necessária para reconhecer os diferentes tipos de lixo. Por isso, o nosso especialista em machine vision ofereceu-se para ajudar a calcular isto com base em duas especificações: o campo de visão (FOV) necessário em mm e a resolução do sistema (mm/pixel). A correia transportadora onde o lixo se move tem uma largura de 425mm que deve ser mostrada. A altura não era importante. Era necessária uma resolução do sistema de pelo menos 0,1mm/pixel.
Com base nesta informação, teve de ser selecionada uma câmera de machine vision com pelo menos 4250 pixels de largura. A nossa câmera de 16MP revelou-se uma excelente solução. Esta câmera tem 5320x3032 pixels, resultando numa resolução do sistema de até 0,08mm/pixel. O cálculo é apresentado na Figura 1, o cálculo de resolução criado no Microsoft Excel.
Em conclusão, esta câmera de 16MP a cores com o sensor IMX542 oferece uma solução acessível de câmera de machine vision para triagem e reciclagem de resíduos, beneficiando da alta resolução e sensibilidade à luz.
Seleção de lente para câmera IMX542
Para a câmera de visão de 16MP funcionar, o especialista em visão da VA Imaging selecionou uma lente C-mount apropriada para a câmera. O comprimento focal correto da lente foi calculado pelo especialista em visão com base novamente em duas especificações: o campo de visão (FOV) em mm e a distância de trabalho em mm. A distância de trabalho é a distância do objeto até à câmera. Além disso, é importante selecionar uma lente adequada ao tamanho do sensor da câmera de 16MP. O sensor de 16MP. câmera tem um tamanho de sensor de imagem de 1,1”, o Sony IMX542
Para calcular a lente C-mount mais adequada para esta câmera de machine vision, a VA Imaging disponibiliza a sua própria ferramenta online de cálculo de Lente. Com base na resolução da câmera, no campo de visão necessário e na distância de trabalho, pode ser calculada a distância focal. O cliente indicou que pretendia ver pelo menos 425mm de largura a uma distância de trabalho entre 950 e 1350mm.
A nossa lente C-mount 35MM ‘VA-LCM-25MP-35MM-F2.4-120’ revelou ser uma excelente lente para a câmera de 16MP. Utilizar a nossa lente 35MM a uma distância de trabalho de aproximadamente 1056mm resulta num campo de visão de 425x242mm. Isto é apresentado na Figura 2, o cálculo da distância focal da lente.
Acessórios para sistema de separação de resíduos
Machine vision câmeras, como a câmera de 16MP, devem ser ligadas a um pc. Para garantir uma ligação estável entre este pc e a Machine vision câmera, o especialista em machine vision aconselhou a utilização de um dos cabos USB3 da VA Imaging. Para este sistema de visão de triagem de resíduos, foi recomendado o nosso cabo USB3 de 4,6 metros com base no facto de a distância entre o pc do cliente e a câmera ser de 4 metros.
Além disso, a nossa placa de montagem para tripé para esta câmera com sensor IMX542 foi selecionada pelo especialista em visão para uma integração fácil do sistema de reconhecimento de resíduos.
Iluminação de Machine vision para reconhecimento de resíduos
Adicionar machine vision lighting a um sistema de visão como esta aplicação de triagem de resíduos é altamente recomendado. O cliente informou ao especialista em machine vision da VA Imaging que o ambiente fabril onde a instalação será colocada não estava bem iluminado. Por isso, decidiram colocar uma caixa fechada em torno da correia transportadora onde o resíduo será detetado.
Os produtos na correia transportadora são todos muito diferentes. Desde latas a garrafas, em todos os tipos de materiais e cores, devem ser detetados para garantir a correta triagem e reciclagem dos resíduos posteriormente. Para iluminar todo o lixo de forma o mais uniforme possível e com o mínimo de reflexo, recomenda-se a utilização de 2 dos nossos projetores LED: Industrial LED Spot light VA SL-90x80-W. Uma das maiores vantagens para este sistema de triagem de resíduos é que os projetores LED vêm com três lentes óticas. Ao escolher a lente ótica adequada (30, 60 ou 90 graus), podem ser colocados no ângulo ótico que proporciona a luz mais ideal para a aplicação. Isto oferece muita flexibilidade ao cliente.
Para excluir toda a luz ambiente na fábrica, o nosso especialista em machine vision também recomendou construir uma caixa em torno da correia transportadora. O conselho é tornar a caixa, por exemplo através de pintura, completamente branca no interior. Depois, coloque os projetores LED em dois lados internos da caixa e posicione-os para cima. Desta forma, a luz 'reflete' no teto da caixa e desce sobre os resíduos que estão na correia transportadora. A luz será distribuída de forma uniforme.
Para alimentar as duas luzes LED, foi recomendada a nossa fonte de alimentação 24V 150W. Esta fonte de alimentação funciona como um controlador de luz, permitindo que os projetores LED sejam acionados e regulados. Além disso, cabos de extensão podem ser selecionados no nosso website, se desejado.
Software de processamento de imagem para reconhecimento de resíduos
Este cliente específico ainda não tinha experiência na seleção de hardware para um sistema de sorting de resíduos com visão. No entanto, a sua empresa tinha muita experiência no desenvolvimento e implementação de software. Para esta aplicação de machine vision de sorting de resíduos, o cliente preferiu desenvolver o seu próprio software em Python. Decidiram consultar o nosso SDK gratuito para programas de exemplo, incluindo a amostra em Python para aquisição de imagens. Um dos artigos no nosso Knowledge Center fornece mais informações sobre como utilizar uma amostra em Python com o PyCharm.
Para a programação inicial, foi utilizado o nosso Software Development Kit (SDK) gratuito para capturar e guardar imagens e definir os parâmetros da câmera para o sorting de resíduos. O SDK suporta sistemas operativos incluindo Windows, Linux e Android e é compatível com PCs convencionais e industriais, bem como plataformas ARM. O SDK suporta linguagens de programação como C++, C#/.NET e, para este sistema de visão: Python.
Suporte para aplicações de machine vision
Gostaria de obter suporte de um dos nossos especialistas em machine vision para a melhor solução de machine vision para triagem de resíduos? Ou para outra aplicação semelhante de reciclagem ou gestão de lixo? Não hesite em contactar-nos utilizando o formulário através deste link: Suporte para Aplicação de Visão.
