APLICAÇÕES DE VISÃO MÁQUINA - INDÚSTRIA FARMACÊUTICA
A indústria farmacêutica é uma indústria crítica em termos de qualidade porque tem uma ligação estreita com a vida e a saúde das pessoas. O sistema de inspeção é frequentemente aplicado na linha de montagem. Os objetos tipicamente inspecionados incluem cápsulas, injeções, tampas de bolha, rótulos da embalagem, etc.
Todas as câmaras Daheng Imaging passam por testes críticos rigorosos para garantir que podem atender aos requisitos industriais e profissionais em condições difíceis. A produção farmacêutica geralmente não ocorre em um laboratório confortável, mas resultados de inspeção confiáveis em um ambiente difícil são uma garantia da qualidade do medicamento. Para obter resultados de inspeção confiáveis, as câmaras Daheng Imaging oferecem imagens de qualidade excepcional com interfaces digitais de alto desempenho , bem como uma resposta rápida ao disparo que pode garantir a captura muito precisa; além disso, a função de filtro de sinal de disparo assegura que apenas os pulsos corretos sejam inseridos na câmera. Nenhuma imagem errada e nenhuma imagem faltando são as chaves mais importantes para o sistema de visão na indústria farmacêutica. As câmaras Daheng Imaging são excelentes nisso.
MER-131-210U3M e MER-502-79U3M da família MERCURY têm muitos caracteres, como alta velocidade, captura precisa, plug and play, operação estável de câmera múltipla e assim por diante. Tudo isso faz com que elas se tornem as câmeras favoritas dos engenheiros no sistema de inspeção.
As câmaras Imaging Daheng são bem adequadas para a inspeção de qualidade na indústria farmacêutica, devido às suas características:
- Alta taxa de quadros do modelo USB3.0
- Excelente qualidade de imagem
- Leve e tamanho pequeno
- Capture o instante com muita precisão
- Funciona perfeitamente em ambientes difíceis
- Funcionamento estável de várias câmeras
Tráfego e Transporte
O sistema de detecção dinâmica de falhas e dimensões da roda de veículo é um sistema de inspeção de segurança instalado na ferrovia, podendo ser utilizado para detectar os parâmetros geométricos da roda que podem verificar o desgaste da banda de rodagem e do flange. Por análise computacional, o sistema pode prever o status de segurança da roda do veículo e torná-lo conveniente para lidar com a falha do veículo a tempo. O sistema é uma garantia da segurança de um trem, podendo ser utilizado em pesquisas online, pesquisas de armazenamento de locomotivas, pesquisas de armazenamento ferroviário de alta velocidade, pesquisas de armazenamento de metrô e etc.
Todas as câmaras DAHENG IMAGING passam por testes críticos rigorosos para garantir que podem atender aos requisitos industriais e profissionais em condições adversas. O ambiente de trabalho do conjunto de rodas do veículo geralmente é desafiador, portanto, a fiabilidade e a estabilidade da câmera são muito importantes. Nesta aplicação, costumam ser utilizados alguns lasers de espectro vermelho ou alguns lasers de infravermelho próximo. Os lasers de infravermelho próximo são mais adequados para o ambiente externo do que os lasers de espectro vermelho, porque o laser de espectro visível é facilmente interferido pela luz solar, sendo necessárias algumas câmaras de infravermelho próximo com alguns lasers de infravermelho próximo.
As câmaras GigE MER-131-75GM-P NIR e MER-232-48GM-P NIR são câmaras de infravermelhos próximos equipadas com sensores On-Semi PYTHON CMOS sensores, os sensores têm uma resposta otimizada na banda do infravermelho próximo. As câmaras MER-131-75GM-P NIR e MER-232-48GM-P NIR são alimentadas através de Ethernet e possuem I/Os opto-isolados. Elas foram projetadas para passar testes críticos de EMC, tendo a capacidade de atender aos requisitos de compatibilidade eletromagnética do tráfego ferroviário.
As câmaras Daheng Imaging são bem adequadas para o transporte devido às suas características:
● passar no teste crítico de EMC
● Sensibilidade aprimorada do infravermelho próximo
● Comprimento do cabo de até 100 metros (sem hubs, repetidores, etc.)
● Ruído extremamente baixo e design compacto
● Excelente qualidade de imagem
● Trabalho confiável em ambientes agressivos
Aplicação 3D & Visão Robótica
Muitas tecnologias diferentes podem ser utilizadas para construir estes dispositivos de digitalização 3D, mas os métodos mais comuns são a visão estéreo e a triangulação a laser com uma folha de luz. Num sistema de visão estéreo, duas câmaras ou mais com uma estrutura de luz ou uma rede de codificação são utilizadas, o que permite obter informações em 3D sobre a superfície de objetos de forma arbitrária.
A ideia básica da técnica de triangulação de laser de folha de luz é projetar uma fina linha reta de luz gerada por um projetor de linha de laser na superfície do objeto a ser reconstruído. Ao derivar as coordenadas da linha do laser nessas imagens, as coordenadas mundiais Y e Z podem ser calculadas pela relação de calibração entre o plano da imagem e o plano do laser. Além disso, se o objeto se mover ao longo do eixo de coordenadas X, a câmera poderá capturar uma série de imagens de linhas projetadas, resultando nas coordenadas X, Y e Z do objeto.
As câmeras de imagem Daheng são adequadas para scanners 3D, devido às suas características:
- diferentes resoluções e taxas de quadros
- Qualidade de imagem excepcional
- leveza e tamanho pequeno
- Alta precisão de carimbo de data/hora
- excelente compatibilidade com os requisitos de scanners 3D portáteis ou de mesa.
Produção de garrafas de vidro
Geralmente podemos ver todos os tipos de garrafas de vidro em nossa vida, como garrafas de cerveja, garrafas de bebidas, garrafas de perfume, etc. Essas garrafas de vidro geralmente pertencem a garrafas moldadas que são produzidas despejando líquido em um molde para criar uma determinada forma. E existe outro tipo de tubo de vidro para uso em medicina ou farmácia, geralmente são produzidos sem molde e precisam de qualidade mais crítica.
Em um sistema de garrafas de vidro, os sistemas de visão são tipicamente instalados na extremidade quente ou na extremidade fria do processo, a máquina de inspeção utiliza câmaras de alta velocidade para adquirir imagens em tempo real de uma garrafa de vidro, depois obtém parâmetros geométricos detalhados da garrafa e verifica os defeitos. Ao comparar os resultados das medições com os parâmetros dimensionais pré-definidos, a máquina de inspeção pode identificar garrafas defeituosas e expulsá-las da linha de produção, proporcionando assim uma forte garantia para a qualidade da garrafa e a eficiência da produção.
MER-131-210U3M, MER-132-43U3M, MER-503-36U3M e MER-131-75GM-P da família MERCURY têm algumas características especiais, como alta frame rate, captura precisa, plug and play, funcionamento estável com múltiplas câmaras, entre outras. Tudo isso faz com que se tornem as câmaras favoritas dos engenheiros no sistema de inspeção de garrafas de vidro.
As câmaras Imaging Daheng são bem adequadas para a inspeção de qualidade na indústria de garrafas de vidro, devido às suas características:
- Alta taxa de quadros
- Excelente qualidade de imagem
- Ultra pequeno, leve e robusto
- Capture o instante com muita precisão
- Funciona perfeitamente sob condições adversas
- Funcionamento estável de câmeras múltiplas
Logística Indústria
No setor de logística tradicional, as mercadorias geralmente são classificadas, lidas com código de barras e registradas por operação manual e depois enviadas para a área de separação. Como os tipos de mercadorias, as formas e os materiais são diferentes, é necessária uma grande quantidade de mão de obra para a classificação. Não só leva muito tempo e tem uma alta taxa de erro de classificação, mas também tem um alto custo de mão de obra. Isso diminuiria muito a velocidade de entrega.
Para encontrar uma solução para esta situação, a DAHENG IMAGING desenvolveu um sistema de classificação por visão que pode classificar rapidamente os objetos e obter a posição dos mesmos. Este sistema é composto pela compacta câmera digital da DAHENG IMAGING, utilizando a interface USB3.0 para transferir dados para um controlador de PC para análise e processamento. Finalmente, a interface Gigabit Ethernet é utilizada para transferir os dados processados para o robô, orientando-o a realizar o processo de 'levantamento'. O sistema de classificação pode ser utilizado não apenas para a classificação automática na indústria logística, mas também para várias aplicações industriais, como posicionamento, inspeção, medição, etc., conforme mostrado na imagem abaixo.
Este sistema de visão de classificação logística é construído por câmaras DAHENG IMAGING MERCURY e um robô delta. O sistema é composto principalmente por módulo de aquisição de imagem 3D, módulo de processamento de imagem 3D, módulo de transformação de coordenadas de imagem para coordenadas do robô, módulo de calibração mão-olho e módulo de controlo do robô.
Primeiro, o "módulo de aquisição de imagem 3D" captura as cestas em movimento rápido na linha de transporte e obtém informações tridimensionais dos produtos nas cestas. Este módulo de aquisição de imagem é composto por duas câmaras MERCURY e uma fonte de luz a laser. Tanto o FOV (campo de visão) quanto o MR (alcance de medição) cobrem toda a cesta. O método de visão estereoscópica é utilizado para reconstruir informações geométricas 3D do objeto e obter a posição do objeto.
Depois de obter as informações de geometria 3D dos objetos, o "módulo de processamento de imagem 3D" divide as características 3D do objeto em várias partes separadas e analisa a posição de preensão mais adequada das mercadorias e, em seguida, passa os dados de posição para a "Coordenada de imagem para o módulo de coordenadas do robô".
Ao utilizar o resultado da calibração mão-olho, o módulo "Coordenada de imagem em coordenada de robô" transforma a posição de preensão mais adequada da mercadoria que chega anteriormente à coordenada do robô. Através do protocolo de comunicação, os dados das coordenadas do robô serão transmitidos ao robô e executados pelo módulo de controle do robô. De acordo com as coordenadas do robô de preensão, o robô agarrará os produtos adequados com precisão.
Comparado com o sistema tradicional de agarre de robôs, este sistema de classificação 3D visão tem várias inovações:
a) Maior velocidade de classificação
b) Alcance da apreensão no plano 2D para a apreensão em 3D.
c) Conseguir alcançar um novo método de calibração mão-olho, mesmo que as câmeras e o robô estejam separados em campos diferentes.
O MER-132-43U3M foi utilizado neste sistema 3D. Graças ao seu tamanho compacto, peso leve e alto desempenho, a câmera pode ser facilmente implantada em várias condições desafiadoras e integrada em todos os tipos de dispositivos automáticos para realizar tarefas de machine vision.
As câmeras DAHENG IMAGING são adequadas para o transporte devido às suas características:
-Ultra pequeno, leve e robusto
-Extremamente baixo ruído e design compacto
-Uma ampla gama de modelos disponíveis, suporte vários CCD e CMOS sensores.
-Excelente qualidade de imagem
-Trabalho confiável em ambientes agressivos
Sistema de Visão Embarcado
Embarcado visão tornou-se muito popular nos últimos anos, e é bem adequada para algumas aplicações onde a ênfase principal está no baixo custo, consumo de energia, tamanho e peso, como automóveis sem piloto, veículos aéreos não tripulados, robôs e dispositivos médicos, etc.
Ao longo da última década, as plataformas de computação pessoal baseadas em arquiteturas Intel mantiveram uma vantagem substancial em poder de processamento, garantindo a sua contínua dominância na maioria das aplicações de computação industrial. Mas nos últimos anos, as arquiteturas dos processadores ARM foram substancialmente atualizadas, adicionando núcleos, instruções e pipelines mais rápidos para aumentar o seu desempenho, começando a competir diretamente com os processadores Intel e AMD em aplicação industriais. O sistema Embarcado continua a representar baixo custo e baixo consumo de energia, mas isso não significa mais baixo poder de processamento.
Hoje, graças ao tremendo progresso da capacidade computacional, acumulação de dados, ferramentas matemáticas e assim por diante, podemos ver o rápido crescimento da inteligência artificial (IA). Rede Neural Convolucional (CNN) é um método matemático que faz parte do campo de IA e é dividido em duas partes: treinamento e inferência.
Uma aplicação típica de um sistema embarcado de IA é para o automóvel sem piloto. Nesta aplicação, as tecnologias de IA são utilizadas para a deteção de obstáculos, o reconhecimento de sinais, semáforos, carros e peões, etc. Um conjunto de câmaras está disposto em torno do automóvel e é responsável por oferecer imagens em tempo real. O treino de dados normalmente é realizado no centro de dados antes do automóvel circular na estrada. E o algoritmo de inferência que realiza as deteções está embarcado na plataforma ARM. Como uma plataforma ARM popular, a plataforma NVIDIA Jetson TX1 ou TX2 é especialmente popular nesta aplicação devido ao seu processador ARM+GPU, assim como as GPUs são muito boas em manipular gráficos computacionais e processamento de imagem, e a estrutura altamente paralela das GPUs torna-as mais eficientes do que CPUs de propósito geral para algoritmos onde o processamento de grandes blocos de dados é feito em paralelo.
Numa história de sucesso, o DAHENG IMAGING MER-231-41U3C é utilizado no NVIDIA Jetson TX2 para a deteção de condução em tempo real. O ganho automático e o tempo de exposição automática das características da câmara USB3.0 câmera farão com que seja adequada para todos os tipos de clima e ambientes ao ar livre. O SDK ARM Linux da câmara USB3.0 câmera é baseado em 'libusb', que fornece um acesso genérico ao dispositivo USB, portanto, os dados das câmaras USB3.0 podem ser transferidos livremente para qualquer plataforma ARMV7 ou AMRV8.
As seguintes plataformas de braço foram extensivamente testadas pela DAHENG IMAGING:
● NVIDIA Jetson TX1/TX2
● NVIDIA Tegra TK1
● Toradex Apalis TK1 na Ixora Carrier Board
● Raspberry Pi 3B, incl. suporte do módulo câmera
As câmeras DAHENG IMAGING USB3.0 são adequadas para automóveis sem piloto, devido às suas características:
● Ganho automático e tempo de exposição automático
● Excelente qualidade de imagem
● Ultra pequeno, leve e robusto
● Funciona perfeitamente em ambiente externo
● ARM Linux SDK para plataforma ARM baseado na arquitetura ARMV7/8