Контроль продукции на производстве: камеры машинного зрения или IP-камеры?

ЧИТАТЬ СТАТЬЮ

Контроль продукции на производствах, которые дорожат своим именем и репутацией, осуществляется с помощью компьютерного зрения, что позволяет повысить точность, скорость и эффективность обработки информации, исключить человеческий фактор и минимизировать вероятность ошибки. Автоматизация контроля особенно эффективна в тех случаях, когда объем, скорость или сложность анализируемой информации существенно превышают способности оператора.

Преимущества применения компьютерного зрения очевидны, вопрос лишь в выборе его компонентов для решения тех или иных задач. В первую очередь это касается видеокамер.

Сегодня на рынке есть множество предложений разной ценовой категории под разные цели. Одновременно довольно широко распространено мнение, что IP-камеры справятся с задачами, которые ставит промышленное производство, — такими как обнаружение дефектов, инспекция поверхности, считывание кодов и маркировки, контроль сборки, идентификация и классификация продукции и многие другие. Но так ли это? Давайте разбираться.

Условия и задачи предприятий разных отраслей, от фармацевтики до электроники и металлургии, предъявляют следующие требования к видеокамерам:

• Высокая чувствительность сенсора и высокий уровень качества получаемых изображений с разрешением не ниже 2448×2048 пикселей.
• Поддержка стандартизированных программных интерфейсов GigE/10GigE/USB 3.0/Camera Link/CoaXPress.
• Возможность формирования кадров по внешнему сигналу, что важно для анализа штучной продукции на производстве.
• Возможность работать в реальном времени. Требования к максимально приемлемому времени реакции между триггерным сигналом и получением изображения могут варьироваться от микросекунд до секунд.
• Возможность получать синхронные изображения объекта контроля с нескольких видеокамер.
• Защита от воды и пыли, широкий диапазон рабочих температур и виброустойчивость.
• Высокое качество сборки и надежность.
• Наличие цифровых линий для подключения внешних устройств.
• Наличие SDK — средств разработки для различных языков программирования.

В рамках этих требований преимущества камер машинного зрения перед IP-камерами очевидны:

• Камеры машинного зрения разработаны и сконструированы для решения задач оптического контроля с помощью программного обеспечения и позволяют производить более тонкие настройки получаемого изображения, такие как выдержка, насыщенность и т. д., в зависимости от решаемой задачи. IP-камеры предназначены в основном для видеонаблюдения, не требующего высокой четкости картинки, какая нужна в промышленном контроле. Обработка изображений с IP-камер в большинстве случаев происходит при визуальном контроле человеком, и для интеграции IP-камер в специализированное ПО потребуются дополнительные затраты.
• За счет отсутствия сжатия данных камеры машинного зрения передают в обработку сырые (raw) изображения более высокого качества, пригодные для корректной работы алгоритмов компьютерного зрения. Такой подход позволяет сохранить мельчайшие детали исходного изображения, что незаменимо, например, в системах инспекции поверхностей или измерения размеров. Кадры с IP-камер обработаны определенным кодеком, то есть сжаты, что приводит к потере информации. Если дефект находится на том участке изображения, данные для которого искажены сжатием, система контроля качества ошибочно пропустит дефектный компонент как соответствующий стандарту качества, то есть не справится со своей задачей.

На рисунке приведены изображения горной массы на конвейере, полученные с IP-камеры (слева) и с камеры машинного зрения (справа) в движении (верхний ряд) и в статике (нижний ряд).

• Камеры машинного зрения могут иметь разрешение до 86 Мп для строчно-кадровой или 4K для однострочной развертки — и при этом снимать до 200 кадр/с. Частота кадров при максимальном разрешении у IP-камер в среднем ограничена 20 кадр/с, при этом задержка, обусловленная сжатием видеопотока кодеками, может доходить до 1–3 с. При анализе быстропротекающих процессов, например при движении инспектируемой продукции по конвейеру на высоких скоростях, такие задержки недопустимы.
• Камеры машинного зрения, в отличие от IP-камер, позволяют настроить точную синхронизацию кадров. Такой функционал необходим, например, при восстановлении 3D-формы алмазов в свободном падении и решения других подобных задач.
• Еще одной особенностью камер машинного зрения является возможность подобрать оптимальные компоненты, такие как объектив или подсветка, что позволяет гибко выбрать оборудование под конкретную задачу и получить максимально эффективный результат. IP-камеры, как правило, это — конечный продукт, не подразумевающий каких-либо модификаций.

Таким образом, в условиях недостаточной точности и четкости получаемых с IP-камер изображений повышается вероятность ошибки, что недопустимо при решении задач контроля качества и управления производственными процессами путем анализа визуальной информации. В долгосрочной перспективе такие ошибки приводят к многомиллионным потерям из-за брака, сбоев в идентификации продукции, недостаточной точности измерений.

В задачах слежения за крупно­габаритными объектами возможно успешное применение IP-камер, но, как только возникает необходимость детальной инспекции объекта контроля, камеры машинного зрения становятся единственно верным решением.

Камеры машинного зрения на этапе установки системы требуют немного больше инвестиций, но быстро окупаются благодаря тому, что обеспечивают надежное решение производственных задач. Для предприятия это ведет к таким выгодам, как повышение качества производимой продукции, увеличение производительности труда, снижение брака и связанных с ним издержек, надежный учет продукции, формирование положительной репутации производителя среди клиентов.

Как разработчик решений промышленного контроля для разных отраслей, мы используем в составе поставляемых нами систем специализированное оборудование машинного зрения от мировых лидеров. Поставляемый этими камерами качественный видеопоток, наличие множества функций для самых разных приложений, промышленное исполнение и большой выбор объективов и аксессуаров дают нам уверенность в том, что заказчик получит надежное решение своей задачи, максимально удовлетворяющее его требованиям.

Конечно, подбор оборудования машинного зрения — непростая задача, требующая высоких компетенций и опыта внедрений на промышленных производствах, поэтому его стоит доверить профессионалам. И тогда результатом внедрения системы машинного зрения на производстве станет положительный опыт ее эксплуатации сотрудниками и достижение поставленных целей.

Нина Аксеновская
Опубликовано в ноябре 2024 года в журнале «Control Engineering Россия»