Softsystem Srl
Introduzione sulle principali tecniche di elaborazione delle immagini in sistemi di visione per macchine industriali
L'elaborazione tradizionale nei sistemi di visione consiste nella progettazione di un Software che è in grado di misurare distanze, riconoscere pattern o difetti, selezionare un oggetto trovato, leggere codici e riconoscere caratteri OCR. Grazie a queste caratteristiche si trovano in svariate applicazioni come nel controllo qualità dei prodotti, nella tracciabilità e nella loro movimentazione attraverso la guida robot.
Nello sviluppo di sistemi di visione industriale siamo partner ufficiali Cognex, ma siamo in grado di utilizzare anche altre tipologie di dispositivi come Halcon.
I software di visione sono progettati per soddisfare le richieste del cliente. I sistemi di visione lavorano analizzando ogni pixel dell'immagine acquisita. Se si è scattato un'immagine in bianco e nero, il sistema lavorerà su di una scala di grigi, andrà quindi a ricercare un difetto, oppure leggere una stringa, solo se questi elementi vengono messi in risalto. Per esempio devo leggere un codice alfanumerico di colore scuro a occhio nudo, su di uno sfondo chiaro, giocando su esposizione ed illuminazione devo riuscire a far apparire il codice più scuro possibile ed il background più chiaro possibile. Il sistema sarà quindi facilitato nella lettura del codice proposto.
In fase di progettazione, si struttura un software in grado di utilizzare tutti i tool necessari per la realizzazione del progetto.
Per garantire la presenza/assenza di un oggetto, oppure se si voglia analizzare la continuità di alcuni prodotti variabili nella forma, come può essere un tratto di sigillante (vedi la pagina Ispezione Controllo Sigillante), allora è consigliato utilizzare il blob tool.
Il blob tool suddivide i pixel presenti nella regione di analisi in blob e background, in base al valore di soglia della scala di grigi, impostabile in fase di setting. Questo valore di soglia separa i pixel in modo che quelli al di sotto della soglia siano classificati come background e quelli al di sopra della soglia siano catalogati come blob.
Al momento del controllo, i pixel vengono esaminati per determinare se sono connessi ai pixel adiacenti. Si dice che un pixel del blob è collegato ai pixel vicini se il pixel blob tocca un altro pixel di valore simile, sempre sopra la soglia, su entrambi i lati, sopra, sotto o in diagonale. Lo stesso discorso vale per i pixel determinati come background.
Per ulteriori informazioni è consigliato consultare la pagina Cognex, nostro partner nella gestione dei sistemi di visione.
Nell' immagine in esempio si nota la ricerca di un blob scuro in un particolare punto dell' immagine. Il blob deve riconoscere il contorno dell'ingranaggio, grazie alle impostazioni abbiamo potuto estromettere gli altri pixel scuri presenti nel riempimento dell'ingranaggio ed abbiamo messo in risalto soltanto quelli più scuri.
Un altro tool utile per la ricerca di un riferimento sull'immagine, oppure nell' analisi della presenza/assenza di un particolare, è la ricerca del pattern tool. Consiste nell'insegnamento, in fase di progettazione, di un determinato pattern, cioè un oggetto presente nell'immagine, il quale viene valutato se è presente ogni volta che si esegue un acquisizione. Anche questo tool lavora con la scala di grigi ed in particolare il pattern viene catalogato in base ai suoi contorni nel contrasto tra pixel chiari e pixel scuri, seguendo soglie impostabili in fase di setting.
Nella fase di ricerca del pattern, vengono analizzate nuove immagini dove potrebbe essere presente, ed i risultati ottenuti sono ordinati in modo decrescente in base alla somiglianza rispetto ad un livello minimo specificato. Vengono presi per buoni tutti i risultati che soddisfano determinati parametri di rotazione, scala e match.
In foto è visualizzabile un pattern di riconoscimento. In fase di progettazione è stato insegnato al software di rilevare l'ingranaggio nel logo Softsystem, il risultato ottenuto è in grado di evidenziare anche la posizione nello spazio del pattern,
Il software di gestione della visione artificiale è in grado anche di misurare distanze o lunghezze degli oggetti presenti nell'immagine. Si possono misurare aree, altezze e lunghezze in base alla richiesta del cliente. I risultati avranno come unità di misura il pixel, e dovranno essere, attraverso semplici calcoli, riportati nel sistema metrico internazione.
Oltre alla misura è possibile anche ricerca determinate forme come linee, calibri, cerchi, ellissi, ecc.
Il software è in grado di mostrare a video la forma trovata e di catalogarla in base all'insegnamento che le viene dato in fase di settaggio.
Anche qui, impostando particolari parametri, sarà possibile discretizzare i risultati ottenuti come buoni oppure non conformi alla ricerca.
Un' esempio calzante potrebbe essere la ricerca del contorno di un tubo in vetro, se al momento del taglio questo non è stato effettuato in maniera corretta, il risultato ottenuto non sarà conforme alla forma richiesta in fase di settaggio.
Ogni qual volta che abbiamo a che fare con le immagini non è sempre detto che anche se il setup predisposto sia il migliore possibile, questo basti per l'analisi che il cliente desidera. Entra in campo quindi la necessità di utilizzare particolari filtri all'immagine per ottenere poter valutare il particolare da cercare in modo corretto.
Il filtraggio dell'immagine serve quindi a mettere in risalto contorni, piuttosto che colori, od il contrasto tra pixel scuri e pixel chiari, in modo da poter lavorare al massimo delle prestazioni in una linea produttiva.
Il software di visione permette al cliente di riconoscere qualsiasi stringa lui voglia, leggere barcode, QrCode, e tanti altri tipi di codici cifrati. L'immagine acquisita dovrà mettere in risalto ciò che dovrà essere letto o decifrato, garantendo che sia anche leggibile, nell'ordine della risoluzione della camera.
Posizionando la regione di ricerca dei caratteri nella posizione voluta, il sistema è in grado di leggere la stringa Softsystem, riconoscendo anche l'ingranaggio come una O, dopo che gli è specificatamente insegnato.
Nel mondo della visione artificiale esiste anche la possibilità di utilizzare camere a colori, in grado di riconoscere il colore di un oggetto e verificare, una volta addestrato, che in produzione gli oggetti mantengano questo tipo di standard.
ULTERIORI INFO
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