Unikatowe laboratorium systemów wizyjnych, w którym studenci przy pomocy zaawansowanych inteligentnych kamer, czytników kodów i dedykowanego oprogramowania, będą testować praktyczne ich zastosowanie, powstało w Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej.
Przemysł 4.0 wykazuje ogromny potencjał w zakresie zwiększenia produktywności, poprawienia jakości produktu, obniżenia kosztów operacyjnych czy zwiększenia elastyczności produkcji. Kluczowym elementem systemów automatyzacji staje się wizja maszynowa. Dane dostępne za pośrednictwem sprzętu wizyjnego będą wykorzystywane do identyfikacji i oznaczania wadliwych produktów, zrozumienia ich braków oraz umożliwienia szybkiej i skutecznej interwencji w fabryce Przemysłu 4.0.
W celu przybliżenia studentom ATH potencjału systemów wizyjnych, we współpracy z Centrum Inżynieryjnym powstało unikatowe laboratorium systemów wizyjnych Cognex. To projekt, który przy zastosowaniu zaawansowanych inteligentnych kamer, czytników kodów i dedykowanego oprogramowania, pozwoli przetestować praktyczne zastosowanie systemów wizyjnych.
Studenci w ramach zajęć mają możliwość poznania rozwiązań z zakresu deep learning, wykorzystywanych w zautomatyzowanej produkcji do kontroli i identyfikacji części, wykrywania usterek, weryfikacji montażu produktu i kierowania robotami. Stanowisko z inteligentną kamerą z systemem deep learning pozwala na rozwiązywanie trudnych aplikacji przemysłowych OCR, weryfikację montażu i wykrywanie losowych defektów w dowolnym miejscu na linii produkcyjnej. W przemyśle oznacza to m.in. możliwość weryfikacji kompletności produktów w opakowaniu, poziomu napełnienia płynu w butelce czy weryfikację orientacji części w podajniku.
Ręczne czytniki kodów, umieszczone na kolejnym ze stanowisk, dekodują najtrudniejsze bezpośrednie oznaczenia części (DPM) i kody oparte na etykietach. W praktyce umożliwiają szybki i niezawodny odczyt kodów na liniach o dużej szybkości, 100-proc. identyfikowalność części samochodowych, jak również minimalizują przestoje w dostarczaniu paczek, umożliwiając odczyt kodów pod kątami przekraczającymi 85 stopni. Mają zastosowanie m.in. w przemyśle medycznym, elektronicznym czy lotniczym.
Możliwości systemu wizyjnego współpracującego bezpośrednio z robotem przemysłowym prezentuje z kolei stanowisko do bin-pickingu. Kamera dostarcza informacje o zmianie położenia detalu, który robot ma pobrać z linii montażowej. Zastosowanie tego typu powoduje, że pobierane przez robota części nie muszą być precyzyjnie bazowane, mogą pojawiać się w sposób losowy w przestrzenni roboczej. Unikalny system wizyjny zaprezentowany na kolejnym ze stanowisk łączy technologię przemieszczenia laserowego 3D z inteligentną kamerą, przez co umożliwia szybkie, dokładne i ekonomiczne dokonywanie inspekcji. W przemyśle systemy są wykorzystywane m.in. do sprawdzania pod kątem wad powierzchni, takich jak wyżłobienia czy pęknięcia desek podłogowych, sprawdzanie jednolitości produktów spożywczych czy wykrywanie prawidłowego ustawienia drzwi i karoserii samochodu.
Kolejne stanowisko zawiera narzędzie do wykrywania defektów Cognex Deep Learning, które ma zastosowanie na przykład w branży automotive m.in. do weryfikacji tekstyliów pod kątem defektów czy w branży spożywczej do wyróżniania rodzajów czekoladek na podstawie ich wielkości, kształtu i cech powierzchni. Dzięki dedykowanemu oprogramowaniu VisionPro, studenci mogą wykonywać szeroki zakres funkcji, od lokalizacji i kontroli obiektów geometrycznych po identyfikację, pomiary i osiowanie.
Jedno ze stanowisk pokazuje zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji do niezawodnego wykrywania złożonych funkcji i obiektów oraz weryfikacji prawidłowego złożenia części i zestawów na podstawie ich lokalizacji we wstępnie zdefiniowanym układzie. Oprogramowanie jest idealne do wyszukiwania anomalii na złożonych częściach i powierzchniach, nawet w sytuacjach, w których wygląd defektów może być nieprzewidywalny. W praktyce system jest wykorzystywany m.in. do weryfikacji końcowego montażu samochodów, wykrywania wad jakościowych, prawidłowości typów użytych komponentów czy sprawdzania kompletności opakowań.
W laboratorium znajduje się również stanowisko do sprawdzania jakości kodu zgodnie z normami ISO/IEC – idealne do weryfikacji kodów, niezależnie od tego, czy są one jedno- czy dwuwymiarowe, gdy są zagłębione lub w inny sposób trudno dostępne innym weryfikatorom. Oprogramowanie automatycznie wykryje laserowy wskaźnik pozycjonowania, aby uzyskać idealną ostrość. Kompleksowe informacje diagnostyczne, które wykraczają daleko poza zwykłe wskazywanie klasy kodu kreskowego, informują użytkowników o problemach z jakością i zapewniają wgląd we wszelkie problemy z jakością, które wymagają uwagi.
ATHLab to kolejny przykład współpracy uczelni z przemysłem. Dzięki stanowiskom testującym z kamerami, a także z urządzeniami przetwarzającymi dane i systemami do analiz wraz z filmikami poglądowymi dostępnymi online, studenci mają możliwość przekonać się w praktyce, jakie zastosowania w przemyśle mają systemy wizyjne.
źródło: ATH