স্বয়ংক্রিয় মান নিয়ন্ত্রণের জন্য সেরা মেশিন ভিশন ক্যামেরা সমাধান

কেন মেশিন ভিশন ক্যামেরার কর্মক্ষমতা পরিদর্শনের নির্ভুলতা নির্ধারণ করে

রেজোলিউশন এবং পিক্সেল ঘনত্ব: উৎপাদনের গতিতে মিলিমিটারের নীচের ত্রুটিগুলি শনাক্ত করা

উন্নত রেজোলিউশনের অর্থ হল আমরা মিলিমিটারের চেয়েও ছোট, কখনও কখনও 1.5 মাইক্রোমিটার পর্যন্ত ছোট ত্রুটিগুলি শনাক্ত করতে পারি, কারণ সেন্সর এলাকাতে আরও বেশি পিক্সেল সংকুচিত থাকে। কিন্তু শুধুমাত্র উচ্চ রেজোলিউশন থাকলেই হবে না। AI পরিদর্শনের জন্য সেরা ফলাফল পেতে, যে বৈশিষ্ট্যগুলি পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে তার প্রায় 5 থেকে 10 পিক্সেল কভার করা প্রয়োজন। এটি সেই আদর্শ বিন্দু তৈরি করে যেখানে প্রক্রিয়াকরণের সময় খুব বেশি ধীর না হয়ে যথেষ্ট বিস্তারিত তথ্য ধারণ করা হয়। এই সীমার বাইরে যাওয়া কেবল তথ্যের পরিমাণ দ্রুত বৃদ্ধি করে তোলে, কিন্তু ভালো এবং খারাপ অংশগুলি আলাদা করার আমাদের ক্ষমতাকে আসলে উন্নত করে না, এবং এটি আসলে উৎপাদন লাইনগুলিকে ধীর করে দিতে পারে। আজকের গ্লোবাল শাটার CMOS সেন্সরগুলি এই আদর্শ বিন্দুটি বেশ ভালোভাবে অর্জন করেছে, প্রতি মিনিটে শত শত আইটেম প্রক্রিয়াকরণের গতি বজায় রেখে প্রায় 99% নির্ভুলতার সঙ্গে ত্রুটিগুলি শনাক্ত করতে সক্ষম হয়। এখানে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল ক্যামেরার মেগাপিক্সেলের সংখ্যা নয়, বরং যে সর্বনিম্ন বিস্তারিত তথ্য দেখা প্রয়োজন এবং অ্যাসেম্বলি লাইন কত দ্রুত চলছে তার জন্য প্রয়োজনীয় পিক্সেলের সঠিক সংখ্যা পাওয়া।

ফ্রেম রেট এবং ট্রিগার সিঙ্ক্রোনাইজেশন: উচ্চ-গতির লাইনে মোশন ব্লার দূরীকরণ

উচ্চ-গতির উৎপাদন লাইনগুলিতে এখনও অধিকাংশ ত্রুটি মিস হয়ে যায়, এমনকি যখন কোম্পানিগুলি অত্যন্ত উন্নত অতি উচ্চ রেজোলিউশনের সেন্সর ইনস্টল করে। যখন লাইন ঘন্টায় 1,000 এর বেশি পার্টস উৎপাদন করে, ক্যামেরার প্রতিটি আইটেম প্রায় 20 মিলিসেকেন্ডের কম সময়ে ধরে ফেলা দরকার যাতে করে কিনারাগুলি যথেষ্ট তীক্ষ্ণ থাকে। ঠিক এখানেই এনকোডার-সিঙ্ক্রোনাইজড গ্লোবাল শাটার ক্যামেরাগুলি কাজে আসে। এই ক্যামেরাগুলি কনভেয়ার বেল্টে পার্টসের অবস্থানের সাথে এক্সপোজার সময় সিঙ্ক করে রাখে, যা সর্বোচ্চ গতিতে থাকা সত্ত্বেও সনাক্তকরণের হার প্রায় 98.5% রাখে। সিঙ্ক্রোনাইজেশনবিহীন পুরানো সিস্টেমের তুলনায় এই পার্থক্য অত্যন্ত উল্লেখযোগ্য। অটো উৎপাদন ও ইলেকট্রনিক্স অ্যাসেম্বলি শিল্পের কারখানাগুলিতে আপগ্রেড করার পর ভুল অ্যালার্মে প্রায় 80% হ্রাস দেখা যায়। এটা যুক্তিযুক্তও বটে, কারণ এই শিল্পগুলি মাইক্রনে পরিমাপ করা উপাদান নিয়ে কাজ করে, তাই অনুমান বা ভুলের জন্য সত্যিই কোনও জায়গা নেই।

শিল্প পরিদর্শনের জন্য শীর্ষস্থানীয় মেশিন ভিশন ক্যামেরা প্ল্যাটফর্মগুলির তুলনা

বাসলার এসি 2 বনাম FLIR ব্ল্যাকফ্লাই S: নির্ভুলতা, স্থিতিশীলতা এবং SDK সমর্থনের উপর বাস্তব পরিমাপ

বাসলার এসি 2 সিরিজটি সেই চমৎকার সনি প্রিজিয়াস সেন্সরগুলির ব্যবহার করে, যা প্রকৃতপক্ষে তাদের চারপাশে সমস্ত ধরনের শিল্প কম্পন ঘটলেও মাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা 0.1 পিক্সেলের নিচে নামিয়ে আনতে সক্ষম হয়। এছাড়াও এই ক্যামেরাগুলি অত্যন্ত ভালো গেইন স্থিতিশীলতা বজায় রাখে, 15 ডিগ্রি সেলসিয়াস পর্যন্ত তাপমাত্রা পরিবর্তন সত্ত্বেও এটি প্লাস বা মাইনাস 0.05 শতাংশের মধ্যে থাকে। এদের পাইলন SDK-এর ক্ষেত্রে যা আসলে চোখে পড়ে তা হল রোবোটিক আর্ম এবং PLC নেটওয়ার্কের সাথে এটি যে উত্কৃষ্ট কাজ করে, ফলে প্রতি সেকেন্ডে 200 ফ্রেমের বেশি গতিতে চলমান উৎপাদন লাইনগুলির জন্য এগুলি একেবারে নিখুঁত। অন্যদিকে, FLIR-এর ব্ল্যাকফ্লাই S মডেলগুলির নিজস্ব কিছু কৌশল রয়েছে যা সুপার ফাস্ট কনভেয়ারগুলিতে গতির আর্টিফ্যাক্টগুলি প্রায় 40% কমিয়ে দেয়। এবং স্পিনেকার SDK-এর কথা ভুলে যাওয়া যাবে না যা পাইথন, C#, এবং .NET সহ একাধিক প্রোগ্রামিং ভাষাকে সমর্থন করে। উভয় ক্যামেরা সিস্টেমই সেমিকন্ডাক্টর ওয়েফার এবং ইলেকট্রিক ভেহিকেল ব্যাটারি অংশগুলির পরিদর্শনের কাজ ঝামেলাহীনভাবে সম্পন্ন করে, কিন্তু তারা নির্দিষ্ট অবস্থার ক্ষেত্রে আলাদা হয়। বড় পরিসরে স্থাপন করা হলে বাসলার তাপীয় এবং যান্ত্রিক স্থিতিশীলতার ক্ষেত্রে ভালো কর্মক্ষমতা দেখায়, অন্যদিকে FLIR তখন উজ্জ্বল হয় যখন আলো অত্যন্ত ম্লান হয়, 0.1 লাক্সের নিচে আলোর মাত্রাতেও এটি চমৎকার ফলাফল দেয়।

স্মার্ট ক্যামেরা (কগনেক্স ইনসাইট, কিয়েন্সি CV-X) বনাম পিসি-ভিত্তিক মেশিন ভিশন ক্যামেরা সিস্টেম

কগনেক্স ইনসাইট এবং কিয়েন্সি CV-X-এর মতো ব্র্যান্ডের স্মার্ট ক্যামেরা জিনিসগুলিকে আসলেই দ্রুত করে তোলে। সহজ মাত্রার পরীক্ষার জন্য, এই ডিভাইসগুলি মাত্র দু'দিনেরও কম সময়ের মধ্যে চালানো যেতে পারে কারণ এগুলিতে অন্তর্নির্মিত প্রসেসর থাকে এবং সাধারণ ত্রুটির প্যাটার্নগুলি ইতিমধ্যে প্রোগ্রাম করা থাকে। এছাড়াও, ওয়ার্কস্টেশনে এককভাবে ব্যবহার করলে এগুলি তারের খরচে প্রায় 30% সাশ্রয় করে, যা এমন কারখানাগুলির জন্য খুবই ভালো যেখানে প্রতিটি ইঞ্চি গুরুত্বপূর্ণ। অন্যদিকে, শক্তিশালী GPU সার্ভারে সংযুক্ত কম্পিউটার সিস্টেমগুলি উৎপাদকদের কঠিন কাজের জন্য প্রায় পাঁচ গুণ বেশি প্রসেসিং ক্ষমতা দেয়, যেমন সূক্ষ্ম পৃষ্ঠের ত্রুটি চিহ্নিত করা, তিন মাত্রিকভাবে বস্তুর মাপ নেওয়া বা অপারেশন চলাকালীন মডেলগুলি সামঞ্জস্য করা। এই ধরনের সেটআপ কোম্পানিগুলিকে একাধিক ক্যামেরা সহ নেটওয়ার্ক জুড়ে একসঙ্গে পঞ্চাশটিরও বেশি ভিন্ন ভিন্ন পণ্য পরিচালনা করতে দেয়—যা বৈচিত্র্যময় উৎপাদন চক্রের ক্ষেত্রে একেবারে অপরিহার্য হয়ে ওঠে। অবশ্যই, স্মার্ট ক্যামেরা গুণগত নিয়ন্ত্রণের সাথে শুরু করাকে সহজ করে তোলে, কিন্তু ব্যবসার চাহিদার সাথে বৃদ্ধি পাওয়া, অ্যালগরিদমগুলি দ্রুত অভিযোজিত করা এবং গুরুতর গণনার চাহিদা মোকাবেলা করার ক্ষেত্রে কম্পিউটার-ভিত্তিক সিস্টেমগুলির কোনও প্রতিদ্বন্দ্বী নেই।

আপনার কোয়ালিটি কন্ট্রোল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সঠিক মেশিন ভিশন ক্যামেরা কীভাবে নির্বাচন করবেন

একটি ব্যবহারিক সিদ্ধান্ত কাঠামো: ক্যামেরার স্পেসিফিকেশনগুলি পণ্যের টলারেন্স, লাইন স্পিড এবং আলোকসজ্জার সীমাবদ্ধতার সাথে সামঞ্জস্য রাখা

দোষ শনাক্তকরণের দিকে নজর দিলে, আপনার ধরতে হওয়া সবচেয়ে ছোট ত্রুটি থেকে শুরু করুন। ধরা যাক, 0.1 মিমি আঁচড় এর মতো কিছু, এবং তারপর শিল্পমানের পরামর্শ অনুযায়ী প্রতি বৈশিষ্ট্যে 3 থেকে 4 পিক্সেল হিসাবে ভাগ করুন। এটি আমাদের রেজোলিউশনের প্রয়োজনের জন্য একটি ভিত্তি দেয়। কনভেয়ার গতির দিকেও নজর দেওয়া উচিত। যদি প্রতি সেকেন্ডে 1 মিটারের চেয়ে বেশি গতিতে জিনিসপত্র চলছে, তবে আমাদের সত্যিই 120 fps-এর বেশি ফ্রেম রেটে কাজ করে এমন গ্লোবাল শাটার সেন্সরগুলির প্রয়োজন। এবং যখন উৎপাদন প্রতি মিনিটে 200 টি আইটেমের চেয়ে বেশি হয়, তখন এক্সপোজার সময় অর্ধ মিলিসেকেন্ডের নিচে থাকতে হবে, অন্যথায় সবকিছু ঝাপসা হয়ে যাবে। আলোকসজ্জার অবস্থা আরেকটি চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে। ম্লান আলোতে, 75% এর বেশি কোয়ান্টাম দক্ষতা এবং 70 dB এর বেশি গতানুগতিক পরিসর সহ ক্যামেরা খুঁজুন যাতে ছবিগুলি তাদের কনট্রাস্ট এবং স্বচ্ছতা বজায় রাখে। তিনটি প্রধান ক্ষেত্র জুড়ে এই পদ্ধতি অনুসরণ করা ক্যামেরাগুলিকে নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে তারা কাগজের স্পেসগুলিতে নয়, বাস্তবে সেই ক্ষুদ্র ত্রুটিগুলি খুঁজে পাবে। এটি কারখানার মেঝেতে দিনের পর দিন কাজ করার ক্ষেত্রে কোনো আপস ছাড়াই খরচকে যুক্তিসঙ্গত রাখে।