स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन विजन कैमरा समाधान

क्यों मशीन विज़न कैमरा प्रदर्शन निरीक्षण की शुद्धता निर्धारित करता है

रिज़ॉल्यूशन और पिक्सेल घनत्व: उत्पादन गति पर उप-मिलीमीटर दोषों का पता लगाना

बेहतर रिज़ॉल्यूशन का मतलब है कि हम सेंसर क्षेत्र में अधिक पिक्सेल होने के कारण मिलीमीटर से भी छोटे, कभी-कभी मात्र 1.5 माइक्रोमीटर जितने छोटे दोषों को भी पहचान सकते हैं। लेकिन केवल उच्च रिज़ॉल्यूशन होना अकेले पर्याप्त नहीं है। एआई निरीक्षण के लिए सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए, जिन विशेषताओं की जाँच की जा रही है, उन्हें लगभग 5 से 10 पिक्सेल के क्षेत्र में होना चाहिए। यह वह आदर्श स्थिति बनाता है जहाँ पर्याप्त विस्तार प्राप्त होता है, बिना प्रसंस्करण के दौरान गति में अत्यधिक कमी लाए। इस सीमा से आगे बढ़ने से डेटा तेजी से जमा होता है, लेकिन अच्छे और खराब भागों में अंतर करने की हमारी क्षमता में वास्तविक सुधार नहीं होता, और इससे उत्पादन लाइनों की गति धीमी हो सकती है। आज के ग्लोबल शटर CMOS सेंसर इस आदर्श स्थिति को काफी हद तक प्राप्त कर लेते हैं, लगभग 99% सटीकता के साथ दोषों की पहचान करते हुए भी प्रति मिनट सैकड़ों वस्तुओं के प्रसंस्करण के साथ गति बनाए रखते हैं। इसलिए सबसे महत्वपूर्ण बात यह नहीं है कि कैमरे में कितने मेगापिक्सेल हैं, बल्कि यह है कि जितने छोटे विवरणों को देखने की आवश्यकता है और असेंबली लाइन कितनी तेजी से चल रही है, उसके अनुरूप सही संख्या में पिक्सेल प्राप्त करना।

फ्रेम दर और ट्रिगर सिंक्रनाइज़ेशन: उच्च-गति लाइनों में गति धुंधलापन को खत्म करना

गति धुंधलापन अभी भी उन तेज़ उत्पादन लाइनों पर अधिकांश दोषों को छोड़ने का कारण बनता है, भले ही कंपनियां उन आकर्षक अति उच्च रिज़ॉल्यूशन सेंसर लगा लें। जब लाइन प्रति घंटे 1,000 से अधिक भागों पर चल रही होती है, तो कैमरे को केवल किनारों को पर्याप्त तीखा रखने के लिए प्रत्येक वस्तु को 20 मिलीसेकंड से भी कम समय में कैप्चर करने की आवश्यकता होती है। यहीं पर एन्कोडर सिंक किए गए ग्लोबल शटर कैमरे उपयोगी होते हैं। ये कैमरे कन्वेयर बेल्ट पर भाग की स्थिति के अनुसार एक्सपोज़र समय को ठीक कर देते हैं, जिससे शीर्ष गति पर भी डिटेक्शन दर लगभग 98.5% तक बनी रहती है। सिंक्रनाइज़ेशन के बिना के पुराने सिस्टम की तुलना में यह अंतर बहुत बड़ा है। ऑटो निर्माण और इलेक्ट्रॉनिक्स असेंबली में कारखानों को अपग्रेड करने पर गलत अलार्म में लगभग 80% की गिरावट देखने को मिलती है। यह तो समझ में आता है, क्योंकि ये उद्योग माइक्रॉन में मापे गए घटकों के साथ काम करते हैं, इसलिए अनुमान या गलतियों के लिए व्यावहारिक रूप से कोई जगह नहीं होती।

औद्योगिक निरीक्षण के लिए अग्रणी मशीन विज़न कैमरा प्लेटफॉर्म की तुलना

बेसलर एसीई 2 बनाम FLIR ब्लैकफ्लाई S: परिशुद्धता, स्थिरता और SDK समर्थन पर वास्तविक दुनिया के मापांकन

बेसलर एसी 2 श्रृंखला उन शानदार सोनी प्रीगियस सेंसर का उपयोग करती है, जो वास्तव में औद्योगिक कंपन के बीच भी मापने की पुनरावृत्ति को 0.1 पिक्सेल से कम तक लाने में सक्षम होते हैं। इसके अतिरिक्त, ये कैमरे काफी शानदार लाभ स्थिरता भी बनाए रखते हैं, जो 15 डिग्री सेल्सियस तक के तापमान परिवर्तन के बावजूद प्लस या माइनस 0.05 प्रतिशत के भीतर रहते हैं। जो वास्तव में खास है, वह है उनका पाइलन SDK जो रोबोटिक आर्म्स और PLC नेटवर्क के साथ बहुत अच्छी तरह काम करता है, जिससे यह 200 फ्रेम प्रति सेकंड से अधिक चलने वाली तेजी से चलने वाली उत्पादन लाइनों के लिए बिल्कुल आदर्श बनाता है। दूसरी ओर, FLIR के ब्लैकफ्लाई S मॉडल्स के पास अपने प्रकार के खासियत हैं, जो अत्यधिक तेज कन्वेयरों पर गति से जुड़ी विकृतियों को लगभग 40% तक कम करने वाली विशिष्ट छवि प्रसंस्करण तकनीक है। और स्पिनेकर SDK के बारे में मत भूलिए, जो पायथन, C#, और .NET सहित कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है। दोनों कैमरा प्रणालियाँ सेमीकंडक्टर वेफर और इलेक्ट्रिक वाहन बैटरी के भागों के निरीक्षण कार्यों को बिना किसी समस्या के संभालती हैं, लेकिन विशिष्ट परिस्थितियों में इनमें अंतर होता है। बड़े पैमाने पर तैनाती के संदर्भ में बेसलर तापीय और यांत्रिक स्थिरता के मामले में बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि FLIR उन परिस्थितियों में चमकता है जहाँ प्रकाश अत्यंत मंद होता है, 0.1 लक्स से भी कम प्रकाश स्तर पर भी उत्कृष्ट परिणाम प्रदान करता है।

स्मार्ट कैमरा (कॉगनेक्स इंसाइट, कीनेंसी CV-X) बनाम पीसी-आधारित मशीन विजन कैमरा सिस्टम

कॉग्नेक्स इंसाइट और कीएनसी सीवी-एक्स जैसे ब्रांडों के स्मार्ट कैमरे चीजों को वास्तव में तेज कर देते हैं। सरल आयामी जांच के लिए, इन उपकरणों को दो दिन से भी कम समय में चलाया जा सकता है क्योंकि इनमें बिल्ट-इन प्रोसेसर होते हैं और सामान्य दोष पैटर्न पहले से ही प्रोग्राम किए गए होते हैं। इसके अतिरिक्त, कार्यस्थलों में अकेले उपयोग करने पर ये तारों के खर्च में लगभग 30% की बचत करते हैं, जो उन कारखानों के लिए बहुत अच्छी खबर है जहां हर इंच मायने रखता है। दूसरी ओर, शक्तिशाली GPU सर्वरों से जुड़े कंप्यूटर सिस्टम निर्माताओं को सूक्ष्म सतही दोषों की पहचान करने, तीन आयामों में कई कोणों से वस्तुओं को मापने या संचालन चलते समय मॉडलों को समायोजित करने जैसे कठिन कार्यों के लिए लगभग पांच गुना अधिक प्रसंस्करण शक्ति प्रदान करते हैं। ये सेटअप कंपनियों को नेटवर्क के माध्यम से कई कैमरों के साथ एक साथ पचास से अधिक विभिन्न उत्पादों का प्रबंधन करने की अनुमति देते हैं, जो विविध निर्माण चलाने के साथ काम करते समय बिल्कुल आवश्यक हो जाता है। निश्चित रूप से, स्मार्ट कैमरे गुणवत्ता नियंत्रण के साथ शुरुआत करना आसान बना देते हैं, लेकिन कंप्यूटर आधारित सिस्टम व्यापार की आवश्यकताओं के साथ बढ़ने, एल्गोरिदम को त्वरित ढंग से अनुकूलित करने और गंभीर गणना की मांगों को संभालने के मामले में बेजोड़ होते हैं।

अपने गुणवत्ता नियंत्रण अनुप्रयोग के लिए सही मशीन विज़न कैमरा कैसे चुनें

एक व्यावहारिक निर्णय ढांचा: कैमरा विनिर्देशों को उत्पाद सहिष्णुता, लाइन गति और प्रकाश व्यवस्था सीमाओं के साथ संरेखित करना

दोष पहचान की बात करें तो, सबसे पहले उस सबसे छोटी खामी के साथ शुरू करें जिसे आपको पकड़ना है। मान लीजिए कि वह आयाम कुछ ऐसा है जैसे 0.1 मिमी का खरोंच, और फिर उसे उद्योग द्वारा सुझाई गई 3 से 4 पिक्सेल प्रति विशेषता से विभाजित करें। इससे हमें संकल्पना आवश्यकताओं के लिए एक आधार प्राप्त होता है। कन्वेयर की गति पर भी ध्यान देना महत्वपूर्ण है। अगर वस्तुएं 1 मीटर प्रति सेकंड से तेज गति से आगे बढ़ रही हैं, तो हमें वास्तव में 120 एफपीएस से अधिक फ्रेम दर के साथ काम करने वाले ग्लोबल शटर सेंसर की आवश्यकता होती है। और जब उत्पादन प्रति मिनट 200 इकाइयों के निशान से ऊपर पहुंच जाता है, तो एक्सपोज़र समय आधे मिलीसेकंड से कम रहना चाहिए, अन्यथा सब कुछ धुंधला हो जाएगा। प्रकाश व्यवस्था की स्थिति एक अलग चुनौती प्रस्तुत करती है। मंद प्रकाश की स्थिति में, उन कैमरों की तलाश करें जिनकी क्वांटम दक्षता 75% से अधिक हो और गतिशील सीमा 70 डीबी से अधिक हो, ताकि छवियां अपनी विपरीतता और स्पष्टता बनाए रखें। इन तीन मुख्य क्षेत्रों में इस दृष्टिकोण का पालन करने से यह सुनिश्चित होता है कि कैमरे व्यवहार में उन छोटी-छोटी खामियों को वास्तव में पकड़ पाएं, सिर्फ कागजी विशिष्टताओं पर नहीं। इससे लागत उचित बनी रहती है बिना यह त्यागे कि जो कारखाने के फर्श पर दिन-प्रतिदिन काम करता है।