Чому машинному баченню важко досягти високоточного вимірювання розмірів?

У швидко змінному ландшафту промислової автоматизації та контролю якості, машинне бачення виявилося потужним інструментом для різних завдань перевірки. Проте, незважаючи на багато переваг, досягнення високоточного вимірювання розмірів залишається значною викликовою задачею. Ця стаття розкриває головні причини складності отримання точних вимірювань розмірів через машинне бачення.

Обмеження, пов'язані з апаратним забезпеченням

Компоненти апаратного забезпечення системи машинного бачення, включаючи камери та лінзи, накладають власні обмеження на точність. Камери з нижчим розрішуванням не можуть зафіксувати мелкі деталі об'єктів, що призводить до неточних розрахунків розмірів. Навіть з високорозрішувальними камерами розмір пікселя є ключовим фактором. Мniejsi пікселі теоретично можуть надавати більш детальні зображення, але вони також зменшують кількість світла, яке захоплюється на один піксель, збільшуючи шум зображення. Цей шум може викривляти контури об'єктів, роблячи їхнього визначення складнішим.

Промислові лінзи також відіграють ключову роль у точності машинного бачення. Геометричні викривлення, такі як барельове та подушкове викривлення, є поширеними в лінзах. Ці викривлення призводять до того, що прямі лінії в реальному світі виглядають закривленими на отриманих зображеннях, що може значно вплинути на точність вимірювання розмірів. Крім того, лінзи можуть страждати від хроматичного абераційного викиду, коли різні хвилями світла фокусуються в різних точках, що призводить до кольорового обрамлення навколо об'єктів і подальшого зниження точності вимірювань. Виправлення цих недоліків лінз вимагає складних процедур калібрування, а досягнення повного виправлення по всьому полю зору є екстремально важкою задачею.

Фізичні обмеження оптики

Фізичні принципи оптики ставлять фундаментальні бар'єри для високоточного перевірення розмірів у машинному баченні. Дифракція світла є головною проблемою. За законами оптики, коли світло проходить через маленькі відкриття або навколо малих об'єктів, воно дифруює, що призводить до розмиття країв зображення об'єкта. У випадку перевірки малих компонентів цей ефект дифракції може робити неможливим точне розрізнення близько розташованих характеристик, що призводить до помилок у вимірюванні розмірів.

Ще одним оптичним обмеженням є обмежена глибина місця. У машинному баченні, якщо об'єкт має складні тривимірні форми або існують варіації у положенні об'єкта відносно камери, частини об'єкта можуть бути незострокованими. Ця незострокованість може викликати викривлення зовнішнього вигляду об'єкта, що робить точне вимірювання розмірів важкою завданням. Корекція глибини місця часто включає компроміси; збільшення глибини місця може зменшити роздільність, тоді як підвищення роздільної здатності може звузити глибину місця.

Втручання навколишнього середовища

Оточення, у якому працюють системи машинного бачення, може мати значний вплив на точність перевірки розмірів. Умови освітлення дуже змінні та критичні. Зміни інтенсивності, напрямку та кольорової температури освітлення можуть змінювати зовнішній вигляд об'єктів на зображеннях. Наприклад, нерівне освітлення може створювати тіні на об'єкті, які можуть бути помилково сприйняті як частина форми об'єкта, що призводить до некоректних розрахунків розмірів. Відбивання від поверхні об'єкта також може призводити до блищаття, що перезавантажує сенсор камери та приховує важливі деталі.

Також температурна та вологосна оточуюча середа можуть впливати на ефективність систем машинного бачення. Зміни температури можуть призводити до термічного розширення або стискання як самостійної перевіряемої деталі, так і компонентів системи машинного бачення, що призводить до зміни їхнього розміру. Вологість може призводити до конденсації на лінзах чи інших оптичних компонентах, що гірше впливає на якість зображення та точність вимірювань.

Плоскість об'єкта - викликані виклики

Плоскість об'єкта — це часто недооцінюваний, але значущий фактор, який заваджає точності перевірки розмірів на основі машинного бачення. Коли поверхня об'єкта нерівна, взаємодія між світлом та об'єктом стає непредсказуваною. У зонах із випуклостями або впukлинами світловідбиття відхиляється від очікуваного шаблону. Замість того, щоб відбивати світло у стабільному напрямку до камери, нерівні поверхні розсіюють світло, створюючи яскраві точки та тіні, які не відповідають реальній геометрії об'єкта. Ці нестабільні шаблони освітлення можуть заблукати алгоритми виявлення країв, спричиняючи їм помилково визначати межі об'єкта. Наприклад, невеликий випуклість на інакше плоскій поверхні може бути помилково сприйнято як окрема особливість, що призводить до надмірних вимірювань розмірів.

Крім того, у 3D системах машинного бачення, які базуються на техніках, таких як проекція структурованого світла або стерео збігу, нерівна поверхня заваджає основним процесам сприйняття глибини. При використанні структурованого світла проєктовані шаблони деформуються на нерегулярній поверхні, що робить складно правильно декодувати інформацію про глибину. У стереовидінні зміни рівності поверхні можуть призвести до помилок при відповідності точок між двома камера-видами, оскільки нерегулярності створюють дискреpancії, які не відображають справжні відстані. Як результат, реконструкція 3D форми об'єкта з високою точністю стає важкою задачею, безпосередньо впливаючи на точність перевірки розмірів.

Обмеження алгоритмів та програмного забезпечення

Алгоритми та програмне забезпечення, використовувані в машинному баченні для вимірювання розмірів, мають свої власні виклики. Виявлення країв, яке є базовим етапом визначення розмірів об'єктів, часто є складним і помилковим. Різні алгоритми виявлення країв, такі як Canny, Sobel або Laplacian, мають свої сильні сторони та слабкості. Шум на зображенні може призвести до виявлення хибних країв, тоді як об'єкти з низькою контрастністю можуть призводити до пропущених країв.

Крім того, точне підгоняння геометричних моделей до виявлених країв для розрахунку розмірів є складним завданням. Об'єкти можуть мати нерегулярні форми, дефекти поверхні або варіації текстури, що можуть заплутати алгоритми. Крім того, обробка об'єктів з складною тривимірною геометрією вимагає передових алгоритмів 3D-відтворення, які є обчислювально дорогими та часто не мають необхідної точності.

У висновку, складність досягнення високої точності при вимірюванні розмірів за допомогою машинного бачення походить від комбінації обмежень апаратної бази, оптичних обмежень, зовнішньої інтерференції, проблем, пов'язаних з плоскістю об'єкта, та алгоритмічних та програмних викликів. Подолання цих перешкод вимагає неперервних досліджень та розробок у багатьох галузях, включаючи оптику, електроніку, комп'ютерні науки та науку про матеріали. Розв'язуючи ці проблеми, ми можемо покращити точність та надійність систем машинного бачення для вимірювання розмірів, щоб вони відповідали все суворішим вимогам сучасних промислових застосунків.