{"id":7518,"date":"2021-09-23T08:00:00","date_gmt":"2021-09-23T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/?p=7518"},"modified":"2021-09-22T13:45:28","modified_gmt":"2021-09-22T13:45:28","slug":"arduino-pro-portenta-przyspiesza-rozwoj-przetwarzania-obrazu-w-przemysle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/pl\/produkcja\/arduino-pro-portenta-przyspiesza-rozwoj-przetwarzania-obrazu-w-przemysle\/","title":{"rendered":"Arduino Pro Portenta przy\u015bpiesza rozw\u00f3j przetwarzania obrazu w przemy\u015ble"},"content":{"rendered":"\n

Automatyka przemys\u0142owa i zastosowania komputerowych system\u00f3w wizyjnych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Przemys\u0142 4.0 przyczyni\u0142 si\u0119 do gwa\u0142townego wzrostu liczby urz\u0105dze\u0144 w przemys\u0142owym internecie rzeczy (IIoT) wykorzystywanych w automatyce przemys\u0142owej. Urz\u0105dzenia IIoT s\u0105 powszechnie stosowane do monitoringu i kontroli maszyn produkcyjnych, a tak\u017ce do pomiaru i analizy stanu urz\u0105dze\u0144 w ramach konserwacji, napraw i remont\u00f3w. Istotn\u0105 rol\u0119 odgrywaj\u0105 tu czujniki, stosowane do pomiar\u00f3w temperatury lub ci\u015bnienia cieczy, a tak\u017ce kamery w systemach wizyjnych. <\/p>\n\n\n\n

Czujniki s\u0105 tak\u017ce wykorzystywane do monitorowania wibracji przy u\u017cyciu algorytm\u00f3w sieci neuronowych przetwarzaj\u0105cych d\u017awi\u0119k na podstawie danych uzyskanych z mikrofon\u00f3w cyfrowych. Systemy wizyjne s\u0105 r\u00f3wnie\u017c bardzo istotn\u0105 technik\u0105 monitorowania, wykorzystywan\u0105 na przyk\u0142ad do zapewnienia prawid\u0142owego naklejania etykiet na butelki na linii produkcyjnej lub w zastosowaniach zwi\u0105zanych z bezpiecze\u0144stwem funkcjonalnym do izolowania sprz\u0119tu w przypadku, gdy pracownicy produkcji znajd\u0105 si\u0119 w niebezpiecznym obszarze.<\/p>\n\n\n\n

Schemat systemu wizyjnego<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

We wszystkich nowoczesnych zak\u0142adach produkcyjnych komputerowe przetwarzanie obrazu jest wykorzystywane w wielu obszarach. Komputerowe systemy wizyjne opieraj\u0105 si\u0119 na wykorzystaniu jednej lub wi\u0119cej kamer wideo pod\u0142\u0105czonych do systemu komputerowego. Stopie\u0144 z\u0142o\u017cono\u015bci przetwarzania i wymagane zasoby obliczeniowe zale\u017c\u0105 od charakteru zadania. Na przyk\u0142ad aplikacja akceptuj\u0105ca lub odrzucaj\u0105ca butelki na podstawie dok\u0142adno\u015bci naklejenia etykiety nie wymaga zastosowania wielu kamer i intensywnych zasob\u00f3w obliczeniowych. <\/p>\n\n\n\n

Algorytm, kt\u00f3ry rozpoznaje kraw\u0119dzie etykiety we wcze\u015bniej zdefiniowanym obszarze na butelce, jest stosunkowo prosty i wykorzystuje oprogramowanie oparte na filtrach Kalmana. Natomiast aplikacja, kt\u00f3ra musi odr\u00f3\u017cni\u0107 r\u0119ce operatora od sprz\u0119tu i metalowych paneli u\u017cywanych do obr\u00f3bki, jest ju\u017c o wiele bardziej skomplikowana. Taka aplikacja wymaga sieci neuronowej ucz\u0105cej si\u0119 maszynowo, a jej dzia\u0142anie mo\u017ce wymaga\u0107 kamer ustawionych pod wieloma k\u0105tami, aby spe\u0142ni\u0107 wymagania bezpiecze\u0144stwa. Konwolucyjna sie\u0107 neuronowa najlepiej sprawdza si\u0119 w wizyjnym wykrywaniu obiekt\u00f3w i musi zosta\u0107 wytrenowana przed jej wdro\u017ceniem. Po zako\u0144czeniu treningu wykorzystywanie sieci neuronowej jest nazywane wnioskowaniem. W procesie trenowania sieci analizowane s\u0105 setki prawid\u0142owych i nieprawid\u0142owych obraz\u00f3w, aby zidentyfikowa\u0107 i wyodr\u0119bni\u0107 cechy pomagaj\u0105ce w klasyfikacji. Zobacz przyk\u0142ad architektury systemu wizyjnego na rysunku nr 1.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Rysunek 1 \u2013 architektura prostego systemu wizyjnego<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Podczas projektowania systemu nale\u017cy uwzgl\u0119dni\u0107 kilka praktycznych aspekt\u00f3w, takich jak: rodzaj wykonywanych przedmiot\u00f3w, warunki o\u015bwietlenia panuj\u0105ce w strefie dzia\u0142ania kamery, wymagana szybko\u015b\u0107 rozpoznawania obiekt\u00f3w oraz to, czy do prawid\u0142owego wykonania danego zadania konieczne jest zastosowanie wielu k\u0105t\u00f3w widzenia kamery.<\/p>\n\n\n\n

Niezb\u0119dne jest tak\u017ce okre\u015blenie \u015brodowiska pracy; na przyk\u0142ad w przypadku zastosowa\u0144, w kt\u00f3rych wyst\u0119puje kurz i wilgo\u0107, konieczne jest zabezpieczenie kamery i elektroniki steruj\u0105cej przed przedostawaniem si\u0119 tych czynnik\u00f3w do ich wn\u0119trza. Wibracje i wstrz\u0105sy mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c wp\u0142ywa\u0107 na jako\u015b\u0107 obrazu, obni\u017caj\u0105c skuteczno\u015b\u0107 wykrywania obiekt\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

Decyduj\u0105ce znaczenie ma r\u00f3wnie\u017c czas wykrywania obiekt\u00f3w lub ich w\u0142a\u015bciwo\u015bci. Linie produkcyjne pracuj\u0105 cz\u0119sto z du\u017c\u0105 pr\u0119dko\u015bci\u0105, by sprosta\u0107 wymogom przepustowo\u015bci i utrzyma\u0107 wydajno\u015b\u0107 fabryki. We wspomnianym powy\u017cej przyk\u0142adzie rozlewni, komputerowy system wizyjny musi dok\u0142adnie zarejestrowa\u0107 obraz, przetworzy\u0107 go, a nast\u0119pnie okre\u015bli\u0107 po\u0142o\u017cenie etykiety w czasie, kt\u00f3ry umo\u017cliwi podj\u0119cie dzia\u0142a\u0144 zwi\u0105zanych z zaakceptowaniem lub odrzuceniem wskazanej butelki.<\/p>\n\n\n\n

Przedstawiamy Arduino Pro Portenta i Portenta Vision Shield<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zaprezentowana niedawno platforma Arduino Pro Portenta jest idealn\u0105 platform\u0105 z mikrokontrolerem do prototypowania przemys\u0142owych system\u00f3w wizyjnych.<\/p>\n\n\n\n

Stworzona pocz\u0105tkowo jako edukacyjna platforma do prototypowania dla hobbyst\u00f3w i producent\u00f3w, rodzina mikrokontroler\u00f3w Arduino ci\u0105gle si\u0119 rozwija, aby sprosta\u0107 potrzebom innowator\u00f3w i producent\u00f3w sprz\u0119tu przemys\u0142owego.<\/p>\n\n\n\n

Wielu m\u0142odych adept\u00f3w elektroniki rozpocz\u0119\u0142o swoj\u0105 karier\u0119 zawodow\u0105 dzi\u0119ki Arduino \u2013 jest to niedrogi i bardzo wszechstronny zintegrowany systemem jednop\u0142ytkowy, s\u0142u\u017c\u0105cy innowatorom do opracowywania prototyp\u00f3w nowych produkt\u00f3w. Dzi\u0119ki podej\u015bciu open-source, w po\u0142\u0105czeniu z rosn\u0105c\u0105 liczb\u0105 p\u0142ytek rozwojowych oraz szerokim wsparciem programowym ze strony ca\u0142ej bran\u017cy elektronicznej, marka Arduino sta\u0142a si\u0119 popularn\u0105 zintegrowan\u0105 platform\u0105 wykorzystywan\u0105 w produkcji nowych produkt\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

Kolejny etap w rozwoju firmy rozpocz\u0105\u0142 si\u0119 niedawno wraz z wprowadzeniem na rynek serii p\u0142ytek i modu\u0142\u00f3w Arduino Pro przeznaczonych na rynek przemys\u0142owy. Dwurdzeniowa p\u0142yta Arduino Portenta H7 jest pierwsz\u0105 p\u0142ytk\u0105 z serii Pro, kt\u00f3ra zosta\u0142a zaprojektowana z my\u015bl\u0105 o zastosowaniach przemys\u0142owych i komercyjnych. Portenta H7 doskonale nadaje si\u0119 do przemys\u0142owych system\u00f3w wizyjnych. P\u0142ytka jest wykonana w popularnym formacie Arduino MKR, dzi\u0119ki czemu jest kompatybilna ze wszystkimi istniej\u0105cymi nak\u0142adkami sprz\u0119towymi i modu\u0142ami akcesoryjnymi. Nak\u0142adka Portenta Vision, dost\u0119pna z interfejsem przewodowym Ethernet lub bezprzewodowym LoRa, doskonale nadaje si\u0119 do przemys\u0142owych system\u00f3w wizyjnych.<\/p>\n\n\n\n