रोबोट विज़न: सिद्धांतों, घटकों और अनुप्रयोगों का व्यापक विश्लेषण

रोबोट विज़न: सिद्धांतों, घटकों और अनुप्रयोगों का व्यापक विश्लेषण
आज के तीव्र तकनीकी विकास के युग में, रोबोट विज़न तकनीक धीरे-धीरे स्वचालन के क्षेत्र में प्रमुख प्रौद्योगिकियों में से एक बनती जा रही है। आंकड़ों के मुताबिक, मैकेनिकल विजन का वैश्विक बाजार आकार 2021 में 11.4 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया और 2022 तक यह संख्या बढ़कर 12 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है, जो लगातार ऊपर की ओर बढ़ने का संकेत देता है। यह इंगित करता है कि रोबोट विज़न तकनीक को दुनिया भर में अधिक ध्यान और अनुप्रयोग मिल रहा है।

1, दृश्य परियोजना
बुनियादी कार्यों
पहचान: पहचान फ़ंक्शन में मुख्य रूप से लक्ष्य वस्तु की विशेषताओं, जैसे उसकी उपस्थिति, की पहचान करना शामिल है। उनमें से, बारकोड पहचान की सटीकता और गति पहचान क्षमता को मापने के लिए महत्वपूर्ण संकेतक हैं।
माप: माप फ़ंक्शन छवि के आकार की इकाई प्राप्त कर सकता है और छवि में लक्ष्य वस्तु के ज्यामितीय आयामों की सटीक गणना कर सकता है। उच्च परिशुद्धता और जटिल आकार माप इस फ़ंक्शन में मशीन विज़न के फायदे हैं।
स्थानीयकरण: स्थानीयकरण वर्तमान में एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला क्षेत्र है जो लक्ष्यों की दो {{0}आयामी और तीन{1}}आयामी स्थिति की जानकारी प्राप्त कर सकता है, जिसमें सटीकता और गति मुख्य माप संकेतक हैं।
पता लगाना: पता लगाने का क्षेत्र मशीन विज़न कार्यों के 50% के लिए जिम्मेदार है, और गणना लागू करना चुनौतीपूर्ण है, जिसमें मुख्य रूप से पोस्ट {{1} असेंबली उपस्थिति का पता लगाना और उपस्थिति खरोंच दोष का पता लगाना शामिल है।
अनुप्रयोग परिदृश्य
औद्योगिक रोबोट के साथ संयुक्त मशीन विज़न का उपयोग मुख्य रूप से रोबोट की गति को निर्देशित करने के लिए किया जाता है। विशिष्ट परिदृश्यों को ग्रैस्पिंग, डिटेक्शन और प्रोसेसिंग आदि में विभाजित किया जा सकता है। ग्रैबिंग श्रेणी को लोडिंग और अनलोडिंग, पैलेटाइज़िंग, सॉर्टिंग आदि जैसे अनुप्रयोगों में विभाजित किया जा सकता है। प्रक्रिया श्रेणी में मुख्य रूप से ग्लूइंग, पॉलिशिंग, वेल्डिंग इत्यादि जैसे एप्लिकेशन परिदृश्य शामिल हैं, और यह मुख्य रूप से ग्रैस्पिंग पर केंद्रित है।

2, दृश्य प्रणाली की संरचना और सिद्धांत
एक। सिस्टम संरचना
विज़ुअल कैमरा: इसका मुख्य कार्य छवियों को कैप्चर करना और छवि जानकारी एकत्र करना है।
प्रकाश स्रोत: दृश्य प्रणाली के लिए एक स्थिर प्रकाश स्रोत दृश्य प्रदान करें, ताकि रोबोट स्पष्ट छवियां प्राप्त कर सके।
कंप्यूटर हार्डवेयर: सीपीयू, मेमोरी, हार्ड डिस्क आदि सहित, मुख्य रूप से छवियों को संसाधित करने, एल्गोरिदम गणना और भंडारण के लिए जिम्मेदार है।
रोबोट: दृश्य डेटा प्राप्त करें, भौतिक निर्देशांक प्राप्त करें, और दृश्य निर्देशों के आधार पर स्वचालित उत्पादन कार्यों को निष्पादित करें।
यांत्रिक उपकरण: फिक्स्चर, कन्वेयर बेल्ट, एलिवेटिंग सीटें और अन्य बाह्य उपकरणों सहित, मुख्य कार्य भौतिक संचालन को पूरा करने में रोबोट की सहायता करना है।

बी। सिस्टम वर्गीकरण
मोनोकुलर दृष्टि: यह आमतौर पर उपयोग की जाने वाली दृश्य प्रणाली है जो छवि अधिग्रहण के लिए एकल औद्योगिक कैमरे का उपयोग करती है, जो आम तौर पर केवल दो-आयामी छवियों को कैप्चर करने में सक्षम होती है, और बुद्धिमान रोबोट के क्षेत्र में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। हालाँकि, छवि सटीकता और डेटा स्थिरता के मुद्दों के कारण, अक्सर अन्य प्रकार के सेंसर के साथ मिलकर काम करना आवश्यक होता है।

दूरबीन दृष्टि: दो कैमरों से युक्त, यह दृश्य की गहराई से जानकारी प्राप्त करने के लिए त्रिकोणासन के सिद्धांत का उपयोग करता है, और आसपास की वस्तुओं के तीन आयामी आकार और स्थिति का पुनर्निर्माण कर सकता है। सिद्धांत मानव आँख के समान है और अपेक्षाकृत सरल है।
मल्टी विज़न: एकाधिक कैमरों का उपयोग करके, ब्लाइंड स्पॉट को कम किया जा सकता है, और गलत पहचान की संभावना को कम किया जा सकता है। इसका व्यापक रूप से औद्योगिक रोबोटों के असेंबली क्षेत्र में उपयोग किया जाता है, और असेंबली रोबोटों की बुद्धिमत्ता और स्थिति सटीकता में सुधार करते हुए, मापी गई वस्तु की सटीक पहचान और पता लगा सकता है।

सी। इमेजिंग सिद्धांत
दृश्य इमेजिंग मुख्य रूप से पहचानी गई वस्तु को छवि अधिग्रहण उपकरणों (सीएमओएस और सीसीडी) के आधार पर एक छवि सिग्नल में परिवर्तित करती है और इसे एक समर्पित छवि प्रसंस्करण प्रणाली तक पहुंचाती है। पिक्सेल वितरण की चमक और रंग जानकारी को डिजिटल सिग्नल में परिवर्तित करें। छवि प्रसंस्करण प्रणाली इन संकेतों के आधार पर लक्ष्य की विशेषताएं निकालती है, जैसे कि क्षेत्र, मात्रा, स्थिति, लंबाई, आदि, और स्वचालित पहचान फ़ंक्शन प्राप्त करने के लिए पूर्व निर्धारित सहनशीलता और आकार, कोण, संख्या, योग्य/अयोग्य, उपस्थिति/अनुपस्थिति आदि सहित अन्य स्थितियों के अनुसार परिणाम आउटपुट करती है, और फिर भेदभाव परिणामों के आधार पर साइट उपकरण की कार्रवाई को नियंत्रित करती है।

3. सीसीडी और सीएमओएस के बीच अंतर
सीसीडी कैमरे ट्रांसमिशन के लिए ऑप्टिकल छवियों को डिजिटल सिग्नल में परिवर्तित करने के लिए सीसीडी का उपयोग करते हैं। सीसीडी इमेज प्रोसेसिंग सेंसर सिग्नल रीडआउट के लिए एक या कुछ आउटपुट नोड्स का उपयोग करते हैं, जिसमें अच्छी ट्रांसमिशन स्थिरता और संपूर्ण छवि जानकारी को पढ़ने की क्षमता होती है। हालाँकि, आउटपुट सिग्नल की बैंडविड्थ को बढ़ाने की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च बिजली की खपत होती है।
सीएमओएस कैमरे ट्रांसमिशन के लिए ऑप्टिकल छवियों को डिजिटल सिग्नल में परिवर्तित करने के लिए सीएमओएस का उपयोग करते हैं, ट्रांसमिशन के लिए एकल पिक्सेल का उपयोग करते हैं, जो एकल पिक्सेल सिग्नल प्रवर्धन और अत्यधिक उच्च छवि स्कैनिंग दर प्राप्त कर सकता है, लेकिन सिग्नल स्थिरता में दोष हैं।
स्वचालन के क्षेत्र में रोबोट विज़न तकनीक का अनुप्रयोग लगातार विस्तार और गहरा हो रहा है। इसके बाजार आकार की वृद्धि, कार्यों की विविधता, सिस्टम संरचना की जटिलता और इमेजिंग सिद्धांतों की वैज्ञानिक प्रकृति जैसे विभिन्न पहलुओं से, यह तकनीक निस्संदेह भविष्य में औद्योगिक उत्पादन और बुद्धिमान रोबोट जैसे कई क्षेत्रों में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।