Sustav robotskog vida općenito se sastoji od optičkih sustava (izvori svjetlosti, leće, industrijske kamere), jedinica za prikupljanje slike, jedinica za obradu slike, izvršnih mehanizama i modula sučelja čovjek-stroj. Najjednostavniji sustav strojnog vida uključuje dijelove za vizualnu sliku, obradu slike i upravljačke dijelove.
1. Vizualni slikovni dio
Vizualna slika također uključuje nekoliko tipičnih komponenti: izvor svjetla, leću i industrijsku kameru.
I izvori svjetlosti i leće zahtijevaju od nas svladavanje optičkih znanja. Različite metode osvjetljenja mogu omogućiti kameri da proizvede potpuno različite slike objekata; Odabir povećanja leće, žarišne duljine, vidnog polja itd. izravno određuje vjernost slike. Za inženjera strojnog vida najosnovnije su vještine svladavanje odabira leće, odabira izvora svjetlosti i određivanja načina osvjetljenja.
Industrijske kamere zahtijevaju od nas svladavanje znanja o optoelektronici, razlikama između senzora kamere i osnovnih znanja o slikanju slike, kao što su jasnoća, dinamički raspon, vidno polje itd., kako bismo mogli odabrati ispravnu kameru na temelju potrebe i scene. Najbrži način za svladavanje ovog znanja je kupnja osnovnog DSLR-a za proučavanje odnosa između ovih parametara slike i slike.
2. Odjeljak za obradu slike
Općenito se smatra da se obrada slike provodi na PC strojevima, ali zapravo se u industrijskom području koristi većina industrijskih upravljačkih računala zbog njihove stabilnosti i povoljnih troškova.
S razvojem posljednjih godina, ugrađeni hardver također doživljava procvat. Mnoge tvornice mogu koristiti hardver otvorenog koda kao što je raspberry pie za postizanje malih potreba kao što je kontrola prekidača i nadzor statusa stotina instrument ploča.
Za početnike, prednost se može dati svladavanju razvoja PC i X{0}} platformi, koje se nakon upoznavanja mogu proširiti na ugrađene platforme.
U softverskom dijelu većina aplikacijskih slojeva implementirana je pomoću C#,. net, QT i C plus plus, stoga je svladavanje jednog od ovih programskih jezika neophodno; Na razini slikovnih algoritama, tipični algoritmi otvorenog koda uključuju OpenCV, dok komercijalni uključuju Halcon, VisionPro, itd. Preporuča se započeti s Halconom kao početnom točkom; Ako želite dalje zadubiti u razinu algoritma, možete proučavati strojno učenje, što bi moglo biti glavni smjer u budućnosti.
U teoretskom smislu važnije je ovladati osnovnim pojmovima obrade slike.
3. Dio za kontrolu pokreta
Prvo se može proučiti tipična kartica za kontrolu pokreta, kao što je Gugao. Može se igrati i s naprednijim PLC-om, ali poteškoća u ovom dijelu leži u korekciji točnosti, jer mnogi scenariji i zahtjevi zahtijevaju visoku preciznost.
Uz gornje tri točke, sposobnost izgradnje cjelokupnog plana je presudna jer plan mora povezati te dijelove zajedno i biti u mogućnosti povezati se sa stvarnim scenarijima kako bi se zadovoljile stvarne potrebe automatizacije proizvodnje.
Sposobnost izgradnje cjelokupnog plana ovisi o dubokom razumijevanju proizvodnog procesa, povezanosti između svih komponenti i odnosa; Oba zahtijevaju akumulaciju iskustva iz više projekata kako bi se osiguralo dobro rješenje.