Vision systeem

» Wat is een vision systeem?
» Hoe werkt een vision systeem?
» Wat zijn de voordelen van de implementatie van vision?
» Waarvoor wordt vision gebruikt?
» Is het moeilijk om een vision systeem te implementeren?
» Welke soorten camera’s worden gebruikt in vision systemen?
» Wat zijn trends en ontwikkelingen in de wereld van vision?
» Hoe implementeer je een vision systeem?
» Vision systeem en Ignition
» Ontdek Ignition

Wat is een vision systeem?

Een vision systeem, ook wel bekend als een machine vision systeem, is een geautomatiseerd systeem dat gebruikmaakt van beeldverwerkingstechnologieën om visuele informatie te verkrijgen en te analyseren. Het is een vorm van AI (Artificial Intelligence) die computers in staat stelt om beelden te begrijpen en om te zetten in bruikbare gegevens.

Een vision systeem bestaat meestal uit verschillende onderdelen, waaronder een camera of een reeks camera’s, een lichtbron, beeldverwerkingssoftware en vaak ook een processor en geheugen om de beeldverwerkingsalgoritmes uit te voeren. Het systeem is te integreren in verschillende soorten apparaten en machines, zoals productielijnen, robots, kwaliteitscontrolesystemen en medische diagnostische systemen.

Met behulp van vision systemen voeren machines en systemen visuele inspecties uit op producten en materialen, detecteren defecten, voeren metingen uit en verzamelen gegevens voor verdere analyse. Dit helpt bij het verbeteren van de productiviteit en efficiëntie van productielijnen, het verminderen van afval en fouten en het verbeteren van de kwaliteit van producten.

Hoe werkt een vision systeem?

Een vision systeem maakt gebruik van camera’s, beeldverwerking en patroonherkenningstechnologie om visuele informatie te verkrijgen en te analyseren. Het werkt door het vastleggen van beelden van een object of scène met behulp van camera’s die op een geschikte plaats zijn gemonteerd. Vervolgens verwerkt en analyseert het de vastgelegde beeldinformatie om belangrijke kenmerken te extraheren en patronen te herkennen.

Het proces van het extraheren van belangrijke kenmerken omvat vaak het gebruik van beeldverwerkingstechnieken. Deze technieken maken het mogelijk om objecten te isoleren en belangrijke kenmerken zoals grootte, vorm, kleur en textuur te bepalen.

Vervolgens vergelijkt het de geëxtraheerde informatie met bekende patronen en modellen om te bepalen of het object aan bepaalde criteria voldoet of niet. Dit houdt bijvoorbeeld in dat het systeem bepaalt of een product goed is geproduceerd of dat een bepaald onderdeel correct is geïnstalleerd.

Het uiteindelijke doel van een vision systeem is om snelle, nauwkeurige en consistente inspecties uit te voeren en de kwaliteit van producten te waarborgen. Dit bespaart kosten door afval en productiefouten te verminderen en de verhoogt productie-efficiëntie.

Wat zijn de voordelen van de implementatie van vision?

• Nauwkeurigheid: Ze voeren en meten inspecties met een hoge nauwkeurigheid. Dit verbetert de kwaliteit van producten en vermindert defecten.
• Snelheid: Ze voeren inspecties veel sneller uit dan handmatige inspecties. Dit verhoogt de productie-efficiëntie en verkort de doorlooptijd.
• Consistentie: Ze voeren inspecties altijd op dezelfde manier uit, waardoor de resultaten consistent zijn. Dit waarborgt de kwaliteit van producten en vermindert de variatie.
• Automatisering: Ze zijn te integreren met productielijnen en automatiseringssystemen, waardoor inspecties automatisch worden uitgevoerd zonder tussenkomst van operators. Dit verbetert de efficiëntie en productiviteit.
• Kostenbesparing: Door nauwkeurigheid, snelheid, consistentie en automatisering van vision systemen zijn bedrijven in staat kosten te besparen door afval en fouten te verminderen en de efficiëntie te verhogen.
• Veiligheid: Ze voeren inspecties uit op moeilijk bereikbare of gevaarlijke locaties. Dit verbetert de veiligheid van operators.

Waarvoor wordt vision gebruikt?

Vision systemen zijn steeds populairder in productie-industrie om de kwaliteit te verbeteren, de efficiëntie te verhogen en de kosten te verlagen. Hier zijn enkele voorbeelden van vision systemen in de productie:

Inspectie
Inspecteer producten op defecten, afwijkingen en kwaliteitsproblemen. Gebruik het systeem bijvoorbeeld om de afmetingen van een product te meten, om te controleren op scheuren, gaten of ontbrekende onderdelen, of om te controleren op juiste etikettering.

Sorteren
Sorteer producten op basis van kenmerken zoals grootte, kleur of vorm. Gebruik het systeem bijvoorbeeld om voedingsmiddelen te sorteren op basis van rijpheid of om elektronische componenten te sorteren op basis van hun afmetingen.

Identificatie
Identificeer en traceer objecten in productieprocessen. Gebruik het systeem bijvoorbeeld om een barcode te lezen op een product om het bij te houden door de gehele productielijn.

Positionering
Positioneer en plaats producten in productieprocessen. Gebruik het systeem bijvoorbeeld om een robotarm te positioneren om onderdelen op de juiste plek te plaatsen in een productieproces.

Verificatie
Verifieer de juiste montage van producten. Gebruik het systeem bijvoorbeeld om te controleren of onderdelen op de juiste manier zijn gemonteerd en of ze goed functioneren.

Is het moeilijk om een vision systeem te implementeren?

De implementatie van een vision systeem brengt enige uitdagingen met zich mee, afhankelijk van de specifieke toepassing en de complexiteit van het systeem. Het ontwerpen en implementeren van een vision systeem vereist expertise op het gebied van optica, beeldverwerking, softwareprogrammering en automatisering. We raden je daarom aan een specialist in te huren.

Het vision systeem moet te integreren zijn met andere machines en systemen in de productielijn om naadloze en efficiënte werking te garanderen. Dit is complex en vereist soms aanpassingen aan bestaande machines en processen.

Een vision systeem dient nauwkeurig gekalibreerd te worden om betrouwbare resultaten te leveren. Dit vereist tijd en middelen om de beste instellingen te vinden voor de specifieke toepassing en om eventuele fouten op te lossen.

Vision systemen dienen regelmatig te worden onderhouden om optimale prestaties te behouden. Dit omvat periodieke reiniging van optische componenten, vervanging van onderdelen en software-updates.

Welke soorten camera’s worden gebruikt in vision systemen?

In vision systemen is het mogelijk verschillende soorten camera’s te gebruiken, afhankelijk van de toepassing en vereisten. Enkele veelgebruikte soorten zijn:

• CMOS-camera’s: Dit zijn de meest voorkomende camera’s in vision systemen vanwege hun lage ruis en hoge resolutie. Ze zijn betaalbaar en hebben een snelle beeldverwerkingssnelheid, waardoor ze geschikt zijn voor een breed scala aan toepassingen.
• CCD-camera’s: Deze camera’s hebben een hogere beeldkwaliteit en lagere ruis dan CMOS-camera’s, maar hebben een lagere beeldverwerkingssnelheid. CCD-camera’s gebruikt men in applicaties waarbij de beeldkwaliteit van het grootste belang is, zoals bij inspecties van hoge precisie.
• Thermische camera’s: Deze camera’s detecteren infraroodstraling en zijn te gebruiken om temperatuurverschillen te meten. Je ziet ze veel in industriële toepassingen, zoals het detecteren van warmteverlies in leidingen en het monitoren van de temperatuur van machines.
• 3D-camera’s: Dit zijn camera’s die in staat zijn dieptemetingen te maken en een driedimensionaal beeld van een object te creëren. Deze zijn veelvuldig toegepast in robotica, kwaliteitscontrole en objectidentificatie.
• Hyperspectrale camera’s: Dit zijn camera’s die licht van verschillende golflengten detecteren en in staat zijn om details te zien die niet zichtbaar zijn voor het menselijke oog. Je ziet ze veel in toepassingen zoals voedselinspectie en het detecteren van verontreinigingen in producten.

De keuze van de camera hangt af van de vereisten van de toepassing, zoals resolutie, snelheid en nauwkeurigheid.

Wat zijn trends en ontwikkelingen in de wereld van vision?

Deep learning
Vision systemen maken steeds vaker gebruik van deep learning-algoritmen om complexe taken uit te voeren, zoals het herkennen van objecten en het classificeren van beelden.

3D-beeldvorming
In plaats van alleen 2D-beelden vast te leggen, zijn vision systemen steeds geavanceerder in het genereren van 3D-beelden. Dit is te gebruiken voor kwaliteitscontrole en inspectie van producten.

Integratie met robots
Vision systemen integreert men vaak met robotica. Zo zijn robots in staat te zien en op basis daarvan bepaalde taken uit te voeren.

Snellere verwerking
De snelheid waarmee vision systemen beelden verwerken en analyseren, is steeds hoger door de ontwikkeling van nieuwe hardware en software.

Internet of Things (IoT)
Men integreert vision systemen steeds vaker in IoT-toepassingen, waarbij sensoren en slimme apparaten samenwerken om gegevens te verzamelen en te analyseren.

Toepassing in verschillende industrieën
De toepassing van vision systemen in verschillende industrieën is steeds breder, zoals de automobielindustrie, voedingsindustrie, farmaceutische industrie en de halfgeleiderindustrie.

Betere toegankelijkheid
Vision systemen zijn betaalbaar en gemakkelijk in gebruik, waardoor het voor meer bedrijven en organisaties mogelijk is om ze te implementeren.

Hoe implementeer je een vision systeem?

Het implementeren van een vision systeem vereist een zorgvuldige planning en uitvoering om ervoor te zorgen dat het systeem correct werkt en aan de gewenste specificaties voldoet. Hier zijn enkele algemene stappen voor de implementatie:

1. Identificeer het probleem of de uitdaging die je wil oplossen met behulp van een vision systeem en definieer de specificaties van het systeem.
2. Kies de juiste camera, verlichting, lens en andere hardwarecomponenten die nodig zijn voor de toepassing.
3. Bepaal de plaatsing van de hardwarecomponenten en ontwerp het mechanische aspect van het systeem.
4. Programmeer de software om de beelden van de camera te analyseren en de gewenste taken uit te voeren, zoals het detecteren van fouten of het sorteren van producten.
5. Voer uitgebreide tests uit om ervoor te zorgen dat het systeem aan de specificaties voldoet en het gewenste resultaat oplevert.
6. Installeer het systeem op de juiste plaats en integreer het in het productieproces.
7. Train het systeem met voorbeeldbeelden om de nauwkeurigheid te verbeteren en het vermogen te vergroten om nieuwe situaties te herkennen.

Het implementeren van een vision systeem is mogelijk uitdagend, vooral als het gaat om complexe toepassingen. In dat geval is het nuttig om samen te werken met een specialist om te helpen bij het ontwerp, de ontwikkeling en de implementatie van het systeem.

Vision systeem en Ignition

Ignition is een softwareplatform voor industriële automatisering dat ook functies voor vision systemen biedt. Ignition ondersteunt verschillende soorten camera’s en vision systemen, waaronder 2D- en 3D-camera’s en machine vision systemen. Het platform biedt ook functies voor beeldanalyse, zoals het detecteren van defecten en afwijkingen in producten, evenals het meten van afstanden en maten.

Met Ignition zijn visuele gegevens gemakkelijk te integreren met andere gegevensbronnen en processen in de productielijn, waardoor een holistische weergave van de productie mogelijk is. Dit stelt fabrikanten in staat snel problemen te identificeren en op te lossen, de efficiëntie te verbeteren en de kwaliteit van producten te waarborgen.