Наш клиент в этом проекте – это компания eutecma GmbH, которая является ведущим производителем решений для охлаждения при транспортировке термочувствительных продуктов в пищевой и фармацевтической отраслях. Через свое подразделение retecma компания из Мангейма внедряет первый в мире цикл переработки модульных холодильных боксов объемом от 4 до 1588 литров.
Эти коробки из вспененного полистирола (EPS) оснащены RFID-чипами, которые присваивают каждому компоненту уникальный идентификатор, включая тип, вес и количество циклов переработки. Использованные или больше не нужные коробки можно вернуть в специальные «центры обновления», где они попадают в цикл, гарантирующий их повторное использование.
В этих пунктах выдачи продуктов коробки сканируются по прибытии и автоматически регистрируются в системе. Затем их взвешивают, чтобы выявить недостающие детали, после чего проверяют с помощью системы камер и искусственного интеллекта. Если коробка в порядке, её облучают ультрафиолетовым светом, испаряют, и она возвращается в цикл. Если коробка не соответствует установленному весу или если при оптическом осмотре обнаруживается дефект или повреждение, поврежденный компонент сортируется и отправляется на соответствующий процесс переработки.
В одной из систем камера измеряет возвращаемые коробки, состоящие из нескольких модулей, сравнивает их с соответствующими 3D-моделями и проверяет внешнюю оболочку на наличие повреждений. Все это делается в интересах устойчивого развития, поскольку транспортные контейнеры, проверенные таким образом, могут быть использованы повторно более 15 раз в оптимальных условиях, при условии, что они не будут повреждены.
Сложность задачи заключается в том, что коробки поступают на испытательный полигон не в неперемешанном виде, а в сильно перемешанном. Однако на предыдущих этапах процесса обеспечивается распознавание системой управления текущей модели и возможность загрузки соответствующих 3D-данных. Трудность, однако, заключается в фиксации различных размеров и достижении достаточного разрешения в измерительном объеме разного размера.
После первоначальных экспериментов с технологией ToF/LIDAR было принято окончательное решение использовать стереокамеры. По словам руководителя проекта, ключевым преимуществом стереокамер в сочетании с проекторами является высокая степень гибкости в отношении анализируемых материалов. Отвечая на вопрос об основных проблемах системы машинного зрения, Кирстейн называет долговечность, надежность, производительность и воспроизводимость.
Для визуального осмотра используется сенсорная головка, состоящая из пяти стереокамер с разрешением 20 Мп и интерфейсом GigE, установленных на расстоянии 1550 мм от транспортных роликов, охватывающих площадь приблизительно 200×160 см и четырежды захватывающих коробки сверху под углом и один раз прямо сверху.
Эти данные используются для создания 3D-изображения, которое затем сравнивается с соответствующей CAD-моделью. Расчеты выполняются на IPC, подключенном через ProfiNET.
Камеры подключены через интерфейс GigE Vision, калибровка и реконструкция выполняются с помощью программного обеспечения для обработки изображений Halcon. Сопоставление и проверка расстояний между точками и соответствующей моделью осуществляется в программном компоненте собственной разработки.
Еще одна сложность в применении заключается в различении основных дефектов, псевдодефектов и артефактов, а также возможных отклонений материала. Если материал значительно отличается от данных CAD, обнаружить дефекты может быть очень сложно.
В настоящее время система проверяет коробки на наличие вмятин и сколов размером более 5 мм. Поэтому высокая точность крайне важна. Первоначально дефекты выявляются с помощью алгоритма обнаружения дефектов , который служит основой для дальнейшей классификации и использования искусственного интеллекта .
Если дефекты не выявляются должным образом, дефектные детали могут быть признаны «пригодными», а исправные — «непригодными», что может исказить потоки материалов и привести к жалобам клиентов.
Сотрудничество началось с нескольких обсуждений, включавших технико-экономическое обоснование и последующий выбор компонентов, и теперь включает интеграцию, калибровку, генерацию облака точек и межпроцессное взаимодействие через ProfiNET. Результатом партнерства стало решение, которое продуктивно используется по настоящее время.
Система должна работать быстро и определять положение точек в большом измерительном поле с высоким разрешением. Именно здесь наши решения со стереокамерами снова доказывают свою эффективность. Гибкая технология стереокамер позволяет точно адаптировать требуемое разрешение и углы обзора к конкретному применению. Заказчик получает полностью откалиброванные стереокамеры, которые после простой калибровки могут быть «объединены» в облако точек. «Объекты» в облаке точек сохраняют чрезвычайно высокую точность размеров даже в больших измерительных полях, что позволяет сравнивать данные с данными САПР или «эталонными образцами». В данном случае плотность точек локально снижается для сокращения времени обработки. При этом сохраняется глобальная точность размеров.
Еще одно важное преимущество стереокамер заключается в том, что вместо облака точек для обработки или искусственного интеллекта можно использовать и 2D-изображения. Поскольку 2D-изображения также калибруются, можно плавно переключаться между 3D и 2D для обработки. Это обеспечивает огромную гибкость, поскольку вся остальная информация, такая как контраст и цвет, может использоваться в полном разрешении в дополнение к информации о глубине.
