От разработчиков станков и систем промышленной автоматизации все чаще требуется внедрять какую-либо форму машинного зрения, чтобы определять расстояние от всех объектов в поле наблюдения. Причины этого варьируются от необходимости контролировать окружающую среду для обнаружения изменений или вторжений, для оценки расстояния до объектов на производственной линии и для повышения общей защиты оператора или робота от угроз безопасности. Последний фактор становится все более важным, поскольку автономные транспортные средства, работающие на промышленных складах, используют машинное зрение для реализации автоматизированного вождения, локализации объектов и идентификации объектов, а также для обнаружения препятствий и обхода препятствий.
Самым популярным методом реализации машинного зрения в помещении и оценки расстояния до объекта является использование оптического радара (лидара). Такой датчик использует лазерный свет для измерения расстояния между объектами. Лидар излучает луч лучей в направлении объекта и измеряет время его возвращения, чтобы определить расстояние от каждой точки пространства. Измерение также применяется к длине волны отраженного лазерного света, чтобы устранить помехи.
Лидар - дорогое и сложное решение, потому что помимо сложной аппаратной части необходимы алгоритмы машинного зрения. Прошивка лидара также очень сложна и требует некоторой адаптации (обучения). Обеспечение адаптации обычно требует привлечения экспертов по машинному зрению для подготовки приложения.
Среда промышленной автоматизации на промышленных предприятиях становится все более динамичной, и все большее количество устройств работает в цехах, их операторы работают, а расходные материалы собираются. Все машины, датчики и другое оборудование повышают уровень автоматизации и предназначены для увеличения производительности при обеспечении безопасности оператора.
В существующих системах устанавливаются дополнительные датчики для обнаружения объектов, в том числе людей, в зоне работы машины в связи с необходимостью обеспечения их безопасности. Объект на производственной линии может быть обнаружен несколькими способами, включая первичный датчик освещенности, который обнаруживает изменение окружающего освещения, вызванное проходящим мимо объектом, механический переключатель, который активируется весом объекта, или свет барьер на производственной линии, который прерывается, когда объект нарушает обозначенную границу. Хотя эти методы подходят для обеспечения базовых функций обнаружения объектов и безопасности при большом количестве людей и оборудования, необходима более сложная автоматизация и, следовательно, комплексное обнаружение технического зрения.
Системы зрения примерно похожи на добавление зрения к машинам для определения цветов, различения объектов и распознавания движений. Распространенной и очень практичной функцией машинного зрения является также определение и оценка расстояния до всех объектов в поле зрения.
Самым популярным методом реализации машинного зрения в помещении и оценки расстояния до объекта является использование оптического радара (лидара). Такой датчик использует лазерный свет для измерения расстояния между объектами. Лидар излучает луч лучей в направлении объекта и измеряет время его возвращения, чтобы определить расстояние от каждой точки пространства. Измерение также применяется к длине волны отраженного лазерного света, чтобы устранить помехи.
Лидар - дорогое и сложное решение, потому что помимо сложной аппаратной части необходимы алгоритмы машинного зрения. Прошивка лидара также очень сложна и требует некоторой адаптации (обучения). Обеспечение адаптации обычно требует привлечения экспертов по машинному зрению для подготовки приложения.
Среда промышленной автоматизации на промышленных предприятиях становится все более динамичной, и все большее количество устройств работает в цехах, их операторы работают, а расходные материалы собираются. Все машины, датчики и другое оборудование повышают уровень автоматизации и предназначены для увеличения производительности при обеспечении безопасности оператора.
В существующих системах устанавливаются дополнительные датчики для обнаружения объектов, в том числе людей, в зоне работы машины в связи с необходимостью обеспечения их безопасности. Объект на производственной линии может быть обнаружен несколькими способами, включая первичный датчик освещенности, который обнаруживает изменение окружающего освещения, вызванное проходящим мимо объектом, механический переключатель, который активируется весом объекта, или свет барьер на производственной линии, который прерывается, когда объект нарушает обозначенную границу. Хотя эти методы подходят для обеспечения базовых функций обнаружения объектов и безопасности при большом количестве людей и оборудования, необходима более сложная автоматизация и, следовательно, комплексное обнаружение технического зрения.
Системы зрения примерно похожи на добавление зрения к машинам для определения цветов, различения объектов и распознавания движений. Распространенной и очень практичной функцией машинного зрения является также определение и оценка расстояния до всех объектов в поле зрения.