СИСТЕМА ПРОМИСЛОВОГО БАЧЕННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ОБ'ЄКТІВ
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-2(24)-99-105Ключові слова:
система зору; OMRON F150-3; стан світла; автоматизація; Робот SCARA; калібруванняАнотація
Тенденції в області нетрадиційних технологій та їх використання в багатопрофільному виробництві та автоматизації в даний час направлені в основному на ідентифікацію та оцінку параметрів об'єктів, що беруть участь у виробничих процесах. Сучасне оснащення автоматизованих промислових об'єктів нетрадиційними технологіями фокусується на галузі інженерії матеріалів у вигляді передових систем тривимірного зору, які дозволяють використовувати вбудовані складні ланцюжки розпізнавання характеристик об'єкта.
Стаття спрямована на експериментальну перевірку і визначення координат заданого еталонного об'єкта, яким управлятиме промисловий робот-маніпулятор типу SCARA. У процесі роботи необхідно було ідентифікувати і локалізувати окремі об'єкти на автоматизованому робочому місці за допомогою системи візуального контролю OMRON F150-3. Тому кінцева мета поставленого завдання - надійно ідентифікувати виявлений еталонний об’єкт і перейти до наступної технологічної операції.
Показано, що основний вплив на отримані результати ідентіфікаціі об'єктів здійснюють умови освітлення (рівномірність освітлення) або відстань системи вертикальної камери від виявленого об'єкту. Результати дослідження були спрямовані на створення доступної і повністю функціональної системи технічного зору, заснованої на використанні двох стандартних камер CCD і застосуванні комунікаційного інтерфейсу RS232C як стандарту взаємодії між двома об'єктами (система технічного зору і роботизована система). Отримані на даний момент результати адаптовані для подальшого, більш глибокого опрацювання на наступному етапі розробки. Зокрема, доцільно забезпечити надійні умови освітлення, щоб гарантувати безперервність автоматизованого процесу.
Опублікована стаття представляє вибрані кроки для отримання даних еталонного об'єкта (зокрема, центру ваги) з акцентом на виробника систем камер OMRON. Представлена стаття надає більш детальне уявлення про систему розпізнавання та калібрування зображення, яке часто недостатньо повно описується в посібниках постачальників.
Стаття є публікацією науково-методичного характеру.
Посилання
Distante, A.; Distante, C. (2020). Handbook of Image Processing and Computer Vision. Springer Nature: Berlin, 448p. ISBN 978-3-030-42373-0.
Vagas, M.; Galajdova, A.; Dzongov, M. (2019). Proposal of a vision system for automated line MPS 500. Technical Sciences and Technologies - Chernihiv National University of Technology. Vol. 18, no 4, p. 109-114. ISSN 2411-5363.
Hasegawa, Y.; Shimon, Y. Nof. (2020). Handbook of Automation. Springer – Verlag: Berlin, 1812p. ISBN 978-3-540-78830-0.
Frontoni, E.; Mancini, A.; Zingaretti, P. (2015). Embedded Vision Sensor Network for Planogram Maintenance in Retail Environments. MDPI Publishing, Sensors 2015, 15, ISSN 21114-21133.
Collado, J. F. (2004). New methods for triangulation-based shape acquisition using laser scanners. Department d'Electronica, Informatica/Automatica, Universitat de Girona. Tesi doctoral, ISBN 84-689-3091-1.
OMRON Corporation, Industrial Automation Company. (2004). Operation manual for vision system OMRON F150-3. Retrieved from https://assets.omron.eu/downloads/manual/en/z142_f150-v3_expert_menu_operation_manual_en.pdf.
Novak, P.; Spacek, P.; Mostyn, V. (2011). Stereovision system – detection of the corresponding’s points. Proceedings of the ICMT 11 - International Conference on Military Technologies, p. 961-968. ISBN 978-80-7231-787-5.
Vagas, M.; Sukop, M.; Balaz, V.; Semjon, J. (2012). The calibration issues of the 3D vision system by using two 2D camera sensors. International Scientific Herald, Vol. 3, no. 2, p. 234-237. ISSN 2218-5348.
Perez, L.; Rodriguez, I.; Rodriguez, N.; Usamentiaga, R.; Garcia, D.F. (2016). Robot Guidance Using Machine Vision Techniques in Industrial Environments: A Comparative Review. MDPI Publishing, Sensors—Open Access Journal, Vol. 16, p. 335-361. ISSN 1424-8220.
Halenar, I.; Juhas, M.; Juhasova, B.; Dmitrii, Vladimirovic, B. (2019). Virtualization of production using digital twin technology. 17th International Carpathian Control Conference (ICCC), p. 1-5. ISBN 978-1-7281-0702-8.
Holubek, R.; Ruzarovsky, R.; Delgado Sobrino, D.R. (2019). An innovative approach of industrial robot programming using virtual reality for the design of production systems layout. Advances in Manufacturing - Springer Nature Switzerland AG, p. 223-235. ISBN 978-3-030-18714-9.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
