Revolusi Industri 4.0: Bagaimana Computer Vision Mendorong Manufaktur Cerdas
Dalam posting blog kali ini, kita akan membahas salah satu teknologi yang paling banyak diterapkan di bidang industri terkait Industri 4.0, yaitu Computer Vision. Teknologi ini memiliki banyak kemungkinan, dan dengan menerapkannya, berbagai masalah yang sering muncul di pabrik produksi dapat diatasi.
Teknik Computer Vision terus berkembang dan berevolusi berkat sensor yang lebih canggih dan kuat serta teknik pemrosesan citra baru.
Selanjutnya, kita akan menjelaskan secara lebih detail apa itu Computer Vision, aplikasinya, jenis-jenis Computer Vision, Deep learning, apa itu pemrosesan citra, pentingnya pencahayaan, serta manfaat yang dapat diberikan kepada proses atau perusahaan.
Apa itu Computer Vision?
Computer Vision adalah salah satu teknologi yang semakin banyak digunakan di pabrik. Sistem Computer Vision mengambil informasi dari lingkungan dalam bentuk citra, yang dapat berupa berbagai macam tipe, lalu memproses dan menganalisisnya. Untuk memahaminya, bayangkan bagaimana kita memahami lingkungan sekitar berkat indera kita. Dalam hal ini, mata membantu kita memperoleh informasi dari dunia sekitar, dan sistem visi melakukan tugas yang sama untuk mendigitalisasi informasi tersebut agar dapat diproses oleh mesin.
Untuk mendapatkan citra ini, sensor ditempatkan. Sensor dapat berupa berbagai tipe: kamera 2D, kamera hiperspektral, kamera 3D, dan sebagainya. Semuanya memberikan informasi tentang lingkungan yang kemudian diproses untuk mendapatkan informasi yang kita butuhkan.
Sistem Computer Vision tidak dirancang sebagai sistem terisolasi yang tidak berhubungan dengan elemen-elemen lain di pabrik, melainkan terintegrasi dengan proses-proses lain untuk menerima dan mengirim informasi.
Aplikasi Computer Vision
(Anda mungkin juga tertarik pada posting kami "Tujuh Aplikasi Computer Vision")
Anda dapat memikirkan banyak sektor di mana Computer Vision dapat digunakan, dengan aplikasi yang sangat beragam dan untuk tujuan yang berbeda. Ini disebabkan oleh banyaknya jenis sensor yang digunakan dalam Computer Vision yang memungkinkan cakupan atas banyak area kerja dan banyak sektor industri. Beberapa aplikasi terkemuka yang menggunakan sistem Computer Vision antara lain: metrologi, deteksi cacat pada komponen, deteksi elemen invasif, pembacaan kode berbagai tipe, atau sebagai sistem kualitas.
Computer Vision untuk Deteksi Cacat
Ini adalah salah satu aplikasi terkemuka Computer Vision. Sistem Computer Vision mampu, setelah dilatih, mendeteksi cacat. Cacat dapat bervariasi mulai dari retakan logam, cacat cat, geburan, cetakan yang salah, dan banyak opsi lainnya. Cacat yang dapat dideteksi dapat mencapai kurang dari 0,05 mm. Pelatihan dilakukan dengan memberi sistem citra dengan cacat dan tanpa cacat.
Computer Vision untuk Metrologi
Pengukuran dengan presisi hingga mikron menjadi mungkin berkat Computer Vision. Ini adalah aplikasi yang dilakukan menggunakan peralatan metrologi laser atau sond.
Kemajuan yang dilakukan pada peralatan dan sensor Computer Vision memungkinkan untuk mendapatkan, setiap kali, citra dengan kualitas yang lebih baik. Oleh karena itu, sistem-sistem ini digunakan untuk metrologi dengan presisi tinggi. Dengan sistem visi, pengukuran hingga mikron dapat dilakukan untuk mendeteksi cacat pada bagian tertentu.
Computer Vision untuk Deteksi Intruder
Di sisi lain, keragaman sensor juga memungkinkan penggunaan jenis citra lain, yang bukan citra RGB biasa. Misalnya, dengan kamera hiperspektral Anda dapat membedakan komposisi bahan, yang dalam banyak kasus memberikan informasi yang relevan. Teknik ini banyak digunakan di sektor agrobisnis, sebagai sistem kualitas. Berkatnya kita dapat membedakan antara buah dan batu, atau mendeteksi sisa plastik atau intruder tidak diinginkan lainnya, misalnya.
Computer Vision untuk Pembacaan Kode
Salah satu aplikasi terkemuka sistem visi adalah pengenalan atau pembacaan kode.
Saat ini, ada banyak sistem yang mengenali berbagai macam kode yang memungkinkan, misalnya, memiliki pelacakan dalam banyak proses.
Computer Vision untuk Verifikasi Rangkaian
Setiap hari, rangkaian yang semakin kompleks dibuat, dengan lebih banyak komponen atau koneksi. Computer Vision memungkinkan kita untuk memeriksa, langkah demi langkah, apakah setiap komponen berada di tempatnya, atau di akhir proses, apakah rangkaian akhir sudah benar. Aplikasi ini sangat berguna untuk rangkaian mesin, peralatan, papan elektronik, atau pra-rangkaian dengan kompleksitas tinggi. Sistem ini secara signifikan mengurangi waktu siklus operasi yang sangat kompleks dan waktu reoperasi.
Computer Vision + Robotika untuk Bin Picking
Dan akhirnya, salah satu aplikasi yang paling sering diminta adalah menggabungkan robotika kolaboratif dengan Computer Vision untuk dapat melakukan bin picking komponen secara acak. Komponen berada dalam kondisi acak dan oleh karena itu kita perlu mengoptimalkan trajetur dan mendeteksi koordinat pegangan. Robot membutuhkan bantuan untuk memberi tahu apa itu komponen dan di mana ia berada, sehingga dapat memutuskan cara terbaik untuk mengambil komponen.
Terkait robotika, kita akan membahas tentang robotika adaptif, yang menyesuaikan diri dengan lingkungan dan mampu bertindak secara cerdas. Ini dicapai dengan menambahkan sensor, yang berkomunikasi dengan robot dan memberikan informasi tentang lingkungannya untuk dapat bertindak dalam berbagai kasus. Sistem visi menyediakan jenis informasi ini kepada robot untuk bertindak, misalnya, dalam hal perubahan posisi, halangan, pengambilan komponen secara acak, dan sebagainya.
Seperti yang Anda lihat, kemungkinan Computer Vision tak terbatas, dan dari ATRIA kami telah berhasil melakukan banyak Proyek di bidang ini.
Manfaat Computer Vision
Akhirnya, kita ingin membicara tentang beberapa manfaat yang diberikan Computer Vision pada proses produksi.
- Dengan sistem Computer Vision Anda dapat mengotomatisasi tugas inspeksi berulang .
- Sistem visi tidak mengalami kelelahan dan menghilangkan faktor subjektif dalam inspeksi .
- Dalam banyak kasus, inspeksi produksi 100% dapat dilakukan tanpa kontak fisik, dalam proses yang tidak akan bisa dilakukan tanpa hal ini.
- Biaya perbaikan dan sisa produksi dikurangi dengan dapat mendeteksi komponen atau elemen dalam kondisi buruk di awal proses produksi.
- Otomatisasi memungkinkan untuk mengurangi waktu siklus operasi.
- Computer Vision memberikan manfaat tambahan operasional dan keamanan dengan mengurangi partisipasi manusia dalam proses manufaktur.
- Melindungi pekerja dari lingkungan berbahaya.
Deep Learning dan Pelabelan Citra
Computer Vision bersama dengan Deep learning memungkinkan pengembangan aplikasi yang jauh lebih cerdas, bertindak dalam situasi yang sangat variatif dan belajar dari lingkungan. Algoritma Deep learning belajar dari data yang diperoleh dari lingkungan dan mempelajari karakteristiknya untuk dapat bertindak dalam situasi yang berbeda, membuat klasifikasi, atau mendeteksi objek. Banyak kali data ini adalah citra yang diperoleh dari kamera. Jangan lupa bahwa untuk membuat kumpulan data yang diperlukan algoritma ini untuk dilatih. Sensor yang digunakan untuk membuat contoh data ini sangat penting. Data, dalam hal ini, adalah citra dan baik tangkapan kualitasnya maupun pelabelan dan penyaringan selanjutnya sangat penting untuk fungsi yang tepat dari aplikasi dengan Deep learning.
Jenis-jenis Computer Vision
Kami telah menyebutkan bahwa ada berbagai jenis sensor yang digunakan dalam sistem Computer Vision. Di sini kami ingin membicarakan yang terpenting:
Visi 2D
Pertama, kita menemukan kamera matriks 2D yang menghasilkan citra baik dalam RGB, yang kita kenal sebagai citra berwarna atau grayscale. Kamera ini menghasilkan citra yang, diterjemahkan, adalah matriks yang dibagi menjadi piksel, yang berisi informasi warna. Kamera ini memiliki banyak kemungkinan dan digunakan untuk berbagai aplikasi seperti pengenalan karakter, metrologi, pembacaan kode, atau inspeksi cacat.
Visi Hiperspektral
Di sisi lain, ada kamera hiperspektral, yang memungkinkan untuk mengetahui komposisi bahan melalui pengukuran panjang gelombang. Dengan cara ini, mungkin untuk mendeteksi intruder seperti batu, plastik, dan sebagainya. Kamera ini banyak digunakan di sektor pangan.
Termografi
Salah satu teknik Computer Vision yang ada adalah termografi. Dari sensor ini, informasi tentang suhu sampel atau tubuh diperoleh dalam bentuk citra. Citra ini direpresentasikan oleh skala warna yang memberikan informasi tentang suhu. Digunakan dalam aplikasi seperti deteksi kebocoran atau ketidakseimbangan beban.
Visi 3D
Akhirnya, kita akan membicarakan kamera 3D. Jenis sensor ini memberikan informasi kedalaman. Ada juga berbagai jenis kamera 3D yang memungkinkan cakupan spektrum aplikasi yang sangat luas. Digunakan untuk pengambilan komponen atau mendeteksi cacat, antara lain aplikasi lainnya.
Apa yang Dimaksud dengan Pemrosesan Citra dalam Computer Vision?
Pemrosesan citra yang diperoleh dari sensor yang telah kita bicarakan adalah mekanisme untuk mengekstrak informasi yang diperlukan dari citra digital. Untuk ini, perlu menggunakan perangkat lunak spesifik yang melakukan proses yang diperlukan untuk setiap jenis aplikasi pada citra.
Saat ini ada sistem komersial yang berbeda, atau kamera cerdas, yang memiliki alat untuk pemrosesan citra. Banyak kali, alat-alat ini cukup untuk aplikasi tertentu, namun, kadang-kadang, perlu mengembangkan perangkat lunak spesifik yang memberikan versitalitas yang diperlukan.
Setelah memproses citra dan setelah hasil atau informasi yang diperlukan diperoleh, informasi ini dikembalikan ke luar sebagai output sistem (untuk memperingatkan cacat, mengembalikan hasil pengukuran atau memberikan koordinat kepada robot untuk bertindak).
Pentingnya Pencahayaan dalam Computer Vision
Selain sensor yang menangkap data, dalam sistem visi, elemen pendukung digunakan yang meningkatkan kualitas data yang diperoleh dan yang, banyak kali, krusial untuk fungsi yang tepat.
Salah satu elemen eksternal terpenting adalah pencahayaan. Memasukkan sistem pencahayaan eksternal berfungsi, dalam banyak kasus, untuk memastikan citra ditangkap dengan baik. Dalam Proyek ini, misalnya, pencahayaan spesifik digunakan untuk mendapatkan citra komponen dengan baik dan tanpa refleksi.
Ada berbagai sistem pencahayaan untuk sistem Computer Vision tergantung pada jenis bahan yang perlu kita iluminasi, jarak, pencahayaan belakang, dan banyak parameter lainnya. Beberapa sistem pencahayaan yang paling umum digunakan adalah langsung, tidak langsung atau 'backlight' pencahayaan. Tentu saja, juga dapat diiluminasi dengan pencahayaan led, putih atau merah. Ini hanyalah beberapa contoh yang ada dan yang harus dipelajari untuk setiap aplikasi spesifik, yang akan memungkinkan kami untuk mendapatkan citra yang berguna untuk proses kami.
Apakah Anda ingin menerapkan Computer Vision dalam salah satu Proyek Anda? Hubungi kami!
Proyek Terkait:
- Pengujian fungsi akhir garis dengan robotika kolaboratif
- Sistem pembersih cuvette otomatis
- Sensorisasi untuk pemantauan proses jarak jauh
