Apakah itu Pengisihan Visual?

Secara ringkasnya, pengisihan visual adalah seperti melengkapkan mesin-mesin di kilang atau pusat logistik dengan sepasang "mata yang tajam" dan "otak yang hebat." Ia menggunakan teknologi penglihatan mesin untuk menggantikan pemerhatian manusia dan menggunakan algoritma AI untuk menggantikan penilaian manusia, dengan itu mengarahkan lengan robot atau peralatan penyusun untuk mengklasifikasikan dan menyusun barang-barang campuran—dengan kelajuan tinggi dan ketepatan yang tepat—berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan (seperti saiz, warna, bentuk, jenis, kualiti, dan lain-lain). ).

Teknologi ini merupakan satu aplikasi penting dalam automasi industri dan pembuatan pintar, yang secara mendasar mengubah model tradisional yang tidak cekap yang bergantung pada tenaga kerja manual atau penyaringan mekanikal yang sederhana.

Untuk memberikan anda pemahaman yang lebih mudah difahami, kami boleh membahagikan sistem pengisihan visual kepada tiga komponen utama—iaitu "mata," "otak," dan "tangan"nya:

1. Tiga Komponen Utama Sistem

• 👁️ "Eye" — Sistem Pemilahan Imej

Komponen ini terutamanya terdiri daripada kamera industri, lensa, dan sumber pencahayaan khusus. Apabila barang bergerak di sepanjang tali sawat melalui zon pemeriksaan, kamera menangkap imej pada kadar bingkai yang sangat tinggi (malah menghasilkan imej 3D). Sementara itu, pencahayaan khusus menghapuskan bayang-bayang dan silau, memastikan bahawa imej yang dirakam adalah jernih dan kaya dengan ciri-ciri, sekali gus menyediakan "data mentah" berkualiti tinggi untuk analisis seterusnya.

• 🧠 "Otak" — Sistem Pemprosesan Imej dan Algoritma

Ini merupakan intipati utama sistem pengisihan visual. Setelah menerima imej yang dihantar oleh kamera, komputer dengan pantas menjalankan algoritma pemprosesan imej (seperti penapisan bunyi dan pengesanan tepi) serta model pembelajaran mendalam (seperti Rangkaian Neural Konvolusi, atau CNN). Dalam sepersekian detik, ia mengenal pasti dan mengesan objek, mengira koordinat tepat dan orientasi spatialnya, serta menentukan kategori spesifik mana yang dimiliki oleh setiap objek.

•    "Tangan" — Mekanisme Pelaksanaan Penyusunan

Setelah "otak" membuat keputusan, ia mengeluarkan arahan kepada "tangan." "Tangan" ini boleh berbentuk pelbagai: robot industri yang sangat serbaguna (lengan robotik), injap pneumatik yang kuat (seperti yang digunakan untuk meniup benih bunga matahari yang rosak), atau sirip pengalih arah yang lincah. Tugas mereka adalah untuk mengambil atau mengalihkan barang-barang yang telah dikenal pasti ke dalam kawasan yang ditetapkan. Sudah tentu, mengatur keseluruhan proses kerjasama ini memerlukan "sistem saraf"—khususnya PLC (Programmable Logic Controller)—untuk menguruskan masa keseluruhan dan aliran komunikasi.

2. Bagaimana Ia Berfungsi? (Proses Empat Langkah)

Satu kitaran pengisihan visual yang lengkap biasanya hanya mengambil masa sekejap, dan alur kerja sangat lancar:

1. Pencetus Persepsi: Sensor fotoelektrik mengesan bahawa sesuatu objek telah mencapai kedudukan yang ditetapkan dan memberi isyarat kepada kamera untuk mengambil imej.

2. Analisis Imej: Kamera merakam imej tersebut, dan komputer serta-merta menganalisisnya untuk mengenal pasti jenis item dan koordinat spatial yang tepat.

3. Penukaran Koordinat: Komputer menukarkan koordinat imej kepada "koordinat spatial"—sebuah bahasa yang boleh difahami oleh manipulator robotik.

4. Pelaksanaan Tepat: Mekanisme pengendali robotik atau mekanisme penyusunan berfungsi dengan tepat, menggenggam atau menolak objek sasaran dengan tepat.

3. Di Mana Penyusunan Visual Menonjol?

Penyusunan secara visual telah secara senyap-senyap merangkumi setiap aspek kehidupan kita; di mana sahaja terdapat keperluan untuk "memilih dan mengasingkan" barang, anda hampir pasti boleh menemukannya di tempat kerja:

• Logistik & Penghantaran Ekspres: Menghadapi aliran bungkusan yang berlebihan setiap hari, sistem mengenal pasti barang dengan mengimbas label penghantaran atau menilai dimensi bungkusan, mengarahkan lengan robot untuk menghantarnya ke saluran penghantaran yang sesuai—mencapai tahap kecekapan yang berpuluh kali ganda lebih tinggi daripada kerja manual.

• Pertanian & Pemprosesan Makanan: Sebagai contoh, melakukan "pemeriksaan fizikal" pada buah-buahan: sistem boleh menentukan warna dan saiz epal dalam milisaat—malah mengesan cela kecil pada permukaan—dan mengklasifikasikan buah tersebut dengan tepat ke dalam kategori "premium," "standard," atau "cacat."

•   Pembuatan Industri: Pada barisan pemasangan, sistem boleh mengenal pasti dengan segera bahagian mana yang dipasang dengan salah atau gear mana yang kehilangan satu gigi, kemudian mengarahkan lengan robot untuk membuang barang-barang yang rosak tersebut tanpa henti.

• Kitar Semula Alam Sekitar: Dengan mengintegrasikan teknologi pembelajaran mendalam, sistem ini dapat membezakan dengan tepat antara pelbagai jenis bahan—seperti botol air plastik, tin aluminium, dan kertas buangan—dalam timbunan sampah, sekali gus meningkatkan ketulenan dan kecekapan operasi kitar semula sisa dengan ketara.

Secara ringkas:

Pengisihan visual bukan sekadar mengenai membolehkan mesin untuk "melihat," tetapi lebih kepada memberi mereka keupayaan untuk "berfikir" dan "bertindak." Ia bukan sahaja membebaskan manusia daripada kerja penyusunan yang membosankan dan sukar, tetapi juga mempunyai kelajuan yang sangat tinggi (beratus-ratus atau bahkan beribu-ribu operasi seminit) dan ketepatan yang menakjubkan (melebihi 99%). 9%), telah memantapkan dirinya sebagai teknologi teras yang tidak boleh diketepikan dalam bidang pembuatan pintar moden dan logistik pintar.