Задачи промышленного машинного зрения

Машинное зрение в промышленности решает гораздо более широкий спектр задач, чем базовый контроль качества. Это мощный инструмент для автоматизации, повышения точности и сбора данных.

Вот классификация задач по основным направлениям:

Контроль качества и проверка

Inspection & Quality Control. Это самое известное направление, но и здесь есть нюансы:

• Контроль наличия и правильности сборки: Все ли детали на месте? Правильно ли установлена пломба, этикетка, крышка? Застегнута ли молния на рюкзаке?
• Измерение размеров (2D и 3D): Контроль геометрических параметров с точностью до микрона — диаметр вала, шаг резьбы, толщина покрытия, объем бутылки. 3D-сканеры позволяют контролировать деформации и сложную геометрию.
• Контроль маркировки и читаемости: Проверка наличия, положения и контрастности текста, штрих-кодов (Data Matrix, QR), RFID-меток. Валидация соответствия маркировки партии продукции.
• Контроль цвета и текстуры: Выявление неравномерности окраски, отклонения оттенка, дефектов поверхности (царапины, вмятины, потертости, "апельсиновая корка") на металле, пластике, тканях, дереве.
• Сложная классификация дефектов с помощью AI: Обученные нейронные сети могут выявлять субъективные или сложноформализуемые дефекты: "похож ли этот сварной шов на эталонный?", "приемлема ли степень помутнения стекла?", "является ли этот узор на коже натуральной телячьей кожи нормой или браком?".

Идентификация и отслеживание

Identification & Tracking.

• Считывание кодов (OCR, OCV, Barcode Reading): Автоматическое считывание серийных номеров, артикулов, партий с подвижного конвейера. Критически важно для логистики, отслеживания и управления запасами.
• Распознавание объектов: Идентификация типа детали, сорта фрукта, модели изделия для последующей сортировки или маршрутизации.

Измерение и наведение

Guidance & Measurement.

• Позиционирование для роботов (Robot Guidance): Самая быстрорастущая область. Камера определяет точное положение и ориентацию детали в пространстве, чтобы робот мог ее корректно взять, установить или выполнить операцию (сварка, склейка, упаковка). Позволяет работать с неотсортированными деталями в "куче" (bin picking).
• Прецизионное измерение и выравнивание: Контроль совмещения слоев при производстве электронных плат, солнечных панелей, точное наведение режущего инструмента.

Процессный контроль

Process Control.

• Мониторинг технологических процессов в реальном времени: Контроль уровня жидкости в танке, степени наполнения упаковки, ширины рулона бумаги или пленки, положения сварочной дуги.
• Контроль износа инструмента: Автоматический мониторинг состояния режущих кромок, сверл, штампов для предупреждения поломок и планирования техобслуживания.
• Анализ поведения материалов: Изучение растекания расплава, образования пены, кристаллизации.

Безопасность и логистика

Safety & Logistics.

• Наблюдение за опасными зонами: Автоматическое обнаружение проникновения персонала в зону работы промышленных роботов или прессов.
• Контроль использования СИЗ: Распознавание, надеты ли каска, защитные очки, жилет.
• Оптимизация складских операций: Навигация AGV (автономных тележек), автоматический учет паллет, чтение адресных табличек.

Конкретные примеры по отраслям

• Пищевая промышленность: Сортировка по цвету, размеру и форме; контроль наполнения; выявление посторонних включений (кость в филе, стебель в ягодах); проверка степени прожарки; контроль герметичности упаковки.
• Фармацевтика: Контроль наличия и читаемости инструкции в пачке, проверка целостности капсул, подсчет таблеток в блистере, контроль заполнения ампул.
• Автомобилестроение: Контроль качества сварных швов и окраски, проверка комплектности салона, чтение VIN-номеров, наведение роботов при установке стекол.
• Электроника: Проверка монтажа компонентов на плату (SMD), контроль пайки, проверка маркировки чипов, выявление микротрещин.
• Упаковка: Контроль правильности и качества печати на упаковке, проверка целостности швов, контроль положения стикера.

Тренды

Интеграция глубокого обучения (Deep Learning) позволяет решать задачи, где дефекты не имеют строгого шаблона (например, природные материалы). 3D-машинное зрение становится стандартом для задач с большими требованиями к точности и работе с объемами. Гиперспектральный анализ позволяет "видеть" химический состав, что полезно для сортировки пластиков или определения спелости.

Таким образом, машинное зрение перестало быть просто "детектором брака" и превратилось в ключевую сенсорную технологию для гибкой автоматизации, предиктивного обслуживания и цифрового учета на современном "умном" производстве.