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O que é a óptica para visão computacional?
Definição de óptica para visão computacional
A óptica de visão artificial inclui componentes ópticos, tais como iluminadores, lentes, espelhos e prismas, projetados e fabricados para permitir a inspeção visual automatizada por uma máquina. Quase todos os produtos fabricados industrialmente passam por uma inspeção visual, que consiste na verificação de vários aspectos do estado ou condição de um objeto em análise.
Exemplos de elementos inspecionados incluem:
- Forma, tamanho, estabilidade dimensional
- Posição e orientação corretas no espaço
- Propriedades ópticas, como cor e aparência
- Presença ou ausência de defeito
- Presença ou ausência de componentes esperados (por exemplo, em um conjunto de placa de circuito impresso)
Para obter mais informações sobre óptica para visão computacional, consulte a referência [1].
Índice
Como funciona a óptica de visão computacional e que problema ela resolve?
Por meio de iluminação, lentes e sensores, a óptica de visão artificial captura informações relevantes para uma tarefa executada por computador. Ela possui uma ampla variedade de funções, tais como a detecção de câncer, a estimativa do volume de tumores, a classificação de frutas em diferentes categorias, a inspeção de aprovação/reprovação em uma linha de produção, a determinação do grau de maturação das culturas e muito mais.
Além disso, a inspeção industrial utiliza a visão computacional para medir o tamanho e as dimensões específicas dos objetos em teste, a fim de verificar a qualidade do produto. Isso elimina a necessidade de medir cada peça manualmente, o que é especialmente demorado em ambientes de produção em massa.
Figura 1. Sistema de câmera com sensor de visão robótica em uma fábrica de medicamentos
Em quais setores e aplicações a óptica para visão computacional seria adequada?
A visão computacional e a oferta de inspeção automática podem atender a uma ampla gama de setores, necessidades e aplicações; assim, praticamente todos os fabricantes envolvidos na produção e entrega de produtos ao mercado podem se beneficiar da inspeção visual da qualidade dos produtos.
Os centros de reciclagem utilizam a espectroscopia para separar os plásticos por tipo e coletar cada tipo em recipientes diferentes.
As cadeias de abastecimento agrícolas podem utilizar a visão computacional para, por exemplo, separar as variedades de alface de cor verde-clara das variedades de cor verde-escura que se movem em uma esteira transportadora, as quais são então embaladas separadamente.
Setores como distribuição de produtos médicos, farmacêutico, peças automotivas e materiais elétricos, produção em massa de eletrônicos de consumo, aviação, aviónica e as cadeias de suprimentos que os sustentam utilizam a visão computacional para tarefas de inspeção na produção.
Figura 2. Tecnologia de visão artificial com código de barras aplicada à esteira transportadora da linha de produção industrial de sushi em uma fábrica de alimentos.
Como desenvolver e modelar um sistema óptico para visão computacional?
Para desenvolver e modelar um sistema óptico para visão artificial, o primeiro passo é definir os requisitos, geralmente para um plano focal específico utilizado no sistema de imagem e com uma determinada sensibilidade. Isso afeta o projeto do sistema de iluminação, incluindo a escolha da fonte de luz, a potência necessária e a eficiência de captação. Em particular, a refletividade da superfície inspecionada — a quantidade de luz que entra no caminho da imagem — influencia diretamente os requisitos de iluminação.
No que diz respeito ao sistema de imagem, os principais fatores incluem:
- A dimensão do detalhe a ser determinada na peça inspecionada
- A abertura numérica necessária para a resolução, a profundidade de campo e o nível do sinal
- A distância entre a peça inspecionada e a lente
- A área (campo de visão) da peça inspecionada a ser fotografada
- Características de polarização do objeto
Além disso, pode haver métricas no nível do sistema que tratem de aspectos mais gerais do desempenho do sistema. Por exemplo:
- Requisitos para uma alta relação sinal-ruído, incluindo requisitos para o funcionamento da câmera de alta velocidade e a exposição
- A captura de imagens hipercêntricas de peças, com distorção aceitável e amplos ângulos de visão para as paredes laterais das unidades em teste, pode criar requisitos de iluminação específicos
- Requisitos específicos para peças de dimensões muito grandes (ou estreitas)
- Características do conjunto de detectores, como o espaçamento entre pixels e as limitações do ângulo do raio principal (um dos fatores que determinam a telecentricidade)
- Requisitos de telecentricidade para que uma alteração no foco não altere o tamanho do objeto
- Intervalo espectral, comprimentos de onda da amostra e ponderações de comprimento de onda
- Ampliação
- Distorção admissível
- Restrições de envelope
- Limites de peso
- Quantidades produzidas
- Meta de custo
Os sistemas de visão artificial utilizam o processamento de sinais de imagem (ISP) para realizar inspeções visuais. As considerações de projeto para as rotinas de ISP incluem:
- Conhecimento prévio do objeto a ser identificado. Isso é útil para projetar e treinar o sistema, de modo que os algoritmos de detecção sejam otimizados para um conjunto específico de objetos
- Conhecimento das características dos sistemas de imagem, tais como resolução e campo de visão, e das características dos sensores de imagem, incluindo as dimensões da matriz de pixels e o tamanho dos pixels
- Condições de iluminação da cena
- Técnicas de processamento de imagens, como detecção de bordas e segmentação
- Métodos de detecção de objetos ou características
No que diz respeito ao sistema como um todo, outras questões incluem o orçamento total e o custo.
É fundamental projetar um sistema óptico que capture o máximo possível de informações relevantes para a tarefa, tendo em conta como os métodos de processamento de imagem podem alterar ou melhorar o desempenho do sistema. Os parâmetros de projeto podem incluir iluminação estruturada, coerência das fontes de luz, refletividade, absorção, dispersão, resposta espectral, contraste de fase, propriedades de polarização, radiometria e outros.
Para auxiliar no desenvolvimento de um sistema de visão artificial, a Keysight oferece o LightTools para o projeto de iluminação, o CODE V para o projeto de sistemas ópticos e o ImSym como plataforma que fornece um modelo completo do sistema, incluindo o sistema de lentes, as características do detector e os métodos de processamento do sinal de imagem.
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Referências
[1] "Visão computacional: inspeção visual automatizada: teoria, prática e aplicações", Beyerer, Puente Leon, Frese, Springer Verlag, 2016.
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