EO_Lighting_32

MACHINE VISION Quindi, la telecamera acquisisce l’immagine e la trasfe- risce su un computer. Le immagini vengono elabora- te da un software specifico dell’unità di elaborazione e l’output generato viene visualizzato sul monitor. L’Algo- ritmo utilizzato in quest’applicazione conta il numero di pixel che ricadono lungo il bordo dell’oggetto verificando che il numero di pixel rientri in un dato range di pixel di accettazione dell’oggetto (in questo esempio l’oggetto è l’albero di rotazione dei ventilatori). Mediante retroilluminazione viene ripresa l’immagine della sagoma dell’oggetto. Tramite il contrasto in scala di grigi delle forme dei bordi delle due sedi dell’albero in cui vanno inseriti i cuscinetti, viene calcolato il numero di pixel che copre i due bordi in un asse, quindi i valori dei pixel vengono calibrati e convertiti in tempo reale otte- nendo così le misure dell’oggetto. La lettura di codici con barcode e OCR – Assemblaggio di un motore Esistono molti tipi di motori di importazione e di espor- tazione. Prendendo come riferimento il codice a barre e il numero del modello, gli operatori sono in grado di as- semblare la corrispondente parte di un motore che, a sua volta, riporta il nome del modello in caratteri OCR con cui, nella fase successiva, gli operatori di un altro reparto assembleranno altre parti di quel motore. Potrebbe verificarsi la possibilità di un codice OCR sba- gliato sul blocco motore con conseguenti errori di assem- blaggio delle parti nella fase successiva. Per controllare questo processo di assemblaggio del mo- tore viene utilizzato il sistema MV. MV cattura l’imma- gine del codice a barre e dell’OCR; il codice a barre forni- sce le informazioni sulle parti da assemblare e l’OCR sul modello del motore. Quindi, queste immagini vengono elaborate e dopo i controlli con la parte corrispondente, le parti vengono assemblate o meno a seconda dell’esito dei controlli eseguiti dall’MV. Se i controlli daranno esito Fig. 2 – Validazione dei componenti con la visione artificiale positivo, il motore verrà passato alla stazione di assem- blaggio successiva, altrimenti l’assemblaggio del motore sarà bloccato e l’interfaccia utente grafica (GUI) indicherà quale parte deve essere assemblata. La GUI fornisce in- formazioni da un database su quanti componenti validi e quanti non validi sono stati ispezionati. Il componente da ispezionare viene posizionato sul ban- co di ispezione la cui presenza viene rilevata da un sen- sore di prossimità che fa scattare gli attuatori pneumatici verticali e orizzontali per bloccare il motore. Una volta che gli attuatori raggiungono la posizione, le telecamere vengono attivate per acquisire le immagini richieste. In figura 2 viene mostrato un banco di test per la validazio- ne di componenti con l’uso della visione artificiale. Dopo aver ripreso e acquisito le immagini, le telecamere vengono riposizionate nelle loro rispettive posizioni ini- ziali dagli attuatori che sono di nuovo controllati da un altro set di sensori reed. Dalle immagini osservate vie- ne verificata la compatibilità tra le immagini riprese con quelle del database. Lo scopo di questo articolo è stato quello di descrivere la tecnologia di visione artificiale e dei suoi componenti applicabile a vari settori dell’industria, per migliorare la qualità della produzione e ridurre lo scarto di prodotti per non conformità, controllando il processo di produzione attraverso la visione artificiale. Sono state riportate al- cune applicazioni pratiche della visione artificiale quali esempi di ciò che avviene in un processo di validazione di un prodotto nei sistemi di produzione industriali. Prendendo come riferimento il codice a barre e il numero del modello, gli operatori sono in grado di assemblare la corrispondente parte di un motore EO LIGHTING - GIUGNO/LUGLIO 2023 XXXIII