Масштабируемая автоматизация на базе ПК, надежные сетевые решения и открытые стандарты камер позволяют системе машинного зрения отказаться от «черных ящиков» и увеличить пропускную способность.

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное аппаратное обеспечение системы видеонаблюдения получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI не менее полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть исходное изображение raw или любое изображение, полученное на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто предполагает распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC сначала требуется передать изображение, полученное от датчика зрения, на контроллер. GigE Vision, стандартизированный и эффективный протокол связи, делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение для контроллеров и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой четкости изображения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Масштабируемая автоматизация на базе ПК, надежные сетевые решения и открытые стандарты камер позволяют системе машинного зрения избавиться от черных ящиков и увеличить пропускную способность.

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное аппаратное обеспечение системы видеонаблюдения получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть необработанное входящее изображение или любое изображение на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто предполагает распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC-процессоре сначала требуется передать изображение, полученное с датчика зрения, на контроллер. Стандартизированный и эффективный протокол связи GigE Vision делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукция на конвейере достигает точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение для контроллеров и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой четкости изображения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Масштабируемая автоматизация на базе ПК, надежные сетевые решения и открытые стандарты камер позволяют системе машинного зрения избавиться от черных ящиков и увеличить пропускную способность.

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное аппаратное обеспечение системы видеонаблюдения получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть необработанное входящее изображение или любое изображение на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC включает в себя просто распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о множестве ядер, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC сначала требуется передать изображение, полученное от датчика зрения, на контроллер. GigE Vision, стандартизированный и эффективный протокол связи, делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение для контроллеров и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой четкости изображения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Масштабируемая автоматизация на базе ПК, надежные сетевые решения и открытые стандарты камер позволяют системе машинного зрения отказаться от «черных ящиков» и увеличить пропускную способность.

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное оборудование для визуализации получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI не менее выгодна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Благодаря сохранению изображений в памяти ПЛК, можно легко получить доступ к текущему изображению и отобразить его на HMI без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть необработанное входящее изображение или любое изображение на текущем этапе обработки алгоритма промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто предполагает распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC сначала требуется передать изображение, полученное от датчика зрения, на контроллер. GigE Vision, стандартизированный и эффективный протокол связи, делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение контроллера и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой производительности зрения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Масштабируемая автоматизация на базе ПК, надежные сетевые решения и открытые стандарты камер позволяют системе машинного зрения избавиться от черных ящиков и увеличить пропускную способность.

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное оборудование для визуализации получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть исходное изображение raw или любое изображение, полученное на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто предполагает распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC-процессоре сначала требуется передать изображение, полученное с датчика зрения, на контроллер. Стандартизированный и эффективный протокол связи GigE Vision делает это возможным. Этот распространенный стандарт промышленных камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение для контроллеров и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой четкости изображения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное аппаратное обеспечение системы видеонаблюдения получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть исходное изображение raw или любое изображение, полученное на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто предполагает распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC-процессоре сначала требуется передать изображение, полученное с видеодатчика, на контроллер. Стандартизированный и эффективный протокол связи GigE Vision делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение для контроллеров и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой четкости изображения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное аппаратное обеспечение системы видеонаблюдения получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть исходное изображение raw или любое изображение, полученное на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто включает в себя распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC-процессоре сначала требуется передать изображение, полученное с датчика зрения, на контроллер. Стандартизированный и эффективный протокол связи GigE Vision делает это возможным. Этот распространенный стандарт промышленных камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения с высокой скоростью по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение для контроллеров и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой четкости изображения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное оборудование для визуализации получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Благодаря сохранению изображений в памяти ПЛК, можно легко получить доступ к текущему изображению и отобразить его на HMI без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть необработанное входящее изображение или любое изображение на текущем этапе обработки алгоритма промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC просто предполагает распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC-процессоре сначала требуется передать изображение, полученное с датчика зрения, на контроллер. Стандартизированный и эффективный протокол связи GigE Vision делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение контроллера и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой производительности зрения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Деймон Томпсон
Менеджер по программным продуктам в США
ООО «Бекхофф Автоматизация»

Машинное зрение стало незаменимым для решения многих задач в области контроля качества, отслеживания и т.д. По мере снижения затрат и расширения возможностей практически любое оборудование в любой отрасли получает преимущества. Но обработка изображений страдает из-за высокой задержки и неидеальной производительности из-за одного критического недостатка: она обычно остается отделенной от среды управления. Автономные интеллектуальные камеры и либо отдельный высокопроизводительный компьютер, либо автономный контроллер зрения требуют специальных инструментов настройки и языков программирования. Это может привести к тому, что компании будут зависеть от внешних специалистов по визуализации всех изменений, а также к увеличению сложности системы и затрат.

С технической точки зрения, автономное аппаратное обеспечение системы видеонаблюдения получает изображение и только после обработки передает результаты в контроллер по полевой шине или коммуникационному протоколу. Взаимодействие между системой обработки изображений и системой управления часто зависит от конкретного приложения и может привести к ошибкам. Контроллер должен дождаться обработки этих результатов в следующем цикле работы ПЛК, а затем решить, что с ними делать. Эта задержка может снизить производительность или вызвать другие проблемы для приложений, сочетающих управление движением и визуализацию. Аналогичным образом, традиционные решения для систем технического зрения на базе ПК в целом обеспечивают большую доступность процессора и аппаратного обеспечения для алгоритмов технического зрения, но внешние процессы, такие как операционная система, влияют на время обработки и передачи данных.

Но времена и технологии меняются. Сегодня инженеры могут управлять движением, технологиями безопасности, измерительными технологиями и робототехникой, а также многими другими функциями, используя один контроллер машины вместо нескольких «черных ящиков». Современные производители систем автоматизации применяют тот же комплексный подход к визуализации. Реализация всех функциональных возможностей в единой инженерной среде и среде выполнения устраняет стандартные барьеры и повышает производительность.

Интегрированный метод для улучшенной обработки изображений
Интегрированный метод предполагает полную интеграцию vision с масштабируемой платформой промышленного ПК (IPC). Работа станка выигрывает по нескольким причинам, включая детерминированную реакцию на результаты и отсутствие дополнительной передачи результатов. Интеграция алгоритмов визуализации и конфигурации камеры в один инструмент для настройки полевых шин, осей движения, робототехники, безопасности и HMI одинаково полезна. Программное обеспечение TwinCAT Vision, например, позволяет осуществлять визуализацию в режиме реального времени. Благодаря выполнению всех алгоритмов на одном детерминированном, многозадачном и многоядерном процессоре в режиме реального времени системы vision, PLC и управления движением работают синхронно.

Сохранение изображений в памяти ПЛК упрощает доступ к текущему изображению на HMI и его отображение без необходимости сохранения в промежуточном файле. Это может быть исходное изображение raw или любое изображение, полученное на текущем этапе обработки алгоритмом промежуточного видения. В HMI должны отображаться не только изображения, но и, например, конфигурация системы vision или параметры камеры. Это позволяет конечным пользователям системы получать доступ к параметрам приложения vision и адаптировать их к соответствующим условиям.

Полностью интегрированные решения для обработки изображений позволяют инженерам использовать известные функциональные блоки или языки IEC 61131-3 для программирования и настройки параметров камеры. Устраняя необходимость в фирменных графических языках, C++/C# и специальных инструментах настройки, разработчики оборудования значительно экономят усилия и затраты. Функциональные блоки ПЛК могут, например, изменять состояние камеры или запускать камеру для получения нового изображения. При использовании этого метода инженеры по управлению, знакомые со структурированным текстом (ST), последовательной функциональной схемой (SFC), логической цепочкой (LD) или непрерывной функциональной схемой (CFC), сохраняют контроль над системой технического зрения и всей машиной в целом.

Кроме того, переход от систем машинного зрения «черного ящика» к работе в режиме реального времени позволяет наблюдателям отслеживать время выполнения функций обработки изображений. Алгоритмы обработки изображений из-за различной информации об изображениях требуют разного времени для расчета, что может привести к проблемам с производительностью на производственных линиях. Например, в непрерывном технологическом процессе работа линии не должна – и, как правило, не может – замедляться из-за того, что в ней сгруппировано больше продуктов, чем обычно. Хотя в такой ситуации требуется больше времени для просмотра изображений в системе технического зрения, попытка остановить поток продуктов может привести к катастрофическим последствиям. Благодаря эффективным сторожевым системам алгоритмы vision могут прекратить обработку изображения и вернуть любые доступные частичные результаты.

Масштабируемая вычислительная мощность, доступная для IPC
Автоматизация на базе ПК предлагает множество возможностей для масштабируемого подключения и увеличения вычислительной мощности в приложениях с машинным зрением. Возможности подключения в современных IPCS позволяют, например, легко добавлять более 10 сетевых интерфейсных плат, что позволяет использовать индивидуальные каналы связи для каждой камеры для эффективной передачи изображения на ПК для обработки. Это позволяет отказаться от дорогостоящих переключателей, которые могут вызвать ненужную задержку и усложнить подключение.

Диапазон производительности IPC начинается с экономичных платформ и расширяется до многоядерных контроллеров с 40 процессорными ядрами. Наличие такого диапазона идеально подходит для выбора необходимой вычислительной мощности для отдельных проектов по обработке изображений. Современные промышленные системы управления разрабатываются с нуля, чтобы обеспечить масштабируемость процессоров ПК от одноядерных до многоядерных. Системы технического зрения, интегрированные в мощные системы управления на базе ПК, также могут использовать возможности многоядерных процессоров.

Чтобы максимально упростить программисту реализацию многоядерных систем и изоляцию ядер, конфигурирование на некоторых платформах IPC включает в себя просто распределение “рабочих задач” между ядрами. Эти задачи, которые должны использоваться для алгоритмов vision, затем группируются в “пул заданий”. Поскольку vision выполняется в системе управления, алгоритмы, которые могут использовать преимущества параллельной обработки, автоматически распределяются между несколькими ядрами. Они обрабатывают данные параллельно, сводят результаты воедино и передают их в ПЛК и переменные результатов алгоритма обработки изображений.

Таким образом, программистам не нужно беспокоиться о нескольких ядрах, многопоточности или множестве задач. Им нужно только реализовать логику управления машиной и визуальный код, что позволяет системе самостоятельно справляться с многоядерной обработкой.

Стандарт GigE устанавливает сетевое взаимодействие для систем технического зрения
Для интегрированной обработки изображений на мощном IPC-процессоре сначала требуется передать изображение, полученное с видеодатчика, на контроллер. Стандартизированный и эффективный протокол связи GigE Vision делает это возможным. Этот распространенный промышленный стандарт для камер основан на гигабитном Ethernet с масштабируемыми скоростями. Нет необходимости в дополнительном оборудовании для подключения, а длина кабелей камеры может достигать 100 метров.

Над разработкой стандарта GigE работала обширная группа компаний из всех секторов индустрии машинного зрения, и теперь его поддерживает Ассоциация автоматизированной обработки изображений (AIA). Первоначальной целью было создание стандарта, который позволил бы компаниям, производящим камеры и программное обеспечение, легко интегрировать свои решения в полевые шины Gigabit Ethernet. GigE — это первый стандарт, который позволяет передавать изображения на высокой скорости по кабелям большой длины.

Несмотря на то, что технология Gigabit Ethernet является стандартной технологией шины, не все камеры с портами Gigabit Ethernet соответствуют стандарту GigE Vision. Чтобы соответствовать стандарту GigE Vision, камера должна соответствовать протоколам, установленным стандартом GigE Vision, и должна быть сертифицирована AIA. Очень важно проверить это при выборе компонентов для приложения vision.

Производители камер с интерфейсом GigE Vision предоставляют описание конфигурации в формате GenApi. Встроенные средства настройки систем машинного зрения считывают параметры и предоставляют их пользователю в четко упорядоченном виде. Таким образом, изменения конфигурации, такие как настройка времени экспозиции и выбор интересующей области, могут происходить быстро и просто. С точки зрения сложности, параметризация камеры для систем видеонаблюдения сравнима с параметризацией сервопривода.

Преимущества EtherCAT
Автоматизация на базе ПК обеспечивает преимущества, присущие основным функциям управления, таким как ПЛК в режиме реального времени и доступ ко многим полевым шинам, включая промышленную систему EtherCAT Ethernet. Благодаря высокой детерминированности протокола EtherCAT и синхронизации устройств с помощью распределенных тактовых импульсов, чрезвычайно точное время срабатывания и выходные терминалы на основе временных меток могут отправлять аппаратный сигнал срабатывания с точностью до микросекунд на камеру. Поскольку все происходит в режиме реального времени в высокоточном временном контексте, получение изображений и позиционирование осей, например, могут быть синхронизированы с высокой точностью – задача, с которой часто справляются программисты ПЛК. Многие камеры также могут отправлять выходные сигналы при заранее определенных событиях, таких как начало съемки изображения. Эти сигналы могут быть получены с помощью цифрового входного терминала в сети EtherCAT и затем использованы в ПЛК для точной синхронизации дальнейших процессов.

Специально разработанные контроллеры освещения vision, запускаемые через EtherCAT, обеспечивают освещение вспышками с частотой импульсов 50 мксек. Контроллер может с высокой точностью запускать каждую отдельную вспышку с помощью распределенных тактовых импульсов и временных меток. Это гарантирует, что, например, продукты на конвейере достигают точного положения перед каждым запуском. В конечном счете, синхронность является основным фактором, определяющим интеграцию технологии визуального контроля в контроллер машины и полевую шину. Это обеспечивает устройству освещения EtherCAT высокую циклическую синхронность, поскольку оно срабатывает в том же цикле, что и запись с камеры или движение робота.

Обработка изображений будет приобретать все большее значение и во многих ситуациях заменит датчики по мере снижения цен. Стандартизируя автоматизацию на базе ПК, используя масштабируемое аппаратное обеспечение контроллера и комбинированную среду реального времени и инженерной среды, инженеры смогут создавать перспективные приложения, требующие высокой производительности зрения.

ООО «Бекхофф Автоматизация»
www.beckhoffautomation.com/vision

Вам также может понравиться:

• 
  TwinCAT IoT теперь поддерживает MindSphere от Siemens
• 
  Новые интегрированные сервоприводы от Beckhoff расширяют возможности автоматизации, выходя за рамки контроля
• 
  EtherCAT установил рекорд с 3000 идентификаторами поставщиков
• 
  Часть 5: Управление движением + MQTT, OPC-UA и другие протоколы
• 
  Повышение производительности без перепроектирования оборудования