около Кристиан Фриц, старший менеджер по продуктам, Advanced Machine Control, National Instruments, Остин, Техас.
На протяжении десятилетий внедрение технологии машинного зрения было растущей тенденцией в индустрии автоматизации. В таких приложениях, как контроль качества, управление роботом, операции подбора и размещения деталей и сортировка деталей, произошел качественный скачок в производительности благодаря внедрению сбора и обработки изображений.
Подключение к системам управления движением или контроллерам роботов через промышленные шины и протоколы позволяет инженерам интегрировать машинное зрение в существующие процессы и принимать решения на основе результатов анализа изображений без необходимости полностью перестраивать архитектуру своих контроллеров. Для многих приложений достаточно базовой реализации с разомкнутым контуром. В этом случае последовательность начинается с того, что подсистема видения захватывает изображение объекта. После обработки изображения подсистема vision определяет координаты детали в пикселях, а затем преобразует пиксельные координаты в координаты реального мира. Затем эти координаты передаются подсистеме движения, которая определяет траекторию для скоординированного многоосевого перемещения.
Основы
В базовой системе движения, управляемой зрением, подсистема зрения обеспечивает управление системой движения только в начале движения и, возможно, проверяет, что движение было правильно выполнено в конце операции, но во время движения обратной связи нет. Это отсутствие обратной связи делает перемещение подверженным ошибкам при преобразовании пикселя в расстояние, и точность перемещения полностью зависит от подсистемы движения. Этот недостаток становится заметным в приложениях высокой точности с перемещением в субмиллиметровом диапазоне. Чтобы устранить этот недостаток, подсистема зрения должна обеспечивать непрерывную обратную связь с подсистемой движения во время движения.
Этот усовершенствованный тип визуального наведения называется визуальным сервоуправлением. При визуальном сервоуправлении система vision обеспечивает обратную связь в виде заданных значений положения для контура позиционирования (динамический просмотр и перемещение) или фактической обратной связи по положению (прямой сервопривод). Динамичный подход к внешнему виду и перемещению становится все более распространенным в промышленных приложениях, особенно для роботов. Постоянно растущая производительность систем видеонаблюдения позволяет создавать системы обратной связи с замкнутым контуром, в которых система видеонаблюдения подключается к контроллеру движения (или робота) через специальные линии ввода-вывода или более распространенные промышленные протоколы, такие как EtherCAT. В результате получаются более умные роботы, которые обеспечивают повышенную точность и относительно нечувствительны к ошибкам калибровки или нелинейностям. Но, как и в любой другой системе с замкнутым контуром, дополнительный контур обратной связи требует настройки и допускает возможность нестабильности.
Приложения с прямым сервоприводом используют визуальный ввод в качестве единственной обратной связи для управления положением двигателя или скоростью. Чтобы быть полезным и применимым, этот подход требует способа извлечения информации о местоположении или скорости из серии изображений, полученных на очень высоких скоростях. Таким образом, любое решение зависит от конкретного приложения, и любая конкретная реализация, как правило, неприменима в широком смысле.
Пример полупроводниковой промышленности
Один из примеров применения относится к полупроводниковой промышленности. В производстве полупроводников продолжается стремление к повышению эффективности и выходу кремниевого полупроводникового материала. По мере уменьшения размеров элементов схемы и усиления глобальной ценовой конкуренции процессы изготовления пластин расширяют физические и эксплуатационные возможности производителей оборудования. Одним из результатов является все более узкие допуски на физические и электрические параметры поступающих пластин на деликатных этапах процесса, таких как маскировка и травление. Чрезвычайно точное позиционирование и последовательное перемещение поверх поверхности полупроводника важны на многих различных этапах обработки пластин.
Повторяющийся рисунок на поверхности пластин является одним из очевидных способов получения информации о местоположении или скорости. Камера, которая перемещается относительно повторяющегося рисунка, захватывает изображения с высокой скоростью. Эти изображения анализируются для генерации эквивалента сигнала кодера. Затем алгоритмы обработки изображений извлекают отдельный элемент рисунка и определяют его местоположение. На основе этой информации алгоритм генератора траектории движения создает профиль движения, соответствующий требованиям приложения, обычно либо профиль, который минимизирует ошибку определения местоположения, либо профиль постоянной скорости.
Чтобы эффективно управлять двигателем, заданные значения положения или обратная связь должны генерироваться со скоростью от десятков миллисекунд до субмиллисекунд, что требует, чтобы система видения получала и обрабатывала изображения с чрезвычайно высокой частотой кадров. С учетом этих возросших требований в отношении времени и синхронизации реализация визуального сервоуправления оказывает значительное влияние на архитектуру управления и, как правило, исключает возможность использования стандартных готовых систем движения и видения, а также промышленной связи. В поисках альтернатив машиностроители рассматривают высокопроизводительные встроенные системы для интеграции задач движения и видения на единой аппаратной платформе. Вытесненные из своей зоны комфорта, многие из них обращаются к поставщикам средств автоматизации с просьбой предоставить более гибкие аппаратные решения и программные средства.
Исторически встраиваемые системы имели единый центральный процессор (CPU), поэтому разработчики систем в основном полагались на повышение тактовой частоты процессора и переход к многоядерным вычислениям для достижения пропускной способности, необходимой для консолидации задач автоматизации. Но современные встроенные процессоры также имеют гораздо большую длину канала команд и механизмы прогнозирования ветвления для дальнейшего повышения производительности обработки. В результате современным процессорам могут потребоваться сотни тактов для обслуживания запроса на прерывание, что оказывает значительное влияние на системный детерминизм. Хотя это приемлемо для многих приложений, низкоуровневые контуры управления для высокоскоростного и высокоточного управления двигателем не могут справиться с повышенным дрожанием и задержкой. Кроме того, задачи обработки, ориентированные на потоковую передачу, такие как обработка изображений, требуют высокой пропускной способности памяти, которая все еще является узким местом во многих встроенных процессорных системах.
Одним из способов достичь детерминизма на чрезвычайно высоких вычислительных уровнях и получить гибкость в отношении потоковой передачи данных является замена алгоритмов микропрограммного обеспечения, требующих обработки и больших объемов данных, пользовательским оборудованием и использованием программируемой логики. В последние годы промышленность активно внедряет полевые программируемые вентильные матрицы (ПЛИС) для широкого спектра применений. Поставщики автоматизации используют ПЛИС, поскольку они могут быстро адаптировать продукты к меняющимся стандартам и требованиям к обработке, идти в ногу с требованиями рынка и добавлять функции даже после выпуска продукта. Чтобы получить лучшее из обоих миров, разработчики систем переходят на вычислительные архитектуры, которые включают в себя несколько отдельных элементов обработки, чтобы обеспечить оптимальный баланс между пропускной способностью, задержкой, гибкостью, стоимостью и другими факторами. Гетерогенные вычислительные архитектуры обеспечивают все эти преимущества и позволяют внедрять высокопроизводительные встроенные системы для интеграции зрения и движения.
Чтобы проиллюстрировать некоторые преимущества, которые могут обеспечить гетерогенные вычислительные архитектуры, рассмотрим архитектуру, состоящую из центрального процессора, ПЛИС и ввода-вывода. ПЛИС идеально подходят для обработки параллельных вычислений, таких как параллельные контуры управления, операции обработки сигналов или изображений на большом количестве каналов передачи данных. ПЛИС — это перепрограммируемые кремниевые чипы. В отличие от процессоров, программирование FPGA перестраивает сам чип для реализации вашей функциональности, а не для запуска программного приложения. Этот низкоуровневый доступ к аппаратному обеспечению позволяет настраивать алгоритмы управления двигателем и реализовывать обработку изображений на параллельном оборудовании, что увеличивает скорость и уменьшает дрожание и задержку.
Готовые платформы встраиваемых систем, основанные на гетерогенных архитектурах, доступны уже сегодня и устраняют необходимость в разработке специального оборудования. Например, архитектура National Instruments LabVIEW RIO предоставляет готовую платформу, которая доступна в различных форм-факторах и уровнях производительности — от одноплатных систем на уровне платы до систем в промышленной упаковке с подключением PXI. Широкий спектр модулей ввода-вывода, включая аналоговые и цифровые измерения и подключение к промышленной шине, помогает инженерам создавать прототипы и развертывать приложения для визуального управления сервомоторами.
Ключевым компонентом этой архитектуры является инструмент разработки графического программного обеспечения NI под названием LabVIEW, который позволяет программировать процессоры и ПЛИС на разнородном оборудовании, используя согласованный подход к графическому программированию. Кроме того, LabVIEW абстрагирует системную синхронизацию, доступ к вводу-выводу и межэлементную связь на основе знаний базовой архитектуры и предоставляет широкий спектр IP-библиотек для задач автоматизации, таких как управление движением и машинное зрение.
Модуль управления движением под названием SoftMotion позволяет инженерам программировать профили движения с помощью высокоуровневого motion API и подключаться к стандартным моторным приводам. Перенеся критический IP-адрес управления двигателем на ПЛИС и используя специальный привод, интерфейс привода или универсальные модули ввода-вывода, разработчики машин могут сохранить свой высокоуровневый код движения и настроить IP-адрес более низкого уровня или даже реализовать свои собственные алгоритмы.
LabVIEW позволяет инженерам использовать существующий IP-адрес на процессоре реального времени или FPGA. Модуль разработки LabVIEW Vision и дополнительный IP для обработки изображений на ПЛИС обеспечивают широкие функциональные возможности обработки изображений. Вместе эти инструменты позволяют экспертам по движению и зрению быстро разрабатывать приложения для управления машинами, начиная от простого просмотра и перемещения до ультрасовременных визуальных сервоприводов, и развертывать их на готовом встраиваемом оборудовании.
Национальные инструменты
www.ni.com
Свежие комментарии