Scegliere l’hardware appropriato per un sistema di visione artificiale
Mentre la maggior parte dei sistemi di visione include una simile raccolta di hardware, ci sono scelte specifiche da fare per ogni componente - e tutti devono lavorare insieme senza problemi.
La configurazione esatta di qualsiasi sistema di visione artificiale è dettata dai requisiti del lavoro: a partire dall’applicazione, è possibile lavorare con un fornitore per determinare la configurazione precisa di cui si ha bisogno.
Sensori monocromatici rispetto a sensori a colori
I sensori di immagine a visione artificiale sono monocromatici, il che significa che ogni pixel rileva solo l’intensità della luce incidente e non il colore. Possono acquisire immagini a colori utilizzando filtri rossi, verdi e blu, ma nella stragrande maggioranza delle applicazioni industriali, le immagini monocromatiche sono una scelta più efficace. Poiché i filtri a colori riducono l’intensità della luce, vengono utilizzati solo quando il colore è assolutamente necessario per un’attività specifica.
Sensore delle immagini
Al centro di qualsiasi sistema di visione, un sensore delle immagini converte l’energia luminosa in segnali elettrici che possono essere analizzati dal software.
I sensori delle immagini sono chip semiconduttori a stato solido comprendenti milioni di fotorilevatori chiamati pixel, che convertono la luce in segnali elettrici. Le due tecnologie principali utilizzate sono quelle dei dispositivi ad accoppiamento di carica (CCD) o dei semiconduttori complementari a ossidi metallici (CMOS). La tecnologia CMOS è più recente e sta conquistando una quota sempre maggiore del mercato, grazie a costi più bassi e a velocità di elaborazione più elevate, ma i sensori CCD sono ancora utilizzati nelle applicazioni che richiedono immagini di altissima qualità.
Otturatori rotanti rispetto a otturatori globali
Le telecamere per la visione artificiale utilizzano otturatori elettronici per determinare l'esposizione dei pixel alla luce. Nonostante l’uso della parola “otturatore”, come nelle vecchie macchine fotografiche, l’otturatore rappresenta una parte del modo cui un sensore elabora la luce incidente e non qualcosa di separato.
I sensori di immagine a otturatore avvolgibile espongono linee di pixel in modo sequenziale. Questi tipi di sensore hanno un costo inferiore, ma se l’obiettivo da riprendere si muove rapidamente, l’immagine può essere distorta.
Un sensore di immagine con otturatore globale può esporre tutti i suoi pixel contemporaneamente. Possono essere più complessi da produrre, ma i prezzi sono diminuiti e sono ampiamente utilizzati nelle applicazioni industriali.
Caratteristiche aggiuntive del sensore
I sensori presentano un’ampia gamma di caratteristiche, tra cui dimensione, risoluzione, dimensione dei pixel, frequenza dei fotogrammi, sensibilità e gamma dinamica. Ogni scelta può influire su altre caratteristiche, nonché sui costi. I sensori possono anche avere una gamma di spettro più ampia rispetto all’occhio umano e rilevare la luce nell’infrarosso (IR), utile in alcune applicazioni industriali.
Non c’è una risposta univoca alla domanda “Quale sensore dovrei utilizzare?” I sensori dovrebbero essere scelti in base al loro scopo specifico, sia che si tratti di una linea di montaggio in rapido movimento, dove potrebbe essere essenziale un'elevata frequenza di fotogrammi, sia che si tratti di rilevare dettagli minuscoli in un prodotto complesso, dove la potrebbero essere più importanti la risoluzione e la gamma dinamica.
Lenti per la visione artificiale
Le lenti raccolgono e mettono a fuoco la luce sui sensori di immagine. Sono abbinate al sensore in modo da illuminare completamente l’area fotosensibile con una risoluzione pari o superiore alla dimensione dei pixel del sensore.
Le lenti manuali devono essere rimesse a fuoco se gli oggetti da osservare cambiano o se la telecamera si sposta.
Ma questa operazione può richiedere molto tempo se viene eseguita di frequente o se devono essere regolate molte telecamere. In queste situazioni, le lenti con messa a fuoco automatica sono ottimali.
Le lenti autofocus regolano automaticamente la messa a fuoco in base alle necessità, risparmiando tempo se si prevedono cambiamenti frequenti.
Le lenti liquide sono un sottoinsieme specializzato di lenti autofocus che regolano la loro forma al volo per mantenere una messa a fuoco nitida. Sono anche più piccole e più resistenti agli urti e alle vibrazioni rispetto alle lenti autofocus meccaniche di specifiche simili.
Coperture
Una copertura per telecamera, definita anche custodia o involucro, protegge la costosa telecamera di visione artificiale da polvere, olio, acqua, particelle di cibo, urti e altri rischi legati all'operatività in un ambiente industriale.
Le coperture possono anche disperdere il calore, proteggere le connessioni dei cavi e prevenire le manomissioni.
Le coperture sono classificate in base alla loro capacità di proteggere la telecamera, con il grado IP67 che è la classificazione abituale per una telecamera resistente alla polvere in un ambiente industriale. Il grado di protezione IP67 significa anche che l’involucro è impermeabile, quindi l’area operativa può essere lavata in modo sicuro.
Requisiti hardware aggiuntivi del sistema di visione
Un altro fattore nella scelta del tipo di elaborazione è l’hardware richiesto. A causa della quantità di elaborazioni parallele che richiede, il deep learning deve generalmente essere eseguito con sofisticati processori paralleli chiamati GPU. L’edge learning richiede meno elaborazione e il minimo di algoritmi basati su regole.
Alcune telecamere industriali dispongono di elaborazione integrata o incorporata. Queste telecamere possono in genere eseguire da sole sia l’elaborazione basata su regole che sull’edge learning. Il deep learning può richiedere un processore più potente collocato in un PC separato.