Automação de armazéns para a identificação confiável de 2.500 variantes de bandejas JEDEC
Matrium GmbH É uma prestadora de serviços completa nas áreas de logística, compras e alfândega. Com a ajuda de STEMMER IMAGING, A empresa desenvolveu um sistema de logística automatizado para separação de bandejas JEDEC para um cliente da indústria eletrônica. Graças à visão artificial , até 2.500 diferentes variantes de bandejas podem ser distinguidas de forma confiável antes que um robô as coloque nos compartimentos designados.
A tarefa
Desenvolver um sistema de inspeção para distinguir de forma confiável entre diferentes variantes de bandeja JEDEC que servem como contêineres de transporte para componentes eletrônicos.
O desafio
Os contêineres para componentes eletrônicos têm até 2.500 geometrias diferentes.
Além disso, as bandejas possuem marcações muito pequenas com fontes diferentes e causam reflexos diferentes dependendo da composição do material.
A Solução
O sistema de Visão Artificial desenvolvido pela STEMMER IMAGING Ele é equipado com três câmeras de alto desempenho para garantir a detecção confiável das bandejas e usa as primeiras imagens para verificar se a regulação de brilho para a inspeção final é perfeitamente compatível com a cor e a composição do material das bandejas.
Além disso, a ferramenta de imagem CVB Polimago de STEMMER IMAGING permite la Formação de padrões confiáveis no menor tempo possível.
Distinción fiable entre más de 2.500 variantes de bandejas del mismo tamaño
Há alguns anos, a Matrium vem separando bandejas como prestadora de serviços para um dos maiores distribuidores mundiais de componentes eletrônicos. Após o envio dos componentes, as bandejas devem ser devolvidas ao fabricante ordenadas por tipo.
Anteriormente, essa classificação era feita manualmente, o que era demorado considerando as mais de 2.500 variantes de bandeja. No entanto, os requisitos para visão mecânica automatizada eram igualmente altos, pois todas as bandejas ocupam aproximadamente o mesmo espaço e diferem muito pouco em forma, material e espessura. Além disso, as marcações usadas para identificar as bandejas são apenas levemente gravadas e de até 1,8 mm de tamanho. O que torna a tarefa ainda mais difícil é a composição não uniforme do material, a cor e a nuance das bandejas individuais, que causam diferentes reflexos ao capturar a imagem.
"Os fabricantes querem reclassificar essas bandejas de acordo com seu tipo, e essa tarefa não é fácil de resolver quando você considera que existem cerca de 2.500 variantes, algumas das quais diferem muito pouco em forma, material e espessura. As bandejas têm uma marca em relevo na borda da face superior e, opcionalmente, em um lado, no qual o tipo exato é codificado. É um pouco como as marcas de pneus de carros, mas nossas marcações de bandeja podem ser tão pequenas quanto 1,8 mm".
Martin Eikel, Director de IT de Matrium
Solução sob medida: Solução intralogística automatizada usando visão artificial de última geração
Juntamente com os especialistas da Matrium, a STEMMER IMAGING desenvolveu um sistema de classificação semi-automatizado baseado em um robô de pórtico que usa Visão de Máquina como um sistema de sensores para operar de forma mais econômica e confiável, com uma taxa de reconhecimento de mais de 95%.
A chamada Máquina de Triagem de Bandejas de Matriz (MTS-1) possui cinco eixos de empilhamento que são preenchidos manualmente com as bandejas individuais durante a operação. O MTS-1 classifica as bandejas antes de colocá-las nos compartimentos de armazenamento correspondentes, de forma totalmente automática e por até 3 horas sem a necessidade de recarga.
A Visão Mecânica garante uma classificação estável e totalmente automatizada
Uma garra especialmente projetada pega a bandeja superior de uma pilha e a coloca na frente das três câmeras do sistema de visão mecânica integrado. As câmeras capturam imagens de cima e de lado e enviam os dados da imagem para o PC industrial do sistema. Como a composição não uniforme do material, a coloração e o empareamento das bandejas causam reflexões diferentes, as primeiras imagens de cada bandeja são avaliadas na forma de um histograma, cujos resultados são usados para regular o brilho das capturas subsequentes.
Isso resulta em imagens com um valor médio de escala de cinza para cada objeto, criando condições ideais para a avaliação subsequente da imagem. No total, são capturadas até seis imagens por câmera, o que não é crítico em termos de tempo, já que até cinco medições elétricas da resistência da superfície da bandeja devem ser feitas em paralelo com a captura e reconhecimento da imagem.
Programação inteligente com CVB Polimago
Devido à grande variedade de bandejas, a programação de padrões para o projeto Matrium foi tão importante quanto a captura ideal de imagens. A ferramenta de captura de imagens CVB Polimago da biblioteca de software Common Vision Blox (CVB) de STEMMER IMAGING demostró aquí ser la herramienta perfecta para el reconocimiento rápido y fiable de patrones y para la lectura de las marcas. CVB Polimago tiene una ventaja decisiva: La creación automática de imágenes de entrenamiento reduce enormemente la cantidad de programación requerida por el usuario.
Os fatores-chave do sucesso da solução
Trabalho mínimo de programação na fase de treinamento
O algoritmo CVB Polimago gera visões artificiais do modelo durante a programação para simular várias posições de um componente na realidade. Isso significa que resultados estáveis podem ser obtidos com 20 a 50 imagens de treinamento.
Integração perfeita de bibliotecas de software
A biblioteca de software bem documentada do CVB Polimago permite que os usuários integrem perfeitamente as funções de imagem no serviço do Windows para a máquina e em nosso próprio software de gerenciamento baseado em banco de dados.
Reconhecimento de padrões confiável
Transformações geométricas como rotações, mudanças de tamanho, inclinações, oclusões ou mudanças na situação de iluminação já são programadas durante a fase de treinamento, o que aumenta significativamente a taxa de detecção no processo subsequente.
"Com cerca de 2.500 variantes de bandejas, era importante para nós manter o trabalho de programação ao mínimo. O CVB Polimago nos poupa muito tempo na fase de treinamento. Em suma, o apoio de STEMMER IMAGING Tem sido extremamente útil para nós implementar o sistema rapidamente e alcançar resultados de classificação confiáveis."
Martin Eikel, Director de IT de Matrium
Mais casos de sucesso em transporte e logística
Melhorar a eficiência do monitoramento de vias para o metrô de Londres
STEMMER IMAGING trabalhou em estreita colaboração com o metrô de Londres para desenvolver e fornecer conjuntos de câmeras industriais que são montados diretamente em trens de passageiros para fornecer dados de imagem sobre o status da interface roda/trilho e da própria via. Ao adquirir esses dados durante os períodos de tempo normal, mais tempo está disponível durante o período de fechamento noturno de 4 horas para manter os 1.000 km de pista da rede, minimizando qualquer interrupção nos serviços e ajudando a tornar possível o novo horário estendido de fim de semana.
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