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Sistemi di visione artificiale in ambito industriale Survey sullutilizzo dei sistemi di visione nella filiera dellautomazione della Regione Emilia-Romagna.

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Presentazione sul tema: "Sistemi di visione artificiale in ambito industriale Survey sullutilizzo dei sistemi di visione nella filiera dellautomazione della Regione Emilia-Romagna."— Transcript della presentazione:

1 Sistemi di visione artificiale in ambito industriale Survey sullutilizzo dei sistemi di visione nella filiera dellautomazione della Regione Emilia-Romagna Claudio Salati Club degli Innovatori / Confindustria Modena

2 Origini di VIALAB Bando Regione Emilia-Romagna Dai distretti produttivi ai distretti tecnologici Per filiera: automazione, controlli e meccatronica Durata del progetto: 2 anni Vincolo di costituzione di un Laboratorio fisicamente separato Collaborazione con LABORATORI DELLA RETE ALTA TECNOLOGIA VIALAB Laboratorio per la Visione Industriale Applicata Visione artificiale come tecnologia abilitante 2

3 Partner VIALAB Datalogic Automation (Prime Contractor) Scanning System SPA Logistics T3LAB, Rete Alta Tecnologia della Regione Emilia-Romagna DEIS, Università di Bologna CRIT 3

4 Organizzazione VIALAB Sede del Laboratorio c/o T3Lab Neoassunti 1 per ciascuna Azienda 3 presso T3Lab 3 presso DEIS Tutor T3Lab DEIS Lab Manager T3Lab Previste anche attività interne alle Aziende 4

5 Scopi VIALAB Tecnologia abilitante Punto di riferimento regionale Facilitatore per limpiego Acquisizione di know-how, sia tecnologico che applicativo Stato dellarte Benchmarking Sviluppo nuove tecniche / algoritmi / tecnologie Tematiche emergenti Accelerazione HW dellelaborazione Visione 3D Formazione di personale specializzato 5

6 Analisi dei requisiti della filiera quali sono le applicazioni di visione industriale di interesse strategico quali sono le funzionalità di machine vision necessarie per la loro realizzazione quali tra queste funzionalità hanno una rilevanza maggiore quali tra queste funzionalità sono o meno già disponibili con un livello di qualità (intesa come efficacia ed efficienza computazionale) sufficiente quali sono i sistemi di visione (basati su PC, smart/intelligent camera, vision sensor) target per queste applicazioni quali sono i sistemi ottici per realizzare un sistema di acquisizione di immagini idoneo a supportare le applicazioni delle filiera quali sono i vincoli architetturali e di costo... 6

7 Terminologia (EMVA) Application-specific vision system: A turnkey vision system addressing a single specific application (e.g. wafer inspection in the semiconductor industry or solutions of system integrators). Basato su camere prive di intelligenza a bordo e, di norma, su PC. Configurable vision system: A vision system which can be used for different types of applications (e.g. optical character recognition, dimensional measuring) in various industries or environments. Basato su camere prive di intelligenza a bordo e, di norma, su PC. Smart/Intelligent camera (SC/IC): A camera with embedded intelligence, such as a microprocessor, DSP or FPGA, which can be programmed/parameterized. Typically optics and lighting are already integrated. A smart/intelligent camera can be used for different applications. Vision sensor: A turnkey product based on an image sensor combined with a processor unit integrated in a body and equipped with specific application software. Typically optics and lighting are already integrated. The application is destined for a specific task (e.g. code reading). 7

8 Metodologia Questionari 1.Identificazione dei requisiti e delle modalità duso (tecnologiche, organizzative, …) 2.Valutazione dei toolkit SW di visione conosciuti Partecipazione al questionario 2 limitata ad aziende con competenze specifiche Intervista Le domande non sono in realtà a forma chiusa Le domande prevedono la possibilità di aggiungere commenti e precisazioni Modalità di partecipazione flessibile per aziende strutturate in più divisioni Nel riassumere le risposte cè un grado notevole di interpretazione Risultati da considerarsi più in termini qualitativi che quantitativi 8

9 Partecipanti 25 aziende partecipanti per 27 questionari compilati fornitori di sistemi di visione (5), integratori di sistemi di visione (6), OEM che integrano sistemi di visione nei loro apparati (17), utenti finali di sistemi di visione (8). Un partecipante si riconosce in diverse categorie Risponde tenendo conto delle diverse identità Risponde tenendo conto di ununica identità Modalità di risposta diversificate per aziende composte da più divisioni 9

10 Campi applicativi Il controllo di qualità continua ad essere lapplicazione più diffusa. La lettura di simboli DPM (Direct Part Marking) non è molto diffusa. La lettura (o verifica) di stringhe di caratteri è almeno altrettanto diffusa della lettura di simboli. I controlli metrologici costituiscono un aspetto essenziale delle ispezioni di qualità. Ma, apparentemente, più nello spazio immagine che nello spazio mondo. Il pattern matching viene utilizzato non solo come locatore ma anche, direttamente, nel controllo di qualità. Tematiche emergenti: Controllo di qualità 3D Pick-and-place 2.5D e 3D 10

11 Competenze: interne vs. esterne La maggior parte dei partecipanti dichiara di avere competenze di visione interne Ma per gli OEM Queste sono in genere relative ai requisiti per il sistema di visione nellambito della loro applicazione Cè una integrazione con competenze esterne La competenza specifica sulla tecnologia della visione e sugli aspetti realizzativi è esternalizzata Perché si esternalizza? Competenze tecnologiche (in particolare illuminazione, non il SW!) Motivi organizzativi Dimensioni piccole Struttura a rete e suddivisione delle competenze: partnership Difficoltà di mantenere competenze interne aggiornate 11

12 Lutente finale: visto da integratori e OEM Lutente finale vuole rimanere il più possibile alloscuro delle tematiche di visione E.g.: a livello di configurazione e riconfigurazione dellapplicazione nel suo complesso si opera per ricette Ma: capita che lutente finale imponga la scelta del sistema di visione Il prodotto indicato è il migliore La rete tecnico-commerciale di supporto è vasta e flessibile Il prodotto indicato è talmente facile da usare che il valore aggiunto dellintegratore è basso, e lintegratore è sostituibile facilmente Semplificazione/ottimizzazione del supporto interno Perché gli stessi ragionamenti non li fa lOEM? Perché lOEM nellintegratore/fornitore di visione cerca un partner di progetto Se un fornitore di camere vuole proporcele ci deve proporre in qualche modo la soluzione finale 12

13 Esigenze degli integratori Valorizzare il proprio know-how Sistemi complessi Sistemi ottimizzati La luce, ma non solo la luce Proteggere il proprio know-how Soluzioni non replicabili in modo incontrollato Cosa lavora contro gli integratori Specifici settori di mercato che non tollerano valore aggiunto: auto Vision sensor (se non come componenti di applicazioni complesse) Applicazioni verticali direttamente supportate dai venditori 13

14 Sistemi di visione Ancora predominante la struttura PC + Camere passive Un PC regge il carico computazionale di molte camere Dal time-sharing al multicore Ogni camera è gestita da un solo core! Il sistema rimane ancora conveniente dal punto di vista del costo Vision Sensor più diffusi di SC/IC Anche perché giocano un ruolo di complemento in sistemi complessi SC/IC Il vantaggio non sta nel costo Il vantaggio starebbe nella semplificazione dellinstallazione: meno cavi e illuminazione integrata (facilità di programmazione?) Ma lilluminatore integrato spesso non basta … 14

15 Problemi di connessione I/O digitale Se si potesse si farebbe tutto con lI/O digitale Connessioni seriali in via di abbandono Fieldbus non utilizzati Utilizzati nel sistema nel suo complesso ma non dal sotto-sistema di visione Ci si basa su Ethernet Per ri/configurazione, salvataggio immagini, remotizzazione console Connessioni ridondanti????Nessuno Connessioni industrial grade?Minoranza Norme IP?Minoranza; significativa, ma minoranza 15

16 Problemi di performance Fino ad adesso poco percepiti la capacità di calcolo dei PC (del singolo core), nel passato, è cresciuta più rapidamente delle esigenze di calcolo un PC (single core / multi core) è in grado di elaborare in modo parallelo e indipendente le immagini di più camere In futuro le cose rimarranno ancora così? La frequenza di clock non aumenta più Le applicazioni ad alto valore aggiunto saranno quelle più complesse (e.g. visione 3D, tracking di oggetti) Per applicazioni complesse il singolo core non è sufficiente Nellelaborazione embedded la potenza di calcolo non è sufficiente Anche qui laumento di potenza di calcolo non avviene più per aumento della frequenza di clock Impatto del cambio di prospettiva sul SW di visione 16

17 Riconfigurazione delle applicazioni Una volta programmato un sistema di visione è normalmente dedicato ad una applicazione specifica, controllo di qualità, controllo robot, … E però normale che la linea di produzione in cui è inserito sia flessibile e quindi che i parametri dellapplicazione debbano essere modificati La frequenza con cui ciò avviene è molto variabile: da ogni ora a una volta ogni alcuni mesi Ma nella normalità dei casi è maggiore di una volta al giorno La riconfigurazione dellintera linea deve avvenire da ununica postazione: Minimo: deve essere messa a disposizione una funzionalità di console remota In realtà: non è ammissibile che esistano diverse console per i diversi sottosistemi Procedura di riconfigurazione voluta: la ricetta per la produzione viene impostata su un controllore centrale e questo si occupa di effettuare automaticamente la riconfigurazione congruente di tutti i sottosistemi. Quello che risulta davvero imprescindibile per un sistema di visione è il supportare un protocollo di configurazione remota 17

18 Schermo e tastiera In un sistema complesso è impensabile che ogni sottosistema sia dotato di una sua console indipendente è lapplicazione nel suo complesso che ha una console centralizzata quando larchitettura di controllo della linea è composta di più PC è sempre possibile remotizzare la console di ciascuno di questi Ma per una SC? Quando la SC non si presenta come un normale PC? Dal punto di vista funzionale: in alcuni casi (~15% dei casi) loperatore umano è parte integrante dellanello di controllo: la console è necessaria funzionalmente il numero dei partecipanti che ritengono necessaria la presenza di una console (anche se non strettamente necessaria dal punto di vista funzionale) è il doppio di quello dei partecipanti di parere opposto cè anche un problema di controllo daccesso (e.g. applicazioni farmaceutiche) Monitoraggio remoto tipo SCADA? NOK PC (laptop) connesso al dispositivo di visione via rete solo quando necessario? NOK Soluzione tipo VSM Datalogic? OK 18

19 Interfaccia utente Due approcci alternativi Approccio 1: il sistema di visione deve risultare il più possibile invisibile allutente finale non dovrebbe esserci alcuna necessità di agire direttamente sul sistema di visione durante le riconfigurazioni del sistema il sistema di visione dovrebbe adattarsi automaticamente alla variazioni e alle derive del ciclo produttivo (e.g. allusura degli strumenti di lavorazione) il sistema di visione non ha bisogno di una sua interfaccia utente le immagini acquisite non devono mai essere visualizzate alloperatore Approccio 2: loperatore deve intervenire direttamente sul sistema di visione e.g. durante la ri-configurazione del sistema sono necessarie operazioni periodiche di ricalibrazione gestite dalloperatore la visualizzazione alloperatore delle immagini acquisite dal sistema (e.g. nel caso di pezzi scartati) è una esigenza imprescindibile 19

20 Salvataggio immagini La funzionalità di salvataggio immagini è considerata necessaria dalla larga maggioranza dei partecipanti (salvo che per alcuni ambiti applicativi, come il controllo robot) Salvare tutte le immagini acquisite è un desiderio Il requisito è quello di poter archiviare le immagini dei pezzi scartati/anomali In genere non si ammette un degrado della qualità dellimmagine, per cui non si usano nemmeno formati compressi In un sistema basato su PC nessun problema per il salvataggio: disco locale La possibilità per una SC/IC di trasferire le immagini sulla rete durante il funzionamento in linea è stata citata come un vantaggio competitivo 20

21 Smart camera o intelligent camera? Intelligent camera Una camera con Unix/Windows a bordo quello che viene messo a disposizione dellutente (che non è lutente finale ma lo sviluppatore dellapplicazione specifica) è un ambiente di sviluppo (SDK) funzionalità di elaborazione dellimmagine sono messe a disposizione tramite delle API di programmazione (e.g. in C) sono accessibili (facilmente) le funzioni di I/O, sia quello digitale che quello specifico per lacquisizione (e trasferimento, …) di immagini Lambiente operativo è quello di un normale PC e questo rende disponibili funzioni come laccesso alla rete, la remotizzazione della console, il file transfer, … utility per la calibrazione della camera monitoraggio remoto del sistema supporto per la configurazione remota dellapplicazione. 21

22 Smart camera o intelligent camera? Smart camera evita allutente la necessità di scrivere SW convenzionale programmazione tramite configurazione drag&drop di ricette di ispezione si parla (anche se impropriamente) di parametrizzazione, piuttosto che di sviluppo, dellapplicazione il sistema è chiuso: non cè unAPI accessibile allutente lutente non può estendere, modificare, sostituire le funzioni disponibili sul sistema, può solo controllarne lattivazione e la sequenzializzazione Il tradeoff è semplicità di sviluppo contro flessibilità per fare unapplicazione non ho bisogno di essere un programmatore Si cerca di rendere la SC il più simile possibile ad un vision sensor: applicazioni verticali 22

23 Smart camera o intelligent camera? Commenti il 55% dei partecipanti si dichiarano a favore delle IC, il 45% delle SC una SC basata sul secondo approccio consente spesso di fare facilmente il 90-95% di unapplicazione, ma non di fare il 100% SC avrebbero senso se semplificassero la progettazione fino al punto che l'utente finale potesse farsi davvero tutto da sé stesso. In realtà progettare unapplicazione rimane ancora troppo difficile e comunque cè sempre il problema che lilluminazione integrata non è sempre adeguata si preferisce mantenere il controllo totale dellapplicazione e una ditta che fa visione non ha problemi di competenze. Il vantaggio presunto di una programmazione drag&drop è irrilevante lintegrazione nel sistema complessivo di una camera aperta è più semplice di quella di una camera chiusa se si deve avere solo un ambiente di programmazione stile PC, allora è meglio lavorare davvero su PC voglio poter fare lapplicazione, ma non voglio dover imparare a fare il programmatore SW: è questo il bello delle SC con interfaccia grafica 23

24 SW di machine vision Quando la scelta della libreria di machine vision è libera (e.g. piattaforma PC) la maggior parte degli sviluppatori si basa (ancora) sulluso di strumenti proprietari Dipende molto da ragioni storiche Librerie commerciali generaliste sono utilizzate solo da una minoranza Per aspetti specifici (e.g. pattern matching) Per uso complementare La scelta della libreria commerciale è una scelta di vita Pratica di benchmark limitata! OpenCV Per sperimentazione Clonazione a livello sorgente di alcune funzione che vengono incorporate nella libreria proprietaria Nessun utilizzo diretto in produzione In qualche caso la libreria di machine vision è solo uno degli aspetti di una relazione di partnership di progetto 24

25 SW di machine vision La libreria proprietaria è sempre adeguata? No Ma quello che conta è il sistema nel suo complesso: e.g. si cerca di migliorare lacquisizione immagini Laumento della potenza di calcolo dei PC ha aiutato molto Se ne ha il controllo completo e la facilità duso è intrinseca Se ho davvero bisogno di funzionalità complesse le integro caso per caso appoggiandomi a librerie terze parti Si fanno benchmark sistematici e periodici delle librerie commerciali? No Occasionalmente In genere sistema contro sistema La libreria di machine vision non è percepita come fattore critico elemento di vantaggio competitivo 25

26 SW: in futuro? Algoritmi intrinsecamente più complessi Già adesso se cè bisogno di un pattern matching general purpose non ci si basa (in generale) su soluzioni proprietarie Visione 3D, tracking, calibrazione, … Il modello di crescita della capacità computazionale non sarà più lo stesso Non per aumento della frequenza di clock Per aumento del parallelismo Disponibilità di acceleratori HW GPU su PC FPGA su sistemi embedded Parallelismo anche nei sistemi embedded Sistemi single chip con processore parallelo + FPGA E ragionevole mantenere una libreria proprietaria in queste condizioni? 26

27 Librerie SW di machine vision Quattro librerie commerciali in uso diffuso Cognex VisionPro DALSA Sapera Matrox MIL MVTec Halcon Indicazioni qualitative Non basate su benchmark Basate su esperienza in campo Giudizio generale di adeguatezza Temi di lavoro Calibrazione Pattern matching 3D Facilità duso Benchmark VIALAB 27

28 Richieste dalla filiera Lutilizzo dei sistemi di visione è largamente diffuso, ma si è ancora lontani dal poterli considerare una commodity acquisibile e utilizzabile facilmente. Per molte realtà aziendali il problema è ancora il superamento del primo gradino (e lesigenza è quella di essere assistiti nellaffrontarlo). Tema esemplificativo: identificazione dei componenti meccanici. Non è così diffuso DPM è ancora minoritario. Lidentificazione non è uno strumento della propria automazione ma un vincolo imposto dal cliente sulloggetto che deve essere fornito. Percezione della necessità di passare alluso di SW di machine vision terze parti interesse per lattività di benchmarking prevista da VIALAB. Diverse aziende hanno presentato ipotesi di collaborazione, anche direttamente rivolte ad aziende costituenti VIALAB. Una delle richieste di collaborazione rappresenta un esempio concreto di applicazione non risolvibile tramite SC chiusa. Tre delle richieste ricevute sono in qualche modo correlate alla visione 3D, o alle tecnologie di acquisizione delle immagini o a specifici problemi applicativi. Tema della localizzazione 2.5D di oggetti, una localizzazione cioè nello spazio 3D ma basata sulluso di una singola camera 2D. 28

29 Grazie Il rapporto è disponibile sul sito VIALAB nella pagina 29


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