Zastosowanie widzenia maszynowego w kontroli jakości w przemyśle motoryzacyjnym
14/05/2019

Kontrola jakości pełni bardzo ważną rolę w przemyśle motoryzacyjnym. Jednym z jej etapów jest inspekcja geometrycznej poprawności wykonania elementów nadwozia i karoserii samochodu. Oprócz tradycyjnych metod, polegających na wykorzystaniu maszyn współrzędnościowych (CMM – Coordinate Measuring Machines), coraz większą rolę odgrywają w tej dziedzinie metody optyczne, przede wszystkim techniki trójwymiarowego skanowania powierzchni. Metody optyczne są atrakcyjne, gdyż pozwalają myśleć o przeniesieniu kontroli jakości na linię produkcyjną oraz przeprowadzaniu inspekcji każdej pojedynczej części opuszczającej tę linię. Jak dotąd uzyskanie wymaganej dokładności pomiarów (rzędu 0,1 mm) w warunkach przemysłowych okazywało się celem bardzo trudnym do osiągnięcia.

Współczesne skanery 3D osiągają dokładności rzędu setnych części milimetra, ale tylko w bardzo ograniczonym polu widzenia. Inspekcja takich elementów jak drzwi, nadkola czy maska samochodu (nie wspominając o kontroli całego nadwozia) wymaga przemieszczania skanera. Osiąga się to np. za pomocą zamocowania go na ramieniu standardowego, sześcioosiowego robota przemysłowego. W tej sytuacji dokładność pomiaru zależy jednak bezpośrednio od dokładności samego robota. Prowadzi to do sytuacji, w której jeden robot (na którym znajduje się skaner) ma za zadanie kontrolować pracę podobnego, który odpowiada za produkcję. Kłóci się to z przyjętą powszechnie zasadą, że kontrola jakości powinna być przeprowadzana za pomocą urządzenia o dokładności 5 – 10 razy lepszej niż urządzenie, którego praca jest kontrolowana.

Dotychczas problem próbowano rozwiązać m.in. za pomocą ciągłej rekalibracji robota. Pozwala to jednak osiągnąć tylko ograniczone efekty. Nowym podejściem jest zastosowanie umieszczonych wokół skanera markerów, które mogą być pozycjonowane za pomocą systemu widzenia maszynowego (machine vision). Na tej zasadzie działa nowe rozwiązanie opracowane przez firmę OptiNav.

OptiNav to działająca w Słupsku firma specjalizująca się w systemach widzenia maszynowego. Jednym z obszarów jej działania jest pomoc klientom, z różnych gałęzi przemysłu, we wdrażaniu wizyjnych systemów do kontroli jakości i automatyzacji produkcji. Jest to działalność bardzo istotna, szczególnie patrząc na stosunkowo niski współczynnik robotyzacji polskiego przemysłu, który ma w tym obszarze jeszcze dużo do zrobienia.

Jednym z rozwiązań OptiNav’u jest technologia OptiTrace, pozwalająca na lokalizowanie markerów optycznych za pomocą systemów widzenia maszynowego. Umożliwia ona wyznaczenie pozycji markera z dokładnością odpowiadającą przesunięciu jego obrazu o zaledwie kilka setnych części piksela. Z punktu widzenia optyki można więc nazwać to rozwiązanie „superlokalizacją” – lokalizacją z dokładnością dużo lepszą niż zdolność rozdzielcza kamery. Przekładając to na typowe możliwości sprzętu do widzenia maszynowego, można mówić o wyznaczeniu pozycji markera z dokładnością rzędu kilkudziesięciu mikrometrów, w przestrzeni o średnicy przewyższającej jeden metr.

Od kilku lat OptiNav należy do grupy Carl Zeiss. W efekcie współpracy z innymi firmami z tej grupy, technologia OptiTrace znalazła zastosowanie w systemie AICell Trace, w którym skaner 3D jest mocowany do robota przemysłowego, a jego pozycja, podczas kontroli poszczególnych fragmentów analizowanego wyrobu, jest mierzona za pomocą umieszczonych wokół niego markerów. System przeznaczony jest dla przemysłu motoryzacyjnego i stanowi krok w stronę zintegrowania produkcji i kontroli jakości w ramach jednego procesu.

Opracowanie systemów widzenia maszynowego, o tak dużej dokładności, wymaga znacznych inwestycji w prace badawczo-rozwojowe. Jednym z narzędzi wykorzystywanych w tym celu przez OptiNav jest oprogramowanie MATLAB. MATLAB posiada gotowe implementacje wielu zaawansowanych algorytmów numerycznych, służących m.in. do optymalizacji i rozwiązywania układów równań nieliniowych. Dodatkowo daje ono możliwość pracy w trybie interaktywnej sesji, co znacznie przyspiesza proces testowania i debugowania kodu. Na poziomie uczonym na wielu kursach uniwersyteckich, zastosowanie MATLABa jest ograniczane do wykonania prostych skryptów o nieskomplikowanej architekturze. Rzeczywiste możliwości tego oprogramowania są jednak dużo większe i umożliwiają zastosowania takich technik jak programowanie obiektowe, programowanie funkcyjne, testy jednostkowe itp.

W pracach badawczo-rozwojowych w OptiNav’ie wykorzystywana jest również intensywnie możliwość integracji MATLABa i kodu wykonywanego na wirtualnej maszynie .NET Framework. Pozwala to na łatwe integrowanie kodu napisanego w innych językach programowania (zwłaszcza C#) oraz połączenia MATLABa z różnego rodzaju zewnętrznymi urządzeniami pomiarowymi, a nawet robotami przemysłowymi.

Oprócz dużego znaczenia dla przemysłu, rozwój systemów widzenia maszynowego jest niezwykle fascynującym doświadczeniem dla inżynierów. Wymaga on śledzenia bardzo szybko rozwijającej się dziedziny oraz łączenia wiedzy z wielu różnych specjalności, takich jak optyka, elektronika, przetwarzania sygnałów czy sztuczna inteligencja. Dzięki takiemu połączeniu, możliwe jest tworzenie naprawdę innowacyjnych rozwiązań, które w przyszłości zwiększać będą zarówno efektywność, jak i jakość procesów produkcyjnych.

Autorzy: Maciej Kraszewski, Vojtech Mańkowski, OptiNav sp. z o.o.