ข่าวอุตสาหกรรม
0102030405
วิสัยทัศน์ 3 มิติทางอุตสาหกรรมเปิดโลกทัศน์ใหม่สำหรับการผลิตอัจฉริยะ
08-12-2023
ในปี 1969 เซ็นเซอร์ภาพ CCD ตัวแรกถือกำเนิดขึ้นใน Bell Laboratories ซึ่งเปิดประตูแห่งภาพดิจิทัลสำหรับอุตสาหกรรมการมองเห็นทางอุตสาหกรรม นับตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ทุกสาขาของชีวิตและการผลิตได้เริ่มเชื่อมโยงกับภาพและวิสัยทัศน์ ขอบเขตของแมชชีนวิชันก็เริ่มงอกงามและเติบโตเช่นกัน จากขาวดำไปจนถึงสี จากความละเอียดต่ำไปจนถึงความละเอียดสูง จากภาพนิ่งไปจนถึงรูปภาพไดนามิก วันนี้เราทำให้เครื่องจักรเข้าใจพื้นที่สามมิติที่แท้จริง และนำเสนอการมองเห็นภาพสามมิติต่อหน้าเรา ซึ่งถือเป็นการปฏิวัติการมองเห็นครั้งที่สี่ที่คนในอุตสาหกรรมเรียกกัน กุญแจสำคัญในการอัพเกรดมิติการมองเห็นของการปฏิวัติการมองเห็นครั้งที่สี่คือการพัฒนาอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรมการตรวจจับ 3 มิติ วิชันซิสเต็มได้พัฒนาจากเครื่องบิน 2D มาเป็น 3D สามมิติ "Horizon" เทคโนโลยีหลักที่อยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีทั่วไปของเรา เช่น การชำระเงินด้วยการแปรงใบหน้า, Face ID, VR, ร้านสะดวกซื้อไร้คนขับ และหุ่นยนต์อัจฉริยะ คือเทคโนโลยีการมองเห็น 3 มิติ การผสมผสานระหว่างการปฏิวัติด้วยภาพที่สี่และอินเทอร์เน็ตเชิงอุตสาหกรรมยังเพิ่มมูลค่าสูงสุดให้กับเศรษฐกิจและเทคโนโลยีที่แท้จริง และเริ่มค่อยๆ เคลื่อนไปสู่ฉากอุตสาหกรรม ประสิทธิภาพการผลิต และความเป็นไปได้ทางอุตสาหกรรม หากใช้ประโยคหนึ่งเพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่างอินเทอร์เน็ตเชิงอุตสาหกรรมและแมชชีนวิชัน 3 มิติ คำอธิบายที่เหมาะสมที่สุดคือประโยคนี้: อนาคตของอินเทอร์เน็ตเชิงอุตสาหกรรมจะขึ้นอยู่กับการควบคุมของแมชชีนวิชัน 3 มิติและการประมวลผลของระบบการรับรู้ของ AI การประยุกต์ใช้วิชันซิสเต็มในอุตสาหกรรมไม่ใช่เรื่องใหม่ มีการพัฒนามานานกว่า 30 ปี ด้วยการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรม ทำให้เทคโนโลยีนี้มีน้ำหนักมากขึ้นเรื่อยๆ ในสาขาการผลิตทางอุตสาหกรรม จากสถานการณ์เดียวไปจนถึงสายการผลิตเต็มรูปแบบ เทคโนโลยีการมองเห็นทางอุตสาหกรรมเป็นเทคโนโลยีการมองเห็น 2D แรกสุดที่ใช้ในการผลิตแบบอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม การมองเห็นแบบ 2 มิติสามารถแก้ปัญหาได้เฉพาะบนเครื่องบินเท่านั้น สำหรับวัตถุที่มีข้อมูลสูง เช่น ผลิตภัณฑ์ที่มีพื้นผิวโค้งและเรเดียน การมองเห็นแบบ 2 มิติเป็นเรื่องยากที่จะมีบทบาท ซึ่งส่งเสริมการเพิ่มขึ้นของการมองเห็นแบบ 3 มิติ เมื่อเปรียบเทียบกับการมองเห็นแบบ 2 มิติ การมองเห็นแบบ 3 มิติจะมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของแสงโดยรอบน้อยกว่า และมีความแม่นยำและความน่าเชื่อถือสูงกว่า สามารถตรวจจับเป้าหมายที่เคลื่อนที่เร็วในสายการผลิต และรับข้อมูล เช่น รูปร่าง คอนทราสต์ของสี และพิกัดเชิงพื้นที่ การมองเห็นแบบ 3 มิติสามารถตอบสนองการใช้งานฉากอุตสาหกรรมได้มากขึ้น ซึ่งการมองเห็นแบบ 2 มิติเป็นเรื่องยากที่จะพบ และมีบทบาทเสริมให้กับการมองเห็นแบบ 2 มิติ เมื่อรวมกับการปรับปรุงข้อกำหนดด้านความแม่นยำอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมการผลิตที่มีความแม่นยำ เช่น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค รถยนต์ และเซมิคอนดักเตอร์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีการมองเห็น 3 มิติที่มีความแม่นยำสูงก็กลายเป็นประเด็นร้อนในตลาด มุมมอง 3 มิติทางอุตสาหกรรมมุ่งเน้นไปที่การใช้งาน 3 แบบเป็นหลัก ได้แก่ การตรวจจับขนาดและข้อบกพร่อง การผลิตอัจฉริยะ และการนำทางอัตโนมัติ การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดในการใช้เทคโนโลยีการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมในสาขาอุตสาหกรรมในช่วงสองปีที่ผ่านมาคือการพัฒนาจากฉากเดียว เช่น การตรวจสอบคุณภาพ ไปจนถึงการเปิดใช้งานการผลิตของสายการผลิตทั้งหมด 
ในสายการผลิต ก่อนที่จะมีการนำการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมมาใช้ มันเป็นแอปพลิเคชันฉากเดียว เช่น การตรวจสอบคุณภาพที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด ยกตัวอย่างกระบวนการผลิตสมาร์ทโฟน ลิงก์ที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับขนาดและข้อบกพร่องส่วนใหญ่แบ่งออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ เมนบอร์ด การประกอบชิ้นส่วน บรรจุภัณฑ์ และการจัดส่ง จากนั้น ระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมสำหรับการตรวจสอบคุณภาพจะเกี่ยวข้องกับกระบวนการทั้งสามนี้เป็นหลัก ขณะนี้ ด้วยการบูรณาการและการเปลี่ยนแปลงระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรม ทำให้สายการผลิตทั้งหมดสามารถนำไปใช้ในลิงก์และฉากต่างๆ ตั้งแต่การผลิตป้อนอาหารไปจนถึงการตรวจสอบบรรจุภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น ฉากต่างๆ เช่น การขัดผิวในสายการผลิต และการเชื่อม การพ่น และการประกอบชิ้นส่วน สามารถนำไปใช้กับระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมได้ สำหรับความต้องการการผลิตแบบยืดหยุ่นที่เป็นที่นิยมในปัจจุบัน สภาพแวดล้อมการผลิตภายใต้การผลิตแบบยืดหยุ่นมีความซับซ้อนมากขึ้นและความต้องการการดำเนินงานอัจฉริยะก็สูงขึ้น ภายใต้โหมดการผลิตที่ยืดหยุ่น หุ่นยนต์อุตสาหกรรมและอุปกรณ์อัตโนมัติจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงอย่างยืดหยุ่นตามความต้องการการผลิตเพื่อผลิตผลิตภัณฑ์ประเภทต่างๆ ในการขนถ่าย การจัดเรียง การจัดการ และการเชื่อมโยงอื่นๆ จำเป็นต้องวางแผนและดำเนินการงานให้เสร็จสิ้นแบบเรียลไทม์ตามประเภทผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน หุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมหรืออุปกรณ์อัตโนมัติไม่สามารถรับรู้ได้เลย การนำระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมมาใช้ทำให้โหมดการผลิตที่ยืดหยุ่นราบรื่นยิ่งขึ้น มีเพียงการกระโดดออกจากโซลูชันของระบบอัตโนมัติชุดเล็กๆ แบบดั้งเดิมและตระหนักถึงการทำงานอัจฉริยะที่เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์อย่างแท้จริงเท่านั้นที่จะสามารถแก้ไขความต้องการการใช้งานนี้ได้ ซึ่งเป็นความต้องการโดยทั่วไปของการผลิตที่ยืดหยุ่นสำหรับระบบการมองเห็นอัจฉริยะ ตัวอย่างเช่น ในโลจิสติกส์อัจฉริยะ การปรับปรุงความยืดหยุ่นด้วยอัลกอริธึมการมองเห็น 3 มิติสามารถระบุและจัดเรียงสินค้าใน SKU จำนวนมากได้อย่างแม่นยำผ่าน "การมองเห็นแบบ Ai + 3D" โดยเฉพาะอย่างยิ่งปฏิสัมพันธ์ระหว่างการจดจำด้วยภาพและการวางแผนวิถีการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ การจับ และการเคลื่อนไหว และการควบคุมอื่นๆ ซึ่งสามารถทำลายปัญหาคอขวดของการเติบโตของโลจิสติกส์อัจฉริยะ และขยายขอบเขตความครอบคลุมของลูกค้าได้อย่างมาก แน่นอนว่าการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีระบบการมองเห็น 2 มิติในด้านการผลิตภาคอุตสาหกรรมยังไม่ถูกกำจัดไปอย่างสิ้นเชิง เทคโนโลยีระบบการมองเห็น 3 มิติจะถูกนำมาใช้เป็นส่วนเสริมของเทคโนโลยี 2 มิติด้วย โซลูชันแบบไฮบริดนี้จะใช้ในการวัดส่วนประกอบต่างๆ เช่น การตรวจสอบขนาดและตำแหน่งของช่องใส่ซิมการ์ด โมดูลแบตเตอรี่ และโมดูลกล้องบนโทรศัพท์มือถือ ผู้ผลิตส่วนใหญ่จะจัดหาโซลูชันไฮบริด 2D / 3D วิชันซิสเต็ม 3 มิติมีบทบาทสำคัญในด้านการผลิตทางอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการประยุกต์ใช้ฉากเดียว ครอสลิงก์ หรือการผสมผสานโซลูชันทางเทคนิคหลายรายการ
ในสายการผลิต ก่อนที่จะมีการนำการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมมาใช้ มันเป็นแอปพลิเคชันฉากเดียว เช่น การตรวจสอบคุณภาพที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด ยกตัวอย่างกระบวนการผลิตสมาร์ทโฟน ลิงก์ที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับขนาดและข้อบกพร่องส่วนใหญ่แบ่งออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ เมนบอร์ด การประกอบชิ้นส่วน บรรจุภัณฑ์ และการจัดส่ง จากนั้น ระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมสำหรับการตรวจสอบคุณภาพจะเกี่ยวข้องกับกระบวนการทั้งสามนี้เป็นหลัก ขณะนี้ ด้วยการบูรณาการและการเปลี่ยนแปลงระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรม ทำให้สายการผลิตทั้งหมดสามารถนำไปใช้ในลิงก์และฉากต่างๆ ตั้งแต่การผลิตป้อนอาหารไปจนถึงการตรวจสอบบรรจุภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น ฉากต่างๆ เช่น การขัดผิวในสายการผลิต และการเชื่อม การพ่น และการประกอบชิ้นส่วน สามารถนำไปใช้กับระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมได้ สำหรับความต้องการการผลิตแบบยืดหยุ่นที่เป็นที่นิยมในปัจจุบัน สภาพแวดล้อมการผลิตภายใต้การผลิตแบบยืดหยุ่นมีความซับซ้อนมากขึ้นและความต้องการการดำเนินงานอัจฉริยะก็สูงขึ้น ภายใต้โหมดการผลิตที่ยืดหยุ่น หุ่นยนต์อุตสาหกรรมและอุปกรณ์อัตโนมัติจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงอย่างยืดหยุ่นตามความต้องการการผลิตเพื่อผลิตผลิตภัณฑ์ประเภทต่างๆ ในการขนถ่าย การจัดเรียง การจัดการ และการเชื่อมโยงอื่นๆ จำเป็นต้องวางแผนและดำเนินการงานให้เสร็จสิ้นแบบเรียลไทม์ตามประเภทผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน หุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมหรืออุปกรณ์อัตโนมัติไม่สามารถรับรู้ได้เลย การนำระบบการมองเห็น 3 มิติทางอุตสาหกรรมมาใช้ทำให้โหมดการผลิตที่ยืดหยุ่นราบรื่นยิ่งขึ้น มีเพียงการกระโดดออกจากโซลูชันของระบบอัตโนมัติชุดเล็กๆ แบบดั้งเดิมและตระหนักถึงการทำงานอัจฉริยะที่เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์อย่างแท้จริงเท่านั้นที่จะสามารถแก้ไขความต้องการการใช้งานนี้ได้ ซึ่งเป็นความต้องการโดยทั่วไปของการผลิตที่ยืดหยุ่นสำหรับระบบการมองเห็นอัจฉริยะ ตัวอย่างเช่น ในโลจิสติกส์อัจฉริยะ การปรับปรุงความยืดหยุ่นด้วยอัลกอริธึมการมองเห็น 3 มิติสามารถระบุและจัดเรียงสินค้าใน SKU จำนวนมากได้อย่างแม่นยำผ่าน "การมองเห็นแบบ Ai + 3D" โดยเฉพาะอย่างยิ่งปฏิสัมพันธ์ระหว่างการจดจำด้วยภาพและการวางแผนวิถีการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ การจับ และการเคลื่อนไหว และการควบคุมอื่นๆ ซึ่งสามารถทำลายปัญหาคอขวดของการเติบโตของโลจิสติกส์อัจฉริยะ และขยายขอบเขตความครอบคลุมของลูกค้าได้อย่างมาก แน่นอนว่าการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีระบบการมองเห็น 2 มิติในด้านการผลิตภาคอุตสาหกรรมยังไม่ถูกกำจัดไปอย่างสิ้นเชิง เทคโนโลยีระบบการมองเห็น 3 มิติจะถูกนำมาใช้เป็นส่วนเสริมของเทคโนโลยี 2 มิติด้วย โซลูชันแบบไฮบริดนี้จะใช้ในการวัดส่วนประกอบต่างๆ เช่น การตรวจสอบขนาดและตำแหน่งของช่องใส่ซิมการ์ด โมดูลแบตเตอรี่ และโมดูลกล้องบนโทรศัพท์มือถือ ผู้ผลิตส่วนใหญ่จะจัดหาโซลูชันไฮบริด 2D / 3D วิชันซิสเต็ม 3 มิติมีบทบาทสำคัญในด้านการผลิตทางอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการประยุกต์ใช้ฉากเดียว ครอสลิงก์ หรือการผสมผสานโซลูชันทางเทคนิคหลายรายการ