Alguma referência para o trade-off entre software e mecânica / óptica em sistemas de visão de máquina industrial?

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Eu explico minha pergunta com um exemplo simplificado.

Posso projetar um sistema de visão industrial para a inspeção automática de um item com estes requisitos principais:

  1. a imagem de uma boa peça deve ser um fundo preto e a peça deve ser cinza.
  2. o defeito deve aparecer como uma área branca dentro da área cinza.

Esses requisitos simplificam muito a parte do software do sistema: para classificar um item como defeituoso, o algoritmo conta apenas os pixels brancos.

Mas, para obter esse algoritmo direto, tenho que ser muito bom em projetar a parte de iluminação / óptica / mecânica do sistema e talvez essa parte custe mais do que o software.

Talvez no passado eu tenha lido uma frase como "faça o máximo possível com a mecânica e o mínimo possível com o software" ; parece-me que estava em um livro dos anos 90 (ou 80) sobre visão de máquina prática, mas não consigo encontrar a citação / referência adequada.

Alessandro Jacopson
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Se é dos anos 80 ou 90, pode não ser mais verdade, no entanto
endolith
@ endolith Sim, pode não ser mais verdade ... mas não estou procurando uma verdade absoluta, e sim uma referência influente (talvez apenas naquele momento).
Alessandro Jacopson
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Por outro lado, se você estiver fazendo muitas muitas unidades, você baratear a ótica e empregar esforços heróicos em software para compensar isso :)
Martin Thompson
@MartinThompson Exactly! Mas a referência que eu lembrava estava na direção oposta "um sistema de visão de máquina deve ser 1% de software e 99% de optomecânica".
Alessandro Jacopson
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A questão geral é a mesma de qualquer sistema de computador: GIGO (entrada e saída de lixo). Quanto mais você puder fazer para melhorar a qualidade da imagem inicial, mais poderá sair do pós-processamento. "Esforços heróicos" só são viáveis ​​se houver informações suficientes lá em primeiro lugar; isso realmente será muito dependente de aplicativos. Não acredito que isso tenha mudado desde os anos 80/90, como alguns sugerem. Pode haver melhorias em termos do que você pode fazer, simplesmente devido à Lei de Moore (mais processamento em um determinado momento), mas ainda é melhor começar com uma boa imagem!
Peter K.

Respostas:

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Eu encontrei alguns "provérbios" como:

Nunca use software para compensar um sistema de iluminação ruim. Não é econômico e resultará em um projeto de sistema ruim.

É mais barato adicionar uma cobertura à prova de luz para manter a luz do sol longe do objeto sob inspeção do que modificar o software. Outra verdade universal que é frequentemente esquecida.

Nada excede a velocidade da luz. Qualquer processamento que possa ser feito oticamente economizará muito processamento do computador posteriormente.

no livro "Sistemas Inteligentes de Visão para a Indústria", de Bruce G. Batchelor e Paul F. Whelan e também em BG Batchelor e PF Whelan (1994), "Sistemas de visão mecânica: Provérbios, princípios, preconceitos e prioridades", Anais da SPIE - Sociedade Internacional de Engenharia Óptica, vol. 2347 - Aplicações para visão de máquina, arquiteturas e integração de sistemas III, Boston (EUA), pp 374-383. (veja aqui http://elm.eeng.dcu.ie/~raidanp/proverbs/proverbs.pdf ).

Os provérbios também estão no livro de 2012 "Machine Vision Handbook", Editores: Bruce G. Batchelor ISBN: 978-1-84996-168-4 .

Alessandro Jacopson
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Impressionante. Obrigado! Acho que já li alguns dos livros de provérbios antes - talvez até o tenha citado em uma apresentação, anos atrás? -, mas eu não tenho uma cópia.
Rethunk
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Como encontrar uma iluminação adequada? Essa será a pergunta mais importante de um engenheiro que precisa selecionar a configuração de iluminação correta para o aplicativo Machine Vision. Provavelmente, ele se lembra de alguns provérbios inteligentes da Visão da Máquina, como "melhor iluminar do que escrever (software)", "evitar lixo (má iluminação) que causa lixo (mau resultado)", "criar a melhor imagem primeiro" e assim por diante.

Jahr, I., 2007. Lighting in Machine Vision in: Alexander Hornberg, ed. Manual de visão de máquina . John Wiley & Sons, p.150.

Alessandro Jacopson
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Não tenho certeza de encontrar sua citação, mas posso mencionar alguns livros dos últimos 30 anos que se inclinaram pelo menos um pouco para os conselhos práticos, e não para os mais puramente teóricos / matemáticos / esnobes. (Um dos livros mais "teóricos" que li simplesmente regurgitou páginas de matemática de um livro anterior, completo com o mesmo erro gritante.)

O Digital Picture Processing de Rosenfeld e Kak é um clássico. Minhas edições do Volume 1 e 2 têm direitos autorais de 1982 . O volume 1 abrange mais dos fundamentos da matemática e da formação de imagens e o volume 2 aborda aspectos práticos de segmentação, correspondência, etc.

Computer Vision de Ballard e Brown, também de 1982 , é ainda hoje uma referência útil para quem precisa fazer um sistema de visão funcionar. Este livro é um pouco mais amigável em termos de apresentação de imagens reais e também de cores. Existem algoritmos de pseudocódigo e várias fórmulas úteis (por exemplo, espaço de cores RGB para HSI). Eles fazem vários pontos práticos úteis sobre a aplicação de algoritmos e podem ter escrito algo semelhante à citação que você mencionou.

Aplicando a visão de máquina por Nello Zuech foi publicado em 1988 . Minha edição posterior é denominada Compreendendo e aplicando a visão de máquina . Ao contrário dos outros livros que mencionei, o livro de Zuech é mais um guia prático para engenheiros que precisam especificar, instalar, manter e possivelmente modificar sistemas de visão. O preço de tabela do livro de Zuech é de US $ 200 na Amazon, mas se você pesquisar, poderá encontrar outras fontes. Ele tem tantas listas de verificação, matrizes de decisão, etc., que o livro é ótimo como referência geral. Aquele livro ou outra coisa que Zuech escreveu poderia ter sido sua fonte.

O Digital Image Processing de Gonzalez e Woods (1ª edição de 1992 ) é um livro comumente usado, e é de tom razoavelmente falador, embora não exista muito (me lembro) sobre integração ou iluminação do sistema. Verifique também o site http://www.imageprocessingplace.com/ .

Visão de Máquina: Teoria, Algoritmos, Praticidades de ER Davies (1ª edição , 1990 , 3ª edição, 2006 ) é um dos melhores livros que examinam o trabalho real necessário para resolver um aplicativo. Os algoritmos como regra são os mais simples, mas Davies analisa e examina não apenas onde um algoritmo pode ser aplicado, mas também os resultados práticos de fazê-lo. Dito isto, provavelmente é muito recente para ser sua fonte.

De todos, o livro de Zuech é mais orientado para a avaliação prática de um sistema completo. Mesmo que ele não seja sua fonte, é bom ter uma cópia do trabalho dele.

Rethunk
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+1 Muito obrigado! Como um aparte nota: a primeira edição de Davies' A visão da máquina: teoria, algoritmos, aspectos práticos foi publicado em 1990 (London: Academic Press, c1990) ISBN 0122060903.
Alessandro Jacopson
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Duas regras importantes sempre devem ser seguidas ao projetar sistemas de inspeção:

Ao projetar o subsistema óptico, tente reduzir as demandas do processador de imagem para um nível trivial, oferecendo as melhores imagens possíveis para análise.

Ao projetar o processador de imagem, presuma que não será possível obter imagens da mesma qualidade na fábrica que as produzidas em laboratório. Nunca confie em um algoritmo 'frágil'.

É quase sempre mais barato melhorar a iluminação do que o processamento da imagem. Os efeitos da variação da iluminação podem ser bastante espetaculares.

Batchelor, BG, 1985. Técnicas de Iluminação e Visualização , em: BG Batchelor, DA Hill, DC Hodgson, ed. Inspeção visual automatizada . IFS (Publicações) Ltd, Reino Unido Holanda do Norte. p.104.

Alessandro Jacopson
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