রোবট দৃষ্টি: নীতি, উপাদান এবং প্রয়োগের একটি ব্যাপক বিশ্লেষণ
দ্রুত প্রযুক্তিগত বিকাশের আজকের যুগে, রোবট দৃষ্টি প্রযুক্তি ধীরে ধীরে অটোমেশন ক্ষেত্রের অন্যতম প্রধান প্রযুক্তি হয়ে উঠছে। তথ্য অনুসারে, 2021 সালে যান্ত্রিক দৃষ্টিভঙ্গির বৈশ্বিক বাজারের আকার $ 11.4 বিলিয়ন পৌঁছেছে এবং 2022 সালের মধ্যে এই সংখ্যাটি $ 12 বিলিয়ন হবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা ক্রমাগত ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতা নির্দেশ করে। এটি ইঙ্গিত দেয় যে রোবট দৃষ্টি প্রযুক্তি বিশ্বব্যাপী ক্রমবর্ধমান মনোযোগ এবং আবেদন গ্রহণ করছে।
1, ভিজ্যুয়াল প্রকল্প
মৌলিক ফাংশন
স্বীকৃতি: স্বীকৃতি ফাংশন প্রধানত লক্ষ্য বস্তুর বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ জড়িত, যেমন তার চেহারা। তাদের মধ্যে, বারকোড স্বীকৃতির নির্ভুলতা এবং গতি স্বীকৃতির ক্ষমতা পরিমাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ সূচক।
পরিমাপ: পরিমাপ ফাংশন চিত্রের আকারের একক পেতে পারে এবং চিত্রের লক্ষ্য বস্তুর জ্যামিতিক মাত্রা সঠিকভাবে গণনা করতে পারে। উচ্চ নির্ভুলতা এবং জটিল আকৃতি পরিমাপ এই ফাংশনে মেশিনের দৃষ্টিভঙ্গির সুবিধা।
স্থানীয়করণ: স্থানীয়করণ বর্তমানে একটি বহুল ব্যবহৃত ক্ষেত্র যা লক্ষ্যের দুই-মাত্রিক এবং ত্রি-মাত্রিক অবস্থানের তথ্য পেতে পারে, যথার্থতা এবং গতি প্রধান পরিমাপের সূচক।
সনাক্তকরণ: সনাক্তকরণ ক্ষেত্রটি মেশিনের দৃষ্টি ফাংশনের 50% জন্য দায়ী, এবং গণনা বাস্তবায়ন করা চ্যালেঞ্জিং, প্রাথমিকভাবে পোস্ট-সমাবেশের উপস্থিতি সনাক্তকরণ এবং উপস্থিতিতে স্ক্র্যাচ ত্রুটি সনাক্তকরণ জড়িত।
অ্যাপ্লিকেশন দৃশ্যকল্প
শিল্প রোবটের সাথে মিলিত মেশিন দৃষ্টি প্রধানত রোবট আন্দোলনকে গাইড করতে ব্যবহৃত হয়। সুনির্দিষ্ট পরিস্থিতিগুলিকে আঁকড়ে ধরা, সনাক্তকরণ এবং প্রক্রিয়াকরণ ইত্যাদিতে বিভক্ত করা যেতে পারে। দখলের বিভাগটিকে অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উপবিভক্ত করা যেতে পারে যেমন লোডিং এবং আনলোডিং, প্যালেটাইজিং, বাছাই, ইত্যাদি প্রক্রিয়া বিভাগে প্রধানত অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতি যেমন আঠালো, পলিশিং, ওয়েল্ডিং ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং প্রধানত গ্রাপিং এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়।
2, চাক্ষুষ সিস্টেমের রচনা এবং নীতি
ক সিস্টেম রচনা
ভিজ্যুয়াল ক্যামেরা: এর প্রধান কাজ হল ছবি তোলা এবং ছবির তথ্য সংগ্রহ করা।
আলোর উত্স: ভিজ্যুয়াল সিস্টেমের জন্য একটি স্থিতিশীল আলোর উত্স দৃশ্য সরবরাহ করুন, যাতে রোবট পরিষ্কার চিত্র পেতে পারে।
কম্পিউটার হার্ডওয়্যার: CPU, মেমরি, হার্ড ডিস্ক, ইত্যাদি সহ, প্রধানত চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, অ্যালগরিদম গণনা এবং স্টোরেজের জন্য দায়ী।
রোবট: চাক্ষুষ তথ্য প্রাপ্ত, শারীরিক স্থানাঙ্ক প্রাপ্ত, এবং চাক্ষুষ নির্দেশাবলীর উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় উৎপাদন কার্য সম্পাদন করুন।
যান্ত্রিক ডিভাইস: ফিক্সচার, কনভেয়র বেল্ট, এলিভেটিং সিট এবং অন্যান্য পেরিফেরিয়াল সহ, প্রধান কাজ হল রোবটকে শারীরিক ক্রিয়াকলাপ সম্পূর্ণ করতে সহায়তা করা।
খ. সিস্টেম শ্রেণীবিভাগ
মনোকুলার দৃষ্টি: এটি একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত ভিজ্যুয়াল সিস্টেম যা ইমেজ অধিগ্রহণের জন্য একটি একক শিল্প ক্যামেরা ব্যবহার করে, সাধারণত শুধুমাত্র দুই-মাত্রিক ছবি তুলতে সক্ষম, এবং বুদ্ধিমান রোবটের ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, চিত্রের নির্ভুলতা এবং ডেটা স্থিতিশীলতার সমস্যাগুলির কারণে, প্রায়শই অন্যান্য ধরণের সেন্সরগুলির সাথে একসাথে কাজ করা প্রয়োজন।
বাইনোকুলার ভিশন: দুটি ক্যামেরা নিয়ে গঠিত, এটি দৃশ্যের গভীরতার তথ্য পেতে ত্রিভুজ নীতি ব্যবহার করে এবং আশেপাশের বস্তুর ত্রিমাত্রিক আকৃতি এবং অবস্থান পুনর্গঠন করতে পারে। নীতিটি মানুষের চোখের মতো এবং তুলনামূলকভাবে সহজ।
মাল্টি ভিশন: একাধিক ক্যামেরা ব্যবহার করে, অন্ধ দাগ কমানো যেতে পারে, এবং ভুল সনাক্তকরণের সম্ভাবনা কম করা যেতে পারে। এটা ব্যাপকভাবে শিল্প রোবট সমাবেশ ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, এবং সঠিকভাবে সনাক্ত করতে এবং পরিমাপ করা বস্তু সনাক্ত করতে পারে, সমাবেশ রোবটগুলির বুদ্ধিমত্তা এবং অবস্থান নির্ভুলতা উন্নত করে।
গ. ইমেজিং নীতি
ভিজ্যুয়াল ইমেজিং প্রধানত সনাক্ত করা বস্তুকে ইমেজ অধিগ্রহণ ডিভাইস (CMOS এবং CCD) এর উপর ভিত্তি করে একটি ইমেজ সিগন্যালে রূপান্তরিত করে এবং এটি একটি ডেডিকেটেড ইমেজ প্রসেসিং সিস্টেমে প্রেরণ করে। পিক্সেল ডিস্ট্রিবিউশনের উজ্জ্বলতা এবং রঙের তথ্যকে ডিজিটাল সিগন্যালে রূপান্তর করুন। ইমেজ প্রসেসিং সিস্টেম এই সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে লক্ষ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে, যেমন এলাকা, পরিমাণ, অবস্থান, দৈর্ঘ্য ইত্যাদি, এবং প্রিসেট সহনশীলতা এবং আকার, কোণ, সংখ্যা, যোগ্য/অযোগ্য, উপস্থিতি/অনুপস্থিতি ইত্যাদি সহ অন্যান্য শর্ত অনুযায়ী ফলাফল বের করে, যাতে স্বয়ংক্রিয় স্বীকৃতি ফাংশন অর্জন করা যায়, এবং তারপরে {{4} উপর ভিত্তি করে সরঞ্জামের ডিসটাইমিনেশনের ক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করে।
3. CCD এবং CMOS এর মধ্যে পার্থক্য
সিসিডি ক্যামেরা অপটিক্যাল ছবিকে ট্রান্সমিশনের জন্য ডিজিটাল সিগন্যালে রূপান্তর করতে সিসিডি ব্যবহার করে। সিসিডি ইমেজ প্রসেসিং সেন্সরগুলি একটি বা কয়েকটি আউটপুট নোড ব্যবহার করে সিগন্যাল রিডআউটের জন্য, ভাল ট্রান্সমিশন সামঞ্জস্য এবং সম্পূর্ণ ইমেজ তথ্য পড়ার ক্ষমতা সহ। যাইহোক, আউটপুট সিগন্যালের ব্যান্ডউইথকে প্রশস্ত করা দরকার, যার ফলে উচ্চ শক্তি খরচ হয়।
CMOS ক্যামেরা CMOS ব্যবহার করে অপটিক্যাল ছবিকে ট্রান্সমিশনের জন্য ডিজিটাল সিগন্যালে রূপান্তর করতে, ট্রান্সমিশনের জন্য একক পিক্সেল ব্যবহার করে, যা একক পিক্সেল সিগন্যাল পরিবর্ধন এবং অত্যন্ত উচ্চ ইমেজ স্ক্যানিং হার অর্জন করতে পারে, কিন্তু সিগন্যালের ধারাবাহিকতায় ত্রুটি রয়েছে।
অটোমেশনের ক্ষেত্রে রোবট দৃষ্টি প্রযুক্তির প্রয়োগ ক্রমাগত প্রসারিত এবং গভীরতর হচ্ছে। বাজারের আকারের বৃদ্ধি, ফাংশনের বৈচিত্র্য, সিস্টেম গঠনের জটিলতা এবং ইমেজিং নীতিগুলির বৈজ্ঞানিক প্রকৃতির মতো বিভিন্ন দিক থেকে, এই প্রযুক্তি নিঃসন্দেহে ভবিষ্যতে শিল্প উত্পাদন এবং বুদ্ধিমান রোবটের মতো অনেক ক্ষেত্রে আরও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।