Gijs Vlooswijk liep een jaar stage bij VSE voor zijn opleiding elektrotechniek aan de Hogeschool Utrecht. Tijdens die stage heeft hij zich beziggehouden met kennisopbouw op het gebied van visionsystemen. Over welke systemen er zijn en welke voor- en nadelen de verschillende systeemconfiguraties hebben, heeft Gijs een whitepaper geschreven. Doel van die whitepaper is om te komen tot een selectietool op basis van typicals.

De visionsystemen worden voor veel verschillende toepassingen gebruikt, bijvoorbeeld productcontrole bij koekjes, of voor het controleren van sleeves om verpakkingen: zijn die goed gekrompen, zit de juiste sleeve om de juiste verpakking. Maar de toepassingen zijn nog veel breder. En wat de beste keuze is, hangt niet alleen af van de applicatie, maar ook van bijvoorbeeld de aanwezige verlichting.

Een samenvatting van Gijs’ VSE White Paper Vision:
Zoals al beschreven is de paper onderdeel van Gijs’ stageopdracht om meer kennis binnen VSE te krijgen over de verschillende vision systemen en toepassingen binnen de industriële automatisering. Alle basistechnieken van machine vision worden behandeld. Fotografietechnieken die niet in de industrie worden toegepast, zijn niet behandeld.

Het doel is de lezer basiskennis te geven over visionsystemen en -technieken die worden toegepast in de industriële automatisering. De lezer moet, na het lezen van dit document, in staat zijn om een oplossingsrichting te kunnen geven bij een visionapplicatie. Echter: testen moeten altijd uitwijzen of de bedachte oplossing daadwerkelijk de beste is. Het document is bedoeld voor werknemers van VSE die meer te weten willen komen over de gebruikte technieken bij visionapplicaties.

Visionsystemen worden dus toegepast voor verschillende doeleinden. De meest voorkomende toepassingen in de industriële automatisering zijn:

1. Controleren op aanwezigheid.
2. Controleren op defecten en/of vervuilingen.
3. Productafmeting-controle.
4. Liggingshoek en plaatsbepaling van een product.
5. Optical Character Recognition (OCR) en productidentificatie.

Vanwege de relatieve eenvoud van toepassing 5 wordt deze categorie wordt in dit document buiten beschouwing gelaten.

Gijs begint met een toelichting van de verschillende systeemconfiguraties en het benoemen van de voor- en nadelen van elke systeemconfiguratie. Hij introduceert de belangrijkste leveranciers in West-Europa en hun systemen worden kort toegelicht.

Vervolgens worden alle gebruikte technieken bij visionapplicaties behandeld. De verschillende soorten camera’s en op welke specificaties een camera geselecteerd moet worden. Hij behandelt de verschillende verlichtingstechnieken met daarbij verschillende praktijkvoorbeelden. Verschillende typen lenzen passeren de revue en er wordt een korte toelichting gegeven over de laatste ontwikkelingen op het gebied van artificial intelligence (AI) binnen de machinevision.

Systeemconfiguraties
Op de markt zijn op dit moment twee verschillende systeemconfiguraties te verkrijgen:

• Standalone camera’s met ingebouwde software beter bekend als smart camera’s.
• Controllers met een of meer gekoppelde camera’s, ook bekend als PC-based systems.

Door het verschil in opzet hebben beide systemen voor- en nadelen. Beide systeemconfiguraties beschikken meestal over de bekendste communicatieprotocollen zoals PROFINET en ethernet/IP. Ook is het bij beide systemen meestal mogelijk om afbeeldingen op een server op te slaan. De trend is dat smart camera’s steeds meer rekenkracht krijgen. Hun softwaremogelijkheden worden steeds uitgebreider en de resolutiekeuze wordt steeds groter.

Leveranciers en systemen
De vier belangrijkste leveranciers van visionsystemen in Europa zijn Sensopart, Keyence, Omron en Cognex.
Als de keuze voor een leverancier is gemaakt, dient de volgend vraag zich aan: wat voor camera met welke specificaties is er nodig voor het beoogde doel? Kleur of monochrome, welke sluitersnelheid en welke resolutie? Welke verwerkingstijd moet de camera hebben. Dat soort vragen.

Goed, die vragen zijn beantwoord. Dan komen we bij de volgende keuzemogelijkheid: de juiste verlichting. Want: ‘Wanneer een camera een foto maakt, legt deze niet het object zelf vast, maar het door het object gereflecteerde licht. Vandaar dat de verlichting van een visionapplicatie extreem belangrijk is’. 

Bij het kiezen voor geschikte verlichting krijgen we te maken met omgevingsfactoren (omgevingslicht), de kleurkeuze van de lichtbron en het type lichtbron. De belangrijkste verlichtingssoorten zijn backlighting, direct lighting, indirect illumination en flitsers.

AI, ML en DL
Tot slot van de whitepaper geeft Gijs een inkijkje in de invloed die AI (Artificial Intelligence, kunstmatige intelligentie dus), ML (Machine Learning) en DL (Deep Learning) op visionsystemen kunnen hebben.

De slotsom hiervan is, dat het door de opkomst van DL mogelijk is om lastig te programmeren defecten of objecten te detecteren in inputbeelden, op voorwaarde dat er veel testbeelden beschikbaar zijn. Dit is in de industriële automatisering te realiseren door een camera op de desbetreffende productielijn te plaatsen en die beelden op te slaan. De DL-techniek is nog sterk in ontwikkeling, maar de ontwikkelingen gaan snel. Onder anderen Cognex biedt al concrete mogelijkheden tot het toepassen van DL via hun ViDi Suite.

Tot zover de samenvatting. Hoe heeft Gijs zijn stageopdracht ervaren? Hij zag bij zijn onderzoek hoe veel leveranciers van verschillende systemen ook naar elkaar kijken als het gaat om ontwikkelingen. “Het is een erg specialistisch onderwerp en voor de oplossing die ik heb uitgewerkt was ook erg veel testwerk nodig. Dan is samenwerking met leveranciers erg belangrijk. Maar, het resultaat is er, er is nu een kennisbank met alle informatie.”

En het stagelopen bij VSE? Gijs: “De sfeer hier sprak me wel aan en ook collega’s zijn erg behulpzaam geweest. Ze staan altijd klaar om vragen te beantwoorden. Het onderwerp waar ik me mee bezig hield, was ook voor VSE interessant, dus iedereen was ook erg benieuwd naar mijn bevindingen.”