Konenäkö

Konenäkö on digitaaliseen televisiokameraan ja automaattiseen kuvankäsittelyyn perustuva havainnointijärjestelmä. Konenäössä tietokonenäköä sovelletaan teolliseen tarkoitukseen. Järjestelmä koostuu valonlähteestä, kohteesta, kamerasta, tietokoneesta ja siinä toimivassa kuvankäsittelyohjelmasta, joka tulkitsee kuvan automaattisesti. Sovelluskohteita ovat esimerkiksi pullonpalautusautomaatti ja teollisuuden robottisolut.

Konenäköjärjestelmät suorittavat pääasiassa tarkoin ennalta ohjelmoituja tehtäviä, kuten kappaleiden laskentaa liukuhihnalta, sarjanumeroiden lukemista tai pintavikojen etsimistä. Vaikka konenäköjärjestelmillä ei ole älyä tai ihmisen oppimiskykyä, niitä pidetään käyttökelpoisina useaan eri tehtävään. Järjestelmiä käytetään tehtäviin, joissa optisen tarkastuksen pitää olla nopeaa, tarkkaa, ympärivuorokautista ja toistettavaa.

Konenäöllä voidaan korvata ihmiselle rasittavia rutiinitehtäviä esimerkiksi liukuhihnalla tai suorittaa ihmisen näkökyvylle mahdottomia tehtäviä käyttämällä avuksi aallonpituuksia, joita ihmisen silmä ei pysty havaitsemaan.

 Konenäköjärjestelmän osat 

Kaikkein tärkein osa konenäköjärjestelmästä on valo. Se tuottaa sen informaation lähteen jolla informaatio muuttuu valonlähteestä kohteen kautta havainnoitsijaan. Valon muuttuminen tehdään tai se aiheutuu sen optisen välitilan kautta jossa valo kulkee. Kaikki alla olevat selitykset ovat vain osa sitä kokonaisuutta jolla valoa siis muutetaan osaksi sitä tapahtumaa jolla havainnoija sitten lopuksi kokee. Havainnoija voi olla ihminen tai konenäköjärjestelmään liitetty laite/järjestelmä. Päätarkoitus on kuitenkin, että valon tuottamaa tietoa käytetään jollain tavalla. 

Tyypillinen konenäköjärjestelmä, joka kuvaa kuljettimella kulkevia kappaleita, voi koostua muun muassa seuraavista osista:

Valokenno
Mustavalko-kamera
Valaisin
Liitäntäkortti kameralle, ”framegrabber”
Tietokone
Digitaaliset liitännät koko prosessin ohjausjärjestelmään

Valokenno laukaisee kameran kappaleen kulkiessa kameran ohi. Valaistusjärjestelyillä kuva on mittausta varten saatu optimaaliseksi korostamalla tarkkailtavia kohtia kuvasta. 

Kuva siirretään digitaalisessa muodossa liitäntäkortin kautta tietokoneelle, jossa sitä voidaan käsitellä. Kuvan tulkitsemisessa on yleensä useita vaiheita. Aluksi kuvasta voidaan suodattaa kohinaa pois tai yksinkertaistaa muuttamalla harmaasävykuva vain mustaa ja valkoista sisältäväksi kuvaksi. Tämän jälkeen yksinkertaistetusta kuvasta voidaan laskea, mitata tai tunnistaa kappaleita tai kappaleen osia. Mittaustuloksien perusteella tietokoneohjelma luokittelee kappaleen ennalta ohjelmoidulla tavalla, esimerkiksi hyvä tai huono. Tieto välitetään kameraa seuraaville laitteille tuotantolinjalla, jotka voivat esimerkiksi poistaa huonot kappaleet liukuhihnalta.

Useimmat konenäköjärjestelmät käyttävät mustavalkoisia kameroita, mutta värikameroiden käyttö yleistyy jatkuvasti.

Erillistä tietokonetta ei aina tarvita, sillä kamerat, joissa on sisäänrakennettu tietokone, älykamerat, ovat yleistyneet. Älykameran käyttö tekee erillisien tietokoneen ja liitäntäkortin käytön tarpeettomaksi, jolloin systeemistä tulee edullisempi ja varmempi.

FireWire ja USB -väylien yleistymisen myötä ne ovat tulleet myös konenäköjärjestelmien osaksi. Näihin väyliin liitettävät kamerat ovat helppokäyttöisempiä kuin aiemmat oman liitäntäkortin vaatineet.

 Konenäköprosessi 
Konenäköjärjestelmän input data voi olla videokuvaa tai yksittäisiä kuvia. Kuvat voivat yhden kameran sijasta olla myös kahdella tai useammalla kameralla otettuja stereokuvia.

 Esikäsittely
 Segmentointi
 Luokittelu

Esikäsittelymenetelmiä ovat
 histogrammin ekvalisointi
 terävöinti
 pehmennys
 geometrinen muunnos (mm. Affiinimuunnos)
 polynominen muunnos (mm. polynominen warppaus)

Kuvaparista koostuvien stereokuvien esikäsittelyssä pyritään palauttamaan pikselien z-informaatio.

 Kuvankäsittelymetodeja
Konenäkösovellukset sisältävät yleensä valmiita metodeja kuvankäsittelyä varten, muun muassa seuraavia:

 Pikselien määrän laskenta, lasketaan tietyltä alueelta tummien ja vaaleiden pikselien määrä
 Kynnystys, kuvan sävyjen määrää vähennetään, yleisesti valkoiseen ja mustaan
 Segmentointi, vaaleista ja tummista pikseleistä muodostetaan alueita, joilla on muun muassa sijainti ja pinta-ala
 Viivakoodin ja kaksiulotteisten koodien lukeminen
 OCR, tekstin tunnistus
 Kuvassa esiintyvän kappaleen mittaaminen
 Reunan haku, kohteen reunojen etsiminen kuvasta
 Kuvion etsintä, tietyn kuvion etsiminen, mallin sovittaminen kuvaan ja löytöjen määrän laskeminen
 Hahmontunnistus
 Kääntyneen, osittain peittyneen ja eri kokoisen hahmon etsiminen kuvasta Goadin algoritmillä
 Stereonäkö

Useimmissa tapauksissa konenäköjärjestelmät käyttävät useita eri tekniikoita kokonaisen tarkastuksen tekemiseen. Viivakoodin lukeva järjestelmä saattaa myös selvittää kappaleen pinnan eheyden ja mitata kappaleen leveyden ja pituuden.

Menetelmät joiden luokittelu konenäöksi on tulkinnanvaraista

Joskus näissä käytetään kameraa, tarkoitukseen tehdyn sensorin sijasta:

Fotometria
Optinen datansiirto vapaassa tilassa vastaanottimen osalta
Myös SAR (tutka) eli suuren laskennallisen läpimitan tutka tuottaa valokuvalta näyttäviä kuvia, joiden tulkintaan on mahdollista käyttää konenäköalgoritmeja.

Lähteet

 Aiheesta muualla 

Luokka:Tietokonenäkö
Luokka:Automaatio