Systemy wizyjne stanowią jedno z kluczowych ogniw transformacji przemysłu maszynowego w kierunku automatyzacji, elastyczności oraz wysokiej powtarzalności procesów. Wraz z rozwojem szybkich kamer, algorytmów przetwarzania obrazu oraz uczenia maszynowego, wizja maszynowa przestała być wyłącznie narzędziem kontroli jakości, a stała się integralną częścią sterowania, diagnostyki oraz obsługi maszyn. W efekcie linie produkcyjne zaczynają „widzieć”, analizować i podejmować decyzje z prędkością i precyzją niedostępną dla operatora ludzkiego, co ma bezpośrednie przełożenie na konkurencyjność zakładów produkcyjnych, bezpieczeństwo pracy oraz możliwości integracji z koncepcją Przemysłu 4.0.

Podstawy działania systemów wizyjnych w obsłudze maszyn

System wizyjny w obsłudze maszyn jest złożonym układem obejmującym zarówno sprzęt, jak i oprogramowanie. Jego podstawową funkcją jest akwizycja obrazu, jego przetworzenie oraz wyciągnięcie z niego informacji niezbędnych do podjęcia decyzji sterującej lub diagnostycznej. Cały łańcuch przetwarzania zaczyna się od odpowiedniego przygotowania stanowiska: oświetlenia, pozycjonowania obiektów, stabilizacji kamery oraz integracji mechanicznej z maszyną. Dopiero potem możliwe jest powtarzalne i miarodajne pozyskiwanie danych wizualnych.

Typowy system wizyjny składa się z:

• kamery lub zestawu kamer rejestrujących obraz w odpowiednim zakresie spektralnym,
• układu optycznego (obiektywy, filtry),
• źródeł oświetlenia (LED, laser, podświetlenie, oświetlenie strukturalne),
• modułu obliczeniowego (komputer przemysłowy, kontroler wizyjny, edge computing),
• oprogramowania realizującego funkcje przetwarzania obrazu,
• interfejsów komunikacyjnych do sterowników PLC, robotów, serwonapędów oraz systemów nadrzędnych (MES, SCADA, ERP).

W maszynach produkcyjnych istotne znaczenie ma integracja systemu wizyjnego z istniejącą infrastrukturą sterowania. Kamery współpracują z czujnikami pozycjonującymi detale, enkoderami wałów czy sygnałami z napędów. Synchronizacja czasowa pozwala na przeprowadzenie inspekcji przy dużych prędkościach linii, na przykład na przenośnikach taśmowych lub w systemach typu pick-and-place, gdzie roboty manipulacyjne chwytają i odkładają elementy w ułamkach sekund.

Sercem systemu jest oprogramowanie przetwarzające obraz. Klasyczne algorytmy obejmują:

• segmentację obiektu od tła,
• detekcję krawędzi oraz konturów,
• pomiar wymiarów i kształtu,
• rozpoznawanie wzorców oraz znaków (np. OCR, kody 2D, kody kreskowe),
• analizę tekstury, barwy oraz defektów powierzchni.

Coraz częściej klasyczne metody uzupełniane są lub zastępowane przez techniki uczenia głębokiego, które pozwalają systemom wizyjnym lepiej radzić sobie z nieregularnymi kształtami, zmiennym oświetleniem czy złożonymi defektami. W przemyśle maszynowym szczególnie cenne jest to, że modele uczone na tysiącach przykładów mogą generalizować przypadki, których nie da się łatwo opisać prostymi regułami geometrycznymi lub progami intensywności.

Warto odróżnić dwa główne podejścia do budowy systemów wizyjnych dla maszyn. Pierwsze to rozwiązania gotowe, tzw. smart-kamery, w których kamera, procesor i oprogramowanie stanowią jeden kompaktowy moduł. Rozwiązanie to jest proste w integracji, ale mniej elastyczne. Drugie podejście to systemy oparte o kamery przemysłowe i niezależne komputery, co pozwala na tworzenie bardziej zaawansowanych i skalowalnych aplikacji, w tym przetwarzanie obrazów z wielu kamer, integrację z innymi systemami IT oraz stosowanie niestandardowych algorytmów.

Zastosowania systemów wizyjnych w maszynach przemysłowych

Zakres zastosowań systemów wizyjnych w maszynach przemysłowych jest bardzo szeroki i obejmuje zarówno zadania stricte kontrolne, jak i zadania operacyjne czy logistyczne. W każdym z tych obszarów wizja maszynowa zastępuje lub wspiera operatora, który nie jest w stanie pracować z taką prędkością, powtarzalnością i obiektywizmem, jak komputer analizujący obraz.

Kontrola jakości i inspekcja wymiarowa

Najbardziej klasycznym zastosowaniem jest automatyczna kontrola jakości produktów oraz ich parametrów geometrycznych. Systemy wizyjne mierzą średnice, odległości, kąty, promienie krzywizny, grubości powłok, a także sprawdzają kompletność montażu. W maszynach montażowych kamery nadzorują obecność wszystkich śrub, podkładek, uszczelek czy elementów plastikowych, sygnalizując brak lub nieprawidłowe ułożenie części.

W zautomatyzowanych liniach produkcyjnych istotne znaczenie ma ciągła i w pełni automatyczna kontrola, prowadzona na 100% produkcji. Systemy wizyjne dokonują inspekcji w ruchu, eliminując konieczność ręcznego wybierania próbek. Dzięki temu wykrywane są nawet sporadyczne wady czy odchyłki, które w próbkowaniu statystycznym mogłyby zostać przeoczone. Pozwala to ograniczyć ryzyko dostarczania wadliwych produktów oraz zmniejszyć koszty ewentualnych reklamacji.

W przypadku maszyn obróbczych, takich jak tokarki CNC czy centra frezarskie, kamery mogą być zintegrowane z wnętrzem komory roboczej. Po zakończeniu cyklu obróbki system wizyjny wykonuje serię zdjęć detalu, a następnie dokonuje pomiaru kluczowych wymiarów oraz analizy jakości powierzchni. Daje to możliwość wczesnego wykrywania zużycia narzędzi skrawających, niewłaściwych parametrów obróbki czy problemów z mocowaniem elementu. Informacje te trafiają do sterownika maszyny, który może przetworzyć je na działania korygujące, np. automatyczną kompensację długości narzędzia lub przerwanie cyklu w razie przekroczenia tolerancji.

Pozycjonowanie i nawigacja w przestrzeni roboczej

Systemy wizyjne są powszechnie wykorzystywane do pozycjonowania elementów obrabianych, narzędzi oraz całych maszyn. W zrobotyzowanych stanowiskach montażowych kamery nadzorują położenie detali na przenośnikach, pozwalając robotom precyzyjnie chwytać części o zmiennej orientacji. Tzw. „guidance” wizyjny umożliwia odchodzenie od sztywnego pozycjonowania mechanicznego, co znacząco zwiększa elastyczność linii w przypadku zmiennych rozmiarów i typów produktów.

Dla obrabiarek systemy wizyjne mogą służyć do automatycznego ustawiania punktów bazowych i kompensacji błędów pozycjonowania. Zamiast ręcznie „szukać” krawędzi detalu za pomocą sondy, kamera analizuje obraz i wyznacza położenie referencyjne elementu. Przekłada się to na skrócenie czasów przezbrojeń oraz zmniejszenie ryzyka błędów ludzkich. W przypadku dużych maszyn portalowych lub centrów do obróbki konstrukcji stalowych, wizyjne systemy pomiarowe potrafią skorygować odchyłki wynikające z nieidealnego mocowania bardzo dużych i ciężkich elementów.

W robotyce mobilnej, wykorzystywanej m.in. w logistyce wewnętrznej zakładów, wizja maszynowa stanowi podstawowy zmysł pozwalający nawigować w zmiennym środowisku. Autonomiczne wózki transportowe mogą korzystać z kamer 2D i 3D do rozpoznawania przeszkód, znaków poziomych, oznaczeń palet czy punktów referencyjnych na hali. Takie połączenie maszyn, systemów transportu oraz wizji tworzy spójny ekosystem, w którym ruch maszyn jest dostosowywany do rzeczywistych warunków otoczenia.

Identyfikacja i śledzenie produktów

Wizja maszynowa odgrywa istotną rolę w procesach zarządzania przepływem materiałów. Systemy wizyjne identyfikują produkty poprzez kody kreskowe, kody 2D, oznaczenia alfanumeryczne czy cechy wizualne opakowań. W linii produkcyjnej kamery kontrolują prawidłowość kodów, ich czytelność oraz zgodność z partią produkcyjną. Tego typu funkcje są kluczowe w branżach o wysokich wymaganiach w zakresie identyfikowalności, takich jak przemysł motoryzacyjny, lotniczy czy spożywczy.

Dodatkowo systemy wizyjne mogą śledzić ruch produktów lub półproduktów pomiędzy kolejnymi gniazdami produkcyjnymi. Poprzez analizę obrazu na wielu stanowiskach można zrekonstruować ścieżkę przejścia konkretnego elementu przez linię. Jest to szczególnie przydatne przy analizie przyczyn powstawania wad, ponieważ umożliwia powiązanie defektu z konkretnymi ustawieniami maszyny, serią narzędzia, partią materiału czy operatorem, który obsługiwał dane stanowisko.

Monitorowanie stanu maszyn i procesów

Coraz więcej aplikacji wykorzystuje systemy wizyjne do monitorowania stanu samych maszyn, a nie tylko produktów. Kamera może obserwować wskaźniki analogowe, pozycję dźwigni, obecność elementów zabezpieczających czy poziom płynów eksploatacyjnych. W maszynach, które nie zostały pierwotnie wyposażone w zaawansowane czujniki, wizja może pełnić rolę „nakładki cyfrowej”, pozwalającej włączyć je do cyfrowego obiegu informacji bez konieczności ingerencji w ich konstrukcję mechaniczną lub elektryczną.

Przykładem są systemy nadzorujące procesy spawania, lutowania czy zgrzewania. Kamery wysokiej szybkości analizują kształt łuku spawalniczego, wielkość jeziorka spawalniczego, liniowość prowadzenia narzędzia oraz rozkład temperatury w strefie spoiny (z użyciem kamer termowizyjnych). Dane te mogą być wykorzystywane zarówno do natychmiastowej korekcji parametrów, jak i do dokumentowania jakości połączeń dla celów certyfikacyjnych. Podobnie, w prasach kuźniczych lub walcarkach systemy wizyjne nadzorują deformację materiału, co pozwala na bieżąco korygować przebieg procesu plastycznego kształtowania metalu.

Architektura, integracja i wyzwania wdrożeniowe

Skuteczne wykorzystanie systemów wizyjnych w obsłudze maszyn wymaga przemyślanej architektury całego rozwiązania oraz ścisłej integracji z istniejącymi systemami sterowania i informatycznymi. Sam zakup kamery o wysokiej rozdzielczości nie gwarantuje sukcesu; kluczowe jest dobranie kompatybilnych komponentów, ich odpowiednie skonfigurowanie oraz zapewnienie stabilnych warunków pracy.

Integracja ze sterowaniem maszyn i robotów

W architekturze przemysłowej system wizyjny funkcjonuje jako jeden z elementów warstwy sterowania. Najczęściej komunikuje się on z PLC lub kontrolerem robota za pośrednictwem sieci przemysłowych, takich jak EtherNet/IP, PROFINET, EtherCAT czy dedykowanych protokołów wizyjnych. Komunikacja może obejmować zarówno wysyłanie wyników inspekcji (OK/NOK, wartości pomiarów), jak i odbieranie sygnałów wyzwalających wykonanie zdjęcia oraz informacji synchronizacyjnych.

W przypadku współpracy z robotami istotna jest wymiana danych w czasie rzeczywistym. System wizyjny oblicza pozycję detalu w przestrzeni roboczej, a następnie przekazuje te informacje w postaci współrzędnych, które robot przelicza na odpowiednie ruchy osi. Przy dużych prędkościach pracy konieczne jest minimalizowanie opóźnień przetwarzania obrazu i komunikacji. Często stosuje się w tym celu dedykowane kontrolery wizyjne z akceleracją sprzętową, a same algorytmy są optymalizowane pod kątem czasu działania.

Ważnym zagadnieniem jest również bezpieczeństwo funkcjonalne. W niektórych aplikacjach system wizyjny pełni rolę elementu toru bezpieczeństwa, np. w kurtynach wizyjnych czy systemach monitorowania stref niebezpiecznych wokół maszyn. Wymaga to spełnienia odpowiednich norm oraz stosowania certyfikowanych komponentów. W innych przypadkach system wizyjny pełni jedynie funkcję wspierającą, a decyzje o zatrzymaniu maszyny czy zmianie trybu pracy podejmowane są przez niezależne układy bezpieczeństwa.

Projektowanie stanowiska wizyjnego w środowisku przemysłowym

Jednym z najczęściej niedocenianych aspektów wdrażania systemów wizyjnych jest odpowiednie przygotowanie środowiska optycznego. Wydajność i niezawodność algorytmów przetwarzania obrazu w dużej mierze zależy od jakości zdjęć, a ta z kolei od warunków oświetleniowych oraz sposobu montażu kamer. W środowisku przemysłowym dochodzą dodatkowe czynniki, takie jak wibracje, zanieczyszczenia, wysoka temperatura, mgły olejowe czy rozpryski chłodziwa.

Przy projektowaniu stanowisk należy starannie dobrać typ oświetlenia: oświetlenie pierścieniowe, liniowe, punktowe, podświetlenie transmisyjne czy oświetlenie strukturalne. W wielu aplikacjach kluczowe jest zastosowanie światła monochromatycznego oraz filtrów optycznych, które eliminują wpływ zakłóceń świetlnych z otoczenia. Umożliwia to uzyskanie stabilnych warunków pomiarowych niezależnie od zmian natężenia światła dziennego, stanu lamp w hali czy odbić od błyszczących powierzchni elementów.

Ważne jest również mechaniczne odsprzęgnięcie kamer od drgań generowanych przez maszyny. Stosuje się uchwyty tłumiące wibracje, a obiektywy wyposażane są w blokady pierścieni ostrości i przysłony, aby wyeliminować ryzyko ich przypadkowego przestawienia. W brudnym środowisku przemysłowym konieczne są obudowy ochronne, szyby z powłokami antyadhezyjnymi oraz systemy nadmuchu powietrza lub automatycznego czyszczenia, aby zapewnić niezakłóconą widoczność.

Kolejnym aspektem jest zarządzanie temperaturą i warunkami pracy elektroniki. Kamery oraz kontrolery wizyjne muszą być dobrane do zakresu temperatur panujących w maszynie i na hali. W razie potrzeby stosuje się chłodzenie powietrzem lub wodą, a także specjalne obudowy chroniące przed pyłem i wilgocią. Wszystkie te elementy wpływają na niezawodność systemu i ciągłość produkcji.

Algorytmy, sztuczna inteligencja i wymagania danych

Klasyczne algorytmy przetwarzania obrazu są bardzo szybkie i przewidywalne, jednak wymagają w miarę powtarzalnych warunków obrazowania. W zastosowaniach, gdzie występuje duża zmienność wyglądu produktów, odbić czy zakłóceń, coraz częściej stosuje się techniki oparte na sztucznej inteligencji, a zwłaszcza sieciach neuronowych. Podejście to wymaga zupełnie innego modelu pracy z danymi, polegającego na przygotowaniu zestawów uczących oraz ich ciągłej aktualizacji.

W przemyśle maszynowym szczególnie istotne jest gromadzenie obrazów nie tylko poprawnych produktów, ale również szerokiego spektrum defektów. Dane te trzeba odpowiednio oznaczyć, a następnie wykorzystać do nauczania modeli. W niektórych aplikacjach korzysta się z metod „uczenia bez nadzoru”, w których system uczy się wyglądu produktu poprawnego, a następnie sygnalizuje wszelkie odstępstwa od wyuczonych wzorców. Jest to wygodne w procesach, gdzie liczba potencjalnych defektów jest bardzo duża i trudna do pełnego opisania.

Wdrożenie algorytmów opartych na deep learningu wiąże się z koniecznością zapewnienia odpowiedniej mocy obliczeniowej. Wysokowydajne procesory graficzne, moduły FPGA czy specjalizowane układy AI są stosowane zarówno w serwerowniach zakładowych, jak i bezpośrednio przy maszynach, w formie urządzeń edge. Rozwiązanie edge computing pozwala ograniczyć opóźnienia oraz zmniejszyć obciążenie sieci, a jednocześnie zachować możliwość zdalnej aktualizacji modeli i ich parametryzacji.

Ważnym wyzwaniem jest zapewnienie stabilności działania modeli AI w warunkach zmieniających się w czasie, np. zużycia narzędzi, zmiany dostawców materiałów czy modyfikacji procesu. Konieczne jest okresowe ponowne trenowanie modeli na aktualnych danych oraz kontrola ich działania poprzez monitoring skuteczności wykrywania defektów. W praktyce oznacza to włączenie systemów wizyjnych w szerszy ekosystem zarządzania danymi w przedsiębiorstwie, w tym systemy raportowania jakości, analizy przyczyn odchyleń czy harmonogramowania konserwacji.

Aspekty ekonomiczne i organizacyjne wdrożeń

Choć systemy wizyjne są często postrzegane jako zaawansowane technologicznie, decyzja o ich wdrożeniu jest w pierwszej kolejności decyzją biznesową. Konieczne jest oszacowanie kosztów inwestycji oraz oczekiwanych korzyści, takich jak redukcja braków, ograniczenie reklamacji, zmniejszenie liczby operatorów czy skrócenie czasów przezbrojeń. W wielu przypadkach okres zwrotu z inwestycji jest stosunkowo krótki, zwłaszcza gdy system eliminuje powtarzające się błędy ludzkie na krytycznych etapach produkcji.

Istotnym czynnikiem sukcesu jest zaangażowanie personelu produkcyjnego, utrzymania ruchu oraz działu jakości. System wizyjny powinien być projektowany z myślą o prostocie obsługi i możliwości szybkiej diagnostyki w przypadku problemów. Interfejsy użytkownika muszą umożliwiać operatorom przeglądanie wyników inspekcji, a inżynierom jakości – analizę przyczyn odrzutów. Równocześnie konieczne jest zdefiniowanie odpowiedzialności za aktualizację parametrów, receptur oraz modeli analitycznych.

Wdrożenie systemu wizyjnego często wymaga również przeglądu i modyfikacji istniejących procedur jakościowych oraz instrukcji pracy. Zmienia się rola operatora, który zamiast samodzielnie oceniać produkt, nadzoruje działanie systemu i reaguje na jego sygnały. Wymaga to odpowiedniego szkolenia, zarówno z obsługi oprogramowania, jak i z rozumienia ograniczeń technologii. W przeciwnym razie istnieje ryzyko albo nadmiernego zaufania do systemu, albo jego odrzucenia jako „zbyt skomplikowanego”.

W perspektywie długoterminowej systemy wizyjne stają się elementem budowania przewagi konkurencyjnej zakładu. Ich integracja z systemami planowania produkcji, zarządzania jakością oraz konserwacji predykcyjnej pozwala tworzyć spójny cyfrowy obraz procesów. Maszyny stają się źródłem bogatych danych, które po odpowiedniej analizie umożliwiają optymalizację całego łańcucha wartości, od dostaw surowców po serwisowanie wyrobów u końcowego odbiorcy.

Rozwój technologii wizyjnych, w szczególności w zakresie kamer 3D, uczenia maszynowego oraz obliczeń brzegowych, będzie dalej zwiększał zakres możliwych zastosowań w obsłudze maszyn. Coraz większą rolę będą odgrywać systemy zdolne do samokonfiguracji, adaptacji do nowych typów produktów oraz współpracy z człowiekiem w środowiskach współdzielonych, takich jak gniazda z robotami współpracującymi. W takim otoczeniu automatyzacja i wizja maszynowa staną się podstawowym narzędziem inżynierów odpowiedzialnych za rozwój i utrzymanie nowoczesnych linii produkcyjnych.