Сегодня мы поднимем такую непростую тему, как использование камер распознавания или, как их ещё называют, систем оптического распознавания. В двух словах, это некий дополнительный девайс для станка, который позволяет автоматически, по меткам считывать изображение, нанесённое на материал и выполнять резку по линиям.
Звучит довольно просто, но существует целый ряд нюансов, несколько видов камер, подсистем самого станка и т.п., что делает внедрение этой простой и полезной, на первый взгляд, технологии, непростым процессом. О видах таких камер и методах их применения мы и расскажем вам в этой статье.
Принцип работы камеры лазерного станка
Любая камера распознавания - это комплект из трёх составных элементов:
1. Система управления лазерным станком – в наших станках используется RuiDa RDV6445G и это не случайность. В данном контроллере используются комплектующие, отвечающие минимальным системным требованиям для подключения сторонней периферии. В частности, речь идёт о мобильном, восьмиядерном процессоре, который и будет обрабатывать поступающую с камеры информацию;
2. Непосредственно камера – причём здесь всё очень просто, так как в роли камеры может выступать совершенно любая система фотоаппарата, совместимая с контроллером. Так, например, недавно фирма Canon анонсировала совместимость своих камер с подобными системами распознавания. Но в целом, совершенно не обязательно устанавливать в станок мощную, зеркальную камеру, так как это сродни забиванию гвоздей микроскопом (за парой исключений, о которых мы поговорим далее) и для простых, настольных станков вообще используются миниатюрные телефонные камеры от 5 до 20 мегапикселей;
3. Блок распознавания – связующее звено между контроллером и камерой. Собственно говоря, именно этот блок и является «системой оптического распознавания» и занимает львиную стоимость девайса. В нашем случае это CCD - RUIDA SV300. Короткофокусная камера, позволяющая выполнять большинство операций автоматизированной резки на стандартном оборудовании.
Конечно, в поставку входят ещё встроенные или отдельные блоки освещения, крепления, провода и т.п., но это уже нюансы. Иначе говоря, камера распознавания, это блок модулей, подключаемых к станку и выполняющий функции по обнаружению изображений на заданной поверхности. Причём способ фокусировки любой камеры – фазово-контрастный. Что это значит? Камере не важен цвет линий изображения, она фокусируется на контрастности линий. Иными словами, наилучшую точность при лазерной резке вы получите в случае, если нанесёте чёрные метки линий на белый фон.
Совсем не обязательно стремиться к такой степени категоричности и возможности камер куда шире, чем вы можете себе представить, но для примера это лучший вариант. Также камера способна фокусироваться на определённых метках, ограничивающих поле её зрения. Для этого вам придётся программно задать изображение этих меток (любое, от крестиков, до смайликов) и особенно это полезно в ситуациях, когда размер вырезаемого изделия превышает размеры рабочего стола. Благодаря этой функции вы сможете вырезать сначала одну половину объекта, а затем, передвинув материал, вторую. Конечно, в таких ситуациях всегда существует риск погрешности, но он минимальный, да и, будем честны, подобные ситуации случаются крайне редко. Чаще всего эта функция позволяет напротив, ограничить поле зрения камеры определённым участком.
Также некоторые камеры умеют автоматически компенсировать погрешности укладки ткани. То есть, так как ткань довольно капризный материал, его невозможно распределить идеально ровно и камера видит угол подъема в этих местах и старается, сверяясь с изображением в системе, компенсировать его во время резки. Это удаётся сделать благодаря современным технологиям, близким к машинному интеллекту, внедрённому в новые блоки контроллеров Ruida, которые при взаимодействии с другими фирменными модулями могут применять различные расширенные возможности.
Типы камер распознавания лазера
Если абстрагироваться от частных случаев применения подобных камер, как например в автоматизированных системах малых лазерных станков, позволяющих считывая фирменные листы материала, автоматически настраивать систему управления, они делятся на две больших категории:
- Короткофокусные камеры распознавания – это как раз тот случай, который используется в наших станках. Такая камера устанавливается непосредственно на режущей головке лазерного станка и перемещается вместе с ним. У этих камер существует два режима работы. Первый, собственно, изучающий поверхность непосредственно в поле зрения камеры и приступающий к резке сразу. Второй, подразумевающий предварительное изучения всего рабочего поля и формирования программной картинки для последующей резки. Следует учитывать, что подобные камеры являются наиболее доступным, дешевым и функциональным вариантом, но и у них есть свои недостатки. Так, например, они не могут выполнять полноценную гравировку. Что понимается под гравировкой? В первую очередь, нанесение рисунка, при котором каретка будет на предельных скоростях двигаться из стороны в сторону. Из-за огромного числа движений формируется постоянное влияние вибраций на камеру и блок управления, что приведёт к его выходу из строя. Но следует также понимать, что нанесение линейных меток или текста на малой мощности, хоть и часто называют гравировкой, фактически таковой не является и делать это совершенно ничто не мешает.
- Длиннофокусные камеры распознавания – по сути, лучший из возможных вариантов, но используется на огромных, широкоформатных станках. Такие камеры размещаются отдельно, над всем рабочим полем (а иногда по нескольку штук) и формируют изображение вне зависимости от движения режущей каретки. Это удобно при поточном производстве на крупных станках, но подобное оборудование довольно громоздко и требует установки более качественных камер, что влечёт дополнительные расходы на их приобретение и обслуживание.
Сферы применения камер распознавания
Наиболее очевидное применение таких камер в промышленных масштабах это, конечно же, резка ткани. Следует лишь помнить о том, что станок под такие задачи должен быть с полем не меньше 1600 мм в ширину и со сквозным столом. Это обусловлено тем, что ширина самого рулона ткани обычно составляет от 1,5 до 1,6 метра. Стоит также заметить, что применение дополнительных пристроек, как, например, прокатный стол, не имеет смысла, так как в процессе лазерной резки ткань меняет свою форму и по мере прокатки будет комкаться или напротив, вытягиваться, что негативно скажется на качестве конечных изделий.
Очень часто эта технология применяется при резке шевронов, которые изначально прошиваются с выделяющимся контуром, что позволяет, правильно настроив программу, без труда вырезать их в автоматическом режиме с допуском погрешности всего в пару миллиметров. Также довольно часто встречается формат резки фрагментов будущих игрушек, элементов одежды и декора, для швейного производства. Во-первых, это гораздо быстрее и дешевле, чем содержать полноценный цех раскройки, так как один станок спокойно заменяет 5-6 человек такого цеха. Во-вторых, благодаря маломощной линейной гравировки на ткани сразу можно устанавливать метки и текстовые пояснения в тех местах, где это требуется, не подключая дополнительных специалистов и ощутимо экономя время и ресурсы производства.
Также набирает популярность сфера лазерной резки наклеек, постеров, значков, стикеров и т.п. из бумаги и других простых материалов. Сфера является довольно конкурентной, так как ранее эту работу выполняли плоттеры, но лазерный станок позволяет обрабатывать более плотные материалы, что в свою очередь, открывает новые горизонты для производителей.
В завершение можно сказать, что камеры распознавания - это довольно интересное технологическое новшество, которое в отдельных узконаправленных областях позволяет ощутимо, быстро, а главное дёшево оптимизировать производственные процессы и сократить ранее убыточные отделы, тем самым увеличив прибыль с конечной продукции. Окупаемость самого оборудования зависит от объема работ, но даже для среднего частного цеха, работающего только по сторонним заказам этот период не превышает полугода, что определяется низким уровнем конкуренции на рынке предоставляемых услуг.
