Czujniki wizyjne (Vision sensors) – co to?

Czujniki wizyjne – zwane również sensorami vision, systemami widzenia maszynowego czy kamerami inteligentnymi – to zintegrowane układy opto-elektroniczne, które pozwalają maszynom „widzieć” i interpretować scenę produkcyjną. Standardowy moduł obejmuje kamerę 2D lub 3D, sterowane źródło oświetlenia (LED białe, NIR, UV, światło strukturalne) oraz wbudowany procesor obsługujący algorytmy analizy obrazu. Po przechwyceniu klatki firmware wykonuje korekcję optyki, filtrację szumów, segmentację obiektów, a następnie – z pomocą klasycznych metod lub sieci CNN/ViT – wyznacza współrzędne XYZ, orientację i metrykę jakości. Otrzymane dane trafiają do sterownika PLC lub kontrolera robota przez EtherCAT, Profinet czy Ethernet/IP, zamieniając surowe piksele na konkretne instrukcje ruchu.

Jak działają czujniki wizyjne w robotyce przemysłowej?

Po wyzwoleniu spustu kamera rejestruje klatkę (lub chmurę punktów) i natychmiast uruchamia pipeline przetwarzania: normalizację jasności, detekcję krawędzi, klasyfikację cech oraz obliczenie położenia obiektu w układzie współrzędnych robota. W aplikacjach bin-picking skaner 3D identyfikuje najbardziej dostępny detal w nieuporządkowanym koszu i generuje bezkolizyjny wektor chwytu. Podczas montażu precyzyjnego system wizji kompensuje tolerancje kinematyczne, korygując trajektorię narzędzia z dokładnością do ± 0,05 mm w < 50 ms. W trybie kontroli jakości czujnik porównuje bieżący obraz z referencją lub modelem uczenia maszynowego, odrzucając elementy z rysami, brakami materiału czy niewłaściwą geometrią spawu.

Dlaczego warto integrować czujniki wizyjne z robotem?

• Elastyczność produkcji – zmiana receptury w oprogramowaniu wystarcza, by ten sam manipulator obsłużył nowy wariant produktu bez przezbrojeń mechanicznych.
• Redukcja defektów – automatyczna inspekcja w czasie rzeczywistym eliminuje błędy ludzkie, obniża wskaźnik reklamacji i podnosi OEE.
• Pełne traceability – każda sztuka otrzymuje przypisaną klatkę lub chmurę 3D zapisywaną w MES/QMS, co ułatwia audyty jakości i analizę przyczyn źródłowych.
• Niższy koszt pracy – robot z wizją przejmuje zadania wymagające selektywnego pick-and-place, sortowania kolorystycznego czy adaptacyjnego spawania, zwiększając bezpieczeństwo i zmniejszając zapotrzebowanie na ręczne przezbrojenia.

Wyzwania i najlepsze praktyki wdrożeniowe

Sukces projektu wizyjnego zależy od właściwego doboru optyki (ogniskowa, głębia ostrości) i barwy światła względem materiału detalu – powierzchnie metaliczne wymagają polaryzacji lub oświetlenia koaksjalnego, natomiast tworzywa półprzezroczyste często korzystają z UV. Konieczna jest precyzyjna kalibracja układu kamera-robot w sześciu stopniach swobody, realizowana przy użyciu wzorców siatkowych lub kuli referencyjnej. Należy także zapewnić stabilne, pozbawione wstrząsów mocowanie kamery, ekranować ją przed drganiami linii i zadbać o przepustowość sieci, jeśli obrazy HD przesyłane są do serwera AI. Coraz powszechniejsza integracja modułów GPU/TPU na krawędzi pozwala uruchamiać złożone modele deep-learning bezpośrednio w sensorze, skracając latencję i upraszczając architekturę systemu.