應(yīng)用領(lǐng)域：3D,機器視覺,機器人,汽車行業(yè),運動控制
在2015年年初美國舉辦的A3（自動化推進協(xié)會）商務(wù)論壇上，來自福特汽車公司和通用汽車公司的工程師們分享了各自關(guān)于機器視覺技術(shù)的發(fā)展愿景,，他們認為目前廣泛應(yīng)用于汽車工業(yè)的機器視覺系統(tǒng)仍然存在著機遇和挑戰(zhàn),。A3代表著自動化推進協(xié)會，它包括了如下組織：機器人工業(yè)協(xié)會（RIA）,、運動控制協(xié)會（MCA）以及自動化圖像處理協(xié)會（AIA）,。
福特公司動力傳動部門先進生產(chǎn)工程組的技術(shù)專家Frank Maslar，分析了汽車行業(yè)對于機器視覺參數(shù)及其性能的特殊需求,。汽車組裝過程的特性包括：在所有方位（重復(fù)和相似的部件,、表面的差異）誤差小于5mm，部件在工作站停留20到30秒,，生產(chǎn)線24/7運行,。因為在汽車組裝生產(chǎn)線，每分鐘的停機會導(dǎo)致上萬美元的損失,，所以易于從機器視覺故障中恢復(fù)對生產(chǎn)商來說十分重要,。視覺被定義為標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)線的一部分。如果機器視覺故障,，生產(chǎn)線就會停止,。任何視覺系統(tǒng)都應(yīng)遵循六西格瑪質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn),，即每百萬最多有3個不合格產(chǎn)品。
機器視覺的光源設(shè)計
來自通用汽車公司動力傳動生產(chǎn)工程的首席工程師,、認證高級視覺專家Stephen Jones認為,，藝術(shù)和科學(xué)不是一回事。實施機器視覺系統(tǒng)需要科學(xué),，也應(yīng)該按照科學(xué)的,、而不是藝術(shù)的態(tài)度來對待。應(yīng)提前制定規(guī)則,，量化結(jié)果,。
有時，機器視覺應(yīng)用的開發(fā)是一個迭代的過程,，但并不是所有的情況都是這樣,。必須做足準(zhǔn)備，充分理解部件設(shè)計性能和實際性能之間的變動,。此外,，也需要具有足夠?qū)I(yè)知識的應(yīng)用專家和更好的工具來應(yīng)對，Jones說,。例如,，如果一個部件是潮濕的，那在視覺表現(xiàn)上可能就有非常大的差距,。
當(dāng)采用LED光條用于機器視覺時,，如果可以以文件的形式提供波長、光強,、在整個現(xiàn)場區(qū)域光源的一致性以及由于距離而導(dǎo)致的衰減等信息,，無疑是非常有幫助的。Jones說,，最近檢查的產(chǎn)品中,，半數(shù)沒有量化光源輸出。沒有這樣的規(guī)格書,，就沒有辦法非常確定地回答是否可以使用某種特定的光源作為替代,。
“如果生產(chǎn)線的配置改變，照相機將不得不向后移動8英寸,，這將會有哪些影響？” Jones說道,，“如果沒有光源強度信息,，我們無從知道�,！�
被檢測物品的表面差異對于金屬表面,，其反射特性對機器視覺質(zhì)量的影響非常大。隨著切削工具路徑和深度的不同而有很大的變化。根據(jù)不同的表面狀況,，當(dāng)同樣的部件旋轉(zhuǎn)45度時,，在照相機中采集的結(jié)果可能是完美的，也可以是糟糕透頂,。
問題是,，“給定差異，我們?nèi)绾谓o出解決方案,？” Jones問道,。
Jones展示了不同的圖片，一張發(fā)灰,，一張發(fā)亮,，放在同樣的傳送臺上，但是曝光時間增長,，并問道,，“如果第一張的質(zhì)量較差，那第二張是否可以接受,？利用多個部件,，是否可以將多個圖片整合起來？這些選項并不是那么容易配置的,�,！�
對于集成了處理器、鏡頭的智能相機,，在光線不是最佳的情況下,，需要在軟件上下足功夫，以便從6個圖片中獲得最佳的圖片,，Jones建議道,。
當(dāng)采購相機時，也許能夠獲得或猜測目前應(yīng)用或?qū)響?yīng)用的光線特性,。一旦選定智能相機,，可能很難去適應(yīng)未來的變化。
更優(yōu)的資源分配
汽車工業(yè)的時間周期與很多其它工業(yè)的不同,。更長的時間周期意味著過程資源經(jīng)常是空閑的,。將來， 150 GigE相機可以連接在多個網(wǎng)絡(luò),，利用可編程邏輯控制器（PLC）來觸發(fā)需求,。計算能力可以分布在位于一個軟件開發(fā)環(huán)境下的多核處理器中，每個工作站都有可用的工具,。
表：視覺傳感器的數(shù)據(jù)融合
利用視覺傳感器的數(shù)據(jù)融合,，而以前每種數(shù)據(jù)類型一般情況下只在其原始環(huán)境中使用專門為這種環(huán)境而開發(fā)的工具進行處理,。
3D機器視覺
Maslar展望了3D數(shù)據(jù)的可視化進展。目前,，我們通常采用2D圖像來顯示3D數(shù)據(jù),。系統(tǒng)需要在3D空間內(nèi)工作，利用數(shù)據(jù)展示實體模型,，實現(xiàn)縮放或旋轉(zhuǎn)功能,。3D視覺數(shù)據(jù)尚不能提供這些功能；還需要3D邊緣處理工具,以及3D環(huán)境下所需的其它復(fù)雜的視覺工具,。
目前,，有一種3D點云數(shù)據(jù)（Point Cloud），它是將掃描資料以點的形式記錄,，每一個點包含有三維坐標(biāo),，有些可能含有顏色信息（RGB）或反射強度信息（Intensity）。點云數(shù)據(jù)除了具有幾何位置以外,，有的還有顏色信息,。顏色信息通常是通過相機獲取彩色影像，然后將對應(yīng)位置的像素的顏色信息（RGB）賦予點云中對應(yīng)的點,。它可以將部件的材質(zhì)和顏色等一對一的展示在統(tǒng)一的工作空間內(nèi),。它更直觀、易用,，可以對各種數(shù)據(jù)進行操作,。
離線編程和虛擬化
3D機器人導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)10年了，但是仍然復(fù)雜得難以應(yīng)用,。在機器視覺系統(tǒng)和機器人控制器之間應(yīng)該有一種標(biāo)準(zhǔn)——即插即用,，Maslar建議。
3D機器人導(dǎo)航應(yīng)充分利用視覺系統(tǒng)的離線編程優(yōu)勢,。視覺系統(tǒng)的應(yīng)用程序編程應(yīng)利用可視化工具,。部件的實體模型應(yīng)包括表面材質(zhì)以及提供機器圖像展現(xiàn)的形式。
視覺系統(tǒng)離線編程應(yīng)該將在任何部件連接起來之前,，通過虛擬的方式完成,，Maslar說道。機器人工作單元的故障恢復(fù),，應(yīng)利用嵌入式故障恢復(fù)提示來圖形化顯示故障,，從而充分利用仿真環(huán)境。
“今天,，大多數(shù)與機器人的交互,，都是通過基于文本的交互裝置完成。我們應(yīng)該將仿真裝置引入到工廠車間,，充分利用虛擬工具,。故障恢復(fù)可以采用虛擬化的方式執(zhí)行，以便降低機器人動作中的風(fēng)險,�,！� Maslar補充道。
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