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，每分鐘的停機會導致上萬美元的損失，所以易于從機器視覺故障中恢復對生產(chǎn)商來說十分重要。視覺被定義為標準生產(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)量管理標準，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)和科學不是一回事。實施機器視覺系統(tǒng)需要科學，也應(yīng)該按照科學的、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，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機器人導航系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)10年了，但是仍然復雜得難以應(yīng)用。在機器視覺系統(tǒng)和機器人控制器之間應(yīng)該有一種標準——即插即用，Maslar建議。
3D機器人導航應(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，應(yīng)利用嵌入式故障恢復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險。” Maslar補充道。
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