摘要：随着机器视觉技术的日新月异，它的优点已经不局限在高速数据压缩方面了。智能系统集成商正将这项技术推广到更多更理想的场合。

    在机器视觉系统的应用中，图像分析其实就是一种压缩数据的尝试。未经处理的数据流异常庞大。一个1000*1000像素分辨率、16阶灰度的图像传感器传来的单张黑白图像就占据了500kB左右的数据量。如果以每秒30帧的标准帧频率计算，该传感器的数据传输量达到了每秒15MB。但是，一套控制系统实际需要的数据量要小得多。例如，在通断检测中，用到的数据量仅仅只有1比特。

    但是，许多应用程序都会使信息量成倍增长。这种情况下，图像分析需要提供多种数据压缩比例。实际上，这种压缩分为几个阶段。第一级往往会按照1：3的倍率对数据内容进行压缩，将特定的数据帧从数据流中提取出来并作为特征量来处理。之后的各级压缩就会围绕这些特征量展开。

    例如，一个光学字符识别器(OCR)会将读取到的每个字符转化为一个数据字节。一套用来监测是否有人员闯入机器人工作区域的视觉系统可能会输出一些计算机编码，表明人员是否存在、所在位置以及运动速度。

    最终，安全系统只会将两个比特的数据传达到决策层，其中一个比特表明问题是否存在，另一个表明是否需要减速或停工从而杜绝危险。

    智能相机的出现使我们可以将部分甚至全部的数据压缩功能集成到相机中。在数据生成初期就进行压缩有两个优势：可以减小数据流，从而有助于传输速度的提升；同时，也可以使计算机更靠近数据源，对数据的压缩也更及时。

    智能相机将视觉设备中普遍用到的基本部件整合到单一模块中。这些部件包括：
　　■  光学元件，用来捕捉拍摄现场的光亮并转化为图像。
　　■  传感器电路，由光电二极管阵列组成，作用是将图像转换为电信号。
　　■  帧捕捉电路，接受代表每一帧图像的信号，保存到数字存储器中。
　　■  图像分析计算机，从数字化图像中提取有用信息。

    所有的机器视觉相机都会对光学元件和传感器电路进行整合。智能相机更将帧捕捉电路和图像分析计算机也整合到系统中。这样将三个原本相互独立的模块整合在一起的方式不单单提升了数据压缩速度，更是一种节约空间的方案。

    这项技术还为用户减轻了工作负担。智能相机供应商负责挑选相互兼容的系统模块并进行连接，从而确保了最佳的性能表现，而且他们还负责安装图像分析软件。产品供应商一般都能够提供一套开发环境，从而简化为特定的应用编写软件的工作。系统集成商只需要精通机器视觉系统的应用而不必掌握该系统本身，就能够驾轻就熟地完成工作了。

    本文着重介绍的几项应用代表了开发人员利用智能相机构建控制系统的一些方案。这些方案中，智能相机与其他设备相比拥有独一无二的优势。

    能帮助机器人识别正反两面的系统

    一家加拿大汽车零部件OEM制造商与Spoko Integrators系统集成公司联系，希望他们针对一项生产环节提供自动化解决方案。这项环节中，金属锻造设备将成型的零部件投放到一条传颂带上，随后一部机器人拾取这些零部件并整齐地排成一堆。由于每个零部件在成型之后的排列是完全无序的，Spoko的工程师坚信，确定零部件位置、旋转角度以及朝向的最佳方案就是采用一套视觉系统。这样才能够告诉机器人如何将它们一个接一个地拾取。

    Spoko Integrators的机器人视觉系统专家Les Konczyk指出：“许多零部件正面和反面的区别只是一些表面划痕和孔洞，这是视觉系统面临的最大挑战。传统的二维相机和照明设备能够识别零部件的形状和位置，却无法可靠地判断出哪一面是正面。”

    Spoko Integrators选用了视觉设备制造商Sick公司的IVC-3D200智能相机以满足应用需求。该设备采用激光三角测量法全面捕捉零部件的各个侧面并生成一幅三维图像。这种智能相机采用编码器触发方式将镜头与各个侧面的距离保持在某个常数，即使传送带运行速率发生变化，生成的图像也不会变形。

    运行在相机内部处理器上的图像分析软件依据高度信息识别每个零部件经过成型后的表面特征，从而判断出零件的朝向。相机可以被轻松地整合到系统中，它们通过坐标转换向机器人坐标系提供信息。

    确定了零部件的位置、角度以及朝向后，相机内部的处理器会通过以太网将x、y坐标、角度以及朝向的数据发送给机器人。

 
相机用色彩表征高度。深蓝色区域代表的高度比浅色区域高一些。这幅图像中，可以通过中央大孔边上的一道凹痕判断零件的朝向。如果零件正面朝上，那么这一区域就会比周围高一些，对应的图像就呈深蓝色。反之，如果零件正面朝下，这一区域的颜色就比周围浅一些(高度下降)。图片来源：Sick

    高性能、高灵活性的检验系统

    DWFritz自动化是一家定制复杂自动化设备的公司。该公司能够提供机器人、机器视觉系统、高速高精度装配机以及自动化检验系统。他们受某家医疗设备公司的委托，开发一套专用系统。该系统采用高性能机器视觉设备、高精度六轴机器人以及复杂的软件程序，用途是在降低生产成本的前提下，对各种医用插管和小零件做快速检验。该系统还必须同时满足美国国家标准技术研究院(NIST)的测量标准以及食品药品管理委员会的规范。

    该系统的特点是必须具备高度的灵活性。生产者要能够为该系统编写成千上万种配方。目前为止，配方的数量已经超过了600种。最重要的是，随着这家医疗公司的快速发展壮大，他们需要对复杂的生产流程做进一步的控制。该系统还要以电子化的形式自动连接入公司的质量监控统计系统。

    起先，检验流程中有相当部分的环节要靠人工干预，还要用到通过/不通过量规、测微计、光学比较器以及视频测量设备。所有的测量设备都需要校准和维护，势必会增加一笔巨大的重复开支。人工检验的结果很难保持一致，尤其对于那些难度较高的检验项目，例如半径检验，一致性更难得到保证。

    DWFritz系统集成公司为该客户订制的系统包含了Denso六轴机器人，两台Cognex高性能高分辨率智能相机(装有Edmund Optics的远心镜头)，客户自己的终端执行器以及一台安装Cognex VisionPro机器视觉软件的工业计算机。

    工作时，机器人将机械臂伸向一个装有25到100个零件的圆盘，将零件逐个取出送到摄像头前方。系统至少会测量一个零件的55个维度，而且一致性可达微米量级。如果某个零件通过了客户苛刻的质量要求，那么它将被送回圆盘；如果它没有达标，将被送到另一个存放不合格品的圆盘上，等待进一步分析。

    这套系统的平均检验速度大于每秒一个零件，检验误差小于两微米，准确值还要视每个零件的特点而定。采用这套达到NIST校准精度的机器人和视觉系统做自动校准和验证之后，这家医疗公司只需要将精力集中到优化生产流程、提高产量上。而且，由于同一款系统保持高度的一致性，客户可以在各条生产线上采用多套系统。 

一台选择顺应性装配机器手臂(SCARA)将零件从圆盘上逐个取出并准确地送到两台机器视觉相机前方。摄像头会对它作55项精确物理测量。图片来源：Cognex

    新系统提供了灵活的安全区域

    采用隔离栏的传统机器防护措施只能避免一部分的安全问题。机器安全设备制造商Castell利用机器视觉设备开发的一种复杂三维图像技术为传统防护技术增添了灵活性和可靠性。该公司表示，这种名为QuadCam的系统能够有效地消除误操作和人为干扰引发的潜在问题。

    未授权的人员活动是导致机器安全系统失灵的最普遍原因。

    例如，那些设计不完善的安全系统经常会妨碍到日常的维修、维护工作。这种情况下，维修工人为了取得更高的工作效率，可能会关闭安全系统。这样的话，安全系统其实是在最有用的时刻被关闭了。此时发生的各种意外和伤害事故无疑宣判了安全系统的死刑。

    基于视觉设备的安全系统为用户提供了通过计算机接口设定报警和停工区域的功能。一旦有工人闯入报警区域，控制器就会向他发出视觉和听觉警报，同时向机器控制系统发出一组信号要求设备以“安全速度”运转。

    安全系统限制了机器的运转速度，使人员不至于受到撞击。停留在危险区的人员有十几秒钟的时间可以察觉来自运动设备的危险。机器的运动速度必须足够缓慢，以至于机器附近的人员能够看得它在运动，然后在周围找到一个安全的避让处，并在遭受撞击之前从机器的运动路线上撤离。

    如果有人员或其他物体(例如一部自动化铲车)进入了一个停工区域，系统会向机器发出中断信号。停工区受到侵入之后几个微秒，报警信号、中断信号就会发生，足以预防事故酿成和设备损坏。机器中断工作后，只有在侵入受监控区域的人或物体完全撤离后，才会重新启动。

    该公司的三维探测技术通过四台智能相机识别在机器工作区内部和周围运动的人员和物体，并利用三角测量法生成图像。采用这种技术能够区分一个、两个或多个目标，并在系统监控范围内对全部目标实行实时追踪。

    图像设备一般安装在机器上方，以便于发现人员与机器之间各种潜在的危险，而且不易受干扰。

    检测系统能够结合所发现目标的尺寸、形状和运动形式区分出哪些目标属于典型的潜在危险物体，哪些又属于一般物体。将一般物体忽略可以避免一些烦人的警报。这些警报是导致安全系统失效的主要原因之一。

    该公司表示，他们在设计系统时充分考虑了使用灵活性。在初装过程中，即插即用的安装套件保证了图像设备安装、布线以及必要时位置改动的简易性。对系统重新配置只要通过一台安装有Microsoft Windows操作系统的计算机就能轻松实现。对报警区域和停工区域的划定只要点击并拖拽鼠标就能快速完成。

    一个安装高度距离地面11英尺的摄像头能够为一片10英尺长8英尺宽的区域提供保护。而一台控制器最多能够操纵10个摄像头，对10片区域实行保护。总的保护面积是800平方英尺。有了智能相机对图像做处理，这样一套系统才可能由概念转化为现实。

    机器视觉系统能够用来创建一个包括报警区域和停工区域在内的复杂安全工作系统。

    用智能相机严格把守玻璃制品检验关

    当客户要求Spectral Process的主席兼创始人Thorsten Gonschior对一台原有的玻璃瓶检验机械做升级，他坚信自己能够提供一套低成本的改进方案。他表示：“原先的系统包含一个用来定位缺陷的光学元件。由于该元件已经停止销售，我们考虑在检验流程中用一套可升级子系统完全替代它。”

    新的子系统负责检验瓶口处的密封表面。对瓶口的检验十分重要，因为任何表面缺陷都可能影响瓶盖的密封性。这样的话，瓶内的碳酸饮料就会没气，瓶口处的毛刺、玻璃屑或缺口随时有可能伤到消费者。

    我们可以采用多种技术检验瓶口的质量。例如，有些生产线采用直接接触容器的机械检验系统，可能是向瓶内灌入压缩空气再用仪器检测是否发生漏气。然而，这些技术检验速度偏慢，无法保证可靠性，还有可能损坏瓶子。

    虽然基于相机的高端检测系统能够更可靠地捕捉缺陷，但Gonschior认为全球范围内的许多生产线都无法承担一台高端检测系统35.7万到73.5万美元(25万到50万欧元)的昂贵价格。

    设备制造商处于一个十分尴尬的境地。一方面，他们必须将检验质量维持在一个较高的水平。如果希望保持住竞争力，他们还必须改进生产流程。另一方面，他们又要控制设备成本，为生产带来实际的经济利益。

    基于上述背景，Gonschior萌生了开发开放检验(Opening Inspector)系统的想法。该系统采用先进的机器视觉技术检验空玻璃容器(瓶子)开口处的裂缝、夹在玻璃中(如泡沫)或压在表面的异物。

    该系统只要稍做改动，就能适用于多种玻璃检验。它包括一台Matrox Iris P系列智能相机、一个客户设计的光源以及一个电源。采用智能相机能够免去许多Gonschior所谓的“多余工作”——设计机架、选用计算机、连接电路等等。使用智能相机附带的软件还可以省去软件开发成本。这部分费用占据了嵌入式系统成本的大部分。

    智能相机作为系统的核心部分，在做图像检验的同时，还从其他的传感器上获取数据并对执行器做控制。应用软件用到大量的Matrox 图像库(MIL)中的模块，尤其是在分析斑点、检验边缘以及度量方面。这些功能对于内、外径测量以及夹杂物、裂缝、过压结构的定位十分关键。

    大量的复杂子系统能够通过以太网与Opening Inspector进行整合。例如，Gonschior正计划用一个二维高分辨率执行器控制一台机械臂。他指出：“将可联网的第三方设备与Marox Iris网络整合既简单又直接。”

    Gonschior开发了一种定制的光源来解决光源方面的许多问题。这项技术的关键是一种将反射集中到损坏部位的漫散射光源。他回忆说：“这项技术说来简单，但开发过程中没少出现问题。”

    Gonschior表示，采用智能摄像技术的玻璃检测系统成本价格与它的竞争对手相比，只是冰山一角。而且它采用了可升级的设计方案，只需要简单增加相机的数量就能够满足不断增加的生产量。那些微小到肉眼几乎无法分辨的表面缺陷(突起)足以影响瓶子的气密性。能够突显出坏点的光线具有重要作用。

那些微小到肉眼几乎无法分辨的表面缺陷(突起)足以影响瓶子的气密性。能够突显出坏点的光线具有重要作用。图片来源：Spectral Process and Control Engineering　

（中国图像网报道）
摘自：控制工程中文网