平滑表面的质量控制测量
        在很多工业领域内，混合激光摄像头技术是表面测量应用的理想技术。激光光束以特定角度照射到物体表面，通过摄像头对其进行检测。
        Todd Belt
        很多工业领域都要求对表面进行测量，激光摄像头混合技术值得一试。摄像头检测投射到物体上的激光束，然后通过三角计算确定高度和宽度，很多工业领域内的应用要求无缝、凹槽和凸起的光滑密封表面。这些工业领域包括玻璃、金属加工、塑料、轮胎、汽车、航空航天甚至高速公路建设。为了满足这些不同领域的需求，质量检测和基于测量结果进行的过程控制起到了关键的作用。

图1 HMI界面中所示为缝隙和平整度测量。

        过去，激光、机械测量设备甚至楔子都被用来检测质量，通常这些只能进行点测。根据应用的不同，100%检测太慢了，而且需要大量的固定资产投资。例如轮廓扫描仪以前非常昂贵，而且被扫描单元通常无法编译扫描仪输出的所有数据。通常都需要自行开发接口和HMI，这样一来成本就更高了。如果企业希望获取这些数据并将其绘制成图用于过程控制目的控制工程网版权所有，那么就必须开发数据库。

图2 激光摄像头混合系统能够沿着边缘进行测量

        很多企业都要求对其生产的产品质量进行确认。汽车车身面板在放置到车辆上时可以进行缝隙和表面平整度测量以实现质量控制，或者针对每一台车辆进行点测量。用户不希望有泄漏，为了防止泄露，必须测量胶体的厚度。混合技术改善了检测过程和产品质量。

图3 汽车车身面板可以使用激光摄像头系统进行定位，完成精确定位的配合。图片来源：Pepperl+Fuchs

        激光摄像头混合技术使用摄像头检测以特定角度投射到物体上的激光光束。通过三角运算确定高度和宽度信息。相关应用包括测量路基的深度，可以日夜不停地以高速公路行车速度测量宽达4.2米的幅面。
        下一代产品：可视机器人
        视觉伺服控制：用于机器人或者设备的视觉向导界面也能够被用来实现在线零部件检测，提升传统反馈系统的产品质量。
        Carlton Heard
        机器人和自动化设备能够使用视觉伺服控制来实现机器人向导，改善运动控制并提升产品质量，同时还能够替代传统的反馈系统。视觉向导机器人是视觉技术在机器人领域最常见的应用之一。这种技术一直以来被用于工厂生产、装配和物料夹持，摄像头获取图像，定位零部件和动作终点，然后将坐标发送给机器人以实现特定的功能，例如夹起一个零部件。
        在这些应用中整合视觉技术能够提升设备的智能性和灵活性。同样的一台设备能够完成多重任务，因为它能够识别零部件，并根据不同情况做出相应调整。使用机器视觉向导的好处就是这些图像还可以用来实现在线零部件检测，以提升产品质量。
        如果运动部件要求超高的精度，例如摄像头或者运动系统，那么这种解决方案会十分昂贵。某些视觉向导机器人系统在任务的开始使用一张图像，没有反馈来处理后期的微小误差，视觉伺服控制能够解决这个挑战。摄像头固定在机器人上或者临近机器人安装，它能提供连续的视觉反馈，校正运动中的微小误差。在控制回路中使用图像处理技术，图像信息可以取代传统的反馈机制（编码器），能够完成直接伺服控制任务。
        自主式机器人的兴起
        直接伺服控制提升了应用的高速性能，例如激光指向和半导体加工等需要进行高速控制的工艺过程。机器人使用的可视化与工业应用中所使用的一样，而且在包括移动机器人在内的嵌入式领域中这种技术越来越流行。应用包括在医院大厅内使用的服务机器人，它能够在医生和护士短缺的情况下缓解医疗保健系统的成本压力，还包括耕地中使用的自动拖拉机，它能够提高播种和收割效率。
        几乎每一台自主移动机器人都需要配备精密的图像功能，从障碍躲避到视觉仿真定位和导航。在未来十年内，自主式机器人所使用的视觉系统将在数量上超过固定基座的机器人手臂。

图4 多个Denso机器人从传送带上夹取注射器并放置到独立的包装内。视觉技术确保机器人具有足够的灵活性，不管注射器在传送带上的朝向怎样都能够夹取，或者不管是否生产厂商使用同样的流水线传送多种尺寸和类型的注射器，也都能够夹取。

        3D视觉技术能够帮助机器人进一步理解周围环境，而且3D成像技术在传感器、照明和嵌入式处理技术中获得了大跨步的前进。3D视觉技术在各种各样的应用领域出现，从视觉向导机器人箱体夹持到高精度的计量应用再到移动机器人领域。新型的处理器能够处理大量的数据和复杂的算法，提取深层次信息并快速做出决定。

图5显示了Denso机器人在使用NI机器视觉和NI LabVIEW进行注射器夹取时所看到的的图像。图片来源：National instruments

        移动机器人使用这些深层次信息来测量障碍物的尺寸和距离，用于实现精确的路径规划和障碍躲避。立体视觉系统能够提供丰富的3D信息，用来实现导航应用并在照明不断变化的环境中良好地运作。立体视觉技术使用两个或者更多个摄像头来观察同一个物体，通过两幅图片的对比，可以计算出视差和景深信息。
        其他应用还要求额外的处理器性能，在医药行业中，机器人外科手术和激光控制系统正在与图形向导技术紧密结合。对于这些高性能的视觉应用，现场可编程门阵列（FPGA）被用来管理图像处理或者使用图像信息作为高速控制应用中的反馈信息。
        工业和民用领域内的机械和机器人有了视觉技术后正在变得更加智能化。嵌入式视觉联盟（EVA）构建了一系列技术供应商的伙伴关系控制工程网版权所有，设计人员可以更加容易地整合嵌入式视觉技术。
        通过3D视觉系统完成绳索磨损分析
        3D成像技术可以被用来评判绳索和电缆质量，测量线隙和直径，识别绳索表面的损伤和磨损类型，以超越当今方法的卓越的精度来提升安全性。
        Andrzej Sioma
        3D成像技术可以被用来评判绳索和电缆质量，测量线隙和直径，识别绳索表面的损伤和磨损类型，以超越当今方法的卓越的精度来提升安全性。钢索和织物栏索是索道、矿井升降机、客运和货运电梯、起重机、龙门起重机和卷扬机等设备作业安全防护的基本措施。钢索很常用，因为它的磨损特性和使用寿命已经被人们所熟识。
        栏索通常需要测量特征参数，例如线隙和栏索直径。非常重要的一点就是评估栏索表面是否有肉眼可见的损坏。需要使用接触式测量设备周期性地对线隙和栏索直径进行测量。目前为止，尚无连续测量行程长度和栏索直径的简单且精确的方法。使用3D机器视觉技术可以对线隙和直径进行连续的测量，还能够控制栏索表面的磨损程度。
        3D视觉系统可以用来获取被测物体的集合参数，同样还能够获取表面参数。3D图像建模技术基于摄像头和激光光束的使用，这在前文中有所论述。基于对图像的分析，可以得到高度剖面图，用来建立三维图像。栏索参数的测量和评估可以在栏索的整个长度范围内连续的进行，沿着栏索评估参数的变化，同时也评估作业中所选择的参数的变化，包括3D图形中的多种其他参数。
        视觉系统按照示意图（见图6）进行配置，激光光束以90度的夹角照射栏索，摄像头与光束平面呈45度夹角。在这种配置下，每个轴可以获得如下的分辨率：ΔX = 0.15 [mm], ΔY = 0.15 [mm], ΔZ = 0.21 [mm]。

图6 测试站图片左边所示为3D视觉系统的几何图。

        视觉系统从单色CMOS（互补式金属氧化物半导体）传感器获取图像，所以图像上只显示出了激光光束，可以用来确定高度剖面图。然后将间隔为ΔY = 0.15 [mm]的多个高度剖面图层叠在一起就形成了栏索表面的三维图像。此系统围绕栏索每隔120度就设置一个摄像头，可以提供完整的栏索表面图像，每秒可以进行多达数千次检测。
        栏索表面的三维图像需要在测量进行之前进行预处理，目的是将栏索表面图像上的“噪声”去除并用于后续测量。测量算法基于对线股边缘的检测，例如更小的线束构成了栏索的表面和隔断。每个线股确定一个特征点，从而确定栏索轴心的最大线股高度。通过测量两个边缘或者两个特征点之间的距离来确定线隙。线股在3D图像中显示为白色。

图7 所示为两种类型的钢索：8线股和23线股

        另一种测量线隙的方法是将视觉进行配置，使激光光束与栏索轴向平行。这样一来，栏索表面的多根线股就构成了栏索的直径。在这种配置前提下，可以针对每一根线股对线隙进行测量。通过对线隙变化的分析可以间接地对栏索磨损或者损坏进行评估。需要注意的是，任何线股纤维的损坏www.cechina.cn，都会影响激光光束并在图像中留下可见痕迹www.cechina.cn，这都代表这栏索已损坏。

图8 四拼图所示为栏索表面3D图像上的瑕疵：A和B是钢索，C和D是织物栏索。图像来源：Control Engineering Poland

        对栏索三维图像的断面图进行分析可以测量栏索直径。栏索中心的坐标和每一个断面的直径都可以测得。在视觉系统配置中，轴心直径的测量精度为0.15mm，可以检测栏索表面单线或者单根线股的开裂情况，这些问题都会在直径的变化中给出提示。
        对栏索表面使用三维图像可以检测瑕疵。测试中记录的检测与钢索和织物栏索不同。钢索瑕疵包括线股绕制中出现的凸起或者凹陷现象CONTROL ENGINEERING China版权所有，可以参见图8中左上角的图A；图B所示为线股开裂或者线股中存在的杂线。对于织物栏索，线股绕制带来的问题如图C所示，还包括激光光束图D中显示的线股绕制表面畸形问题。这些失真都可以在图D底部中反映为线股表面畸形。
        机器视觉产品和标准的进步
        单元级产品的可追溯性
        Cognex公司发布了用于医疗保健领域的In-Sight Track & Trace识别和数据验证解决方案的新版本。这一版本满足了制药厂商和医疗器械厂商对于获得单元级产品可追溯性的需求。用户可以在多种联网方式的视觉系统上使用In-Sight Track & Trace 2.0来对可读文本和二维及一维条形码进行解码，包括Data Matrix、GS1- 128、GS1 DataBar、securPharm和Pharmacode。FDA 21 CFR第11部分验证（具有安全用户确认和自动生成审查跟踪功能）中的技术控制内容被包含在内。

图9  Cognex公司发布了In-Sight Track & Trace 2.0，它是一种用于医疗保健领域的识别和数据确认解决方案，提供了单元级产品跟踪功能以满足FDA的要求。图片来源：Cognex

        更高的速度，更好的清晰度
        Teledyne Dalsa是一家全面的机器视觉产品集成制造商，其Genie TS系列相机新增了两款200万像素和400万像素单色产品，其HD格式的速度达到了每秒76帧（fps）。这些新型号适用于广泛的检测应用。两个新型产品基于CMOSIS成像传感器CMV2000和CMV4000，它们能够满足机器视觉对于速度和图像清晰度的日益严酷的需求。只要选用Teledyne Dalsa公司的改进的软件工具或者第三方软件GigE Vision便可以实现这些功能。新产品的设计使其可以工作于极端的环境中，工作温度范围为-20℃～60℃。
        视觉新标准，连通性
        国际自动成像协会（AIA）是视觉和成像的全球组织，它在2013年1月份发布了USB3 Vision v1.0新标准。与所有AIA标准一样，它是免费的，对于开发和市场商业应用产品需要获得许可证。
        V1.1版本的Camera Link HS IP内核解决方案大大缩短了研发时间。从2013年3月份开始，v1.1的IP内核变得更加容易使用。这些IP内核极大地缩短了产品投放市场的时间和服务支持的成本，因为它为开发团队提供了一种直接可用的参考实施方案，减少了大约6月的开发时间。
        此外，像素格式命名规则（PFNC）v1.1也发布了。PFNC 1.0由 GigE Vision委员会于2011年11月份创建，以明确各种像素格式的定义，便于各种不同设备的视觉标准可以重新使用已有资源。Vision 1.1附件中罗列了推荐的像素格式ID，作为给定像素格式的唯一标示符。同时还支持GigE Vision 2.0、USB3 Vision 1.0和CoaXPress 1.0以及USB3 Vision 1.0的新像素格式。