灿锐光学科：汽车行业的机器视觉

　　原标题：灿锐光学科：汽车行业的机器视觉

　　汽车工业在制造业中占有重要地位。该行业的特点是高度自动化的批量生产、严格的质量要求和高度的成本敏感性。因此,大型制造商非常重视与支持生产过程高度自动化的供应商和技术提供商建立密切和基于信任的协作关系。

　　从这个意义上说,工业图像处理或“机器视觉”是汽车行业的一项关键技术,因为该技术可用于优化价值链中的各种流程,例如生产、质量保证和物流。机器视觉技术被用于各种工业应用,以快速、明确地检测物体,从而实现生产过程的自动化和加速。这些方法用于 检查部件表面以及识别和自动分拣有缺陷的产品。同样,该技术也可用于完整性检测。机器视觉的一个特点是它的高速——它的算法只需要几毫秒来检测和处理图像信息。因此,

　　机器视觉技术优化了汽车行业的生产流程。照片由 MVTec Software 提供。

　　汽车行业作为自动化驱动

　　与供应商行业一起,被认为是机器视觉技术的“早期采用者”。该行业一直在推动生产过程的自动化——从生产线和机器人支持的制造到今天被称为“工业 4.0”的第四次工业革命。汽车行业也以其巨大的创新而闻名。这也可以说是机器视觉行业,使其成为满足新技术需求的理想合作伙伴。因此,汽车行业是德国工业成像供应商的最大客户,占收入的 23%。根据德国工程协会 VDMA(Verband Deutscher Maschinen-und Anlagenbau eV)的一项调查,在欧洲,总收入份额约为 21%。

　　由于对质量的高要求,汽车行业对机器提出了一系列特殊要求。例如,解决方案必须非常健壮、可靠和强大。此外,汽车和供应商行业面临巨大的价格压力,需要价格具有竞争力的产品,既能提供最大价值,又能长期降低生产成本。其他重要方面是机器视觉产品的长期可用性,包括合格的支持,以及不同技术的全面知识,从简单的 2D 测量方法到 3D 视觉和图像序列分析。

　　机器视觉用于基于表面匹配和对象比较的 3D 表面检测。

　　汽车行业应用场景的一大挑战还在于机器视觉组件与可编程逻辑的更好集成和更紧密的连接。通过更紧密地融合这两种技术,汽车制造商可以节省资金、加快自动化生产流程并提高效率。还可以定义和建立标准,以便更容易地集成不同的组件。此外,标准化接口的不断发展增加了机器视觉和自动化技术之间的互操作性。

　　机器视觉——生产过程的眼睛

　　机器人辅助过程尤其受益于机器视觉技术提供的多方面机会,因为它类似于汽车行业生产过程的眼睛。这是因为现在越来越多的机器人配备了自己的摄像头,或者将摄像头连接到其他位置,并从不同的角度概览整个生产部分。数字图像信息是工业生产过程无缝监测和控制的基础。在这方面,机器视觉可用于优化流程步骤,例如确定物体的位置、安全地检测不同的工作部件或使机器人能够更换其执行器。此外,可以组合不同的任务,并且可以使用相同的相机来确定位置,规划拣选流程以及各种特征的质量检查,例如颜色或表面。相机还能够结合机器视觉软件读取条码或数据代码,因此可以安全地识别各种不同的物体。

　　3D视觉技术的使用有助于提高生产场景的自动化程度。直到最近,2D 图像数据的处理仍是标准。它用于跟踪图像序列中的移动物体并确定它们的位置——但仅限于 2D 空间,例如水平传送带上的产品。无法在更复杂的运动过程中实现对象的 3D 协调——极大地限制了该技术在汽车生产环境中的应用可能性。

　　视觉技术有助于定位具有透视失真的对象。

　　确定 3D 空间中的运动方向

　　MVTec 凭借其“3D 场景流”技术满足了这一需求,该技术也是汽车行业采用的一种很有前途的 3D 视觉技术。该方案采用了所谓的多图像摄像头结构,即安装两个或多个摄像头,从不同角度记录图像信息。每个图像点都有一个 X、Y 和 Z 坐标。使用多幅图像的序列,现在可以移动、跟踪和 定位在 3D 空间中移动的物体。该技术不仅可以识别物体的确切位置,还可以识别它们在空间中的运动方向和速度。MVTec 已将“3D 场景流”集成到 HALCON 机器视觉软件的第 12 版中。这是第一次标准软件包包含用于分析图像序列的 3D 兼容算法。

　　几乎所有自动化汽车装配领域都受益于新的 3D 技术,包括质量保证流程、物流流程识别技术、机器人控制和最终装配阶段的质量控制。该技术为自动化生产过程中的人机交互开辟了许多全新的可能性。例如,工业机器人的动作半径通常仅限于定义的生产线。如果有人进入该区域,传感器会自动停止机器人的工作流程,这会导致生产过程中断,代价高昂。

　　汽车行业是德国工业成像供应商的最大客户,占收入的 23%。

　　人机交互流畅且安全

　　3D 场景流通过使用多个摄像头来监控机器人的工作区域,为这个问题提供了解决方案。如果有人靠近这个区域,机器视觉软件会使用多个图像,准确地知道这个人在哪里以及他或她要去哪个方向。只有当人与机器的路径交叉并不可避免地发生碰撞时,机器人才会停止。这种对人类轨迹做出反应的能力减少了麻烦的机器停机和生产中断的次数。更少的停留意味着为公司节省更多。此外,在工业4.0和智能工厂场景下,汽车行业越来越依赖于在生产建筑中独立移动的协作机器人和自主叉车。在这种情况下,

　　汽车行业还受益于生产场景之外的基于 3D 的机器视觉方法。该技术还用于自动驾驶辅助系统,其中包括安装在车辆上的传感器和摄像头。使用 3D 图像信息,算法可以可靠地检测汽车是否在其车道内正常移动、障碍物是否阻碍道路或其他车辆是否正在越过汽车自身的移动方向。这些检测功能可防止危险碰撞并提高交通安全。此外,该技术为自动驾驶汽车铺平了道路。

　　自主托盘运输车在生产车间和仓库中移动而不会发生碰撞。

　　创建机器视觉应用程序的简单方法

　　在创建机器视觉应用程序时,需要较少编程知识的工具变得越来越重要。它们简化了整个创建过程并显着增加了机器视觉软件的用户数量。MVTec 的 MERLIC 开发和配置环境包括用于创建完整机器视觉应用程序的工具,包括基于行业标准的图形用户界面、集成 PLC 通信和图像采集。该软件的核心元素是其以图像为中心的用户界面,可直观地引导用户完成应用程序。类似于所见即所得 (WYSIWYG) 编辑器,开发人员可以专注于基于图像的显示,而不是复杂的代码、命令行或参数列表。

　　展望未来

　　机器视觉技术将深刻改变汽车行业的流程。例如,工业 4.0 概念将变得越来越重要。在这种背景下,机器视觉方法将优化和加速工业制造的许多方面。各种工件将被快速可靠地检测和控制生产过程,而视觉技术将改善生产机器的维护。机器视觉解决方案将自动检测来自移动设备的组件并显示合适的处理信息。机器视觉将加速和优化国际供应链的物流。最后,这些解决方案将使生产过程中的人机交互更加安全。

　　灿锐光学成立于2009年;灿锐是中国国内一家研发、生产远心镜头的企业,在行业内有着先进的地位;灿锐光学是目前为数不多有着完善产业链配套的工业镜头企业;

　　灿锐经过10年的发展,经历四次全新的升级换代,产品品质和等级已经是行业全球靠前,我们仅仅用了10年的时间,走完了欧美50年发展所走的历程;

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