技術文章
工業機器人上的視覺係統該如何選擇？
日期：2017-12-01
來源：J9九游会中国
近年來，機器人尤其是工業機器人的迅猛發展，帶動了機器視覺市場需求的大幅增長。在2016年5月份的世界機器人大會新聞發布會上，信工部副部長毛偉明透露，把智能製造作為該部門今後的重點工作，製定我國工業機器人產業的“十三五”規劃，爭取更多政策支持機器人關鍵部件的研發生產和推廣。當前的以高端裝備製造為核心的智造工業4.0時代背景下，隨著中國製造2025戰略的深入，工業智能機器人產業市場呈現爆炸式增長勢頭，而充當工業機器人“火眼金睛”角色的機器視覺功不可沒。
作為機器人尤其是智能化可視機器人重要的零部件之一，機器視覺對機器人的靈活性及可操作性的提升具有決定性意義。那麽我們該如何根據自己的需要選擇合適的視覺係統呢?
1.攝像頭和光學部件
這一類通常含有一個或多個攝像頭和鏡頭（光學部件），用於拍攝被檢測的物體。根據應用，攝像頭可以基於如下標準，黑白、複合彩色（Y/C），RGB彩色，非標準黑白（可變掃描），步進掃描（progressive-scan）或線掃描。
2.燈光
燈光用於照亮部件，以便從攝像頭中拍攝到更好的圖像，燈光係統可以在不同形狀、尺寸和亮度。一般的燈光形式是高頻熒光燈、LED、白熾燈和石英鹵（quartz-halogen）光纖。
3.部件傳感器
通常以光柵或傳感器的形式出現。當這個傳感器感知到部件靠近，它會給出一個觸發信號。當部件處於正確位置時，這個傳感器告訴機器視覺係統去采集圖像。
4.圖像采集卡
也稱為視頻抓取卡，這個部件通常是一張插在PC上的卡。
這張采集卡的作用將攝像頭與PC連接起來。它從攝像頭中獲得數據（模擬信號或數字信號），然後轉換成PC能處理的信息。
它同時可以提供控製攝像頭參數（例如觸發、曝光時間、快門速度等等）的信號。圖像采集卡形式很多，支持不同類型的攝像頭，不同的計算機總線。
5.PC平台
計算機是機器視覺的關鍵組成部分。
應用在檢測方麵，通常使用Pentium或更高的CPU。一般來講，計算機的速度越快，視覺係統處理每一張圖片的時間就越短。
由於在製造現場中，經常有振動、灰塵、熱輻射等等，所以一般需要工業級的計算機。
6.檢測軟件
機器視覺軟件用於創建和執行程序、處理采集回來的圖像數據、以及作出“通過/失敗（PASS/FAIL）”決定。
機器視覺有多種形式（C語言庫、ActiveX控件、點擊編程環境等等），可以是單一功能（例如設計隻用來檢測LCD或BGA、對齊任務等等），也可以是多功能（例如設計一個套件，包含計量、條形碼閱讀、機器人導航、現場驗證等等）。
7.數字I/O和網絡連接
一旦係統完成這個檢測部分，這部分必須能與外界通信，例如需要控製生產流程、將“通過/失敗（PASS/FAIL）”的信息送給數據庫。通常，使用一張數字I/O板卡和（或）一張網卡來實現機器視覺係統與外界係統和數據庫的通信。
配置一個基於PC的機器視覺係統認真的計劃和注意細節能幫助你確保你的檢測係統符合你的應用需求。如下是你必需考慮的幾點：
確定你的目標,這可能是最重要的一步決定在這個檢測任務中你需要實現什麽，檢測任務通常分為如下幾類：
測量或計量
讀取字符或編碼（條形碼）信息。
檢測物體的狀態
認知和識別特殊的特性模式識別
將物體與模板進行對比或匹配
為機器或機器人導航檢測流程可以包含隻有一個操作或包含多個與檢測任務相關的任務。
為了確認你的任務，首先你應該明確為了最大限度檢測部件你需要做的測試，也就是你能考慮到會出現的缺陷。
為了明確什麽哪個才是最重要的，最好做一張評估表，列出“必須做”和“可以做”的測試。一旦主要的對測試標準滿意，隨後可以將更多的測試加進去來改善檢測過程，一定要記住，添加測試的同時也會增加檢測的時間。
確定你需要的速度–係統檢測每一個部件需要多少時間？
這個不隻是由PC的速度決定，還受生產流水線速度的影響。
很多機器視覺包含了時鍾/計時器，所以檢測操作的每一步所需要的時間都可以準確測量，從這些數據，我們就可以修改我們的程序以滿足時間上的要求。通常，一個基於PC的機器視覺係統每一秒可以檢測20-25個部件，與檢測部件的多少和處理程序以及計算機的速度有密切關係。
聰明地選擇你的硬件
一套機器視覺係統的性能與它的部件密切相關。在選擇的過程中，有很多捷徑特別在光學成像上可能很大程度降低係統的效率。如下是在選擇部件時你必須緊記的幾個基本原則。
1.攝像頭攝像頭的選擇與應用的需求直接相關，通常考慮三點：
a）黑白還是彩色；
b）部件/目標的運動；
c）圖像分辨率。
在檢測應用中大部分使用黑白攝像頭，因為黑白圖像能提供90%可視數據，並且比彩色便宜。彩色攝像頭主要用於一些需要分析彩色圖像的場合裏。根據部件在檢測時是否移動，決定我們選擇標準隔行掃描攝像頭還是逐行掃描攝像頭。另外，圖像的分辨率必須足夠高，以提供檢測任務需要的足夠的數據。最後，攝像頭必須質量好和可以避免工業現場中的振動、灰塵和熱的影響。
2.光學部件和照明這個至關重要的因素往往被人所忽略。當你使用一個很差的光學部件或照明，就算你使用最好的機器視覺係統，它表現出的性能甚至比不上一個配上良好光學部件和適當照明的低能力係統。光學部件的目標是產生最好和最大可用麵積的圖像，並且提供最好的圖像分辨率。照明的目標是照亮需要測量或檢測的部分的關鍵特征。通常，照明係統的設計由如下因素決定：顏色、紋理、尺寸、外形、反射率等等。
3.圖像采集卡雖然圖像采集卡隻是完整的機器視覺係統的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。
圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數字等等。
使用模擬輸入的圖像采集卡，目標是盡量不變地將攝像頭采集的圖像轉換為數字數據。使用不正確的圖像采集卡可能得到錯誤的數據。
工業用的圖像采集卡通常用於檢測任務，多媒體采集卡由於它通過自動增益控製、邊沿增強和顏色增強電路來更改圖像數據，所以不用在這個領域裏。使用數字輸入的圖像采集卡的目標是將攝像頭輸出的數字圖像數據轉換並輸送到PC中作處理。
考慮各種變化：人類的眼睛和大腦可以在不同的條件下識別目標，但是機器視覺係統就不是這樣多才多藝了，它隻能按程序編寫的任務來工作。了解你的係統能看到什麽和不能看到什麽能幫助你避免失敗（例如將好的部件認為是壞的）或其它檢測錯誤。一般要考慮的包括部件顏色、周圍光線、焦點、部件的位置和方向和背景顏色的大變化。
正確選擇軟件：機器視覺軟件是檢測係統中的智能部分，也是最核心的部分。軟件的選擇決定了你編寫調試檢測程序的時間、檢測操作的性能等等。
機器視覺提供了圖形化編程界麵(通常稱為“Point&Click”)通常比其他編程語言(例如VisualC++)容易，但是在你需要一些特殊的特征或功能時有一定的局限性。基於代碼的軟件包，盡管非常困難和需要編碼經驗，但在編寫複雜的特殊應用檢測算法具備更大的靈活性。一些機器視覺軟件同時提供了圖形化和基於代碼的編程環境，提供兩方麵最好的特征，提供了很多靈活性，滿足不同的應用需求。
通信和記錄數據：機器視覺係統的總的目標是通過區分好和壞的部件來實現質量檢測。為了實現這一功能，這個係統需要與生產流水線通信，這樣才可以在發現壞的部件是做某種動作。通常這些動作是通過數字I/O板，這些板與製造流水線中的PLC相連，這樣壞的部件就可以跟好的部件分離。例外，機器視覺係統可以與網絡連接，這樣就可以將數據傳送給數據庫，用於記錄數據以及讓質量控製員分析為什麽會出現廢品。在這一步認真考慮將有助於將機器視覺係統無縫與生產流水線結合起來。需要考慮的問題是：
使用了什麽類型的PLC，它的接口如何？
需要什麽類型的信號？
現在使用或必須使用什麽類型的網絡？
在網絡上傳送的文件格式是什麽？通常使用RS-232端口與數據庫通信，來實現對數據的紀錄。
為以後做準備：當你為機器視覺係統選擇部件時，時刻記住未來的生產所需和有可能發生的變動。這些將直接影響你的機器視覺軟硬件是否容易更改來滿足以後新的任務。提前的準備將不僅僅節約你的時間，而且通過在將來重用現有的檢測任務可以降低整個係統的價格。機器視覺係統的性能由最差的部分決定（就像一個木桶的容量由最短的一個木塊決定），精度則由它能獲取的信息決定。花時間和精力合理配置係統就可以建造一個零故障和有彈性的視覺檢測係統。
作為機器人尤其是智能化可視機器人重要的零部件之一，機器視覺對機器人的靈活性及可操作性的提升具有決定性意義。那麽我們該如何根據自己的需要選擇合適的視覺係統呢?
1.攝像頭和光學部件
這一類通常含有一個或多個攝像頭和鏡頭（光學部件），用於拍攝被檢測的物體。根據應用，攝像頭可以基於如下標準，黑白、複合彩色（Y/C），RGB彩色，非標準黑白（可變掃描），步進掃描（progressive-scan）或線掃描。
2.燈光
燈光用於照亮部件，以便從攝像頭中拍攝到更好的圖像，燈光係統可以在不同形狀、尺寸和亮度。一般的燈光形式是高頻熒光燈、LED、白熾燈和石英鹵（quartz-halogen）光纖。
3.部件傳感器
通常以光柵或傳感器的形式出現。當這個傳感器感知到部件靠近，它會給出一個觸發信號。當部件處於正確位置時，這個傳感器告訴機器視覺係統去采集圖像。
4.圖像采集卡
也稱為視頻抓取卡，這個部件通常是一張插在PC上的卡。
這張采集卡的作用將攝像頭與PC連接起來。它從攝像頭中獲得數據（模擬信號或數字信號），然後轉換成PC能處理的信息。
它同時可以提供控製攝像頭參數（例如觸發、曝光時間、快門速度等等）的信號。圖像采集卡形式很多，支持不同類型的攝像頭，不同的計算機總線。
5.PC平台
計算機是機器視覺的關鍵組成部分。
應用在檢測方麵，通常使用Pentium或更高的CPU。一般來講，計算機的速度越快，視覺係統處理每一張圖片的時間就越短。
由於在製造現場中，經常有振動、灰塵、熱輻射等等，所以一般需要工業級的計算機。
6.檢測軟件
機器視覺軟件用於創建和執行程序、處理采集回來的圖像數據、以及作出“通過/失敗（PASS/FAIL）”決定。
機器視覺有多種形式（C語言庫、ActiveX控件、點擊編程環境等等），可以是單一功能（例如設計隻用來檢測LCD或BGA、對齊任務等等），也可以是多功能（例如設計一個套件，包含計量、條形碼閱讀、機器人導航、現場驗證等等）。
7.數字I/O和網絡連接
一旦係統完成這個檢測部分，這部分必須能與外界通信，例如需要控製生產流程、將“通過/失敗（PASS/FAIL）”的信息送給數據庫。通常，使用一張數字I/O板卡和（或）一張網卡來實現機器視覺係統與外界係統和數據庫的通信。
配置一個基於PC的機器視覺係統認真的計劃和注意細節能幫助你確保你的檢測係統符合你的應用需求。如下是你必需考慮的幾點：
確定你的目標,這可能是最重要的一步決定在這個檢測任務中你需要實現什麽，檢測任務通常分為如下幾類：
測量或計量
讀取字符或編碼（條形碼）信息。
檢測物體的狀態
認知和識別特殊的特性模式識別
將物體與模板進行對比或匹配
為機器或機器人導航檢測流程可以包含隻有一個操作或包含多個與檢測任務相關的任務。
為了確認你的任務，首先你應該明確為了最大限度檢測部件你需要做的測試，也就是你能考慮到會出現的缺陷。
為了明確什麽哪個才是最重要的，最好做一張評估表，列出“必須做”和“可以做”的測試。一旦主要的對測試標準滿意，隨後可以將更多的測試加進去來改善檢測過程，一定要記住，添加測試的同時也會增加檢測的時間。
確定你需要的速度–係統檢測每一個部件需要多少時間？
這個不隻是由PC的速度決定，還受生產流水線速度的影響。
很多機器視覺包含了時鍾/計時器，所以檢測操作的每一步所需要的時間都可以準確測量，從這些數據，我們就可以修改我們的程序以滿足時間上的要求。通常，一個基於PC的機器視覺係統每一秒可以檢測20-25個部件，與檢測部件的多少和處理程序以及計算機的速度有密切關係。
聰明地選擇你的硬件
一套機器視覺係統的性能與它的部件密切相關。在選擇的過程中，有很多捷徑特別在光學成像上可能很大程度降低係統的效率。如下是在選擇部件時你必須緊記的幾個基本原則。
1.攝像頭攝像頭的選擇與應用的需求直接相關，通常考慮三點：
a）黑白還是彩色；
b）部件/目標的運動；
c）圖像分辨率。
在檢測應用中大部分使用黑白攝像頭，因為黑白圖像能提供90%可視數據，並且比彩色便宜。彩色攝像頭主要用於一些需要分析彩色圖像的場合裏。根據部件在檢測時是否移動，決定我們選擇標準隔行掃描攝像頭還是逐行掃描攝像頭。另外，圖像的分辨率必須足夠高，以提供檢測任務需要的足夠的數據。最後，攝像頭必須質量好和可以避免工業現場中的振動、灰塵和熱的影響。
2.光學部件和照明這個至關重要的因素往往被人所忽略。當你使用一個很差的光學部件或照明，就算你使用最好的機器視覺係統，它表現出的性能甚至比不上一個配上良好光學部件和適當照明的低能力係統。光學部件的目標是產生最好和最大可用麵積的圖像，並且提供最好的圖像分辨率。照明的目標是照亮需要測量或檢測的部分的關鍵特征。通常，照明係統的設計由如下因素決定：顏色、紋理、尺寸、外形、反射率等等。
3.圖像采集卡雖然圖像采集卡隻是完整的機器視覺係統的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。
圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數字等等。
使用模擬輸入的圖像采集卡，目標是盡量不變地將攝像頭采集的圖像轉換為數字數據。使用不正確的圖像采集卡可能得到錯誤的數據。
工業用的圖像采集卡通常用於檢測任務，多媒體采集卡由於它通過自動增益控製、邊沿增強和顏色增強電路來更改圖像數據，所以不用在這個領域裏。使用數字輸入的圖像采集卡的目標是將攝像頭輸出的數字圖像數據轉換並輸送到PC中作處理。
考慮各種變化：人類的眼睛和大腦可以在不同的條件下識別目標，但是機器視覺係統就不是這樣多才多藝了，它隻能按程序編寫的任務來工作。了解你的係統能看到什麽和不能看到什麽能幫助你避免失敗（例如將好的部件認為是壞的）或其它檢測錯誤。一般要考慮的包括部件顏色、周圍光線、焦點、部件的位置和方向和背景顏色的大變化。
正確選擇軟件：機器視覺軟件是檢測係統中的智能部分，也是最核心的部分。軟件的選擇決定了你編寫調試檢測程序的時間、檢測操作的性能等等。
機器視覺提供了圖形化編程界麵(通常稱為“Point&Click”)通常比其他編程語言(例如VisualC++)容易，但是在你需要一些特殊的特征或功能時有一定的局限性。基於代碼的軟件包，盡管非常困難和需要編碼經驗，但在編寫複雜的特殊應用檢測算法具備更大的靈活性。一些機器視覺軟件同時提供了圖形化和基於代碼的編程環境，提供兩方麵最好的特征，提供了很多靈活性，滿足不同的應用需求。
通信和記錄數據：機器視覺係統的總的目標是通過區分好和壞的部件來實現質量檢測。為了實現這一功能，這個係統需要與生產流水線通信，這樣才可以在發現壞的部件是做某種動作。通常這些動作是通過數字I/O板，這些板與製造流水線中的PLC相連，這樣壞的部件就可以跟好的部件分離。例外，機器視覺係統可以與網絡連接，這樣就可以將數據傳送給數據庫，用於記錄數據以及讓質量控製員分析為什麽會出現廢品。在這一步認真考慮將有助於將機器視覺係統無縫與生產流水線結合起來。需要考慮的問題是：
使用了什麽類型的PLC，它的接口如何？
需要什麽類型的信號？
現在使用或必須使用什麽類型的網絡？
在網絡上傳送的文件格式是什麽？通常使用RS-232端口與數據庫通信，來實現對數據的紀錄。
為以後做準備：當你為機器視覺係統選擇部件時，時刻記住未來的生產所需和有可能發生的變動。這些將直接影響你的機器視覺軟硬件是否容易更改來滿足以後新的任務。提前的準備將不僅僅節約你的時間，而且通過在將來重用現有的檢測任務可以降低整個係統的價格。機器視覺係統的性能由最差的部分決定（就像一個木桶的容量由最短的一個木塊決定），精度則由它能獲取的信息決定。花時間和精力合理配置係統就可以建造一個零故障和有彈性的視覺檢測係統。
