机器视觉应用解析
机器视觉可以捕捉、观察和分析那些从前无法想象的任务。
想将检测时间降低一个数量级、提高检测质量、降低成本、增加工人满意度、提高安全性和减少不确定度?先进的机器视觉技术是你的绝好选择。用户、系统集成商和机器视觉产品供应商跟踪了如下结果：
■ 与3英里每小时(mph)的人眼检测速度相比，自动3D检测速度可以达到30英里每小时。
■ 无级调解产品的机器人维修。
■ 以200m/min的速度对生产和结构疵点进行网面检测，比肉眼速度快10倍。
■ 每秒记数450个形状各异、大小不同的物体，精度高达99%。
■ 每份中可以对1200个不同颜色和大小的产品进行检测并做出合格判定，可以设置10个以上的合格判据，精度在95%到99%之间。花费只有预期的1/3，9个月即可收回成本。
为了更快的进行检测，Nagle Rearch将Scik3D技术整合到获专利的Georgetown Rail Aurora轨道检测系统之中。
图片显示了木制枕木(图1)和混凝土枕木(图2)。图3是装载视觉系统的卡车，可以消除人为检测的困难和不准确。
图1
图2
图3
感受机器视觉带来的便利包括：
3D摄像头可以以30mph的速度监测铁路
你愿意沿着铁路边走边找疵点，还是愿意坐在车上以30mph的速度前行，而把工作留给3D摄像头去完成，并且可以每小时检测70000节铁轨，每天检测几百英里?对于9英尺枕木的检测长期以来被认为是轨道维护的“宝石”，它可以确保工人的安全、舒适，且便于制定维护计划。
当检查员们沿着铁轨边走边对每一根枕木进行判断的时候，高稳定性的枕木检测向传统的铁轨检测和枕木维护发起了挑战，为什么?
■ 肉眼检测人员对“好”或“坏”的判断准则是一直变化的;
■ 两个检测人员对同一根铁轨的评价不可能完全一致;
■ 检测人员在每一次评价上只能用仅仅1秒钟;
■ 而且铁路路况条件繁复多变。
来自于德克萨斯州Austin公司的Nagle发现2D检测并不适合枕木的检测，原因是
枕木表面的污染物很多。Nagle将3D版本的Sick Ranger高速摄像头集成到轨道用小型载货车上，用来检测枕木的几何结构，不考虑颜色和对比度的影响。此产品叫作Georgetown Rail Aurora 3D轨道检测系统(获美国和国际专利)，它可以记录铁轨的全尺寸，每个坐标方向上以每小时30公里的速度捕捉三位表面图像，解析度可以达到0.04英寸。
Georgetown Rail号称此系统可以精确地检测木制枕木、混凝土枕木、铁钉、铆钉和枕木垫板。它还可以测量枕木间距和铁轨基座腐蚀程度。
Nagle列举了一系列用户分析软件，它们可以处理数以G计的数据，并针对超过12个枕木条件生成详细报告，对有问题的枕木还可以回传3D图像。检测完成后48小时内，可以针对轴承、曲率、标题、英里标识、枕木位置的全球定位数据、铁轨接缝检测、单一枕木或枕木群上的铁轨基座腐蚀、轨底坡、枕木间距、枕木垫板和铁钉分级等信息增加变量，以符合用户需求。
在北美广泛使用的Aurora系统迅速扩展到欧洲和其他市场。视频展示了3D检测系统的强大功能。
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散落物体计数
对数量、次数以及轴承滚球、化学药粒、种子、医药品等高速高频落体加工领域中的对象位置的测量对系统的精确测量能力提出了新的要求。这样的系统可以改进生产厂商的流程和控制质量。传统的技术已经弊端尽露：
油脂皮带机系统不是实时测量系统，需要测量前预处理。LED/光电检测或者栅格提供实时、高速的测量，但是其空间解析度不高，最低只能检测4mm的物体，而且对多种物体形成的物块也无能为力。
带有一个线扫描摄像头的基于机器视觉的系统已经证明比油脂皮带机系统和LED/光电栅格检测法更好，但是单一摄像头仍旧无法区别物块或多重物体，因为其太接近了，看起来就像一个物体。
通过使用V I Engineering机器视觉系统辅以National Instruments组件、软件和在同一个平面垂直于敏感区域的2个线%%扫描摄像头和线性背景光源，John Deere每秒钟可以计数450个零件。
设计的目标是为John Deere搭建一套系统，用于时间间距和高速下落物体XY轴物位的检测，区分物块中的每一个物体，同时确保精度高于99%，检测速率每秒200个。
V I Engineering公司设计了一套基于IEEE1394 的线扫描摄像头和逆光单元的机器视觉系统。使用了专门的图像采集算法，性能超过预期。最小检测尺寸小于1mm，最大检测尺寸超过25mm，物体下落速率可以高达每秒450个。系统采用了National Instruments Labview公司的NI图像开发模组和针对1394的NI-Imag组件。PC需插装一块NI PCI-8252接口卡，连接两个先扫描摄像头。PCI Express技术协助完成规范系统以及机器视觉。
此系统的开发性能超过了预期要求，可以识别、匹配、计数和测量不规则形状的物体。John Deere使用此系统协助产品开发和完善加工工艺。
通过使用逆光技术，每一个物体都表现为白色背景上的一个黑色质点，表面状况、亮度和颜色都无需关注，所以视觉算法不用随着物体的外观作调整。仅靠着两个摄像头的图像，视觉算法就可以匹配和区分所有物体，并且还能区分成堆物块。
远心镜头可以消除物体失真，但是为了节约成本，补偿是通过软件来实现的。
敏锐的机器人视觉
SIR——意大利一家机器制造商，专营机器人产品，它使用Cognex公司的PatMax 视觉工具开发了一套独一无二的自动化工作单元，用于二次加工(打磨和表面处理)。二次加
工刀具是预先集成在系统中的。二次加工需要很多决策技巧，由于产品是随机的，而且也没有两把刀具是完全一样的。反复的磨损，使刀具已经丧失了原来的形状，这样就无法计算刀具轮廓。
机器人在视觉系统实时刀具形状预测的帮助下将刀具定位。视觉系统还能记住刀柄的类型，然后扫描刀刃，计算重构原始形状。得到轮廓之后，第一次刀刃分析会区别分析每一个不规则点。太多的偏差会触发正常工作循环的修改。
这里唯一可以确定的就是钝刀锋导致的无限变异。作为应对，SIR在两处使用Cognex 的视觉系统，使Kuka机器人工作起来完好如初。
视觉系统分析完成之后，会选择一个标准轮廓恢复刀具的原始形状，第二个分析循环校验刀刃等级，修改工作参数，例如进刀速度和入刀角度。下一步确定入刀点，避免损坏刀柄，如果考虑角度和刀尖形状，甚至连出刀点也可以确定。机器人手臂夹持刀具分别研磨每一边，然后冲刷刀具，确保刀刃边缘平滑，最后冷冲刃口。
Kuka机器人装配有Cognex视觉系统：一块MVS-8501图像采集卡，带有PatMax、Blob和Caliper工具的VisionPro软件。采集卡连接一个标准解析度的模拟摄像头，光源作为可选组件。
