3D机器视觉:灵活性是游戏的名称

商业上的成功是短暂的。今天的成功引出了明天的问题:今天你为我做了什么?不幸的是，机器视觉行业也不例外。

如今，简单易用的智能相机就是机器视觉日益普及的一个例子。这些系统打包了足够的功能，以满足大多数标准自动光学检测(AOI)应用在一个易于使用的包。这些应用包括2D检验、测量和质量保证过程。然而，现实世界是多维的。由于机器视觉在2D世界的成功，客户要求的不是模仿部分人类视觉的系统，而是能够处理整个3D世界的系统。机器人制导是推动这些发展的应用之一。与此同时，熟悉的2D世界的副歌-使它更快和更简单!-正在推动3D技术的发展，包括标准成像方法和基于激光的扫描系统。

正如这篇文章所展示的，机器视觉工程师总是愿意回答这样的问题:你今天为我做了什么?

机器人vs硬工具
与增强3D视觉系统相结合的一个应用是机器人导航。据LMI Technology (Delta, B.C.)的技术和营销顾问Walt Pastorius说，机器人导航不仅仅是使用传感器来确定零件的位置，并向机器人控制器提供反馈;这些系统同时提供指导和检查。

“例如，在欧洲的汽车行业，大多数生产线都有一种以上的车型，”帕斯托雷斯说。帕斯托利斯补充说，北美也正在发生同样的情况。“生产线正变得越来越灵活，以适应多种产品，硬工具夹具不能提供必要的灵活性。四个机器人可以检查任何车身并到达所有点。测量结果放在一个共同的坐标系中，所有坐标系都指向同一个零点。测量结果与CAD设计进行了比较，车辆应该具有与通用参考系相同的几何形状。”

LMI Systems生产了一种光学检测系统，该系统将激光扫描仪放置在机械臂的末端，以创建一个工作单元，在执行时确定3D物体坐标。帕斯托雷斯解释说，过滤掉周围的光线对高速激光扫描3D检测至关重要。“传感器的设计是为了将环境光对传感器性能的影响降到最低。这对安装在机器人上的传感器尤其重要，机器人可以以任何方向将传感器移动到工作包层的任何地方，潜在地导致传感器周围光线的变化。”

LMI系统公司已经建造了一个特殊设计的传感器外壳与CCD相机-完整的陷波滤波器和外壳，以消除环境光的影响。当激光从被测物体反射时，传感器获取激光的图像。激光线的畸变显示Z，或沿激光线的所有点的偏移值。

高分辨率的机器人
机器人制造商也意识到，对于公差非常紧的制造过程，可能在机器人的最小重复性规格(几毫米)或更小的极限，可能需要视觉引导系统补偿热影响。“温度补偿通常是通过在机器人的工作空间中放置已知的工件或目标来完成的。这些工件经常被测量，通常是在空闲时间，例如当零件被转移到工作空间时，软件使用这些信息来补偿热增长。在某些情况下，指导或测量应用只需要“相对”信息，如一个部件与另一个部件的距离，机器人的热膨胀并不重要，帕斯托雷斯补充说。

智能相机安装方便，成本低
制造商们将激光线扫描器(一种3D视觉技术)与智能相机结合在一起，这是对灵活性的另一种认可。智能相机是独立的单元，包括成像以及“智能”和相关的I/O功能。

据INO (saint - foy, Québec)工业视觉和3D传感器部门的工程师Francois Martin称，他的公司的智能激光剖面仪(SLP)可以在木材和其他制造业实现多种3D检测。为了测量传送带上的锯末，INO的SLP使用了一个带有嵌入式数字信号处理器(DSP)的智能摄像头，来比较空传送带和覆盖着锯末的传送带的轮廓。两条曲线之间的曲面乘以输送机的速度提供了锯末生产速率。“一旦应用程序配置好，系统就可以运行了。传统的系统需要一台PC机、一个帧抓取器和大量的编程。

激光轮廓捕捉高速物体
SLP的另一个用途是检查木地板。“INO开发了一个系统，利用两个slp通过以太网链路将结果通信到带有触摸屏的PC。“剖面分析是在slp上进行的，需要非常简单的编程，”Martin补充说。

SLP每秒最多可以提供200行/概要文件，每个概要文件包含640个数据点。所有的电子和光器件都包含在一个外壳中，配置过程只需要一台PC。INO提供的最快的激光剖面传感器每秒可以捕获900行/剖面。

为了在地板行业的应用，需要测量板两侧的舌槽槽口的准确性，INO建立了一个系统，使用两个slp(在高速输送线的两侧)来检查地板的侧边。马丁说:“我们希望测量的精度在±0.001到±0.003英寸之间。”

他补充说，通过使用智能相机和激光轮廓仪等技术，“更高的速度与高分辨率相结合。”当物体移动时，更密集的轮廓捕获需要更高的捕获率。例如，对于木材行业来说，当木材快速移动时，有必要捕捉小缺陷，如打结和裂缝，这激发了对高速剖面仪的需求，”Martin说，并补充说，这种高速3D检测的趋势可能会在多个行业继续下去。

led是3D照明的未来吗?
通用电气(General Electric，纽约州斯克内克塔迪)高级光学工程师凯文•哈丁(Kevin Harding)表示，发光二极管(LED)照明器的出现也增加了3D检测技术。哈丁说，与传统灯泡不同，led有很好的使用寿命，而且不会放出很多热量，这在工业环境中很重要，因为热量会影响机器人和其他设备的性能。当然，led的使用寿命是标准灯泡的10倍。

Harding说，除了通过更有效地将电转化为光而产生更少的热量来节约成本，机器视觉还从另一个方面受益于LED: LED灯配置可以提供更有结构的光，充分照亮整个物体。它们也可以在不使用过滤器或涂层的情况下产生特定的光色。

哈丁说:“结构光是一种方法，通过这种方法，被测量的部分被一种光模式照亮，如光线，网格模式或类似的。”通过查看零件上的图案，通过三角剖分获得3D数据。哈丁说，这种获取3D数据的方法是近年来最常用的，他补充说，“(与传统灯相比)，led提供了产生更复杂的光模式的可能性。”

哈丁说，目前大多数三角测量仪都使用激光。当激光束照射到不透明、粗糙的表面时，表面的微结构就像一组小镜子，都指向不同的方向。

“这些微型镜子可以将光线反射到一个特定的方向，就像一般的机器标记一样，或者可以将光线引导到零件的表面。哈丁解释说:“这取决于这些微镜指向的随机性和方向性，表面上看到的光斑并不是入射到零件表面的光束的直接表现。”这种类型的激光反射或“散斑”的结果是来自某些表面的噪声信号。这不是led的问题，他补充道。LED视觉系统可以用来“观察发光的部件、暗淡的部件、裸露的金属部件”。你可以从更多的点获得更多的数据，”哈丁说。此外，哈丁说，led比激光的成本更低，因此提供了一个更低成本的3D系统。

如上所述，机器视觉继续利用为消费者和其他目的开发的技术，以有利于先进的自动化和改进的制造。哈丁指出:“计算机系统或个人电脑、照明系统、视觉系统或摄像机，所有这些都在变得更快、更好、更灵活、更实惠。这些变化是由消费者的需求驱动的，但有利于3D机器视觉。”