自动驾驶汽车行业敲响了机器视觉的大门

一年前，许多机器视觉行业并没有看到在新兴的自主汽车市场的工业成像技术的可行路径。如今，电话和汽车OEM，层1和层2S询问有上升的趋势，有业内人士称，汽车行业合作，开发具有自主汽车其他传感方式的转换以及低延迟成像网络。

但是机器视觉行业可以不必等到10年或15年，直到自动驾驶汽车有望真正进入商业市场。据尼尔摇枕，区域销售经理 - 在EMEAPleora技术(Kanata。从旨在在事故发生后保护乘客的被动安全系统，到旨在首先防止事故发生的主动安全系统的持续发展，可能会为机器视觉领域带来巨大机遇。“汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)在汽车行业的应用正在增加，”支持表示。“这是当今汽车行业发生的一切背后的驱动力。”

自动驾驶汽车和机器视觉
当涉及到安全的车辆，这是很难想象比美国陆军坦克一个更安全的。

当自动驾驶汽车热潮开始形成时，Pleora的工程师已经开发了视频接口解决方案，用于连接军用坦克的实时闭式驾驶系统的成像源和显示面板。Pleora的pillow的任务是组建一个市场调查小组。此前，他在汽车行业的被动安全系统领域工作了15年，于2007年加入机器视觉行业。

巧合的是，这也是2007年左右，汽车业开始从被动安全系统转移到有源系统。这些旨在碰撞发生之前，以保护车辆和乘客。

加强说，下一代ADAS将可能使用多个成像设备，包括传感器，摄像机，激光雷达和阿达尔。这些设备将与监测和控制，最终一切从车道偏离到停车场来负责。

一个主要的挑战，以实现这一目标，但是，是功耗和尺寸的限制是需要解决的问题，特别是布线，它可以增加相当大的重量的车辆和消极影响其燃油效率。

“我们认为以太网将以一种更重要的方式进入汽车市场。”但是汽车制造商已经习惯了他们自己的系统和做事方式。例如，如今许多驾驶员辅助应用依赖于点对点系统，比如安装在车辆前方的摄像头，用于车道偏离警告。“汽车设计师面临的部分挑战是，如何从基本的驾驶辅助点对点系统，转移到更复杂的多播环境，将多个成像源和处理系统连接起来，以实现更多的自动驾驶应用，”支持他说。

但越来越多，汽车业内人士都意识到，一个更好的解决方案可能包括在车辆中的低延迟成像网络，从多个传感器和摄像机的操作数据提供骨干。

“因此，从这一方面，我们认为ADAS应用将依赖于网络的多个成像源，以集中处理系统，可以分析和共享数据，以在车辆的不同点，”他说。以及播放到机器视觉行业的核心力量。

标准的发展
高级驾驶辅助系统是汽车电子领域增长最快的部分之一。ISO 26262功能安全标准部分涵盖了车辆安全系统，而具体的技术标准，如IEEE P2020图像质量和通信协议，如车辆信息API，正在开发中。

“一些标准正在建立，我们正在参与它们的开发，”Pleora的支持说。“P2020标准目前处于开发阶段，正在从业内和外部的参与者那里获得草稿反馈。”

虽然标准促使原始设备制造商采用新的安全或操作技术，但另一个驱动因素是消费者。例如，虽然标准要求汽车的某些最低限度的安全系统，但消费者对更高的冲击评级的需求，有助于说服整车厂加大对安全相关系统开发的投资。“例如，消费者对冲击评级的意识确实促使原始设备制造商安装被动安全系统，”支持说。下一步将推动安全评级包括主动安全系统。

“我们的研究的一部分给我们带来了学习机，”他说。和机器学习将在ADAS和自动驾驶更大的作用。例如，很多司机会习惯给车辆接管。但在一个情况下车辆不能处理所有的参数和双手控制权交还给司机，将人能够响应防止崩溃？“这是被不停地谈论的话题之一。”

机器视觉行业现在可能看到了一条与更广泛的驾驶辅助系统和最终的自动驾驶汽车整合的道路。然而，仍然存在的一个障碍是，机器视觉在业内并不知名。下一步将是与那些在汽车领域有良好地位的公司合作，他们正在寻找机器视觉解决方案的专业知识。

汽车制造渴望更多的机器视觉解决方案
虽然机器视觉应用是在去年正在进入自主车，该技术已经通过应用，如3-d仓拾取，2-d指导，视觉引导机器人技术在汽车制造一个“强大的存在”大卫Dechow说，高级工程师，智能机器人/机器视觉”，发那科美国公司(底特律,密歇根州)。

他说，汽车业是推动机器视觉发展到Excel在3D前沿应用，以及更复杂的多台摄像机和其他3D导航应用。

“虽然视觉引导机器人是汽车行业的主要业务，”他补充说，汽车行业对将机器视觉应用于检测的兴趣“丝毫没有减弱”。

从最近的一个案例研究，利尼工程，产品和服务（猎户座湖，密歇根州）说明了这一点。带锁注塑件的高端豪华车的检查挣扎，菲舍尔汽车系统，为汽车内饰件，转向莱尼的机器视觉集成商的帮助注塑成型零件的生产。

零件在多条注塑生产线上制造，要求严格的尺寸公差，可重复的形状和一致性，精确的联锁特征和子部件，安全联锁细节的验证，以及运动部件的无缝交互。据莱昂尼视觉技术销售部门的安迪·里德(Andy Reed)说，莱昂尼从基恩斯公司(Keyence Corp.，伊利诺伊州伊塔斯卡市)建造了一个机器视觉检测系统，由16个摄像头组成，其中一些分辨率达到了2100万像素。离线质量保证工作台有望消除大量的保修工作。