在机器视觉的轨道上

栏: 3D摄像机以每小时30英里的速度检查铁路 以团为单位计算自由落体部件 尖端机器人视觉 纺织制造的速度和精度 质量检验，准确剔除 在线额外

想要将检查时间增加10倍，提高质量，降低成本，提高工人满意度，提高安全性，并降低可变性?先进的机器视觉技术可以提供帮助。用户、系统集成商和视觉供应商已经跟踪了这些结果:

• 自动3D检测速度为30英里/小时，而人工检测速度为3英里/小时。

• 无限变量产品的机器人修理。

• 以每分钟200米的速度检测制造和结构缺陷——比人类快10倍以上。

• 每秒可计数450个形状不规则、大小可变的块状物体，准确率超过99%。

• 检测和剔除各种颜色和尺寸的产品，有10个以上的故障标准，以每分钟1200个的精度为95-99%。成本比预期低三分之一;投资回报，9个月。

让机器视觉给你带来的好处走上正轨。想象一下。

3D摄像机以每小时30英里的速度检查铁路
你是愿意走在铁轨上寻找不完美的地方，还是愿意以每小时30英里的速度骑行，让3D摄像机以每小时70000条领带、每天数百英里的速度工作?长期以来，分析9英尺宽的交叉系带的能力一直被认为是轨道维护的“圣杯”，可以提高工人的安全性、舒适性和维护计划。

一致性和可验证的领带检查对铁路轨道和领带维护提出了挑战，因为检查员在轨道上行走，并对每个领带做出瞬间的判断。为什么?

人类检查员对“好”或“坏”的判断随着时间的推移而变化;
在给同一条赛道打分时，似乎没有两个检查员是足够一致的;
每个检查员只能花一秒钟来评估;而且
赛道条件多种多样。
德克萨斯州奥斯汀的Nagle研究公司发现，由于交叉接头常见的表面污染物，2D检查不合适。Nagle Research公司将“病态游侠”高速3D视觉系统集成到一辆配备轨道的皮卡上，可以在不考虑颜色或对比度的情况下检查领带的几何形状。该产品被称为乔治城铁路公司的极光3D轨道检测

乔治城铁路公司表示，该系统准确地检查了木扎带、混凝土扎带、钉子、锚和扎板。它还可以测量轨距(轨道之间的距离)和检测轨道座磨损。

纳格尔编写了一套定制分析软件，可以处理千兆字节的数据，并生成关于十几种领带情况的详细报告，并链接回任何有问题的领带的3D图像。检查后48小时内提供的报告可以组合变量，以满足客户对轴承、曲率、航向、英里柱、连接位置全球定位卫星(GPS)坐标、轨道接头和连接接头检测、单个连接接头和连接簇上的轨道座椅磨损、轨道倾角、连接间距、连接板和钉级等信息的需求。

在北美使用的Aurora正在迅速向欧洲和其他市场扩张。

一段视频演示了3D检测系统的功能。

www.georgetownrail.com/aurora.php
www.nagleresearch.com
www.sickusa.com/machinevision

以团为单位计算自由落体部件
在制造滚珠轴承、化学球团、种子、制药和其他产品的工业中，对精确测量物体高速和高速率下落的计数、时间和位置的系统有强烈需求。这样的系统可以改善生产过程和质量控制。以前开发的技术有不足之处:

John Deere使用V I工程机器视觉系统和美国国家仪器公司的组件和软件，两个线扫描摄像机和两个线性背光单元，每一个都以感兴趣的区域为中心，垂直地和在同一平面上，每秒计算450个零件。校准夹具有助于调整。

润滑脂带系统不进行实时测量，需要大量的测量后处理。
LED/光电探测器网格提供实时、高速测量，但空间分辨率较差，限制了测量小物体(&4毫米)的能力，并且无法分辨形成一个团块的多个物体。
一个基于机器视觉的系统，一个线扫描相机显示出比油脂带和LED/光电探测器网格方法更好的结果，但一个相机设计不能区分物体块，或多个物体太近，似乎是一个物体。

他们的目标是为John Deere设计和开发一个系统，用来测量快速下落物体的时间间隔和XY位置，在一团物体中区分物体，同时提供高于99%的计数精度，速度为每秒200分。

V I工程公司设计了一种带有IEEE 1394线扫描相机和背光单元的机器视觉系统，该系统的速度增加了一倍以上。特殊的图像采集算法被开发出来，超出了目标。最小可探测物体尺寸小于1毫米，最大大于25毫米，物体下落速度可超过每秒450个。系统开发使用了National Instruments LabView、NI Vision Development Module和NI- imaq for IEEE 1394。一台NI PCI-8252 IEEE 1394接口卡，用于连接两台线扫描摄像机。PXI Express技术帮助改进了系统规格和机器视觉。

开发的系统超出了最初的性能标准并满足预算，可以识别、匹配、计数和测量不规则形状的物体。约翰迪尔用它来改进产品设计和制造过程。

在背光下，无论物体的表面状况、亮度和颜色如何，每个下落物体都是白色背景下的黑色粒子，因此视觉算法不需要根据物体的外观进行调整。视觉算法匹配并识别两个摄像机图像中的所有对象，并分离“聚集”对象。

远心透镜可以消除物体失真，但补偿是通过软件实现的，节省了资金。

www.ni.com
www.pciexpress.org
www.viengineering.com

尖端机器人视觉
SIR是一家专注于机器人技术的意大利机器制造商，使用康耐视的PatMax视觉工具，创造了一种独特的自动化工作单元，用于再加工(磨削和表面加工)。重新加工刀具是以前被认为是复杂的自动化任务之一。这项任务需要很多决策技巧，因为生产是随机的，没有一把刀是完全相同的。随着时间的推移，刀具会因为反复磨损而失去原来的形状，因此不可能计算出一个单一的轮廓。

机器人在视觉系统下放置刀具，该系统根据每把刀的磨损情况提供实时形状估计。视觉系统循环识别刀柄的类型。然后对叶片进行扫描，计算出重建原始形状所需的点。在得到剖面后，第一次叶片分析对所有异常点进行判别。过多的深度利基会触发正常工作周期的异常。

经过视觉系统分析，系统选择标准轮廓来恢复刀的原始形状。第二个分析周期验证叶片的使用程度，以纠正工作参数，如速度和入射角。下一步是决定从哪个点开始工作，以免损坏刀柄。在考虑角度和刀尖的形状后，甚至可以决定终点。机械臂移动刀，分别研磨每一面，然后对刀进行冲刷，使刀片边缘更光滑、均匀。最后，冷修除尾矿。

库卡机器人拥有康耐视视觉系统:MVS-8501图像采集卡，带有PatMax、Blob和Caliper软件工具的VisionPro软件。标准分辨率模拟摄像机连接到卡上。照明可根据需要交替进行。

www.cognex
www.kuka.com
www.sir-mo.it

纺织制造的速度和精度
纺织制造业以产品的可变性而闻名，在一个制造阶段产生的小缺陷会延续到下一个制造阶段。纺织工业的产品范围广泛，从传统的服装编织或针织面料，到用于汽车和防弹衣的玻璃纤维和技术纺织品。传统上，进行两次检查。首先，机器操作员密切关注过程，并进行调整，使产量保持在可接受的范围内。当生产速度超过每分钟150米时，人力质量保证仅限于识别严重缺陷。第二，在制造后进行详细的离线检查，导致制造引起的故障更多。这个过程可能需要多个检查人员来跟上进度，并且他们应用缺陷标准的能力是不同的。

Shelton视觉系统公司开发了Shelton WebSpector表面检测系统。它在玻璃纤维生产线上的运行速度可达每分钟200米，实时检查制造和结构缺陷，即使在每分钟20米的速度下，其准确性和一致性也无法达到人工操作人员的水平。它可以识别和适应变化点，包括产品尺寸、宽度、颜色、生产速度、环境和纺织结构的复杂性。Shelton说，它使用了Dalsa Spyder系列线扫描CCD(电荷耦合器件)相机，在低光照条件下工作良好，比其他系统提供了更好的性价比。Dalsa X64-CL iPro帧抓取器获取数据;Dalsa WiT 8.3是基于可视化编程的视觉软件。

www.dalsa.com
www.sheltonvision.co.uk的愿景

质量检验，准确剔除
Mold-Rite塑料公司是制药行业容器和瓶盖的制造商，该公司试图提高严格控制的制药容器瓶盖的自动化生产检验质量。不同颜色和大小的瓶盖和瓶盖将以每分钟1200个瓶盖的速度检查超过10个故障标准。设计了一个合格测试程序，以确保故障捕获率在95%至99%范围内，远远超过之前的检查方法。

安装该系统的Mold-Rite自动化经理Dave Cross表示，上限范围为1英寸。到4英寸。在直径，并有许多颜色，从白色到黑色。此外，瓶盖衬垫范围从白色到黑色箔。

西门子与克罗斯和其他几个人在Mold-Rite公司进行了四次访问，间隔约三个月，做模型，学习机器视觉和机器设计的变化。(除机器视觉系统成本外，该项目还分配了约1.2万美元用于系统集成。)西门子承诺95%或更高的性能。

虽然人眼每秒看到的20个瓶盖是模糊的，但每个瓶盖都有一个口袋轮或传送带呈现在镜头前，闪光灯闪过“停止”动作。

定制的用户界面使操作人员能够快速设置视觉系统，以检查不同的帽和尾管颜色组合。

西门子能源与自动化机器视觉系统美国市场经理Glenn Symonds表示，一台西门子Simatic 1744 Visionscape加速框架抓取器安装在一台快速PC机上，与两台CM1100级逐行扫描双速摄像头相连。一个DF-150-3红色环形灯和一个BL75x75红色背光灯照亮瓶盖。Simatic Opto IO板为PLC提供接口，接收触发器和控制信息，发送通过/失败和系统状态信息，Symonds补充道。优点包括整个工厂的一个系统能够工作在所有类型的瓶盖上，使操作员和技术人员成为专家。克罗斯说，Mold-Rite“在模型和早期原型设计修改上花费了7000到8000美元。整个系统的成本大约是我们预期的三分之二，”他谨慎地没有提及总数。他说，投资回报率从一年下降到9个月。

www.mrpcap.com
www.sea.siemens.com/mv

在线额外
请阅读下面的额外材料，除了上面印刷版中出现的内容。
-BW Rogers, PPT vision -粘性业务:4个摄像头检查嵌缝容器
-更多的零件计数:扭曲，补偿
-更多的照明、软件和电脑
瓶盖检查:什么工作，什么不工作
-愿景:以前的文章，公司，集成商
-摄像头拍到领带断了

棘手的事情:4个摄像头检查嵌缝容器
由于管的形状和线速度，确保塞缝管的包装质量是一项棘手的业务。在下面的应用程序中，4个摄像机产生7个图像。使用特殊的照明来适应各种颜色。所有检查在2秒内完成每个填缝容器。

BW Rogers公司的Dave Boehm解释了粘性应用程序的工作原理和所使用的视觉技术的优点:在产品装入管道之前，四个PPT Impact T20摄像机检查一个空的嵌缝容器。

视觉系统寻找四个主要缺陷:
1.喷嘴位置;
2.铝箔存在管内;
3.所述管的开口端形状;而且
4.管的金属端和管的纸板侧之间的密封。

图片显示了一些捕捉到的视图。

摄像机1对准容器的喷嘴端。——3.5。频闪灯照亮了该区域，因此喷嘴周围的金属看起来很亮。当喷嘴缺失或定位不正确时，该区域将出现暗淡或黑暗。

摄像机2对准了容器的开口端。两个5英寸的摄像头。LED(发光二极管)灯检查管的侧面。在摄像机1上开始检查的触发器开始检查摄像机2的铝箔是否存在。由于喷嘴是半透明的，位于喷嘴末端的光线对相机2来说将会是一个亮点，除非铝箔已经就位以阻挡光线。箔片检查后，2号摄像机再次被触发，使用第二个3.5英寸。环形灯定位，以照亮管的边缘。圆规工具用于测量管口的圆度。

3号和4号摄像机检查管子的侧面。在零件旋转90度之前，它们同时被触发。旋转后，第二个触发器提供四张管子的图像，每90度一张。在移动90度时，管子将移动约4.5英寸。因此，两个5英寸。LED线性灯照亮管的顶部和底部。一个多边形ROI(感兴趣的区域)沿着管的边缘放置，以寻找缺陷，如裂缝，凹痕和损坏的密封件。

相机1	相机2	相机2 b	3号和4号摄像机

www.bwrogers.com
www.pptvision.com

零件计数:失真，补偿，分辨率，精度
在John Deere实现中，两台1024像素的IEEE 1394线扫描摄像机来自Imaging Solution Group;两盏线性灯由Advanced Illumination制造，摄像机在6英寸的镜头中提供了优于1毫米的物体分辨率。6英寸。测量区域。小物体周围的边缘衍射需要调整阈值来测量直径为1mm或更小的物体。为了同步，摄像机外部触发使用来自NI PCI-6601计数器/定时器卡的脉冲序列信号。通过扫描线的单源触发和两个相机的精确物理对齐，物体出现在两个相机图像中相同的垂直位置。戴尔PC可以获取图像、处理图像、运行对象分类算法，以及显示、生成和报告结果。

图像畸变的主要来源是视场边缘的透镜畸变和由于透镜靠近物体而产生的透视误差。透镜畸变导致物体在靠近边缘时改变大小和形状。当物体与镜头的距离不同时，透视误差会导致物体的大小发生变化。这两种扭曲都会导致时间和位置测量误差以及下落物体的错误计数。

该软件标定方法使用一个标定目标来模拟透镜场标定中常用的标定网格目标。在一个15 × 15的均匀距离网格图中放置并移动一个薄的圆柱形目标。当目标处于每个位置时，获取图像并测量目标在两个摄像机中的位置。网格完成后，现场定标图基本就是扭曲的网格图像。在NI视觉库中应用简单的校准功能将图像转换为均匀，未失真的图像。所有像素都转换为以毫米为单位的真实坐标。图像中物体的大小也根据它与镜头的距离进行校准。经过校准过程，所有物体的坐标和尺寸都被校正在测量结果中。

对于聚块，通过计算和交叉检查同步图像中两个相机图像之间相同垂直位置的物体，算法可以识别和区分聚块中的物体。在极少数情况下，多个物体作为单个物体出现在两个摄像机中，簇的大小更大，我们可以通过大小来判断物体的大致数量。这种情况发生的概率非常低，因此近似值已被证明对计数精度影响很小。

系统的空间分辨率由相机像素数、镜头质量、照明条件、扫描速率和视场的物理尺寸决定。这款相机有1024像素。它覆盖了超过150毫米的视野。每个像素覆盖大约150微米，这相当于150微米的空间分辨率。使用1毫米的滚珠轴承测试系统的最小可探测物体尺寸。该系统可以很容易地计数和测量这些球轴承。目前的硬件可以分辨0.5毫米小的物体，但还没有经过测试。

系统的时间分辨率由相机的线扫描速率和图像处理速度决定。该相机的最大行率为10千赫，也就是说扫描线之间的时间间隔为100微秒。通过使用市场上不同的线扫描相机，具有更快的线扫描速率，可以很容易地提高系统的时间分辨率。

由于相机的线扫描是由外部精密脉冲信号触发的，所以时间分辨率主要决定了目标定时测量的精度。估计是200微秒。
系统规格可以通过使用更高性能的组件来改善，例如具有更高行率、更高像素的相机和具有PCI Express技术的帧抓取器。

谢尔顿视觉系统的照明，软件和电脑
自2001年以来，Shelton Vision Systems一直使用Dalsa和Coreco(被Dalsa收购)的设备来帮助定位天然原始产品的固有变化。虽然一些现代纱线消除了变化的来源，但纺纱、染色、针织和整理的过程仍然会在成品服装中产生成品材料缺陷、破洞和色度差异。

创建一个全网页宽度的电子缺陷图，在输入切割计划优化软件包之前，可以对其进行检查。该软件提供了最有效的切割计划，将父卷分割成小卷，以供运输和最终使用。
WebSpector自动化处理大风格和产品范围的自动训练功能，识别以前未见过的产品，并开始训练系统的前几米。几秒钟后，参数自动设置并存储在数据库中，以备将来使用，避免了操作员对新产品培训的干预。当公司运行数千种不同的产品，每周都有新产品上线时，这个功能尤其有用。

每个缺陷的图像存储与识别数据，实时分类缺陷类型。这发生在物理标记与缺陷一致的网之前，或者在组件的情况下，拒绝一个部件。后者可能发生在转换过程中，例如制造纸张过滤器。

Shelton Vision Systems在使用pc作为机器视觉检测系统的系统处理平台方面走在了前列，最初受到了竞争对手的一些批评，因为早期的pc无法与专用处理器的性能相匹配。然而，随着pc游戏产业的发展，这种情况显然会发生很大变化。自1999年做出这一决定以来，谢尔顿的系统处理能力每年都在显著提高，而PC成本几乎没有增加。基于PC的系统的另一个好处是全世界都熟悉PC技术。

公司创始人兼首席执行官Mark Shelton表示:“我们选择Dalsa Spyder相机的决定因素是在弱光条件下的灵敏度。而且，选择WiT软件是为了便于使用、强大和便携。”Dalsa相机、帧抓取器和WiT软件之间的兼容性非常重要。Shelton补充说:“它们作为一个完整的软件包工作得很好，可以应用于许多应用程序。水辅注射软件的技术支持也非常好-这对我们来说是非常重要的，因为我们的应用程序是前沿的。我们换了另一家供应商，因为他们的技术支持很差。”

Shelton表示:“我们的应用程序将机器视觉产品推向了极限。我们使用最明亮的光源和最灵敏的线扫描相机。我们的客户希望我们以更快的速度进行检查。要做到这一点，我们需要更灵敏的单CCD(非tdi)相机，而不是更快的线路速率。我们计划使用新的Spyder 3 CameraLink版本和Gig-E版本。”

Shelton Vision Systems发现，通过从业界专家(如Dalsa)那里采购组件，他们能够在相机灵敏度和PC处理能力方面为客户提供卓越的技术和性能优势，这两个领域被认为是他们系统成功的关键。

WebSpector检查的产品包括玻璃纤维薄板，纤维素和玻璃纸，铝卷，平版涂料和纺织品。该系统使用线扫描相机通常在两个或三个视角，每个具有不同的照明方法(如透射背光，漫射顶部光和低角度顶部光)，以实现完整的缺陷检测，用于标记(web工艺)或剔除(离散部件)。系统以全系统分辨率在每个视图平面上记录完整的web，以便回放，以协助验证和初始设置。此功能对于远程Internet支持和培训也很有用。

摄像机捕捉到一条断了的领带 如果你在火车上，或者在货运线路的下风处，知道乔治敦铁路公司正在申请专利的极光3D轨道检测系统可以发现轨道床的缺陷，就像这个断了的领带，你会感到一些安慰。

更多关于谢尔顿视觉系统
适应性强的WebSpector表面检测系统用于许多应用，几乎没有变化。它可以在线操作，并安装到现有的工艺(如玻璃纤维板生产)或作为专门建造的独立检测机的一部分(由谢尔顿建造)，用于批量到批量的高速检测。这方面的一个例子是汽车标题织物，它通常是大卷的泡沫层压纺织品，然后被分成小卷或切成坯料。

在线和独立的选择将取决于谁提供了最大的利益。该系统的主要好处是:避免发运不良品;避免给已经有缺陷的产品增加价值(成本);在检验过程中提高产量;为六西格玛产品和过程改进收集准确的检验数据。通常情况下，该系统也被用户用作一种营销工具，以向客户和潜在客户保证他们对质量和过程控制的承诺。

系统设计可从单一光源、摄像头和PC配置扩展到多个摄像头、光源和PC。通过遵循为系统硬件使用最佳可用构建块的原则，公司能够保持持续的系统性能开发路径。该公司表示，自己生产硬件的传统竞争对手很难跟上谢尔顿的表现，因为后者采用了高质量的积木方法。

www.advancedillumination.com
www.dell.com
www.isgchips.com影像解决方案组

瓶盖检查:哪些有效，哪些无效
对机器视觉系统的设计和设置提供了大量的学习。Dave Cross是Mold-Rite塑料公司的自动化经理，他安装了瓶盖检测系统控制工程“另外三家公司的系统在这个速率下提供了50%到75%的准确率，信号通常会拒绝前面的上限，后面的上限，或者三个都拒绝。最初的要求是95%的准确率。”

克罗斯解释说，如果包装温度过高，瓶盖可能会变形，所以系统会检查螺纹是否短、是否完整，或者瓶盖是否不圆。如果包装时太热，它们会变形。不合格品向成型部门发出警报。“我们的质量保证人员参与了规格的制定，”克罗斯说。“现在地板上的机械师可以设置并调试它。屏幕进行计数，并在轮班结束时记录在工作单上，然后传输到数据库。”来自各种缺陷计数器的读数的实时直方图数据视图允许操作人员根据图表中显示的“正常”来直观地调整公差。建立系统不需要真正的视觉知识，只需要知道什么是一个好帽子，什么不是一个好帽子。数据的电子传输可能是未来升级的一部分。

两个广角光学相机在同一时刻获得。第一个摄像头向下看帽内螺纹，检查帽壁完整性，边缘和衬垫。第二个摄像头从侧面观察瓶盖，以确保童抗闭合插入完全位于瓶盖内。一个扩散的低角度环形灯照亮瓶盖内部和童抗插入。背光灯有助于发现瓶盖上的裂缝。
www.mrpcap.com

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机器视觉:现在是时候了(产品研究文章，产品)
//www.globalelove.com/article/CA6438621.html

机器视觉产品研究2007年5月(资源中心调查结果;需要注册)
https://resource.controleng.com/article/CA6448211.html

机器视觉:不再仅仅用于计量(机器人应用)
//www.globalelove.com/article/CA6378144.html

用机器视觉测量(技巧和提示，参考，设置提示)
//www.globalelove.com/article/CA6368038.html

机器视觉买家指南搜索
https://www2.kellysearch.com/ctl/results.asp?search-type=prodcat&search-location=us&search-text=machine+vision&submit=Get+Digging

自动化集成商指南包含了具有机器视觉专业知识的公司。
www.globalelove.com/integrators

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