三维机器视觉技术正在改变机器人行业
发布于2023-02-14
何为机器视觉？
二维机器视觉技术为自动化制造领域带来了重大变革。它将优雅的软件算法应用于量产部件的生产、检查和控制，并采用成像技术创建出部件的360度全方位模型，以及将制造该部件所涉各种因素都考虑在内的流程。软件与先进工业设备的集成，推动了机器与制造的部件之间的物理人机接触。
机器视觉非常有利于重复、高产量的生产工作。它可以为操作人员带来更高的可视性，以提高生产质量、加快生产速度并降低生产成本。二维机器视觉通过检测产品特征的位置来提供增强的检测，从而降低缺陷率，让质量更有保障。它通过快速进行重复性动作以及实现预编程的转换，以便批量处理一系列生产步骤（类似于计算机编程中的子程序），从而提高生产率和灵活性。最终，二维机器视觉可通过这些质量和速度的改进来降低成本。改进的可编程性优化了机器性能，并减少了运行机器所需的人力。更高的质量还可以转化为更低的废品率，从而直接降低成本。
二维机器学习凭借其各种突出优势，实现了多方面的改进。机器使用光来创建目标图像，但这种方法很容易受到光照条件变化的影响，例如一天中不同时间的阴影和遮挡变化，从而影响图像的清晰度。因为二维方法是平面的，所以它主要适用于二元评估，例如是否存在特征或是否存在缺陷。
这些挑战催生了更进一步改进成像解决方案的需求，三维机器视觉便应运而生。它的概念实质上很简单，也就是在二维图像上增加深度，但这样一来，就需要对生产流程进行全面的重大升级。在这里，我们将概述第三维度如何改善二维机器视觉的动态响应、提高生产流程的性能收益，使生产流程越来越接近零缺陷、及时 (just-in-time) 生产、低成本的理想状态。
三维机器视觉在动态响应方面的优势
纳入第三维所增加的复杂性会显著增加处理器的计算负荷。为此，软件供应商改善了他们的基础设施、灵活性和按需计算支持。与此同时，5G的扩展有助于缓解处理能力方面的制约。通过增加第三维来改善成像的方法会以增加处理量为代价，这并不是一个难以理解的问题，毕竟更高的数据量需要更长的时间来处理。但是，捕捉特征的三维视角的传感器，使软件能够针对图像中的缺陷进行插值，利用该特征在其他两个维度中的位置创建准确的图像。视角越详细，成像过程的灵活性就越高，机器的响应时间就越短。
通过软件和算法收集并分析数据，能够加快对故障的响应，而不需要人工干预。这一过程消除了重要的人为错误来源，并通过更准确的图像减少了信号和响应之间所需的时间。缩短响应时间，可以使生产流程更接近“及时生产”的理想状态。
三维机器视觉在系统性能方面的优势
三维机器视觉能够更快、更准确地查看相关特征。这一优势能够通过发现和解决质量故障来提高性能。借助三维视角，工程师能够通过对整个过程进行定义或预先编程的方式，评估部件完整性问题的严重程度。他们可以优化机器以查看已知的错误来源，从而提高工作效率，降低部件成本。
增加深度维度可以提高测量和切割的准确性，使生产流程中的制造公差更小。实现稳定的严格公差可以提高制造的自动化程度，降低单件生产成本。
三维机器视觉可以将成品部件与其计算机辅助设计 (CAD) 模型进行比较，以提高质量。工程师可以制定检查程序，依据工程图纸或规范来检查CAD模型的关键尺寸。然后，机器视觉对照该模型，对部件进行在线评估，并批准该部件或将其剔除到废品仓。来自第三维度的附加数据，可将检测过程从对照图纸的二维检查，转变为直接比较CAD模型和产品。
结语
三维机器视觉可以改善质量、产量和成本，是大批量生产步骤的理想选择，它在以往的二维方法基础上，增加了深度维度，可以构造出部件的完整图像。通过这样的图像，可以确定缺陷的大小、形状和位置，从而为算法提供丰富的信息，以提高处理效率，或通过扫描、拣选和重新排序来改善供应链库存周转率。采用了这些技术的机器可以化解不可预见的变化和障碍，无需重新编程即可驾驭它们并完成任务。
作者简介
Adam Kimmel拥有近20年执业工程师、研发经理和工程内容撰稿人经验，编写过白皮书、网站副本、案例研究以及博客文章，涉及汽车、工业/制造业、科技和电子等垂直细分领域。Adam拥有化学和机械工程学位，并且是工程和技术内容写作公司ASK Consulting Solutions, LLC的创始人兼总负责人。