技術文章
汽車行業中的機器視覺3D技術
日期：2019-05-16
來源：三姆森科技
在美國，日本，韓國，德國等歐洲國家，汽車工業在制造業中扮演著重要的角色。 該行業的特點是高度自動化的大規模生產，嚴格的質量要求和高度的成本敏感度。 因此，大型制造商非常重視與支持生產過程高度自動化的供應商和技術提供商建立密切的基于信任的合作關系。
從這個意義上說，工業圖像處理或“機器視覺”作為汽車行業的關鍵技術，因為這項技術可用于優化價值鏈中的各種流程，如生產，質量保證和物流。 機器視覺技術被用于各種工業應用中，以快速和明確地檢測物體，從而實現生產過程的自動化速度。 這些方法可以用于精確檢查零件表面，識別和自動分揀缺陷產品。 同樣，該技術也可用于產品完整性檢測。 機器視覺的一個特點是其高速 - 其算法只需要幾毫秒的時間就可以檢測和處理圖像信息。 因此，大量產品可以自動快速連續地進行檢測。機器視覺技術優化了汽車行業的生產流程。
從這個意義上說，工業圖像處理或“機器視覺”作為汽車行業的關鍵技術，因為這項技術可用于優化價值鏈中的各種流程，如生產，質量保證和物流。 機器視覺技術被用于各種工業應用中，以快速和明確地檢測物體，從而實現生產過程的自動化速度。 這些方法可以用于精確檢查零件表面，識別和自動分揀缺陷產品。 同樣，該技術也可用于產品完整性檢測。 機器視覺的一個特點是其高速 - 其算法只需要幾毫秒的時間就可以檢測和處理圖像信息。 因此，大量產品可以自動快速連續地進行檢測。機器視覺技術優化了汽車行業的生產流程。
汽車行業作為自動化驅動
汽車行業被認為是機器視覺技術的“早期采用者”。 汽車行業一直推動生產過程的自動化 - 從生產線和機器人支持的制造到今天的第四次工業革命，被稱為“工業4.0”。汽車行業也因其相當大的創新而聞名。 這也可以說是機器視覺行業，使其成為滿足新技術需求的理想合作伙伴。 因此，汽車行業是德國工業成像供應商的最大客戶，占收入的23％。 根據德國工程協會Vdma的調查，在歐洲，收入總額占21％左右。
由于高質量的要求，汽車行業對機器提出了一系列的特殊要求。 例如，解決方案必須非常完善、可靠和強大。 此外，汽車和供應商行業巨大的價格壓力要求價格具有競爭力的產品提供最大的價值，但仍然適合于長期降低生產成本。 其他重要方面是機器視覺產品的長期可用性，包括合格的支持，以及從簡單的二維測量方法到三維視覺和圖像序列分析等不同技術的全面知識。
機器視覺用于基于表面匹配和對象比較的3D表面檢測。
汽車行業應用場景中的一個主要挑戰還在于機器視覺組件與可編程邏輯的更好的集成和更緊密的連接。 通過更緊密地融合這兩種技術，汽車制造商可以節省資金，加快自動化生產流程，提高效率。 標準也可以定義和建立，使得更容易集成不同的組件。 而且，標準化接口的不斷發展增加了機器視覺和自動化技術之間的相互操作性。
機器視覺 - 生產過程的眼睛
機器人輔助工藝尤其受益于機器視覺技術提供的多方面機遇，因為它在汽車行業的生產過程中起著類似的作用。 這是因為現在越來越多的機器人擁有自己的相機，或者相機連接到其他位置，從各個角度概述整個生產部分。 數字圖像信息是工業生產過程無縫監控的基礎。 在這種情況下，機器視覺可以用來優化工藝步驟，比如確定物體的位置，安全地檢測不同的工件或者使機器人改變其執行器。 而且，可以組合不同的任務，并且可以使用相同的照相機來確定位置，規劃揀選過程，還可以對各種特征（如顏色或表面）進行質量檢查。 相機還能夠結合機器視覺軟件讀取條形碼或數據代碼，因此可以安全地識別各種不同的物體。
3D視覺技術的使用有助于提高生產場景的自動化程度。 直到最近，2D圖像數據的處理才是標準。 它被用來跟蹤圖像序列中的移動物體，并確定它們的位置 - 但只能在二維空間中，例如水平傳送帶上的產品。 在更復雜的運動過程中，物體的3D協調是不可能的，這極大地限制了該技術在汽車生產環境中的應用可能性。
視覺技術有助于將視角扭曲的物體本地化，確定3D空間中的運動方向。
自動化汽車裝配的幾乎所有領域都受益于新的3D技術，包括質量保證流程，物流流程識別技術，機器人控制和最終裝配階段的質量控制。 該技術為自動化生產過程中的人與機器之間的相互作用開辟了許多全新的可能性。 例如，工業機器人的行動半徑通常限于特定的生產線。 如果有人進入該區域，傳感器會自動停止機器人的工作流程，從而導致生產過程中的中斷。
汽車行業是德國工業成像供應商的最大客戶，占收入的23％。
人與機器之間的流體和安全的交互
3D場景流程通過使用多臺監視機器人工作區域的攝像機提供解決方案。 如果有人靠近這個區域，那么使用多個圖像的機器視覺軟件就可以準確地知道這個人在哪個方向上，以及他或她正朝哪個方向前進。 機器人只有在人與機器的路徑交叉，不可避免地碰撞時才會停止。 這種對人類軌跡作出反應的能力減少了繁瑣的機器停車和生產中斷的次數。 更少的站點意味著更多的儲蓄為公司。 而且，根據工業4.0和智能工廠的情況，汽車行業越來越依賴于在生產建筑中獨立移動的協作機器人和自動叉車。 在這種情況下，基于3D的機器視覺方法可以可靠地分析機器人和人體運動的方向，確保更加流暢，靈活和安全的交互。
汽車行業也受益于生產場景之外的基于3D的機器視覺方法。 該技術還用于自動駕駛輔助系統，其中包括安裝在車輛上的傳感器和攝像頭。 使用3D圖像信息，算法可以可靠地檢測車輛是否在其車道內正常移動，障礙物是否妨礙道路，或者其他車輛是否越過了車輛自身的移動方向。 這些檢測功能可以防止危險的碰撞并提高交通安全。 此外，這項技術為自動駕駛汽車鋪平了道路。
自主托盤運輸車在生產車間和倉庫間移動，不會碰撞。
創建機器視覺應用程序的簡單方法
當涉及機器視覺應用程序的創建時，需要較少編程知識的工具變得越來越重要。 它們簡化了整個創建過程，顯著增加了機器視覺軟件的用戶數量。
機器視覺技術將深刻地改變汽車行業的流程。 例如，工業4.0概念將變得越來越重要。 在這種情況下，機器視覺方法將優化和加速工業制造的許多方面。 視覺技術將改進生產機器的維護，各種工件將被快速可靠地檢測和生產過程控制。 機器視覺解決方案將自動檢測移動設備中的組件并顯示合適的處理信息。 機器視覺將加速和優化國際供應鏈的物流。 最后，解決方案將使生產過程中人與機器之間的交互更加安全。
汽車行業被認為是機器視覺技術的“早期采用者”。 汽車行業一直推動生產過程的自動化 - 從生產線和機器人支持的制造到今天的第四次工業革命，被稱為“工業4.0”。汽車行業也因其相當大的創新而聞名。 這也可以說是機器視覺行業，使其成為滿足新技術需求的理想合作伙伴。 因此，汽車行業是德國工業成像供應商的最大客戶，占收入的23％。 根據德國工程協會Vdma的調查，在歐洲，收入總額占21％左右。
由于高質量的要求，汽車行業對機器提出了一系列的特殊要求。 例如，解決方案必須非常完善、可靠和強大。 此外，汽車和供應商行業巨大的價格壓力要求價格具有競爭力的產品提供最大的價值，但仍然適合于長期降低生產成本。 其他重要方面是機器視覺產品的長期可用性，包括合格的支持，以及從簡單的二維測量方法到三維視覺和圖像序列分析等不同技術的全面知識。
機器視覺用于基于表面匹配和對象比較的3D表面檢測。
汽車行業應用場景中的一個主要挑戰還在于機器視覺組件與可編程邏輯的更好的集成和更緊密的連接。 通過更緊密地融合這兩種技術，汽車制造商可以節省資金，加快自動化生產流程，提高效率。 標準也可以定義和建立，使得更容易集成不同的組件。 而且，標準化接口的不斷發展增加了機器視覺和自動化技術之間的相互操作性。
機器視覺 - 生產過程的眼睛
機器人輔助工藝尤其受益于機器視覺技術提供的多方面機遇，因為它在汽車行業的生產過程中起著類似的作用。 這是因為現在越來越多的機器人擁有自己的相機，或者相機連接到其他位置，從各個角度概述整個生產部分。 數字圖像信息是工業生產過程無縫監控的基礎。 在這種情況下，機器視覺可以用來優化工藝步驟，比如確定物體的位置，安全地檢測不同的工件或者使機器人改變其執行器。 而且，可以組合不同的任務，并且可以使用相同的照相機來確定位置，規劃揀選過程，還可以對各種特征（如顏色或表面）進行質量檢查。 相機還能夠結合機器視覺軟件讀取條形碼或數據代碼，因此可以安全地識別各種不同的物體。
3D視覺技術的使用有助于提高生產場景的自動化程度。 直到最近，2D圖像數據的處理才是標準。 它被用來跟蹤圖像序列中的移動物體，并確定它們的位置 - 但只能在二維空間中，例如水平傳送帶上的產品。 在更復雜的運動過程中，物體的3D協調是不可能的，這極大地限制了該技術在汽車生產環境中的應用可能性。
視覺技術有助于將視角扭曲的物體本地化，確定3D空間中的運動方向。
自動化汽車裝配的幾乎所有領域都受益于新的3D技術，包括質量保證流程，物流流程識別技術，機器人控制和最終裝配階段的質量控制。 該技術為自動化生產過程中的人與機器之間的相互作用開辟了許多全新的可能性。 例如，工業機器人的行動半徑通常限于特定的生產線。 如果有人進入該區域，傳感器會自動停止機器人的工作流程，從而導致生產過程中的中斷。
汽車行業是德國工業成像供應商的最大客戶，占收入的23％。
人與機器之間的流體和安全的交互
3D場景流程通過使用多臺監視機器人工作區域的攝像機提供解決方案。 如果有人靠近這個區域，那么使用多個圖像的機器視覺軟件就可以準確地知道這個人在哪個方向上，以及他或她正朝哪個方向前進。 機器人只有在人與機器的路徑交叉，不可避免地碰撞時才會停止。 這種對人類軌跡作出反應的能力減少了繁瑣的機器停車和生產中斷的次數。 更少的站點意味著更多的儲蓄為公司。 而且，根據工業4.0和智能工廠的情況，汽車行業越來越依賴于在生產建筑中獨立移動的協作機器人和自動叉車。 在這種情況下，基于3D的機器視覺方法可以可靠地分析機器人和人體運動的方向，確保更加流暢，靈活和安全的交互。
汽車行業也受益于生產場景之外的基于3D的機器視覺方法。 該技術還用于自動駕駛輔助系統，其中包括安裝在車輛上的傳感器和攝像頭。 使用3D圖像信息，算法可以可靠地檢測車輛是否在其車道內正常移動，障礙物是否妨礙道路，或者其他車輛是否越過了車輛自身的移動方向。 這些檢測功能可以防止危險的碰撞并提高交通安全。 此外，這項技術為自動駕駛汽車鋪平了道路。
自主托盤運輸車在生產車間和倉庫間移動，不會碰撞。
創建機器視覺應用程序的簡單方法
當涉及機器視覺應用程序的創建時，需要較少編程知識的工具變得越來越重要。 它們簡化了整個創建過程，顯著增加了機器視覺軟件的用戶數量。
機器視覺技術將深刻地改變汽車行業的流程。 例如，工業4.0概念將變得越來越重要。 在這種情況下，機器視覺方法將優化和加速工業制造的許多方面。 視覺技術將改進生產機器的維護，各種工件將被快速可靠地檢測和生產過程控制。 機器視覺解決方案將自動檢測移動設備中的組件并顯示合適的處理信息。 機器視覺將加速和優化國際供應鏈的物流。 最后，解決方案將使生產過程中人與機器之間的交互更加安全。
