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What is the role of machine vision in the field of industrial control

Date:2020-04-23 Source:Samsun Technology

机器视觉长期以来用于工业自动化系统中,以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用,利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制回路,来提高整个系统的性能。

视觉的使用并不仅仅在工业自动化领域;我们也看到了相机在日常生活中的大量应用,例如用于计算机、移动设备,特别是在汽车中。摄像头仅仅是在几年前才被引入到汽车中,但是现在汽车中已经配备了大量摄像头,为驾驶员提供完整的360°车辆视图。

但是谈到机器视觉领域的最大技术进步,可能一直是处理能力。随着处理器性能每两年翻一番,以及对多核CPU、GPU和FPGA等并行处理技术的持续关注,视觉系统设计人员现在可以将高度复杂的算法应用于视觉数据,并创建更智能的系统。

工业控制领域里机器视觉的作用是什么

首先,因为可以使用相同的软件开发视觉系统和运动系统,设计者不需要熟悉多种编程语言或环境,因此降低了开发复杂性。第二,消除了以太网网络上的潜在性能瓶颈,因为现在数据仅在单个应用中的环路之间传递,而不是在物理层之间传递。

这使得整个系统的运行具有确定性,因为一切共享相同的过程。当将视觉直接引入控制回路中时,例如在视觉伺服应用中,这是特别有价值的。这里,视觉系统在运动期间连续捕获致动器和目标零件的图像,直到运动完成。这些捕获的图像用于提供关于运动成功的反馈。有了这一反馈,设计人员可以提高现有自动化的精度和精密度,而无需升级到高性能运动硬件。

这种系统的一个很好的选择是:使用将处理器和FPGA与I/O相结合的异构处理架构。已经有很多行业投资这种架构。不幸的是,虽然这种架构提供了很多性能和可扩展性,但是实现它的传统方法需要专业知识,特别是在使用FPGA时。这为设计者带来了巨大风险,并有可能导致使用该架构不切实际甚至不可能。然而,使用集成软件,设计人员可以通过提取低级复杂性,并将所需的所有技术集成到单一开发环境中,来提高生产率,降低风险。

机器视觉是一项复杂的任务,需要大量的处理能力。随着摩尔定律继续增加处理元件(如CPU、GPU和FPGA)的性能,设计人员可以使用这些组件来开发高度复杂的算法。设计人员还可以使用此技术来提高设计中其他组件的设计性能,特别是在运动控制和I/O领域。

随着所有这些子系统性能的提高,用于开发这些机器的传统分布式架构将面临压力。将这些任务整合到单个控制器中,运行在单个软件环境下,消除了设计过程中的瓶颈,使设计人员可以专注于创新,而不必担心实施问题。


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