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[導(dǎo)讀] 機(jī)器視覺長期以來用于工業(yè)自動化系統(tǒng)中,以通過取代傳統(tǒng)上的人工檢查來提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對象跟蹤到計量、缺陷檢測等應(yīng)用,利用視覺數(shù)據(jù)可以通過提供簡單的通過失敗信息或閉環(huán)控制回路,來提

機(jī)器視覺長期以來用于工業(yè)自動化系統(tǒng)中,以通過取代傳統(tǒng)上的人工檢查來提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對象跟蹤到計量、缺陷檢測等應(yīng)用,利用視覺數(shù)據(jù)可以通過提供簡單的通過失敗信息或閉環(huán)控制回路,來提高整個系統(tǒng)的性能。

視覺的使用并不僅僅在工業(yè)自動化領(lǐng)域;我們也看到了相機(jī)在日常生活中的大量應(yīng)用,例如用于計算機(jī)、移動設(shè)備,特別是在汽車中。攝像頭僅僅是在幾年前才被引入到汽車中,但是現(xiàn)在汽車中已經(jīng)配備了大量攝像頭,以為駕駛員提供完整的360°車輛視圖。但是談到機(jī)器視覺領(lǐng)域的最大技術(shù)進(jìn)步,可能一直是處理能力。隨著處理器性能每兩年翻一番,以及對多核CPU、GPUFPGA等并行處理技術(shù)的持續(xù)關(guān)注,視覺系統(tǒng)設(shè)計人員現(xiàn)在可以將高度復(fù)雜的算法應(yīng)用于視覺數(shù)據(jù),并創(chuàng)建更智能的系統(tǒng)。

例如,如果設(shè)計者試圖利用這種分布式架構(gòu)開發(fā)應(yīng)用,并且必須在視覺和運動系統(tǒng)之間保持緊密集成,例如在視覺伺服中所需要的,那么可能遇到由于缺乏處理能力而帶來的主要性能挑戰(zhàn)。此外,由于每個子系統(tǒng)都具有自己的控制器,這實際上會降低處理效率。最后,由于這種以硬件為中心的分布式方法,設(shè)計人員不得不使用不同的設(shè)計工具來設(shè)計視覺系統(tǒng)中每個子系統(tǒng)的特定視覺軟件,以及用于運動系統(tǒng)的運動專用軟件等。這對于規(guī)模較小的設(shè)計團(tuán)隊而言尤其具有挑戰(zhàn)性,因為一個小團(tuán)隊甚至是一名工程師,需要負(fù)責(zé)設(shè)計中的許多部分。

讓我們來看看這種集中式處理架構(gòu)的一些好處。以視覺引導(dǎo)運動應(yīng)用為例,例如柔性饋送,其中視覺系統(tǒng)為運動系統(tǒng)提供引導(dǎo)功能。這里,零件的位置和取向都是隨機(jī)的。在任務(wù)開始時,視覺系統(tǒng)拍攝零件的圖像以確定其位置和取向,并將該信息提供給運動系統(tǒng)。然后,運動系統(tǒng)根據(jù)圖像坐標(biāo)將致動器移動到零件所處的位置,并拾起它。它也可以使用此信息在放置零件之前校正方向。通過這種方法,設(shè)計者可以消除先前用于定向和定位零件的任何夾具。這不但降低了成本,還允許應(yīng)用程序能更容易地適應(yīng)新的零件設(shè)計,只需要修改軟件即可。

以硬件為中心的架構(gòu)的關(guān)鍵優(yōu)點是其可擴(kuò)展性,這主要歸因于系統(tǒng)之間的以太網(wǎng)鏈路。但是也必須特別注意通過該鏈路的通信。如前所述,這種方法的挑戰(zhàn)在于以太網(wǎng)鏈路的不確定性,并且?guī)捰邢蕖τ诖蠖鄶?shù)僅在任務(wù)開始時給出引導(dǎo)的視覺引導(dǎo)運動任務(wù),這是可接受的;但是也可能存在其他情況,其中延遲的變化可能是一大挑戰(zhàn)。將這種設(shè)計轉(zhuǎn)向集中式處理架構(gòu),具有諸多優(yōu)點。

首先,因為可以使用相同的軟件開發(fā)視覺系統(tǒng)和運動系統(tǒng),設(shè)計者不需要熟悉多種編程語言或環(huán)境,因此降低了開發(fā)復(fù)雜性。第二,消除了以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)上的潛在性能瓶頸,因為現(xiàn)在數(shù)據(jù)僅在單個應(yīng)用中的環(huán)路之間傳遞,而不是在物理層之間傳遞。

這使得整個系統(tǒng)的運行具有確定性,因為一切共享相同的過程。當(dāng)將視覺直接引入控制回路中時,例如在視覺伺服應(yīng)用中,這是特別有價值的。這里,視覺系統(tǒng)在運動期間連續(xù)捕獲致動器和目標(biāo)零件的圖像,直到運動完成。這些捕獲的圖像用于提供關(guān)于運動成功的反饋。有了這一反饋,設(shè)計人員可以提高現(xiàn)有自動化的精度和精密度,而無需升級到高性能運動硬件。

現(xiàn)在提出了一個問題:這個系統(tǒng)是什么樣子?如果設(shè)計人員將要使用能滿足機(jī)器視覺系統(tǒng)所需的計算和控制需求的系統(tǒng),并要與其他系統(tǒng)(如運動控制、HMI和I/O)無縫連接,那么他們需要使用具備所需性能的硬件架構(gòu),以及每個這些系統(tǒng)所需的智能和控制能力。這種系統(tǒng)的一個很好的選擇是:使用將處理器和FPGA與I/O相結(jié)合的異構(gòu)處理架構(gòu)。已經(jīng)有很多行業(yè)投資這種架構(gòu),包括美國Xilinx公司的Zynq全可編程SoC(將ARM處理器與Xilinx 7系列FPGA架構(gòu)相結(jié)合),以及英特爾數(shù)十億美元收購Altera等。

對于視覺系統(tǒng),使用FPGA特別有益,這主要是因為其固有的并行性。算法可以分開,運行數(shù)千種不同的方式,并且可以保持完全獨立。另外,這種架構(gòu)的好處不僅僅體現(xiàn)在視覺方面,其對運動控制系統(tǒng)和I/O也大有裨益。處理器和FPGA可用于執(zhí)行高級處理、計算和制定決策。設(shè)計人員幾乎可以通過模擬和數(shù)字I/O、工業(yè)協(xié)議、定制協(xié)議、傳感器、致動器和繼電器等,連接到任何總線上的任何傳感器。此架構(gòu)還滿足了其他要求,如時序和同步以及業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)(如提高生產(chǎn)率)。每個人都希望更快地開發(fā)產(chǎn)品,這種架構(gòu)消除了對大型專業(yè)設(shè)計團(tuán)隊的需要。

不幸的是,雖然這種架構(gòu)提供了很多性能和可擴(kuò)展性,但是實現(xiàn)它的傳統(tǒng)方法需要專業(yè)知識,特別是在使用FPGA時。這為設(shè)計者帶來了巨大風(fēng)險,并有可能導(dǎo)致使用該架構(gòu)不切實際甚至不可能。然而,使用集成軟件(如NI LabVIEW),設(shè)計人員可以通過提取低級復(fù)雜性,并將所需的所有技術(shù)集成到單一開發(fā)環(huán)境中,來提高生產(chǎn)率,降低風(fēng)險。

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