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工业4.0让我们曾经熟悉的工厂、车间成了新技术的试验场!

安富利 2019-04-17 18:28 次阅读

工业4.0让我们曾经熟悉的工厂、车间成了新技术的试验场,但凡是能够推动制造数据化和智能化、提升生产效率的技术和方案,都希望有机会在工业领域一展身手。机器视觉当然也是其中之一。

应用在工业领域的机器视觉,也被简称为“工业视觉”,最通俗的理解就是在生产制造的过程中运用机器视觉技术,代替人眼去完成特定的任务,或是让机器设备具备视觉功能以支持其完成自动化的操作。所以也有人认为工业视觉就是智能制造的之“眼”。

为什么要发展工业视觉?与其他被机器取代的人工工作类似,我们可以列举出许多让工业视觉大行其道的理由:首先,机器视觉比人眼的精度高,可以完成许多肉眼无法完成的工作;其次,机器不会疲劳,还可以在一些极端环境下工作,更为可靠;再有,机器还可以响应可见光以外更宽的光谱(如红外),可“见”的范围也更广;另外,对于机器在效率上的优势,大家也一定不会有疑议……

当然,除了上述技术层面的原因,工业视觉的经济性也是一个重要因素。这是因为随着全球老龄化进程的加速,劳动力资源供给在减少,而与之关联的是工业制造业的人力成本一直在增加,所以很多经济体原先高速发展所仰仗的人口红利不再,考虑用机器去替代人工也就成了其工业发展必由之路。

以工业视觉应用中占比最大的电子行业为例,有人估算,仅就智能手机玻璃盖板、触摸屏、显示屏外观检查这一个岗位,中国每年就需要近30万人,由此产生的劳务工资是一项庞大的开销。而如果采用工业视觉方案去替代这种重复性的劳动,既是效率之选,也是效益之选。

因此在市场需求驱动下,近年来工业视觉市场一直保持较快的增速。据高工产业机器人研究所(GGII)预测,中国工业驱动的机器视觉市场规模预计到2020年将超过120亿元,2017-2020年均增速将达15%以上。电子、汽车、医药、食品等诸多领域都将是工业视觉的发力点。

工业视觉在生产制造过程中的基础功能主要集中在四个方面:

物体识别:即利用机器视觉对物体或图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。

检测应用:对颜色、图像等视觉目标进行检测,多用于缺陷检测,以及物体位置和方向的检定。

视觉定位:机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置,比如电子装配设备根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片。

物体测量:基于机器视觉的其非接触测量技术,可对目标对象进行高精度和高速度的非接触无磨损测量。

基于上述的基础功能,人们又可以对其进行组合、集成,衍生出更复杂的应用。

与其他领域的机器视觉相比,工业视觉方案也有自己的行业特点。其一,既然是工业应用,那么在性能上不能含糊;第二,必须要满足工业要求的可靠性;此外,还有一点很重要,由于工业应用大多是高度垂直化的,所以具体的应用需求也会千差万别,这样的需求特点映射到技术上,就要求工业视觉方案也要有出色的可扩展性和灵活性。

那么什么样的工业视觉方案,才算是“好”方案呢?我们可以安富利的嵌入式物体识别方案作为一个范例,进行分析。

图1,安富利嵌入式物体识别方案(图片来源:安富利)

无论是什么样的机器视觉系统,都有两个核心的功能模块:一个是视觉信息采集系统,另一个就是视觉处理系统。安富利嵌入式物体识别方案的视觉采集功能是通过安森美半导体的PYTHON-1300彩色图像传感器实现的。PYTHON-1300是一个1/2英寸的SCGA CMOS图像传感器,具有1280x1024的高清分辨率。为了满足通用工业图像传感应用的需求,PYTHON-1300还具有全局快门、高速和高敏感度等特性,以及在配置和分辨率上的灵活性。

图2,基于PYTHON-1300的彩色图像传感器模块(图片来源:安富利)

在整个方案中,与图像传感器模块连接的当然就是视觉处理系统,这部分功能是由安富利开发的MicroZed嵌入式视觉开发套件完成的。MicroZed嵌入式视觉开发套件由MicroZed SOM和专用的视频采集卡组成,MicroZed SOM提供核心的视觉处理计算功能,视频采集卡上则集成了视频处理所需的其他外围电路和扩展功能,如HDMI输入输出、摄像图模块连接器,以及以太网供电PoE接口等。

图3,安富利的MicroZed嵌入式视觉开发套件(图片来源:安富利)

这个方案的核心的亮点,就在MicroZed SOM这个核心板上。MicroZed SOM是一个基于Xilinx公司全可编程Zynq-7000器件的系统级模块,这也就意味着,与其他一些机器视觉方案不同,安富利的这个嵌入式物体识别方案采用的是FPGA+Arm的异构处理器平台。

Zynq作为一种异构处理平台,内部既包含嵌入式处理器(PS),也有可编程逻辑电路(PL),嵌入式视觉开发者可以根据需要将计算任务在两个系统间进行分配,探索出最优的方案。开发者可以利用平台的灵活性配置更多的IO,还可以将复杂的视觉处理算法放在PL上做加速…… Zynq总有办法让性能的最大化成为可能。

与此同时,Zynq的“硬件可编程”特性,也使得基于它的工业视觉方案获得更大的灵活性,无论是尝试新的算法,还是扩展到新的工业应用场景,这款方案都能够轻松胜任,在机器人定位、影像搜寻、视频监控等应用领域游刃有余。

图4,基于Zynq异构处理平台的MicroZed SOM(图片来源:安富利)

总之,在智能制造的浪潮中,工业视觉的广泛渗透和应用已是大势所趋,而技术的进步也在正在加速这个趋势的进程,让工业之“眼”更为犀利。

原文标题:智能制造,需要什么样的工业之“眼”?

文章出处:【微信号:AvnetAsia,微信公众号:安富利】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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