2018年02月21日 | 基于图像分析技术的无编程新型机器视觉系统

　　就是用机器代替人眼来做测量和判断，其可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及及加制信息集成，因此，在现代生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域 。由于其具有高精度、非接触、稳定等特点，在国内外工业领域得到了广泛的应用，大大提高了产品质量和生产线的自动化程度 。

　　总体而言，国内在机器视觉产品研究开发上与国外相比还有一定差距，目前国内在机器视觉产品研究开发水平上仍处于一个比较低水平 。普遍采用的是国外产品。目前应用主要集中在检测、定位、、等几个领域。而在近2年，在运动控制、生产流水线、诊断、测试、数控设备等几个领域对于机器视觉的应用需求增长最为迅速。对于机器视觉软件的研究也正进一步深入。随着行业应用越来越多，要求越来越高，目前市场上的机器视觉系统已经较难满足行业需求，普遍存在开发难、使用难、销售难等弊端。这些缺点主要表现在系统的标准化程度不够高，针对每一个客户都需要投入大量开发人力，且开发出的系统复用性弱，用户体验不好，后期维护难度大、成本高。因此开发出一款无需编程，配置简单，提供软硬件配置且销售简单的机器视觉系统十分必要。

　　本文介绍一种无需编程的新型机器视觉系统，针对上述市场现状，其有以下优点：1、可配置的，无需编程，达到像家用电器一样简单易用；2、提供一种通用的应用平台，包含众多的单元机器视觉工具；3、不是基于某种智能相机或通用视觉系统开发的应用系统，它集底层开发和应用开发于一身；4、进行了垂直整合，把核心系统与应用工艺进行了整合；5、模块化，为设备制造商、最终用户后装提供配套；6、系统销售模式简单化；7、系统成本结构进行优化，是具有明显价格优势的产品。下面从硬件、软件两个方面介绍该系统的详细设计思路。

　　1、硬件框架

　　该系统基于图像分析技术对设备作业过程进行监视、测量，采用特征提取、模板比对的方式，将现场实时采集到的图像与正常工况的标准图像进行比较，实现捕捉异常、分析判断、报警停机的功能。标准的模板是基于对正常工况下的影像进行分析，提取特征，比对时只是对模板的特征（组合）与现场实时图像中相应的特征进行比较，借以判断是否有异常发生。这种监测方法并不能取代自动设备所具备的自诊断功能，但对防止作业过程走偏 ，防止次品的产出，甚至设备遭受破坏等具有良好的效果。产品由以下几个主要部分构成：

　　1．基于DSP／ARM的核心处理器

　　2．光学镜头、图像传感器、前端处理及接口（即摄像机部分）

　　3．FPGA充当图像处理的加速器和外设接口逻辑

　　4．GPIO和串行通讯

　　5．以太网通讯

　　图1 系统硬件框架

　　如图1所示，其中DSP／ARM处理器采用TI OMAP4460 CPU ，其ARM Cortex－A9主频达到1．8GHz，内置DSP，这比迄今为止大多数的智能相机硬件平台性能水平都高；相机分辨率以1280x1024为主，同时也支持5百万象素或以上的相机；储存器支持NOR FLASH和NAND FLASH，同时可以扩展SD卡；FPGA作为外设的逻辑扩展设备，主要由两个作用：负责图像数据的缓冲和预处理，再送往DSP处理器进行对应的算法处理；通讯方面支持以太网和串口，可以方便和机械手、等设备连接；I／O设置上配备GPIO（通用输入输出），连接现场发送过来的触发信号（输入，触发拍照），和发送到设备的控制信号（输出）。

　　此外，该系统可提供两种形式的产品：

　　视觉平板。具备视觉应用所需各种功能接口的硬件平台，其特点如下： LCD显示器及触摸屏功能（大屏幕）；内置高性能的处理器（ARM架构）；相机接入；I／O接口：RS－232， USB， 10／100／1000 Ethernet；网络通信功能：WiFi；加密保护。

　　图2 视觉平板Vpad

　　智能相机。具备如下特点：小巧： 体积小、重量轻， 工业等级产品；板上相机；I／O：GPIO； 网络连接：Ethernet， WiFi；加密保护等。如图3所示。

　　图3 智能相机VDSR

　　2、软件技术

　　系统中的ARM处理器主要负责资源管理、逻辑控制，搭载Angstrom Linux系统，并集成机器视觉所需功能模块的驱动。系统软件开发的具体内容包括：USB摄像头、GPIO、液晶触摸屏、RS－232等的驱动实现，Angstrom Linux系统的移植。Angstrom Linux是一种运行与嵌入式平台的发行版桌面系统，里面集成了大部分系统工具和库文件，包括软件开发和算法开发用到的QT和opencv 库，且其可以通过在线编译的方式选择自己需要的工具库，自定义程度高，非常适合在资源短缺的嵌入式产品中应用。底层模块的驱动程序则通过linux官方内核中修改移植实现。

　　应用层软件开发基于Ubuntu系统，采用QT进行软件的界面设计和逻辑设计。Ubuntu是一款基于linux的免费开源桌面PC操作系统，其可以方便地配置和嵌入式平台上类似的环境，如QT和opencv。该系统的软件设计目标是无需编程、简单配置、模块化，因此将所有可能用到的视觉工具集成到一个集成化的软件平台vdStudio中，包括定位、测量、检测、标定等常用工具。结合图形化用户界面，用户可以轻松选择和配置每一个工具，且界面都基于用户习惯而设计，简单易学易用。此外，系统支持脱机运行，实现一次配置，永久运行。如图4所示。

　　图4 用户图像界面

　　3、算法研究

　　算法是机器视觉系统的核心，相对于系统其他部分，算法对视觉功能贡献最大、最关键。从市场份额上看，以核心软件算法为基础的标准机器视觉系统销售量几乎占到整个机器视觉行业的一半，可见算法和软件的重要性。如果算法不好，视觉功能就没法实现，或者虽能实现功能，但性能上不具有竞争力。算法本来很不错，但软件编制得不好也会直接影响视觉系统功能优化及性能指标。算法及软件系统是一个以标准系统为产品的视觉公司最重要的积累。在市场竞争中，算法是否有竞争力往往起到十分关键的作用。除了已有的积累，如何能获得更多的算法软件资源为我所用，也是决定本项目成败的关键因素之一。除了自己在一些细分领域中研发自己的算法外，通过合作及分成模式，我们能将国际上优秀的软件和算法找来为己所用也是提升产品的重要路径。

　　该系统软件设计上采用了多种优秀的设计模式，使得在具体使用的时候可以灵活选择何种算法。其中有自主研发的VD300 SDK（软件开发包），包括CG算法、基面矫正、图像拼接、扫描控制等算法函数库；基于opencv开发的算法SDK，包括模板匹配、测量、blob检测等工具；通用的机器视觉函数库IPT（Image Processing Toolset）等。

　　4、结束语

　　该系统可以直接使用的视觉电器，不需要经过ASP的集成，不需要编程序，像家用电器一样，通过阅读使用说明书就能轻松上手。 从厂家到用户，没有技术集成环节，节省的成本还可以让利给用户，降低产品售价。用户获得的是所需的功能，不需要了解过多的技术细节，销售时只要找准目标用户，说明产品的功能，盯住竞争优势，普通销售业务员无需太强的技术背景都能胜任。