视觉系统方案的有效整合，可使自动化生产线效率极大提高

作者：Steve Zhu  / Teledyne Dalsa

本文介绍的三个应用案例展示了业界上先进的机器视觉软件和及其图像预处理技术如何促使2D和3D视觉检测的性能成倍提升。

3D成像技术和智能相机现已增强了机器视觉检测的灵活性和性能，若是将其与先进的图像预处理工具和智能化的软件相结合，则可以进一步解决过去难以或几乎不可能实现的自动化检测应用。

这些技术的进步可以带来更高质量的产品，同时减少废物的生成，大大降低成本。在制造过程前期对各零件进行缺陷检测可以在产品最终组装之前替换或修理好零件，从而缩短生产时间，减少生产成本。

通过下文提及的三个实际的应用案例，我们不难发现， 2D和3D成像在共同的一个软件平台，外加与先进灵活的2D和3D图像处理算法相结合,给视觉系统检测带来了显著的优势，并提高了软件运行的效率。第一个应用案例是马桶的自动检测和制造--鉴于马桶所使用的材料和形状，检测过程无疑是复杂的；第二个应用是汽车刹车盘的机器人抓取和检测，几经尝试后最终实现这一生产环节的自动化，并探索了多个解决方案；第三个检测应用是用于制造汽车电池的锂电池极片，检测速度更快、精度更高。

快速检测

你或许想象不到，马桶的制造过程竟会如此复杂，自动化生产也颇具难度。马桶所使用的陶瓷和材料有其特有的反射能力，对其带弧度的瓷面进行质量控制可谓是挑战重重。即使是最基本的的配件，如水箱、便池、进出水口和排污管道等，也需要在制造过程中进行仔细的检测。此外，设计师们正在设法丰富马桶的功能，如知名马桶品牌中会增加可加热型马桶座圈、集成坐洗器和双冲洗系统，这使得马桶的制造更为复杂。

3D成像可对马桶座圈进行实时高度测量，以检查马桶盖安装是否平整 （图由 Teledyne DALSA 提供）。

由于在几个制造节点中质量检查都必不可少，对一个普通的马桶进行人工组装和检测可能需要多达 20 人，整个手动装配和检测的过程则需要耗时5至6分钟。

如果等到最后的外观检验环节才发现产品的缺陷，那么生产周期可能会被延长。比如马桶左侧比右侧稍高一点，则需要在右侧增加一个垫片才能使两侧持平，而这一小小的修正会使得人工生产的时长额外增加了 5 至 6 分钟。

在一条典型的马桶流水生产线上，我们借助了20台相机来完成自动化检测任务和实现机器操作的功能。在这一过程中所使用的检测相机主要是智能相机，它们可以用于质检、零件定位、标签位置确认或完成机器拾取和放置操作。
这类机器人系统依靠机器视觉来精确识别孔的位置，并引导机械臂末端工具将螺钉放入孔中，另外安装好螺钉后，相机再次确认螺钉是否安装到正确的位置。

在视觉软件的帮助下，一台激光三角法的3D相机执行了最终检测的任务。该软件能够将2D和3D算法应用于图像数据中，把相机的3D点云数据转换为2D图像数据，以支持常规图像预处理，并使得模式匹配或边缘检测更为便捷。2D图像数据还有助于将机器人引导到正确的位置，随后，相机将凭借其三维成像的功能确保从马桶的顶部和侧面拍照时所有的零件都是正确放置和对齐的。相机还能确认每个螺钉和标签是否处于正确的位置，并能检测出马桶盖和便池之间以及便池和地板之间的间隙。

传统的机器视觉和3D机器视觉的结合有助于实现这一生产线的自动化，而生产自动化在缩短生产时间、降低人工成本和提高产品质量上的显著优势也得以进一步突显。

通过实现自动化，如今在生产线上组装马桶的时间从原来的5-6分钟缩短至 65 秒，所需的劳动力也从20人减少到仅需3个人。此外，从根本上说，自动化精确度更高，且操作可重复，能够生产出更高质量的产品。

减少刹车盘飞出

在第二个应用案例中辅以 2D和3D相机协同工作，将有助于实现汽车刹车盘的生产自动化，从而提高生产效率。这一生产过程所需的刹车盘通常涂有可提高性能并延长刹车盘使用寿命的防腐材料，如锌或聚合物。

在抓取汽车刹车盘时需要高精度的操作（图由 Teledyne DALSA 提供）。

在汽车刹车盘的生产过程中，导入自动化设备之前，刹车盘放置于1平方米的料仓中，再由工人手动将每个盘从料仓中转移并放置在传送带上。随后，另一名工人将制动盘从传送带上逐个取下并拿到喷涂室，使刹车盘在涂层棒上保持平衡，涂层棒将旋转以确保涂料可以均匀分布。大多数涂层室都有玻璃窗或玻璃门，方便工人观察。

涂料工序完成后，工人将每个刹车盘从涂层棒上取下并放到另一条传送带上，继续进行制动系统的生产。若每天工作时长为8小时，工人可对200 个刹车盘涂上防腐材料。

普通轿车规定使用的制动盘平均重量通常为9.5公斤（合约21磅），这可能导致工人容易疲劳、因刹车盘掉落造成人身伤害或因操作不当造成背部拉伤。

由于这一生产环节是高度重复的，因此第二个自动化应用案例提供了一个理想的解决方案，但它实际操作起来也具有一定难度——最大的挑战是在涂层棒上进行准确定位并平衡平衡盘的位置，如若不然，刹车盘可能会从棒上飞出，对涂层室的玻璃门窗等造成破坏。如果发生这种事故，装配线不得不关停维修，大大增加了成本。

不同的供应商尝试了七次才最终明确如何自动化精准定位刹车盘在涂层棒上的位置，以避免对作业室造成破坏。

这一难题的成功解决有赖于2D和3D相机在两个生产流程节点中的应用。其中，3D相机主要用于铣出托盘上堆放着刹车盘的槽的轮廓，以帮助引导机器人手臂将刹车盘转移到移动的传送带上。3D相机则专门安装在距离料仓约2.5米远的地方，以捕捉该区域及其周围的影像。

2D相机最初检测到的信息则可以用于引导第二个机器人拿起刹车盘，并将其放置在涂层室的一根棒上。2D相机安装在涂层室外，并借助软件对相机与室内涂层棒之间的倾斜角度进行校准。在图像生成时，软件校正了刹车盘的方向，以确保其在放置前与竖向的涂层棒完全垂直。否则，机器人可能会错误地将刹车盘放在半途，从而导致生产事故的发生。

智能相机助力机器人抓取和放置的应用，以实现智能制造（图由 Teledyne DALSA 提供）。

喷涂完成后，在机器人手臂的操作下，圆盘与涂层棒分离，随后继续下一个作业流程。

最终，自动化技术的运用促使覆上涂料的刹车盘从每天 200 张增加到了 400 张，精度和可靠性更高，工人出现安全事故的风险也进一步降低了。

最大程度减少缺陷

第三个应用案例依靠机器视觉软件中广泛应用的预处理和前沿算法，以实现对现代电动汽车中使用的锂电池组件进行精确检测。

在对锂电池极片进行检测时，我们可以应用线扫描相机和高度智能的软件来检查是否存在可能导致成品电池中出现缺陷的微小瑕疵，例如污垢、划痕或异物等（图由 Teledyne DALSA 提供）。

锂电池是由电芯组成的分层结构，包括电极片，也称为锂纸。锂极片由几层材料层层叠起，包括隔膜和集电极箔，例如阴极侧的铝箔和阳极侧的铜箔。在生产锂纸时，隔膜和集电极箔需按以下顺序堆叠：隔膜/阳极/隔膜/阴极/隔膜。成品锂极片的宽度在100至400毫米之间。

任何诸如污垢、划痕、异物、亮点或暗点、阴极/阳极片不完整等缺陷都可能导致锂电池爆炸，从而造成安全隐患。

在这一环节中，锂纸的质量控制至关重要，且通常需要对连续的材料进行卷材检测。因此，应用案例要求线扫描相机和高度智能的软件结合图像预处理技术，以消除背景噪声和颜色。

可供使用的相机为4K或8K线扫描相机，具体使用何种相机取决于厂家所要求的生产线运行速度和检测精度水平。例如，具有26-KHz线速的4K相机可以以超过150米/分钟的速度检测400毫米宽的锂电池纸，并能准确地发现阳极和阴极极片是否存在0.01毫米级的缺陷。8K线扫描相机则能将4K线扫描相机的精度提高一倍，但其运行速度相对地也会放缓一半。

在实践中，自动化检测并不总是基于硬件的规格进行简单地计算。高级校准工具可为线性、非线性和透视图像失真校正提供助力，前沿的软件算法则能消除或尽可能减少图像中多余的噪声，以突出显示重要的图案、特征或边缘。

工人每分钟可以检测 15 米长的锂纸，但无法一直识别出所有潜在缺陷。若使用4K和8K线扫描相机，每分钟可自动检测60-150米的锂纸，生产率提高从400%大幅提高至800 %，新环保技术的应用成本也相对降低了。

未来软件开发

以上应用案例展示了我们如何将各种成像、预处理和软件技术相结合，从而获得1+1+1＞3的效果，提高产品的性能。它们始终能保证更高的产品质量、更低的制造成本和更快的生产速度。

将2D和3D数据集成到单个软件平台中有助于生产过程的自动化，这也是未来机器视觉软件的基本功能之一。

技术的进步带来更多的自动化工具，而软件则能使这些工具更高效地协同工作。