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新一代工业级智能相机选购及其应用指南

发布时间:2016-03-05

机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色,可以有效增加产能、提升产品合格率。在选择小型机器视觉系统时,传统工业智能相机的优势是体积小、集成度高、便于开发使用;嵌入式机器视觉系统的优势则在于配置相当弹性,可配备较高等级的CPU处理器,支持多通道相机,以及具备高扩展性。是否有更新型态的小型机器视觉系统,可以兼具两者的优点,同时具备降低成本,满足需求越来越严苛与快速的视觉应用考验?本文将带您从系统选择、软硬件整合与成本考虑等方面一一剖析。

小型机器视觉系统概述

随着智能工厂概念的兴起,机器视觉系统能够提升产能与确保产品质量,因而在智能工厂的配置中,扮演能够达到系统成功导入的重要角色。其中小型机器视觉系统以其体积小,集成度高等优势备受市场青睐,并且正以每年30%的成长率逐年增长。

小型机器视觉系统,通常用于视觉检测、定位、读条形码等功能,可以大致区分为三种类型。第一种可称为一般熟知的工业用智能相机(或称为智能传感器),这种类型的产品是指将图像传感器与处理器整合在小型机器视觉系统中,以小体积、高集成度(集成镜头、传感器、处理器到机器视觉系统的接口,以及软件)、便于开发使用为最大优势。然而因为受到计算性能与相机分辨率的限制,通常仅可用于比较简单的视觉任务,如扫描条形码、OCR字符识别等。另外,因为是多合一(all-in-one)的系统,无法提供系统扩展性,如有多通道图像采集的需求,则必须额外配置。第二种类型为嵌入式机器视觉系统,搭配工业用相机,客户可根据不同的应用需求,弹性配置。优点为可采用较高等级的CPU处理器,可连结多颗相机,且通过丰富的IO接口,与其他工厂设备的连接也更为便利。然而嵌入式机器视觉系统基于体积与空间上的限制,并不具备完全取代智能相机的优势。第三种类型是基于x86架构的智能相机,也可以说是可编程的智能相机,它同时拥有一般智能相机与嵌入式机器视觉系统的优点,包含小体积、具备扩展性等,满足另一种类型的市场需求。在今天的文章中,将会有进一步的说明。

 

智慧工厂的需求

性能与处理能力

如何提升产能,系统性能与处理能力(throughput)扮演着关键的角色。就一般机器视觉系统而言,高分辨率与高帧率(每秒显示帧数)就像鱼与熊掌一样,不可兼得。在一般实际的应用中,通常是高分辨率但低帧率或低分辨率但高帧率的应用组合。如果想要两者兼得,惟一的出路就是使用高端CPU处理器来补足分辨率与帧率加乘出来的结果。如何以合理的成本,取得最佳的处理性能,是系统开发人员所关心的。

产线环境

工厂的环境通常是较为恶劣的,例如在饮料生产包装的产线,系统可能会直接接触到液体。而在工具机加工的环境中,则是充满切削工件的恶劣环境。如果机器视觉系统必须就近配置在严苛的产线环境中,那么选择具备防水、防尘能力的产品才能达到该需求。

多组生产工作站

在工厂环境中,一个成品的上市,从组件的制造、半成品的取放、质量的检验到出货的包装,必须要经过层层不同的工作站。举例来说,CNC机台负责组件的车削加工,通过工业机器人的取件,通过工业相机让工件定位后,才开始进行工件的切割;完成后进入到检测的站台,进行缺陷检测;过关的成品在包装区进行出货条形码的扫读。多组生产工作站之间,如何让系统之间容易整合与沟通,是工厂是否智能化的一大关键。


 

软件开发环境

软件解决方案开发的难易度与整合度,是所有导入智能化系统的工程人员心中的一大担忧,也往往是决定项目成败的最重要因素。如何缩短开发时间,降低系统开发成本,是重要的关键。

选择小型机器视觉系统的决胜点

处理器计算性能

传统智能相机因为体积小,在有限的空间里,散热能力会受到限制,因而仅能搭载单核Atom处理器或ARM架构的处理器,虽然其功耗较低,但因性能有限,故仅能完成单一任务的图像分析处理,如计数、扫描条形码等。随着Intel? AtomTM E3840处理器系列的发布,相比前一代Intel? AtomTM D2550处理器系列提升两倍的处理性能,且同时还拥有低功耗的优势。这意味着小体积也能带来高性能,多任务的图像处理得以被实现。新一代的小型机器视觉系统可具备同时进行尺寸测量、计数、定位、二维码读取等多任务处理的能力,从持有成本来看,具备一台抵多台的能力。

图像传感器与图像质量的优劣

图像传感器是机器视觉系统的灵魂,传感器的尺寸直接代表着图像的质量。在过去,智能相机的应用定义在初级的图像检测上,传感器的尺寸与图像质量的优劣,并不容易被凸显。然而如果要将机器视觉应用在高端高速的检测应用上,那么传感器的尺寸,就成为选择系统时,必须要考虑的要点。

卷帘快门(Rolling shutter)与全局快门(Global shutter)的比较

卷帘快门(Rolling shutter)与全局快门(global shutter)的不同在于画面曝光的时间差。卷帘快门(Rolling shutter)是通过电子信号告诉感光组件,依序曝光,直到整个画面曝光完成。而全局快门(Global shutter)是在曝光时,同时” 曝光整个画面。在过去智能相机的应用中,因为系统处理器性能有限,无法同时处理大量的图像数据,因而多采用卷帘快门(Rolling shutter)。然而其缺点是当检测快速运动的物体时,会出现残影,无法应用在高速的应用中。随着系统处理性能的提升,系统性能将不再是瓶颈,若有高速移动对象的检测的需求,采用全局快门(Global shutter)传感器能采集到无残影的,正确的图像。

 

协处理器

在机器视觉图像采集与分析的过程中,图像质量占了重要的关键。但由于先天光学条件(镜头、光源)的限制,采集的图像会有亮度不一致的情况,而造成后端图像分析的误判。如果可以在图像进入分析之前,就对采集的图像进行质量优化,可确保图像分析的正确。在过去的应用中,图像数据采集到系统后,必须通过系统处理器进行计算与图像质量优化,因为受限于CPU计算资源,能够处理的图像数据量也会受到限制。然而,若能通过FPGA的支持,将图像的矩阵计算,在进到CPU计算之前,即做好过滤以及优化的处理,可以大幅加速图像处理的性能,降低CPU资源,一方面可以把系统资源留给机器视觉系统的核心-图像算法,另一方面可以更实时的处理大数据量的图像,让高速以及复杂的图像处理与分析,得以被实现,预处理功能例如查找表(look up table)、感兴趣区域(ROI ,Region of Interest),阴影校正(Shading Correction)等图像质量优化功能。如果在机器视觉系统中,也能搭载协处理器的预处理,将可大幅提供图像分析与演算的应用范围。

●GPU绘图与多媒体图像处理性能

新一代Intel? AtomTM E3840处理器相比前一代Intel? AtomTM D2550处理器系列计算性能提升六倍左右,可通过Intel? HD Graphics 4000技术,同时处理多通道的图像压缩传输。通过CPUGPU性能的提升,图像检测结果可以被记录、存盘,或者是提供原始资料进行进一步的对比与分析,让工厂的信息系统具备更智能的功能。

系统显示性能

在工厂环境中,传统智能相机仅能通过以太网传输数据,以供中控端的监控使用。若该机器视觉系统可支持VGA输出接口,则该机器视觉系统可以同时通过VGA以及以太网络端口输出图像,连接至HMI或产线端的屏幕,实时检查结果,发现问题,将可有效提升产线性能。

●64位架构

从 32 位到 64 位架构的改变是一个根本的改变,从处理器、操作系统,以及软件都必须支持64 位架构才得以真正有效提升性能。图像分析软件因为需要处理的数据量大,市场上主流的应用软件多已经支持64位。所以机器视觉系统的选择,当然也必须选择支持64位的系统,才得以发挥该应用最大的效益。


 

系统存储容量

小型机器视觉系统的储存容量的大小,代表的意义是使用者可以存储更多的图像辨识对比样本,也可存储检测数据,或进行备份。对于整体系统的稳定性是非常有益的。另外一方面,存储容量大小的考虑,必须考虑安装操作系统以及应用软件所需的空间。

总体拥有成本的考虑

系统购置的总体拥有成本,并非仅考虑机器视觉系统本身的成本。使用者是聪明的,如何从总体拥有成本的角度协助客户降低费用,才是王道。我们不妨从以下几点来探讨:

1. 空间与配件的成本:

机台的大小、产线的空间都是使用者可以使用的空间成本。另外连接到外部设备的线材与配件,例如PWM光源控制,也应该计算在总体拥有成本中。

2. 扩展机器视觉系统成本:

一组小型机器视觉系统能够支持的通道数可以说直接表现出其每通道单位成本。传统智能相机多缺乏扩展性,如果需要多个图像通道,要不就是重新采购嵌入式机器视觉系统,或者是必须重新架设一组智能相机。倘若小型机器视觉系统可通过以太网络端口,串接附属的以太网相机,则无需加购一组智能相机,将可大幅降低单位通道成本。

3. 开发环境与程序的通用性:

在文章前述提到,一个智慧工厂是由多组生产工作站组成的,多组工作站之间,如何让系统之间容易整合与沟通,是工厂是否智能化的关键。如果软件开发的人力与know-how,是很容易部署到跨系统,无论是整合运动控制、机器视觉或者IO的工业电脑系统,或是现在已经在使用的先扫描系统,如果仅需要学习一套开发程序语言,相对来说是有效节省人力开发的成本。

4. 开发总成本:

高集成度的智能相机搭配易于开发的软件,是否就意味着可大幅降低总体开发成本呢?我们不妨展开开发时间与系统导入的套数来分析。市场上智能相机大多搭配自家开发的应用软件,标榜不用写程序,即可轻松上手。在产线导入的初期,确实可有效缩短开发时间,可快速导入,然而一旦必须要导入量产,用户必须支付单位售价乘以系统套数。相反,嵌入式图像平台基于扩展性与单位成本较低,虽然前期软件开发的成本较高,一旦进入量产或扩线,其单位成本乘以总量,加上软件开发成本,其总体拥有成本反而可能被降低。所以用户应该从整厂所需的系统量来评估总成本。

 

SGO-200HC的优势

兼具高性能与体积小的优势

SGO-200HC,可搭载最新四核Intel? AtomTM E3800处理器,在CPU, GPU性能大幅提升的同时,还具有低功耗的优势,因而得以将机器视觉系统的长宽尺寸缩小至仅有iPhone尺寸的大小。同时拥有嵌入式机器视觉系统的性能,以及传统智能相机小体积的优势。

处理器、协处理器与图像处理器协力合作

通过CPU处理器、FPGA的图像预处理,与GPU图像处理器协力合作,新一代的x86智能相机可有效释放CPU资源,让多任务的图像处理得以被实现,结合四核处理器的优势,可具备同时进行尺寸测量、计数、定位、二维码读取等多任务处理的能力,等同于一台抵多台的能力。

实验:

那一张VGA图面,30pixel,一般Atom双核,跑一个量尺寸。

从精度跟时间。

同一张图,用SGO-200HC工业级智能相机。

谁说鱼与熊掌不可兼得?

过去高速、高分辨率与复杂的图像处理是无法兼具的。但现在通过,搭载400万像素,60fps的全局快门(global shutter)图像传感器,高性能的四核处理器、支持64-bit的架构以及FPGA的图像预处理能力,从图像的采集性能到图像分析处理能力一并到位,得以实现不可能的任务。

兼具可扩展性与稳定性

SGO-200HC可提供类似于嵌入式计算机的I/O接口,如千兆以太网口, HDMIRS-232USBIsolated DIO等,易于与产线中其他设备连接沟通。另外,千兆以太网口可用于支持另一组千兆以太网相机,满足智能相机过去无法达成的扩展性。同时具备IP-67等级的防水防尘规范,可承受严苛的应用环境,可安装于潮湿、粉尘的环境中。SGO-200HC再一次达到跨界演出。

开放架构降低开发总成本

SGO-200HC兼容GeniCamGenTL,可通过API接口支持第三方软件。也就是说,无论使用者原有产线的工业电脑系统,或是线扫描系统,甚至原本就已经在使用的智能相机,开发人员仅需要学习一套开发程序语言,即可直接移植到SGO-200HC。一旦有产线扩充需求,又可以利用易于复制的优势,将原有智能相机必须付出的成本大幅降低。

 

深视光谷SGO-200HC解决方案

优越的计算性能,实现高速、高精度的图像处理

深视光谷工业级智能型相机SGO-200HC不仅搭配高端全局快门(global shutter)传感器,且采用了新一代四核Intel® AtomTM E3845 1.91GHz处理器,同时仅需要10瓦的功耗,得以在小巧的机身中(仅68.5mm x 110mm x 52.7mm尺寸),达到与嵌入式图像平台相同等级的计算性能。内建FPGA的图像预处理功能,将图像的矩阵运算,在进到CPU运算之前,即做好过滤以及优化的处理,可大幅加速图像处理的性能,降低CPU资源,预处理功能包含查找表(look up table)、感兴趣区域(ROI ,Region of Interest),阴影校正(Shading Correction)。

支持弹性软件开放与开放性架构,加速开发时间

深视光谷的SGO-200HC提供弹性的软件支持,通过GenTLGeniCAM的通用协议,支持各品牌的工业相机,以及市面上各种第三方图像应用软件,用户也可利用Open CV, Open CL程序开发,可降低整体开发建置的总成本。

抗恶劣环境、丰富的IO接口

深视光谷SGO-200HC机身小巧,易于安装,同时通过加固的产品测试,具备IP 67防水防尘等级的规范与M12的接口,可用于严苛的工厂环境,如工具机车削加工时产生的粉尘或饮料包装工业的水渍。此外,SGO-200HC提供搭载千兆以太网接口,可通过以太网口,串接额外的千兆以太网相机,无需加购一组智能相机,将可大幅降低单位通道成本。SGO-200HC新一代x86工业用智能型相机还提供丰富的I/O接口,如千兆以太网口, VGA, RS-232, USB,Isolated DIO等,易于与产线中其他设备沟通。

深视光谷SGO-200HC支持Microsoft® Embedded Standard 7 64-bit位,以及内建2 GB内存与最高可达32 GB存储容量,可真正发挥高端机器视觉系统的性能。深视光谷还提供开发者快速验证的SGO-200HC快速开发工具包组,整组套件包含工业用智能型相机SGO-200HC、LED光源、配件线材、端子板等,将于2014年七月份上市。NEON-1020200万像素120fps的智能相机也同步上市。

结论

SGO-200HC打破传统智能相机与嵌入式机器视觉系统的框架,从性能、扩展性、稳定性、开发成本与总体拥有成本上,均具备跨界的优势,为现今高速高端的机器视觉与图像分析系统应用提供新选择。也为具备弹性开发能力的用户与集成商,提供一个更具成本优势,以及加速进入市场的新方案。