在不久之前，設計質量控制系統(tǒng)的工程師還不得不在若干種檢驗選項中做出選擇，沒有一種完全令人滿意。這些選項包括昂貴的單用途視覺系統(tǒng)，多陣列低功能光電傳感器，以及易受疲勞和精力不集中影響的人眼檢驗。然而，如今最先進的視覺傳感器正將傳統(tǒng)方法的最佳性能與史無前例的速度、精確度、尺寸及成本優(yōu)勢相結合。
本文將比較各類傳感選項的功能，并證明為什么視覺傳感成為工業(yè)傳感器市場中增長最快的領域。
視覺傳感的基本原理
光電傳感器包含一個光傳感元件，而視覺傳感器具有從一整幅圖像捕獲光線的數(shù)以千計的像素。圖像的清晰和細膩程度通常用分辨率來衡量，以像素數(shù)量表示。Banner 工程公司提供的部分視覺傳感器能夠捕獲 130 萬像素。因此，無論距離目標數(shù)米或數(shù)厘米遠，傳感器都能“看到”十分細膩的目標圖像。
在捕獲圖像之后，視覺傳感器將其與內(nèi)存中存儲的基準圖像進行比較，以做出分析。例如，若視覺傳感器被設定為辨別正確地插有八顆螺栓的機器部件，則傳感器知道應該拒收只有七顆螺栓的部件，或者螺栓未對準的部件。此外，無論該機器部件位于視場中的哪個位置，無論該部件是否在 360 度范圍內(nèi)旋轉，視覺傳感器都能做出判斷。
視覺傳感器的優(yōu)勢
在可用的檢驗備選方案中，即視覺系統(tǒng)、光電傳感器、人工檢驗，以及視覺傳感器，視覺傳感器通常因其精確性、易用性、豐富功能及合理成本而成為最佳選擇。
隨著各行業(yè)競爭越來越激烈，利潤率逐漸變小，制造商無法承受因瑕疵產(chǎn)品造成的高廢品率。因此，為在產(chǎn)生高昂成本之前檢測出問題，制造商正將檢驗工作融入整個制造過程。
◆ 視覺系統(tǒng)與視覺傳感器之比較
復雜的視覺系統(tǒng)是一項成熟的技術，可執(zhí)行細致的自動檢驗。但是，復雜性和高成本妨礙了其在許多行業(yè)中的應用，其價格通常從 5000 美元至 50000 美元以上。這些復雜的視覺系統(tǒng)需要一個或多個攝像頭、定制軟件以及一臺計算機。它們往往需要聘請外部視覺顧問來設計、集成和安裝系統(tǒng)。
此外，鑒于此類系統(tǒng)的專用性，無法將它們輕松地改作它用。這些復雜的系統(tǒng)通常要求持續(xù)的專業(yè)支持。
盡管對復雜視覺系統(tǒng)的需求仍然存在，但是更廉價、更容易使用的視覺傳感器的推出，為一些工業(yè)應用提供了性價比更佳的解決方案。此外，由于視覺傳感器更小、更易使用，制造商會更頻繁地在檢驗和校驗應用中采用視覺解決方案。視覺傳感器在工廠自動化的品質提高及生產(chǎn)效率改進方面功不可沒。
◆ 光電傳感器與視覺傳感器之比較
與光電傳感器相比，視覺傳感器賦予機器設計者更大的靈活性。以往需要多個光電傳感器的應用，現(xiàn)在可以用一個視覺傳感器來檢驗多項特征。視覺傳感器能夠檢驗大得多的面積，并實現(xiàn)了更佳的目標位置和方向靈活性。這使視覺傳感器在某些原先只有依靠光電傳感器才能解決的應用中受到廣泛歡迎。在傳統(tǒng)上，這些應用還需要昂貴的配件，以及能夠確保目標物體始終以同一位置和姿態(tài)出現(xiàn)的精確運動控制。
此外，由于一個基本視覺傳感器的成本僅相當于數(shù)個具有較貴配件的光電傳感器，因此價格已不再是問題。
視覺傳感器為應用的切換提供了無與倫比的靈活性。例如，生產(chǎn)工序的切換（從單份裝酸奶切換成冰淇淋桶）可能僅需數(shù)秒鐘，并且可遙控完成。附加的檢驗條件可輕松地添加到此應用中。
◆ 人工檢驗和視覺傳感器之比較
無論工廠自動化有何進步，許多檢驗仍用肉眼來完成。但是，在大多數(shù)應用中，視覺傳感器的許多優(yōu)勢非手動檢驗流程所能及。視覺傳感器能夠以高得多的速度工作；以低得多的成本執(zhí)行重復、多次、一致的檢驗。
不斷擴展的應用范圍
視覺傳感器的低成本和易用性已吸引機器設計師和工藝工程師將其集成入各類曾經(jīng)依賴人工、多個光電傳感器，或根本不檢驗的應用。視覺傳感器的工業(yè)應用包括檢驗、計量、測量、定向、瑕疵檢測和分撿。以下只是一些應用范例：
◆ 在汽車組裝廠，檢驗由機器人涂抹到車門邊框的膠珠是否連續(xù)，是否有正確的寬度。
◆ 在瓶裝廠，校驗瓶蓋是否正確密封、裝灌液位是否正確，以及在封蓋之前沒有異物掉入瓶中
◆ 在包裝生產(chǎn)線，確保在正確的位置粘貼正確的包裝標簽
◆ 在藥品包裝生產(chǎn)線，檢驗阿斯匹林藥片的泡罩式包裝中是否有破損或缺失的藥片。
◆ 在金屬沖壓公司，以每分鐘逾150片的速度檢驗沖壓部件，比人工檢驗快13倍以上。
結論：對于視覺傳感器而言，這是一個激動人心的時刻。曾經(jīng)需要大量專業(yè)知識的技術，現(xiàn)在變得經(jīng)濟、易用。采用該技術的未來產(chǎn)品開發(fā)將繼續(xù)此趨勢。現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是如何讓各個行業(yè)意識到視覺傳感器在所有制造領域的潛力，其中包括質量控制、測量和檢驗流程。
機器視覺提高質控效率
對于工廠自動化和過程自動化，機器視覺是實現(xiàn)真正意義的自動的基礎和一種重要的質量控制的手段。以下是歐姆龍對國內(nèi)機器視覺市場的一些看法。
機器視覺，顧名思義就是使用機器的自動化方法，實現(xiàn)類似人類視覺(眼睛+視覺神經(jīng)中樞+視覺神經(jīng)細胞)的功能。對于工廠自動化和過程自動化，機器視覺是實現(xiàn)真正意義的自動的基礎和一種重要的質量控制的手段。
如果用最簡單的一句話概括機器視覺系統(tǒng)的構成，就是由鏡頭，像機和控制器構成的機器視覺替代人工，根據(jù)物體在一定環(huán)境下得到的畫面進行尺寸，缺陷，種類，匹配，文字等各種參數(shù)的測量和判別。幫助客戶提高生產(chǎn)效率，減少人工這一自動化領域的不確定因素對產(chǎn)品品質的影響。
對于機器視覺的整個產(chǎn)業(yè)鏈來說，目前國內(nèi)的情況有些特別。在供應商方面，因為絕大多數(shù)是國外廠家，存在一個對國內(nèi)市場，國內(nèi)文化了解的問題。大家都看到了國內(nèi)經(jīng)濟的高速發(fā)展，但可能這個發(fā)展的促進因素和國外的情況不同，這也是他們短時間內(nèi)沒辦法完全理解的。相信目前國內(nèi)的銷售現(xiàn)狀離大多數(shù)供應商的希望還有一段距離，即使像OMRON這樣，進入中國市場二十多年，近些年的機器視覺都在高速增長，但目前的市場銷售額還是遠遠沒法和日本相比。
至于用戶這一端，最大的問題在于對機器視覺的不了解，當然這也有國內(nèi)特殊情況的原因，就是國內(nèi)的勞動力成本和機器視覺初期投資的對比情況。或者是對于新的產(chǎn)品或解決問題的方法不了解，或者是對這個新方法和傳統(tǒng)人工的對比不太清楚。這需要供應商多做推動。
對于用戶和供應商之間的橋梁——集成商，同樣也是對機器視覺缺乏了解，不知道除了機械，普通傳感器以外還有一個方法就是通過畫面/圖像來做一些判斷。國內(nèi)系統(tǒng)集成商也非常缺乏，而國內(nèi)廠家的自制設備比例太低，這也是一個短時間內(nèi)無法解決的問題。
機器視覺的初期投資在國內(nèi)勞動力成本較低的大背景下無疑是每一個準備購買的人需要考慮的問題，這也給機器視覺系統(tǒng)提出了更高的要求，無論是價格還是性能。基于以上的認識，業(yè)內(nèi)人士建議，在這一新產(chǎn)品的成長階段，早期的市場培育，客戶培育，或者說系統(tǒng)集成商的培育是非常重要的。所以我們花了許多時間在機器視覺基礎知識的培訓上，希望第一步做到讓更多的人知道機器視覺，知道它的基本原理。
機器視覺的未來是非常樂觀，也是充滿信心的。相信在不斷提高自己的前提下，隨著國內(nèi)自動化程度的提高，整個社會對產(chǎn)品質量要求的提升，制造業(yè)對生產(chǎn)效率要求的提升，機器視覺這個新產(chǎn)品，新概念也會深入人心。
就像現(xiàn)在的自動化強國當初經(jīng)歷過的這些階段一樣，在更大的市場上也會有更大的成績。所以說OMRON相信機器視覺的未來是光明的，道路也是漫長的。至于到具體的時間，可能要5年，也可能只要3年，或者更短，因為國內(nèi)的發(fā)展一旦起步，速度將是驚人的。
編后記：當前中國的食品和包裝機械的一個突出問題是新產(chǎn)品開發(fā)周期長，模仿多，新的創(chuàng)意少，這不僅與設計人員的知識水平有關，也和相關行業(yè)的發(fā)展有關。
國際先進的作法是將各種機器元素以數(shù)據(jù)庫形式存入計算機，再把圖紙數(shù)字化后輸入計算機，由計算機自動合成三維模型，接著將過去曾經(jīng)發(fā)生過的生產(chǎn)線故障輸入計算機，計算機即可演示實際工況，在用戶面前根據(jù)需要進行修改。計算機合成速度快，修改工作迅速方便，如果用戶的某些要求達不到，計算機也會告訴你，以免除以后的糾紛。這種由計算機完成的仿真技術，大大縮短了包裝機械（生產(chǎn)線）的設計周期，客戶的滿意度也大大提高。
當然，這種仿真技術的應用亦提醒包裝機械的制造按照部件的功能要先進行模塊化，各部件有統(tǒng)一接口，各模塊之間可以自由組合。這樣可以變包裝機械的單件小批生產(chǎn)為各種模塊的批量生產(chǎn)，以降低生產(chǎn)成本。即使不是生產(chǎn)線而是單個機器，模塊式組合也可以縮短設計及制造周期，降低生產(chǎn)成本。而模塊化又可以使非標準零件走向標準化，使用戶排除故障方便快捷，也就降低了用戶的運行成本。
