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機器視覺之“眼”:圖像傳感器為什么如此關鍵?

發布時間:2024-10-18 責任編輯:lina

【導讀】顧名思義,傳感器是可以感知周圍世界,并將輸入轉換為計算機或過程控制器可以理解的內容的電子器件。工業傳感器就像人類的神經終端,沒有它們,工業過程對自己和環境的感知和控制都將是盲目的。作為自動化系統重要組成部分的工業傳感器,為原本沒有生命的機器提供類似人類的眼睛、耳朵和手的功能,從而提高了制造過程的精度、適應性和控制能力。


迄今為止,人類已經經歷了三次工業革命,目前正處于第四次工業革命的中期。在每個時代,傳感器技術都得到了較大的發展。

第一次工業革命帶來了機械傳感器,第二次工業革命帶來了電傳感器,第三次工業革命則帶來了磁性、光學、MEMS等多種傳感電子產品。第四次革命暨工業4.0更是催生了智能工業傳感器的誕生和應用。

顧名思義,傳感器是可以感知周圍世界,并將輸入轉換為計算機或過程控制器可以理解的內容的電子器件。工業傳感器就像人類的神經終端,沒有它們,工業過程對自己和環境的感知和控制都將是盲目的。作為自動化系統重要組成部分的工業傳感器,為原本沒有生命的機器提供類似人類的眼睛、耳朵和手的功能,從而提高了制造過程的精度、適應性和控制能力。

制造業中的機器視覺

由于傳感器的部署,制造過程中曾經需要人工干預的每一步現在都被機器優化了,工業傳感器為自動化系統提供了感知和響應環境變化的重要手段。

機器視覺是人工智能和計算機視覺的一個子集,主要借助工業傳感器和圖像處理算法來自動化傳統上由人類執行的任務。現代制造工藝越來越復雜,需要多個步驟協同工作才能制造出完成版的產品。

在制造業中,機器視覺系統通過捕獲和分析產品或組件的圖像,以評估其質量、尺寸和其他關鍵參數。這些系統可以檢測缺陷,以微米級的精度測量尺寸,并為工藝優化提供寶貴的數據。

雖然工業機器視覺和計算機視覺都利用了類似的底層技術,如圖像處理算法和神經網絡。但與計算機視覺不同的是,工業機器視覺是為特定的制造任務量身定制的,主要作用包括:

1、產品質量控制

借助高分辨率相機和先進的圖像處理算法,機器視覺系統在質量控制和檢驗過程中提供了無與倫比的準確性和一致性,極大限度地降低了缺陷風險,確保產品符合嚴格的標準,并向客戶交付高質量的產品。此外,通過在生產周期的早期階段檢測缺陷和偏差,還能有效地避免昂貴的返工過程,減少浪費。

2、提高運營效率

機器視覺在制造過程中的應用,一方面實現了重復性任務的自動化,簡化了制造工作流程,加快了生產周期,減少了人工干預。另一方面,它帶來的實時數據分析和決策能力可實現主動維護、優化資源分配和提高整個制造車間的生產率。因此,機器視覺不僅僅是自動化的一個環節,更是在制造過程中實現高精度和一致性的關鍵。

3、降低成本、優化資源

機器視覺技術極大限度地減少了重復性和勞動密集型任務對人力的需求,從而顯著節省了成本并提高了資源利用率。

4、監管合規和風險緩解

機器視覺在制造業中的主要應用可以說是質量控制和檢測,該系統可提供快速、準確和一致的產品檢測能力。確保產品質量對于制造商在保持客戶滿意度和遵守法規方面至關重要,尤其是在制藥和食品加工等高度監管的行業,通過機器視覺系統實施的強有力質量控制措施和可追溯性,制造商將大幅降低產品召回、責任索賠和不合規處罰相關的風險。

通俗地講,機器視覺技術是一項使工業設備能夠“看到”它正在做什么,并根據它所看到的內容做出快速決策的技術。使用高分辨率攝像頭和先進算法,機器視覺可以及早檢測缺陷,確保產品符合質量標準,極大限度地降低廢品率,提高客戶滿意度。

以汽車制造業為例,在裝配過程的白車身階段,機器視覺能根據形狀、尺寸、顏色或紋理等預定義標準準確識別和分類組件、零件和材料,并將它們放置在正確的產線位置。同時,機器視覺引導機器人系統還能以精確、快速和靈活的方式執行復雜的任務,如拾取和放置操作、焊接或組裝等。

因此,彭博社預測機器視覺市場將將繼續強勁增長,到2025年,估計全球市場規模將達到182.4億美元。根據Fortune business insights的分析,2022年,全球機器視覺市場規模為90.1億美元,預計將從2023年的96.8億美元增長到2030年的168.2億美元,在2023-2030年的預測期內,復合年增長率為8.2%。

圖像傳感器:機器視覺之“眼”

如本文開頭所述,第四次革命催生了智能工業傳感器,現在的視覺系統越來越多地連接到運行人工智能(AI)算法的計算機,其結果就是智能機器視覺在工業自動化中獲得大規模使用。機器視覺相當于工業自動化的眼睛,利用攝像頭、傳感器和計算能力,機器視覺技術試圖理解圖像,并使機器能夠完成制造和質量驗證等工業任務。

圖像傳感器是機器視覺系統中使用的攝像頭的精髓,它使系統更有效率,更安全。2D和3D圖像的捕獲、分組和分析比人類執行這些功能還要快且非常準確,機器視覺系統可以在生產線上檢測到微小的不一致,并在必要時采取糾正措施。

圖像傳感器,有時也稱為成像器,主要利用光電器件的光電轉換功能將感光面上的光像轉換為與光像成相應比例關系的電信號,通過測量物體在不同點發出的射線,可以構建、捕獲和顯示該物體的圖像。圖像傳感器基本上是單色的,為了促進可見光的彩色成像,很常見的方法是在傳感器上方采用一層濾色矩陣層。該濾鏡將光分離為紅、綠、藍(RGB)分量,并插值單個像素的輸出以顯示顏色。

早期的數碼相機使用的就是耗電量較大的電荷耦合器件(CCD)圖像傳感器。20世紀90年代出現了CMOS圖像傳感器,到2000年代中期,CMOS已成為市場上主導的圖像傳感技術。二者相比,CMOS圖像傳感器的能耗可比等效CCD器件低一個數量級,制造成本更低,并且隨著CMOS工藝技術的發展而不斷改進。早期還有人擔心CMOS圖像傳感器因噪聲可能較大會導致圖像質量下降,隨著技術的進步,這個問題基本得到了解決。目前,CMOS圖像傳感器在大多數應用中基本取代了CCD。

為機器視覺選擇合適的圖像傳感器

雖然傳感器的選擇主要取決于具體的應用和要求,但有一些一般的考慮因素和規格應該放在首位,包括傳感器的像素范圍、精度和響應時間,以確保其能夠滿足應用的需求。

此外,傳感器的輸出信號必須與系統控制器的輸入要求兼容,同時其物理尺寸和安裝方法也必須適合安裝位置。許多工業環境都很惡劣,因此確保傳感器即使在面對各種溫度、濕度、振動、污垢和灰塵時也能提供準確可靠的數據至關重要。設計人員在為制造過程中的機器視覺系統挑選圖像傳感器時可從以下幾個要素入手:

像素和分辨率

像素越多,圖像的分辨率就越高。這些像素越小,可以實現的分辨率就越高,在給定的圖像大小內可以分辨出的細節也就越多。當然,并不意味著我們要追求極致的小像素,因為較大的像素可捕獲更多的光并表現出更好的信噪比,二者之間需要一個重大的權衡。在實踐中,工業應用的圖像傳感器通常使用1.5微米到10微米之間的像素尺寸。對于分辨率而言,雖然它通常是選擇圖像傳感器時考慮的第一個參數,但分辨率并不是唯一重要的特征,還有許多其他因素,常見的考慮因素是傳感器尺寸、幀率、快門類型、響應度和動態范圍,接口類型、功耗、工作溫度范圍和機械格式也很重要。

幀率

幀率是每秒捕獲的圖像數量,它表示為每秒幀數或FPS。極大幀率與快門速度、分辨率有關,分辨率決定了每幀需要傳輸多少數據、從傳感器讀取數據的速度以及系統中可能的數據傳輸速度。為了監控快速生產線,可能需要更高的幀率。當使用圖像傳感器進行生產線檢測時,幀率的計算很簡單。如果要檢查的對象以每秒10個的速度沿直線移動,則捕獲每個對象的一次拍攝所需的極小幀速率為10FPS。常見的工業圖像傳感器幀率為幾十FPS,單色傳感器的幀率可能超過800FPS。

卷簾快門與全局快門

圖像傳感器上的像素如何曝光取決于相機上采用的快門類型。對快速運動的圖像來說,會首選同時采樣和曝光所有像素(并順序讀取每個像素)的全局快門。全局快門傳感器比類似的卷簾快門更大、更昂貴,但它們提供了更高的靈敏度和響應度,這使它們對許多工業應用具有吸引力。全局快門長期以來一直用于CCD圖像傳感器,直至近期,與全局快門配合使用的CMOS圖像傳感器的可用性一直受到制造工藝復雜性的限制?,F在,AMS-Osram和onsemi等制造商已經可以提供經濟實惠的全局快門圖像傳感器。

動態范圍

圖像傳感器的動態范圍定義了傳感器可以獲取并產生輸出信號的極小和極大光水平。傳感器的動態范圍越大,其捕獲高對比度圖像的能力就越強,人眼的動態范圍約為100dB,機器視覺圖像傳感器的典型動態范圍約為60dB至80dB。

價格

CCD在線性掃描應用中仍然很受歡迎,在相同的基礎上定價,CMOS圖像傳感器更受歡迎。

具體到產品上,以安森美半導體(onsemi)的通用CMOS圖像傳感器為例,該系列圖像傳感器有VITA和KAC兩種型號,VITA圖像傳感器是卷簾/全局快門圖像傳感器,具有較高的配置靈活性、高分辨率以及高速和高靈敏度等特性。KAC圖像傳感器采用全局快門和低噪聲卷簾快門模式,具有可編程位深度和靈活的讀出架構,支持散布的視頻流。這些圖像傳感器具有1.3MP至26.2MP分辨率、4.5μm至4.8μm像素尺寸以及75fps至160fps的極大幀率。典型應用包括機器視覺、智能交通系統、監控以及其他需要功能性較強和圖像質量出眾的應用。

onsemi

機器視覺之“眼”:圖像傳感器為什么如此關鍵?適用于機器視覺的安森美通用CMOS圖像傳感器VITA 5000(圖源:onsemi)


其中,VITA 5000是一款1英寸四超擴展圖形陣列(QSXGA)CMOS圖像傳感器,像素陣列為2592 x 2048。高靈敏度4.8m x 4.8m像素支持流水線和觸發式全局快門讀出模式,也可以在低噪聲滾動快門模式下運行。在滾動快門模式下,傳感器支持相關雙采樣讀出,降低噪聲并增加了動態范圍。VITA 5000具有片上可編程增益放大器和10位A/D轉換器,圖像的黑電平可以自動校準,也可以通過添加用戶可編程的偏移來調整,圖像數據接口由八個LVDS通道組成,可實現高達75FPS的幀率。VITA 5000采用68針LCC封裝,有單色和彩色兩種版本。

另一款產品KAC-12040圖像傳感器是安森美KAC系列中的一員,具有非??斓膸俾?、卓越的NIR靈敏度以及靈活的讀取模式,且具有多個興趣區(ROI)。該讀取結構可使用8、4或2個LVDS輸出組,達到全分辨率70FPS的幀率。每個LVDS 輸出組均有至多8個在160MHz DDR下運行的差分對組成,每組320MHz數據速率。該像素結構允許卷簾快門運行,實現具有優化動態范圍的動作捕捉,同時還允許全局快門,用于精確的靜止圖像捕捉。

本文小結

對于制造商來說,工業自動化是效率的支柱,自動化的核心是一個經常被低估的組件——傳感器,它對整個系統的無縫運行至關重要。這個微小但功能強大的器件就像工業自動化的感官,感知環境的變化,并將其轉換為人類可讀的輸入信號,供控制器采取行動。

隨著技術的不斷進步,傳感器技術的創新有望重新定義制造業效率和精度的含義。

根據Mordor Intelligence的預測,2024年,工業傳感器市場規模約為273.9億美元,預計到2029年將達到415.5億美元,在預測期內將以8.69%的復合年增長率增長。

作為工業自動化的基礎技術之一,機器視覺在先進的傳感技術的加持下有了較大發展?,F在,這項經過驗證的技術正在與人工智能相融合,并引領制造業向智能制造或工業4.0的過渡。如果說智能制造的出現開創了一個新時代,那么,工業傳感器和機器視覺等技術的進步在確保產品質量、提高生產率和優化流程方面正在發揮著關鍵作用。



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