汽车工业中的机器视觉

当今汽车的复杂性增加了生产失误的可能性，但在竞争激烈的市场中，汽车制造商无法承受这样的失误。为了达到客户要求的质量，制造商和他们的供应商越来越依赖于在生产的多个阶段防止缺陷的高效方法。这种方法就是机器视觉。

在汽车工业中，机器视觉(MV)的应用范围主要涉及检查而且机器人的指导．机器人利用嵌入的视觉传感器在2维或3维空间中寻找物体，并根据物体的位置调整路径，利用机器视觉在关键活动中获得更大的准确性，包括自动拾取(从货架中挑选零件)、拣仓和零件(如门和面板)的定位组装。

MV系统还能高效地执行各种类型的检查，主要是确定汽车中的各种物品是否合格，并剔除不合格的物品。这包括表面检查用于外观缺陷(如车身面板上的凹痕、凹痕和褶皱)以及功能缺陷的检测(如汽车摇臂的承载表面不规则或盘式刹车片上安装孔的间距和尺寸正确)。机器视觉系统验证存在(或没有)的零件以及它们形状的正确性(如在齿轮的情况下，可以有缺失或畸形的齿)。最后，机器视觉检查为装配验证确保无错误的组装(如关闭面板，包括门，引擎盖，电梯门和尾门)。

MV系统也可以部件识别．例如，它们可以读取不同制造和类型的轮胎的履带，并通过传送带将正确的路线引导到指定的车辆。MV系统还可以通过OCR功能进行部件识别，将打印好的标签贴在部件上。

机器视觉还使尺寸测量精密加工部件(如紧固件、变速器和其他组件)。通过这样做，MV系统确保只有在正确的公差范围内的零件才能进入出装配线的车辆。

最后，机器视觉还可以用于二维数据矩阵读取．这种应用的一个例子是读取激光蚀刻在凸轮轴杆坯上的代码，以提供磨削凸轮轴的精确指示，确保凸轮和发动机缸体之间的正确配合。

正如这一粗略概述所建议的，不同的MV应用在今天的汽车行业比比皆是。但是机器视觉会在汽车行业继续发展吗?为了回答这个普遍的问题，我们采访了:

• 福特公司的Valerie Bolhouse，
• 通用汽车公司的史蒂夫·琼斯
• 戴姆勒克莱斯勒公司的布拉德•戴利

1)目前贵公司在机器视觉(MV)方面有哪些应用?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“福特将视觉用于可追溯性、防错、站内过程控制、机器人引导和尺寸控制。”

Steve Jones(通用):机器视觉在通用汽车动力总成制造设施中的应用通常可以分为四类:检测/防错、零件识别/跟踪、测量和机器人引导。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):视觉引导，机器人材料处理系统，胶粘剂应用检测站，尺寸验证系统，过程控制，三维相机扫描尺寸检查。

2)这些应用中哪一个最重要?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“在福特，视觉的首要应用是读取数据矩阵代码以实现可追溯性。我们真正推动了这项技术，无论是在内部还是与我们的供应商合作。我们还安装了许多用于空间控制和视觉引导机器人的系统。”

Steve Jones(通用):“每一种应用都以独特的方式为制造作业的成功做出贡献，确保质量和消除浪费。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“每个系统在提供安全操作、提高制造效率和检测关键特性方面都非常重要，以确保产品质量。”

3)你预见到机器视觉在你们公司的应用会增加吗?如果是,为什么?是什么驱动了机器视觉在你们公司的使用增加?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“我们在工厂中使用越来越多的视觉。驱动因素之一是对更灵活自动化的需求。视觉可以减少硬工具定制夹具与适应性的工具。该方法也可用于柔性线路上的模型验证。另一个驱动因素是提高质量的要求。Vision为站内过程控制提供反馈。视觉系统在价格和性能上的显著改善使其成为一种可行的选择，而此时人们对其所能提供的好处的需求正在增加。”

Steve Jones(通用):“机器视觉的使用将继续增长。促进增长的因素包括改进的可靠性、更容易使用(GUI改进)、更好的视觉算法、改进的可维护性、更低的实现成本、应用程序的成功以及领导的信心。所有这些因素都有助于提高质量，降低运营成本，从而推动机器视觉的持续使用。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“是的，因为更严格的容忍度和更高的生产力。机器视觉使用增加的驱动因素是:安全、人体工程学、质量和无延迟交货以及成本的提高。”

4)不同的MV应用在贵公司的未来是否会变得更加重要?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“我认为，我们将继续执行当前的战略，着眼于提高质量和生产率的愿景。福特致力于在这两个领域超越标准市场能力。”

Steve Jones(通用):“机器人引导有可能改变我们对材料处理应用的看法。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“当然，DCX已经为工厂的先进柔性制造项目投入了大量额外的、新的机器人负载系统。MV让这类制造系统中的一切都变得更容易。”

5)你们公司使用智能相机吗?如果是，申请什么?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“我们的许多应用程序都使用智能摄像头。我们使用智能摄像头进行追踪。我们还将它们用于防错应用程序，这通常只是更简单的视觉应用程序。”

Steve Jones(通用):“智能摄像头用于检测/防错，零件识别/跟踪，和测量应用。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“事实证明，智能相机在正确的应用中具有非常高的成本竞争力:检测/防错、零件识别/跟踪和测量应用。”

你们公司使用基于pc的机器视觉系统吗?如果是，申请什么?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“任何基于pc的机器视觉系统，我们都作为应用解决方案集成到我们的工厂。这些系统通常是供应商开发的产品，使用多个相机与帧抓取器和PC。虽然我们担心定制软件解决方案的长期支持，但我们确实有机器人引导应用、车身密封和粘合剂验证等应用，也许还有其他一些与此架构的应用。对于多摄像头解决方案，基于pc的视觉效果在价格上有一个交叉点。

然而，智能相机也有优势，我们需要支付更高的费用来使用它们。对于机器人安装的摄像头，智能摄像头提供了一个更强大的封装解决方案。摄像头已经装在一个保护壳里，这样你就可以减小尺寸和重量。您可以将有问题的视频电缆替换为标准的高弹性以太网电缆。智能相机可以在光源处控制LED频闪。如果你在机器人手臂的末端安装一个以太网开关，你需要穿戴的唯一电线就是一根电源线和一根以太网线。”

Steve Jones(通用):“基于PC的机器视觉系统主要用于机器人引导”。

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“我们的大多数系统都是基于pc的机器视觉系统。”

7)如果你们公司同时使用智能相机和基于pc的机器视觉系统，你们公司最依赖哪一个?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“智能相机。”

Steve Jones(通用):“我们在不同的应用中都使用这两种系统。我们不依赖智能摄像头进行3D机器人引导应用，也不会在一个简单的防错部件存在应用中使用基于pc的机器视觉系统。为应用程序选择正确的格式是基础。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“基于pc的机器视觉系统用于主要应用，智能相机用于简单应用。”

机器视觉在你们公司的主要应用领域是什么?在生产线的末端，还是在站内的过程控制?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“我们主要将视觉用于站内过程控制。当产品到达生产线的末端时，我们检查和确保我们的产品是最高质量的能力就困难得多了。我们还喜欢现场过程控制，因为它允许我们有一定程度的即时反馈，帮助我们确保我们达到了福特的高标准，在问题可能对我们的质量产生负面影响之前就发现了问题。采用站内过程控制时，对管道中最先出现的故障有较强的捕捉能力。终端的维修成本更高，所以这有助于保持低成本，同时从质量的角度来看也更好。”

Steve Jones(通用):“在许多通用动力总成工厂，机器视觉被用于整个制造车间的各种应用。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“两个。”


9)你们公司在MV应用中通常使用哪种类型的摄像机-区域扫描还是线扫描?相机通常是单色的还是彩色的?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“我们的应用程序倾向于使用单色区域扫描摄像头。我们通常观察的是金属，彩色摄像机不能提供太多信息。我们偶尔会要求塑料零件的防错颜色，但通常这些零件的色调如此接近，以至于彩色相机无论如何无法区分它们。即使我们的许多应用程序是在一个移动的线，捕获一个部分的区域图像在飞行中与部分当前触发器比同步线扫描相机到输送机获得图像更容易和更便宜。我们过去研究行扫描的另一个原因是为了提高分辨率，但即使这样，今天的高分辨率区域相机也可以满足我们的大部分需求。”

Steve Jones(通用):“虽然线扫描和彩色也有特殊的例外，但大多数相机都是区域扫描单色相机。”

10)在贵公司MV应用中，通常使用哪种类型的照明?“白光”、紫外线、红外、近红外等?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“由于LED的长寿命和总体稳定性，我们已经转向了主要的LED照明。我们使用了大量的红色led，因为它们很容易获得，而且颜色与相机的光谱响应密切匹配。对于金属部件，我们在颜色上没有任何优势，因为人们在设置和调试系统时喜欢看到光，我们通常在可见光谱中工作。我们通常会对led进行频闪处理，特别是对于高功率的发光二极管，以延长其使用寿命并降低热量。然而，对于频闪应用来说，使用近红外(NIR) led是非常好的。操作人员不受闪光灯的干扰，通常甚至不知道这个系统。现在，红外线照明终于可以使用，而且价格低廉，我们发现相机制造商正在匹配人类视觉的光谱响应，而不是偏爱红外线。CCD和CMOS相机提供的量子效率仅为红外可见光谱的20%左右。我真的希望在近红外中看到更好的响应，这样我们就可以在大多数应用中使用近红外led。”

Steve Jones(通用):“近红外(红色LED)是最常见的用于照明金属发动机部件的照明。许多应用程序还利用白光和一些其他专门的照明技术。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):各种照明的应用:白色、红色LED。

11)远心镜头在贵公司的MV应用中扮演什么角色?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“在我们的应用中，我们通常不使用远心镜头。对于任何测量或尺寸控制应用，我们倾向于使用基于激光的测量仪，它们在整个体积中进行校准，并使用传统的透镜。我们通常需要比远心成像更大的视场。在汽车领域，我们还不需要远心成像可以提供的其他优势(有限的透视误差、放大倍率的变化)。”

Steve Jones(通用):远心透镜和其他特殊透镜用于测量应用。

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“我不知道我们有任何使用远心镜头的应用。”

12)贵公司是否自行进行MV元件的系统集成，还是外包系统集成?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“系统集成通常是外包的。我们的大多数视觉系统都是作为更大细胞的一部分的子系统。远景集成商将成为福特的二级或三级供应商。这并不意味着我们不直接参与视觉应用程序。正如我们的工程师在焊接或密封设备和工艺方面与我们的一级集成商合作一样，我们将与我们的愿景供应商一起开发和实施解决方案，然后与他们一起进行集成，以满足我们的要求。我们确实在工厂层面整合了一些我们自己的防错系统和智能摄像头，但这通常是在生产线进入工厂并投产后确定需要的时候。”

Steve Jones(通用):“尽管通用动力总成的工程师已经成功地集成了视觉应用，但大多数集成都是外包的。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“两者的结合取决于程序的时间。”

13)在决定购买MV元件、软件或系统时，对贵公司来说最重要的标准是什么?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“应用健壮性、系统可靠性、易用性和设备的通用性。每一项都同等重要。如果我们对一个可靠、健壮的解决方案没有信心，福特将不会考虑应用程序。所以我们花了很多时间预先评估系统能力。从理论上讲，如果您有一个可靠的、健壮的解决方案，操作人员将永远不必对系统做任何事情，可用性也会变得不那么重要。然而，这是不现实的，所以我们必须拥有具有良好操作界面的系统。然后我们一直在寻找降低资本设备成本的方法，所以如果我们有一个低成本的选择，我们会评估它。我们的供应基地已经很好地认识到这一点，所以我们看到他们的系统能力提高了，设备的成本下降了，而不必为了更低的成本而从一个供应商跳到另一个供应商。我们能够在不牺牲成本和性能的情况下实现最后一个目标，即设备的通用性。”

Steve Jones(通用):“经验、耐用性、易用性、可重复性、可维护性和成本。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“可靠性，易用性，熟悉工厂当前的用户基础。”

14)在生产过程中，你们公司在什么地方使用视觉引导机器人?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“我们使用视觉引导机器人来覆盖挡风玻璃和车辆的后灯。我们也在油漆车间的一些密封系统上使用视觉。车身密封通常可以盲装因为我们有固定的车身面板所以我们知道它们在哪里。但是一旦身体完全建立起来，不再被精确固定，视觉就被用来指导手术的精确位置。我们还使用视觉引导机器人进行材料搬运，将发动机缸盖和发动机缸盖装载到动力总成工厂的生产线上，并将完成的组件装载到冲压和车身机架上。”

Steve Jones(通用):“视觉引导机器人用于材料搬运应用。应用范围包括输送机、托盘、机架和托盘的装卸。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“视觉引导机器人被用于材料搬运、密封、玻璃铺板、拣仓和SGV(自引导车辆)的装卸，尽可能减少搬运材料，以提高效率。”

15)在你们公司使用的所有机器人中，视觉引导机器人占多大比例?你预计这个比例将来会增加吗?

瓦莱丽Bolhouse(福特):“因为我们的汽车修理厂有数百个机器人在处理固定部件，我们的大多数机器人都是盲人。我们一直在为Op 10安装视觉引导机器人——将部件装载到生产线上，并将成品装载到生产线末端的机架上。这些应用已经很好地解决了人体工程学问题，提高了生产力，我们肯定会增加视觉引导的应用。此外，还有许多令人兴奋的工作正在进行中，这些工作是在动态应用程序上使用视觉跟踪移动线上的部件，或者从移动的输送机上挑选部件。一旦这项技术得到商业化，将在动力总成、总装和冲压领域有更多的应用。所以我认为越来越多的机器人应用将使用视觉。”

史蒂夫•琼斯(GM):“随着可靠性的提高，以及减少夹具和垫片成本的潜力，视觉引导机器人的数量可能会继续增加。如今，通用汽车动力总成公司在北美的生产设施中仅使用了1000多台机器人。如今，有5%到10%的人接受视力引导。大多数机器人已经安装了好几年，而所有VGR是最近才安装的。”

布拉德•戴利(戴姆勒-克莱斯勒):“目前的比例很低，但这是因为你需要选择正确的地点来实施它们。随着技术的进步，我认为这将是行业中每个人用于提高生产率的主要方式之一。”

展望未来，AIA将继续监控机器视觉在汽车行业的应用，并就这一主题举办了一个重要的研讨会。研讨会的主题是“汽车应用的视觉与机器人”，定于2006年10月17日和18日在密歇根州诺维市(底特律郊区)的底特律诺维喜来登酒店举行。该工作坊专为汽车oem和tier供应商的工程和制造领导者设计，寻找:

• 新应用程序的想法
• 经过验证的视觉和机器人解决方案
• 降低成本、提高生产率、提高质量和增加灵活性的方法