系统集成商使用专业技能处理复杂的视觉应用

机器愿景的商品化使客户可以选择为其应用选择现成的解决方案。采用智能摄像机，例如，嵌入照明，软件和I / O接口 - 并消除对系统集成的需求。唯一的问题？当视觉应用程序困难时，这些即插即用系统不会很好地播放。

Prolucid Technologies Inc.首席执行官Darcy Bachert表示:“当你进入更复杂的检查或真正需要先进工具和专业技能的高速应用时，系统集成商就变得非常宝贵。

整个行业的系统集成商正在应对开发完整和详细系统的更多要求。金字塔成像列举了两个主要原因:越来越多的公司认识到机器视觉的重要性，中小型企业比大型企业更需要系统集成商的额外帮助。“他们中的许多人将我们视为他们的机器视觉部门，”金字塔成像公司(Pyramid Imaging)总裁雷克斯·李(Rex Lee)博士说。

不断增长的需求也来自于用户对机器视觉的速度和精度的期望，他们希望利用最新的技术进步。i4 Solutions公司总裁布莱恩•杜兰德表示:“过去，你只需拍一张零件从传送带上滑落的照片，就能决定它的好坏。”“现在，我们可能会在不同的光照条件下或从不同的角度拍摄该部件的许多图像，收集有关该部件的更多类型的数据，并应用3D成像和机器学习等技术。”

更重要的是，系统集成商需要足够适应，以考虑来自客户的各种请求，如果他们无法满足这些请求，则找到合适的合作伙伴，并让用户知道他们的视觉项目是否不可行。I4解决方案正在查看更多关于超出标准视觉系统的项目的请求 - 认为视觉引导的机器人或包装检查 - 更加非传统解决方案，例如捕获航空航天相关信息的手持设备。

Durand说:“例如，如果你有可移植的东西，计算资源就会少得多。”“它可能需要电池供电或无线连接，而不是在常规的工厂车间，你需要一根以太网电缆。”

更高的期望
当客户需要证明他们的机器视觉投资的合理性时，他们严重依赖于他们的系统集成合作伙伴，并要求更多。但是集成商做他们通常做的事情:遵循最佳实践来彻底检查远景应用程序。这包括概念验证或研发研究，其中可能包括在集成商的内部视觉实验室测试样品。

“在这个阶段，我们发现任何严重的工程问题或视觉系统的限制，”李说。“这有助于降低任何未知的风险。”

此外，这一阶段“使我们可以解决问题的众所周知，我们可以解决问题，”Bachert说。“但我们也知道它会花多少钱，需要多长时间，以及方法是什么。”

一旦确定可行性，系统集成商就会在构建系统并培训用户操作最终产品时进行更多测试。“我们必须绝对确定在我们提供它之前，系统准备好了，”Durand说。

然而，在他们组装一个视觉系统之前，系统集成商首先扮演教师的角色。“我们的工作是教育他们，并设定机器视觉的预期，不管他们想让他们的系统做一项特定的任务，还是容易适应许多不同类型的检查任务，”李说。

认证这么多
采摘合适的系统集成商不仅涉及对这些最佳实践的考虑，而且涉及对行业认证的审查。AIA为公司级别的系统集成商和个人视力专业人士提供全球知名的培训和认证计划。

“AIA的视力认证计划要求您保持强大的行业存在感，参加行业活动，并每年更新视力专业人员的认证，”巴切特说，他的公司也是国家仪器黄金联盟合作伙伴。这个认证给人一种强烈的感觉对视觉集成商的评估。”

在Prolucid最近的申请中，认证发挥了重要作用。该公司为一个医疗制造客户处理了一个复杂的项目，该客户需要一个系统来检查透明、半透明和不透明材料的组合，所有材料都在一个小的墨盒中。该项目需要在非常短的周期内进行80多次不同的检查。

Prolucid从概念验证开始，以降低应用开发中的风险，之后他们完成了更详细的设计阶段，包括使用大量样本部件生成必要的图像和数据，以确认视觉硬件和整体检查方法。

“然后我们最终建立和数据收集系统,帮助客户根据需要确定算法执行,“Bachert说,补充道,“如果客户没有让集成商做认证,我相信它不会一直是一个成功的项目,因为涉及的所有挑战。”

尽管集成商的认证价值很高，但巴谢特提醒客户，并非所有的认证都是一样的。他说道:“你可以称自己为认证开发者，这意味着你在某一点上通过了测试。这并不意味着你做的每一个项目都要达到高标准。对企业来说，做尽职调查很重要，比如询问集成商成功的客户和他们完成的项目，而不是仅仅依靠认证。”

需求技术
由于客户总是询问最新技术，因此系统集成商必须保持领先于曲线。深度学习和3D成像仍然是热门话题，但Bachert在云和大数据中看到更多的牵引力。

他说:“我们看到的一个大的用例是，客户试图建立更大的分类数据集，其中包括好的和有缺陷的图像。”“一旦他们建立了数据集，你就可以让算法更智能，以减少错误拒绝或提高检测缺陷的准确性。”

大约六年前对大数据的需求促使宣传专门的云团队，而单独的集成团队专门用于视力系统开发。“我们分别为两支球队雇用，因为发现云和整合体验的人是不可能的，”Bachert说。

虽然智能相机可以解决许多没有集成商的应用程序，但需要设计和其他专业技能的复杂项目一直来到市场。为了成功，机器视觉系统集成商必须彻底了解 - 并在最新的技术领先地保持一步，同时适应行业的不断发展的现实。