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机器视觉应对工业自动化系统集成应用的挑战

www.cechina.cn2008.03.19阅读 4747

     机器视觉市场
     机器视觉作为工业自动化系统的重要组成之一,其技术与应用也随着自动化行业的发展而日益成熟。具体体现在:图像处理能力和速度不断增强、光电器件性能的提高、各类标准的逐渐统一以及价格的相对降低。据AIA(自动成像协会)的市场研究调查报告,2006年全球机器视觉市场规模已经超过了70亿美元,并预测在今后五年内仍将保持持续的增长势头。然而,随着供应商和集成商不断的把机器视觉应用推向各个领域,机器视觉这一相对独立的功能如何无缝的融入各行业各类自动化装备遇到了前所未有的挑战。
  
     机器视觉的应用及挑战

     机器视觉应用主要可分为两类:
  
   一类是用于大规模或者高测试要求的生产线上,如包装、印刷、分拣等,或者在野外、核电等不适合人员工作的环境中,利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试,同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精确度及自动化程度。
  
   另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造,典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从上游晶圆加工制造的分类切割,到末端电路板印刷、贴片,这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如,如果锡膏印刷工序存在定位偏差控制工程网版权所有,且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现,那么返修的成本将会是原成本的100倍以上。
  
   然而,在上述应用中,机器视觉功能很少作为孤立的系统控制工程网版权所有,而是以整个自动化系统或者设备的有机组成部分之一出现,也往往在配合逻辑控制,运动控制,数据采集,通信网络以及企业数据库管理等其它功能时,才能真正发挥出其优势。构建机器视觉系统,除了完成从光源调配到图像处理软件开发系列过程外,更是面临着与上述种种复杂的自动化系统功能集成所带来的挑战。单一的视觉开发软硬件方案,往往使得自动化系统整体的开发周期、成本和不确定性风险都要由制造方或者集成商来承担。机器视觉与自动化系统集成的困难,很大程度上阻碍了其在相对保守的工业自动化领域的应用。
  
   基于NI LabVIEW和机器视觉系统的解决方案
  
   面对上述挑战,NI LabVIEW软件平台及其机器视觉系统给出了很好的解决方案。
  
   让我们先从软件的角度看机器视觉的开发与集成过程:首先借助高效便捷的配置软件VBAI(应用于自动检测的机器视觉生成器)和全面的视觉模块(涵盖了对所有制式和标准的相机的支持,提供模式匹配、OCR、颗粒分析、二维条形码识别等数百种图像处理功能),用户可以在交互式的开发环境中验证不同的相机和光源设置、采集方式与图像处理算法,然后再将确认的步骤自动生成对应于LabVIEW的可执行程序。LabVIEW软件平台具有直观的图形化开发特性,使工程师把更多的精力集中在功能开发而不是代码撰写上。在整体系统开发和集成过程中,工程师可直接利用对应的LabVIEW工具包和模块,在统一的平台下以相同的方式完成运动控制、数据采集、工业通信和人机界面等功能,实现与各种PAC(可编程自动化控制器)、PLC、工业设备、OPC客户端及企业数据库的连接与通信。对于这种开发模式,无论是经验丰富的集成商还初级开发者,都得以从不同设备所对应的专用甚至私有开发方式与平台、驱动与协议、设备间互间的物理通信与同步这些困境中解放出来,大幅降低了系统集成的难度和成本。
  
   从硬件体系架构来看,基于PC的机器视觉系统由于其开放性和灵活性,在提供强大的处理能力的同时,也较容易实现与其它功能的集成,但是PC的架构由于可靠性和体积等原因,并不能完全满足工业应用的需求。另一种方式是嵌入式架构,使用简单CONTROL ENGINEERING China版权所有,可靠性高,但是功能相对单一www.cechina.cn,可集成度较差。为了解决这些矛盾,NI在其紧凑型的机器视觉系统(CVS)中,通过集成LabVIEW实时、FPGA技术,前所未有的实现了在同一嵌入式硬件平台下完成I/O与通信协议的灵活定制以及运动,可同时采集、处理3路图像信号,并保证系统的坚固性和可靠性,达到工业现场恶劣环境下的应用要求(图1)。

如图1


     下面我们通过两个实例分析,具体探讨如何利用开放灵活的软硬件平台集成机器视觉和多域功能应用,实现系统集成复杂度降低及开发周期的缩短。

    基于LabVIEW及同步的机器视觉、运动控制、数据采集的自动化半导体晶圆分类系统
  
  在半导体制造业控制工程网版权所有,晶圆切割前必须根据其厚度(THK)、全厚度误差(TTV)、弯曲度(BOW)、翘曲度(WARP)等电气及物理参数进行细致分类,以达到严格的容差要求。为保证测量精度,传统采用单点测量方式,需消耗大量的测试时间。为此,美国G

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