在机器视觉系统的应用中，图像分析其实就是一种压缩数据的尝试。未经处理的数据流异常庞大。一个1000*1000像素分辨率、16阶灰度的图像传感器传来的单张黑白图像就占据了500kB左右的数据量。如果以每秒30帧的标准帧频率计算，该传感器的数据传输量达到了每秒15MB。但是，一套控制系统实际需要的数据量要小得多。例如，在通断检测中控制工程网版权所有，用到的数据量仅仅只有1比特。
　　但是，许多应用程序都会使信息量成倍增长。这种情况下，图像分析需要提供多种数据压缩比例。实际上，这种压缩分为几个阶段。第一级往往会按照1：3的倍率对数据内容进行压缩控制工程网版权所有，将特定的数据帧从数据流中提取出来并作为特征量来处理。之后的各级压缩就会围绕这些特征量展开。
　　例如，一个光学字符识别器(OCR)会将读取到的每个字符转化为一个数据字节。一套用来监测是否有人员闯入机器人工作区域的视觉系统可能会输出一些计算机编码，表明人员是否存在、所在位置以及运动速度。
　　最终，安全系统只会将两个比特的数据传达到决策层，其中一个比特表明问题是否存在，另一个表明是否需要减速或停工从而杜绝危险。
　　智能相机的出现使我们可以将部分甚至全部的数据压缩功能集成

到相机中。在数据生成初期就进行压缩有两个优势：可以减小数据流，从而有助于传输速度的提升；同时，也可以使计算机更靠近数据源，对数据的压缩也更及时。
　　智能相机将视觉设备中普遍用到的基本部件整合到单一模块中。这些部件包括：
　　■  光学元件控制工程网版权所有，用来捕捉拍摄现场的光亮并转化为图像。
　　■  传感器电路，由光电二极管阵列组成，作用是将图像转换为电信号。
　　■  帧捕捉电路，接受代表每一帧图像的信号，保存到数字存储器中。
　　■  图像分析计算机，从数字化图像中提取有用信息。
　　所有的机器视觉相机都会对光学元件和传感器电路进行整合。智能相机更将帧捕捉电路和图像分析计算机也整合到系统中。这样将三个原本相互独立的模块整合在一起的方式不单单提升了数据压缩速度，更是一种节约空间的方案。
　　这项技术还为用户减轻了工作负担。智能相机供应商负责挑选相互兼容的系统模块并进行连接，从而确保了最佳的性能表现，而且他们还负责安装图像分析软件。产品供应商一般都能够提供一套开发环境，从而简化为特定的应用编写软件的工作。系统集成商只需要精通机器视觉系统的应用而不必掌握该系统本身，就能够驾轻就熟地完成工作了。
　　本文着重介绍的几项应用代表了开发人员利用智能相机构建控制系统的一些方案。这些方案中，智能相机与其他设备相比拥有独一无二的优势。

　　能帮助机器人识别正反两面的系统
　　一家加拿大汽车零部件OEM制造商与Spoko Integrators系统集成公司联系，希望他们针对一项生产环节提供自动化解决方案。这项环节中www.cechina.cn，金属锻造设备将成型的零部件投放到一条传送带上，随后一部机器人拾取这些零部件并整齐地排成一堆。由于每个零部件在成型之后的排列是完全无序的，Spoko的工程师坚信，确定零部件位置、旋转角度以及朝向的最佳方案就是采用一套视觉系统。这样才能够告诉机器人如何将它们一个接一个地拾取。
　　Spoko Integrators的机器人视觉系统专家Les Konczyk指出：“许多零部件正面和反面的区别只是一些表面划痕和孔洞，这是视觉系统面临的最大挑战。传统的二维相机和照明设备能够识别零部件的形状和位置www.cechina.cn，却无法可靠地判断出哪一面是正面。”
　　Spoko Integrators选用了视觉设备制造商Sick公司的IVC-3D200智能相机以满足应用需求。该设备采用激光三角测量法全面捕捉零部件的各个侧面并生成一幅三维图像。这种智能相机采用编码器触发方式将镜头与各个侧面的距离保持在某个常数，即使传送带运行速率发生变化，生成的图像也不会变形。
　　运行在相机内部处理器上的图像分析软件依据高度信息识别每个零部件经过成型后的表面特征，从而判断出零件的朝向。相机可以被轻松地整合到系统中，它们通过坐标转换向机器人坐标系提供信息。
　　确定了零部件的位置、角度以及朝向后，相机内部的处理器会通过以太网将x、y坐标、角度以及朝向的数据发送给机器人。

　　相机用色彩表征高度。深蓝色区域代表的高度比浅色区域高一些。这幅图像中，可以通过中央大孔边
上的一道凹痕判断零件的朝向。如果零件正面朝上，那么这一区域就会比周围高一些，
对应的图像就呈深蓝色。反之，如果零件正面朝下，这一区域的颜色就比周围浅一些(高度下降)。
图片来源：Sick

　　高性能、高灵活性的检验系统

　　DWFritz自动化是一家定制复杂自动化设备的公司。该公司能够提供机器人、机器视觉系统、高速高精度装配机以及自动化检验系统。他们受某家医疗设备公司的委托，开发一套专用系统。该系统采用高性能机器视觉设备、高精度六轴机器人以及复杂