机器视觉系列（三）—

电气部分应该算是机器视觉系统中较为简单的组成部分，因为与其他自动化组件相比，机器视觉系统的电气部分在本质上几乎没有什么特殊性，所以相对来说最容易标准化。
其设计的核心要求包括6方面：
①宽范围电压输入，在10~30VDC之间的典型工业电压具有稳定性；
②防止错误连接；
③不同的控制/操作模式（静态、脉冲、闪光、可编程）；
④注意连接接口：标准接口，例如PLC输入/输出、带有USB或以太网的数据接口（如有必要）；
⑤外壳中包含的所有控制电路；
⑥温度管理，以避免过热。
另如果于机器人协同操作，则还要求使用柔性和坚韧的电缆，具有高抗弯曲应力。
而对于机器视觉监控与生产控制相结合的应用，还需重点注意相机、照明的触发方式和配套传感器及接线的选择。

在设计电气部分时主要考虑4方面内容：
①接线和运动。
如果可能，请避免移动相机和其他视觉系统部件；如果不可能，设计和接线的方式应使连接器上的应力尽可能小。因为机器视觉系统中使用的基本都是RJ45连接器，并不是真正为常规机械应变而设计的。
②供电。
机器视觉系统的供电标准与其他自动化技术中的相同，可使用其他电气设备相同类型的电源。典型的电源特性为230VAC和24VDC。24VDC通常在制造站很容易获得；它比高压交流电的危险性小。但受功率所限，24VDC主要限于视觉传感器或智能相机类型的系统，尽管它也可用于某些类型的PC。这些系统通常功率较小，通常无风扇，由于其较低的功耗和因此产生的热量，可以在封闭的外壳或开关柜内运行。
无论是24VDC还是230VAC，运行现代通用操作系统（如Windows、Linux或其他）的系统通常都需要受控系统关闭以避免数据损坏。然而，生产站通常通过其电源开关断电，而不考虑单个设备的具体要求。因此，这些系统必须加装浪涌保护器，最好能单独安装或连接制造站的不间断电源(UPS)来帮助系统度过短暂的停电时间。
其他耗电组件是照明和摄像头。它们不需要关闭，因此原则上它们可以像任何其他电气组件一样连接。但是，与许多其他设备相比，它们需要更高质量的供电，因此请采用制造商提供的专用电源适配器。机器视觉系统的中央单元也很常见，它自己为相机和/或照明设备供电，从而使系统能够切换和调节光源。但是高端相机需要配合图像采集卡一起使用，需要额外考虑电源供电。
现在许多大厂家的工控机都具体扩展GPU的功能，通过厂家提供的专用连接模块即可使用，只是在设计供电时，需要考虑GPU的功率消耗。
③内部数据连接。
内部数据连接是指机器视觉系统本身组件之间的数据连接（注意，“内部”引用的是教科书中的术语，这里是一个纯粹的逻辑术语，这种连接很可能在标准工厂网络上运行，因此在物理上位于视觉系统的外部）。第一个这样的连接是处理单元和相机之间的连接（不包括智能相机类型的系统，这种连接在物理上是内部的，因此与机器制造无关）。然而，应该记住的是，这些线路中的信号必须携带大量数据。这取决于你使用的相机分辨率和帧率，1000Mbit/s的信息在当前已非常常见。
对于大多数普通工业相机都提供USB 3.0和GigE接口。虽然USB 3.0的上限传输速率更快，但由于传输距离短，信号不稳定，工业上基本都尽可能使用GigE接口传输数据。需要注意的是由于网线的实际可传输速率不到其标称上限值的80%，所以一般配合GigE接口使用六类CAT6（或超六类）最高传输速率可达1000Mbit/s，或七类CAT7最高传输速率可达10Gbit/s的网线。
对于高分辨率的高端工业相机，制造商会提供专用的图像采集卡和连接方式，按需采购即可。
需要注意的是：电磁噪声会对信号产生严重的不利影响。因此，不建议将视频电缆与电源线、传输快速通信的电缆（如总线电缆）或靠近强电设备（如电机）平行铺设。人们通常不必将所有相机电缆都放入不锈钢管中，但有时有些环境需要这种极端的屏蔽措施。在任何情况下，电缆、连接器、屏蔽层的质量以及它们之间的连接对于这种带宽的线路来说都是非常重要的。
在图像处理过程中经常需要控制照明。这可以像在连续拍摄图像之间关闭某些灯，打开其他灯一样简单。这也可能意味着在线控制它们的亮度级别和LED模式。这对于使用结构化照明使拓扑结构可见的3D系统变得更加普遍，这些需求目前已标准化，使用配套的光源控制器即可解决。
我们不应该忘记各个视觉系统之间的联系，这对于相互通信或与专门的中央单元通信的某些类型的智能摄像机来说是很常见的。现在都通过接入网络交换机解决。

④外部数据连接。机器视觉系统与其环境之间存在数据连接。通常，它们会将机器视觉系统的处理单元与上级系统（例如工作站PLC或监控级计算机）连接起来。这在国外，现场总线连接基本上是标准的，几乎没有不支持至少一种现场总线风格的视觉系统（软件或产品）。国内由于现场总线还没有得到很好的推广，更多的是通过以太网TCP/IP连接。实际上，尤其是在智能相机和视觉传感器领域，越来越多的设备与外界唯一的连接是以太网TCP/IP；参数通过TCP/IP设置，结果和图像通过TCP/IP传输。各种类型的工业或实时以太网在这里越来越普及。所有这些连接都是自动化技术的标准，就电气、接线等而言，它们与任何其他设备没有什么不同，当然包括对电磁噪声的敏感性。而与PLC的连接，还有可能采用基于串口的ModBus连接。

请注意，机器视觉系统产生的所有数据中，除了数字I/O之外，所有这些数据接口实际上都是基于消息的。也就是说，不同的数据包被序列化为位序列，通过信号线传输，然后再次反序列化（这也适用于本质上是必须解释的字节序列）。现场总线有时会通过将自己呈现为准静态I/O连接来向用户隐藏这一事实，但应该记住，它们实际上是以这种方式运行的。
在视觉系统中，大带宽数据通常是图像，无论是原始相机图像还是显示处理步骤结果的“装饰”图像，例如分割对象、测量线、值等。国外专业企业采用的并不是标准的互联网TCP/IP协议，而是使用如Ethernet-TCP/IP的实时以太网规范。它们可以很好地处理大量数据并且速度相对较快。当然标准以太网也能很好的满足应用需求。另外国内很多现场只有PLC而没有工控机，而通过PLC处理图像数据通常不是很合用，并且可能严重损害PLC的性能（具有视觉系统和PLC通用的人机界面HMI以显示图像，是完全不同的事情）。
时间和状态完整性是数据（尤其是控制信号）交换方式的重要因素。以处理Start和Ready信号为例，如果系统要以最大速度运行，一个实用的方法是让系统对Start信号的状态做出反应并放弃实际的握手。也就是说，只要Start信号为HIGH电平，系统就会立即自行重启。此方法通常用于连续运动制作，其中实际开始由相机触发器给出。另一方面，这使得PLC对视觉系统的实际状态几乎没有控制。当需要对时间序列进行更多控制时，例如为了能够确定系统是否确实检查了每个单独的部分，则通常采用严格的握手，其中系统对信号边缘或状态变化做出反应，并且所有状态转换都是向PLC发出信号并由其检查。当然，这需要一些时间，因为每次握手都需要至少一个PLC周期（如下图）。

在（纯）基于消息的界面上，视觉系统必须明确发送状态——自动（当状态改变时）、循环或根据请求明确发送。这意味着视觉系统必须能够在任何给定时间接收请求并传达其状态。这似乎是理所当然的事情，但实际上并非如此，因为它需要某种多任务处理（如下图）。例如，在Windows操作系统下运行的程序至少有一个执行线程，并且默认情况下正好有一个。如果这个线程很忙，例如计算过滤操作，它将无法对通信请求做出反应。典型的解决方案是在程序中打开另一个线程，永久监听通信请求并回答它们。这个线程需要访问状态，或者可能是主线程计算的结果数据。需要锁定此数据以防止两者同时访问，以免其中一个更改数据而另一个尝试检索数据。这些都是多线程编程中的标准任务，但令人惊讶的是，在实践中始终确保数据完整性和正确排序是多么困难。编程领域的权威人士认为，当今的编程语言和方法无法生成在所有情况下都正确的多线程程序，这绝对不是一件容易的事。但可以简化此类问题的处理。OPC UA规范及其订阅和二次采样机制可能使实施者更容易做到这一点，因为OPC UA服务器可以提供“开箱即用”的此类功能，因此应用程序不必处理数据，它只需要提供OPC UA服务器的状态。

机器视觉监控与生产控制相结合的应用
这时需要视觉系统和控制系统之间进行更多的通信，而不仅仅是设置开始信号和检索最终结果。至少，需要进行一些握手以确保在移动部件之前完成图像捕获。
对于相机拍摄节拍有要求的应用而言，假设我们有一个系统来检查填充水平和瓶颈中是否存在盖子。瓶子的直径可能为80毫米，瓶颈直径为20毫米。该系统每秒处理五个瓶子，这意味着瓶子以400mm/s的速度移动。如下图所示。

60毫米的相机视野和至少10毫米的瓶颈和图像边界之间的所需距离为图像捕获时瓶子的位置留下了20毫米的范围。这对应于0.05s的时间窗口。一个典型的解决方案是使用某种简单的传感器，例如光栅来检测零件。例如，当它进入视野时，并使用这个传感器信号来触发图像捕捉，直接在相机上或通过图像采集卡。当瓶子位于图像中心时，应触发相机。如果传感器在进入相机视野时检测到瓶颈，则瓶子必须移动40毫米才能到达理想的捕捉位置，即0.1秒。它将在已经提到的0.05秒时间窗口的规定捕捉区域内，因此必须有一个电路将触发器延迟0.1±0.025秒，或者根据相机对触发器的反应速度稍微更短一些。因此，触发解决了第一个任务，即获取特定单个零件的图像。然而，移动还有一个额外的效果：它模糊了图像。使用公式10.1我们可以以毫米为单位计算运动模糊，或者使用公式10.2或10.3计算图像像素的分数：

其中，bmm为以mm为单位的运动模糊；bpix为图像像素部分的运动模糊；v为零件移动通过相机的速度，以毫米/秒为单位；res为图像的几何分辨率，即在移动方向上的实际坐标中像素的大小，以毫米/像素为单位；pix为沿给定坐标方向的像素数；fov为沿同一坐标方向的视场大小，以毫米为单位；△t为以秒为单位的曝光时间。
请注意，仅当零件沿获取像素数和视场大小的坐标方向移动时，最后一个关系才成立。对于具有正常曝光时间（40毫秒）、图像大小为768像素（水平）、水平视野为60毫米的标准摄像机，我们有16毫米或204.8像素的运动模糊，这显然是不可能的。运动模糊应该多小才能对图像处理没有影响是有争议的，事实上这取决于应用程序，因为不同的算法会对运动模糊做出不同的反应。作为第一个方向，公式10.4和10.5给出了将产生与图像像素大小完全相同的运动模糊的曝光时间，它们分别来自公式10.2和10.3：

使用上述值，我们发现0.195毫秒的曝光时间会产生一个像素的运动模糊。使用1/10 000的快门速度，即0.1毫秒的曝光时间，我们在检查时应该是相当安全的。当然，在这样的曝光时间内，到达传感器的光线非常少，导致对比度差、焦深差以及弱光条件下的所有其他缺点。为了在这么短的时间跨度内获得足够量的光进入图像，通常使用频闪灯。触发信号可用于相机和闪光灯，可能具有不同的延迟。
顺便说一句，就减少运动模糊而言，闪光灯可以实现的快速光脉冲使得快门实际上是不必要的。这是从物理实验或参观迪斯科舞厅众所周知的频闪效应：运动似乎冻结了。然而，如果传感器暴露更长时间，快门仍经常用于减少环境光可能产生的影响。当然，同时使用快门和频闪需要提高触发延迟的精度，因为频闪必须准确地落入快门间隔。我们看到与连续运动系统相关的逻辑、电路和布线费用相当可观。因此，一些制造商提供现成的“触发盒”，您可以在其中连接相机、频闪灯，还可以调整延迟时间。
最后是处理速度的问题。假设我们每秒有五个瓶子，因此，该系统在瓶子进入其视野后最多有200毫秒的时间来传递结果。实际上，它会少一些，因为外围系统可能需要一些时间来做出反应。可用处理时间进一步减少了图像传输所需的时间（快门捕获几乎可以忽略不计）。下图10.11显示不到160毫秒，因为监控系统需要一些反应时间，并且视觉系统需要及时为下一次触发做好准备，可用于处理图像和计算结果。根据要检查的内容，这可能是充足的时间、勉强足够或太短。有一种常用的设备可以从该过程中赢回一些时间，即在运行计算的同时执行图像捕获。下图10.12显示现在处理一张图像有200毫秒（同样，开销要少一点）。实际上，图像传输的时间已经从过程中恢复，因为在传输过程中，系统可以继续处理之前的图像。这一点在使用这种方法时很重要：它总是处理前一部分的图像，因此结果对图像触发器有一个部分偏移。这不是特别难以处理，但必须牢记。

相机时钟通常比电机的旋转更稳定。电机在运动开始时将有一个加速斜坡，在其结束时有一个减速斜坡。这些我们可以通过在启动电机一段时间后开始图像捕捉来消除这些问题，并且只有在捕捉结束后才停止电机。尽管如此，旋转过程中电机速度的变化将改变运动方向的几何分辨率。该问题的典型解决方案是使用轴编码器测量轴的实际速度，并从编码器信号中导出用于相机的线路触发信号。然后，相机的采集速度将始终与电机的速度相匹配。注意，当线频率因电机速度变化而发生变化时，将曝光时间与线频率联系起来会导致曝光变化，从而导致亮度变化。因此，曝光时间必须比典型的线路频率短。如果光学分辨率小于由速度和线频率之间的关系产生的几何分辨率，那么相机将无法看到零件的整个表面。例如5μm的光学分辨率和10μm的几何增量将导致欠采样效应，其中相机将每10μm看到5μm的场，即仅一半表面。

参考资料：
《Handbook of Machine and Computer Vision——The Guide for Developers and Users》，Alexander Hornberg，Wiley

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