你知道吗?早在20年前,机器视觉(Machine Vision)就已经“红”遍中国。当然,那时它还不叫机器视觉,而是更接地气的“PCB自动检测”、“焊锡自动检测”……但中国电子/工业产品生产均受益于此,效率和产品精度双双提升,风靡天下。
在自动检测应用的基础上,机器视觉快速发展,在大批量重复性工业生产过程、不适于人工作业或是人工视觉难以满足要求的工作中,诸如工业中的自动检查、机器人、安全监控和智能物流等,助力提高生产的灵活性和自动化程度。
全球领先的光学解决方案供应商ams OSRAM拥有深厚的光学技术积累,引领机器视觉光源、图像传感等源头核心技术不断突破,丰富的产品解决方案现已应用于工厂自动化、智能机器人、智能物流、自动化仓库、运动分析、智能交通系统等,甚至搭载于好奇号火星车中,推动了各相关领域实现更高水平的自动化、智能化。
工厂自动化Factory Automation
工厂自动化使用传感器提高现代制造工艺的效率和质量,是机器视觉系统应用中规模最大、发展最久的。ams OSRAM深耕工厂自动化领域多年,提供大量不同类型的高效光源,行业领先的全局快门CMOS图像传感器,以及用于新兴的3D机器视觉系统的VCSEL等,通过上游技术创新显著提高行业机器视觉应用水平。
面扫描图像传感器
ams OSRAM面扫描图像传感器有两大系列,一是推出多年、非常成熟的CMV系列;二是近年来新推出的CSG系列。
- CMV系列产品采用了获得专利的8T全局快门像素结构,具有真正的相关双采样(CDS)和流水线式全局快门,分辨率范围从VGA到50MP像素,适用于众多要求苛刻的专业和工业应用,在光线条件控制受限(如户外环境)下依然有极佳的性能表现。
以CMV50000来看,分辨率为5000万像素,采用具有真正CDS的4.6µm 8T流水线式全局快门像素结构,在减小像元尺寸的同时保证性能接近甚至更好。高分辨率、高速率和高性能使CMV50000成为高端机器视觉、平板显示器(FPD)检验、安防、航空应用以及ITS等应用的理想之选。
- CSG系列与CMV系列不同,在内部功能上提供更多智能化的选择,且在像源设计上采用的是电荷域而非电压域等。具备标准光学靶面的CSG图像传感器兼具高速和高分辨率特性,因此成为工业、安防监控、智能交通系统(ITS)以及广播视频应用的理想之选。在PCB组装等工业应用中,CSG传感器提高了图像质量和帧率,使得自动光学检测(AOI)摄像头能够比以前更高效、更准确地发现缺陷,例如电子元件丢失或贴装不当。
新推出的CSG14K是一款全局快门图像传感器,可将1380万像素的高分辨率与高速运行性能相结合:在全分辨率10位模式下,传感器捕获图像时的最大速率高达140帧/秒;在12位模式下可达93.6帧/秒。CSG8K则可实现更高速度:在800万像素全分辨率的10位模式下可达231帧/秒;在12位模式下可达155帧/秒。这两款产品都是全局快门图像传感器,执行真正的相关双采样(true-CDS),可捕捉快速运动物体的清晰图像,且不会出现运动伪影。
线扫描图像传感器
ams OSRAM线扫描图像传感器同样也可分为两个系列。
- Dragster系列有多年应用基础、非常成熟,分辨率可以从2k-16k,其中包括有4k、8k、单线、双线、彩色、黑白可以选择,全速全分辨率运行时最高可达80,000线/秒。
- 4LS系列是ams OSRAM新推出的面向机器视觉应用的、速度更快、分辨率更高的线扫描图像传感器。4LS图像传感器提供10K和15K分辨率两种版本,内置四个红色/绿色/蓝色/透明通道,扫描速度高达120,000线/秒。
4LS系列提供8位或12位LVDS的输出选项,兼顾图像质量和速度。通过使用配备4LS传感器的摄像头,智能工厂的操作人员能够在提高生产量的同时保持最高的质量控制标准。
丰富的光源选择
ams OSRAM为机器视觉应用提供了大量不同类型的光源,从发射功率、色彩、饱和度、CRI等参数上均可做不同选择。比如,空间受限的系统可以选择1mm×1mm的小型封装;对不同材质物质的检测,ams OSRAM在同样封装尺寸上提供更多、更灵活的光源选择。
在新兴的3D机器视觉系统中,ams OSRAM丰富的边发射激光(EEL)、面发射的VCSEL等光源选择,支持了新兴应用的蓬勃发展。
智能机器人Smart Robots
智能机器人重新定义自动化。从汽车和制造业,到建筑、采矿和农业,再到生活应用,一系列传感技术的助力机器人越来越智能,且安全而高效。
在工业环境中,智能机器人可取代或补充人类活动,例如执行危险或重复性任务,提高灵活性、准确度、安全性,节约成本。在居家领域,机器人自动充电真空吸尘器、拖地机和割草机解放了我们的时间。如今,智能机器人用于抗击COVID-19疫情,利用紫外线对工作地点、医院和飞机进行消毒。
ams OSRAM为智能机器人提供广泛的传感器和照明解决方案,包括精准且紧凑的飞行时间距离测量传感器、LIDAR系统、3D成像传感器(路径扫描传感器、人脸识别、物体避让)和位置传感器(电机驱动和联合位置传感)。要提高机器人的性能与精度,使其更加智能,我们的解决方案是不二之选。
3D机器视觉系统
目前3D机器视觉系统正在兴起,尤其在智能机器人等需要3维辨识等应用中。借助ams OSRAM的技术,客户能够基于3D传感三种主流全技术打造颠覆性的3D机器视觉系统:主动立体视觉(ASV)、飞行时间(ToF)和结构光(SL)。
比如,在日益普及的协作机器人,以及生产区或仓库搬运物品的自动化导向车(AGV)中,ams OSRAM的3D传感器能提高使用过程中的安全性并避免碰撞。
- Mira系列是ams OSRAM面扫描传感器之一,这是一种全局快门CMOS图像传感器,在全图像分辨率下,其最大帧速率为120fps。Mira系列具有量子效率QE近红外增强功能,主打产品Mira 130可在940nm波长下提高36%-40%量子效率。搭配ams OSRAM高效率红外光源,Mira系列有助于降低整个系统功耗。
基于ams OSRAM的Mira系列、新款Belago 1.1点阵投影仪的3D传感设计,可以在智能门锁、人脸支付等终端中实现快捷且高度安全的身份验证。
- NanEye摄像头模组小如针头,最小尺寸仅为0.75mm×0.75mm,采用卷帘式曝光。这款微型摄像头模组分为面向消费类应用的NanEyeC以及面向医疗用途的NanEyeM。
无论是集成到AR/VR头盔中,实现人眼或面部追踪功能,还是在微型无人机或智能机器人中帮助检测物体和避免碰撞,甚至可以用于益智玩具中提供驾驶员视角的汽车模型或飞机模型等,兼具广角视野和良好的焦深的微型NanEye系列都可以为开发人员提供巨大优势。
物流Logistics
物流是与智能机器人并列为机器视觉应用提升最快的两个市场之一。机器视觉在智能物流中的主要应用是条形码和二维码识别、产品安全检测等。
- 条形码和二维码读取设备通常支持以下两个应用之一:自动数据捕获(ADC)和自动检测(AI)。用于零售、销售终端机、快递收派和仓库管理的手持ADC扫描仪基于激光、线成像传感器或阵列成像器。AI扫描仪通常是固定的编码读取器,用于工业安装和包裹分拣应用。
如今成像传感器阵列可提供更卓越的性能和可靠性,取代基于激光的线阵成像器的趋势日益明显。ams OSRAM的CMOS成像传感器,具有全局快门功能,可轻松集成至扫描仪,无论是用于ADC还是AI应用。
- 产品安全检测是指在进行条形码和二维码信息采集时,机器视觉系统同时进行物流产品的图形、尺寸、重量等信息的采集,并通过对产品图像的处理,进行违禁品、危险品图像监测对比,从而提高物流运输安全。
- 容积和距离测量。ams OSRAM的解决方案支持用于容积和距离测量的3D测量。使用容积测量可跟踪全自动化仓库中各种包裹的尺寸;距离测量确保自动化仓库中的机器人无风险移动。
ams OSRAM提供所有3D技术的关键元器件,以及1D ToF传感器解决方案,全面支持单区/单对象和多区/多对象检测功能。
基于高功率效率光源、高性能图像传感和3D传感,可形成一套完整的机器视觉分拣系统,实现更高效率、更安全可靠的自动化智能物流。
运动分析和智能交通系统Motion Analysis & ITS
运动/动作分析和智能交通系统(ITS)也是不容忽视的机器视觉应用市场。ams OSRAM基于VCSEL的3D传感方案、面扫描图像传感器等是实现这两个市场目标需求的关键。
- 运动分析运用了2D或3D配置的运动捕捉和分析技术,可用于各种应用,包括生产工艺审查、运动表现分析、增强版电影应用以及舞蹈和体育比赛。
在生产应用中,运动分析软件会根据时间来计算距离、速度、加速度和变形角度等参数。随后,利用这些数据优化、校正制造工艺或增强运动表现,甚至还可以在电影或游戏中创建替身。
对于商业应用,往往需要通过运动分析来了解人们的行为,以满足优化业务需求,这将有助于改善人们的生活。很多典型应用(如足迹跟踪、热图分析和停留时间分析等)都具备3D功能,力求提高数据准确性。
ams OSRAM基于VCSEL的泛光照明器是飞行时间(ToF)3D解决方案的关键元器件,尤其在实现超广角时更加关键,可进行精准的动作捕获以便于进一步运动分析。
- ITS(智能交通系统)设备规范通常要求全局快门像素、高快门效率和高动态范围(HDR)。每个通道所需的分辨率范围通常介于600至1200像素之间。
ams OSRAM的CMOS成像传感器包括CMV2000、CMV4000、CMV8000和CMV12000,可满足所有这些需求,已被广泛使用于ITS应用,如交通法规执法、通行收费和流量管理等。
原文标题:机器视觉这么火,哪些上游关键技术能助你制胜市场?
文章出处:【微信公众号:艾迈斯欧司朗】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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