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KEYENCE深圳市领航自动化有限公司(工程部）

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一、机器视觉概况

（一）什么是机器视觉

机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并**终用于实际检测、测量和控制。

机器视觉技术**的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。

（二）机器视觉系统工作原理

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机器视觉系统采用相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算而抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度等，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，实现测量检测、引导定位、自动识别等功能。一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。

光源主要分为三种，高频荧光灯、卤素灯和LED光源，三者中LED光源相对高频荧光灯和卤素灯，具有更高的性价比。 （二）镜头

尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可能**关键的元件还是工业相机镜头。当为控制系统选择镜头的时候，机器视觉系统集成商需考虑四个主要因素：可以检测的物体类别和特性、景深或焦距、加载和检测距离、运行环境。

（三）相机

机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和/或显示的机器设备上。按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机。 CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同，二者的性能方面也有很大区别：

1、噪声差异

由于CMOS的每个感光二极管都需要搭配一个放大器，而CCD只需要一个放大器放在芯片边缘，与CMOS相比，它的噪声相对减少很多，大大提高了图像品质。

2、耗电量差异

CCD的耗电量远远高出CMOS，根据计算CMOS的耗电量仅是 CCD的1/8~1/10。

3、分辨率差异

读取信号时，CMOS是点直接读取信号，CCD则是行间接读取信号，因此在像素尺寸相同的情况下，CMOS的灵敏度要低于CCD。

4、成本差异

由于CMOS与现有的集成电路生产工艺大致相同，可以一次全部整合周边设施到传感器芯片中，而CCD采用电荷传递的方式输出数据，只要其中有一个像素传送出现故障，就会导致一整排的数据无法正常传送。因此，CCD的制造成本就相对高于CMOS传感器。

（四）图像采集卡

在机器视觉检测系统中，图像采集卡是机器视觉系统中的一个重要部件，它是图像采集部分和图像处理部分的接口。一般具有以下的功能模块：

1、图像信号的接收与A/D转换模块

该模块负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡。

2、摄像机控制输入输出接口

主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重?拍照、定时拍照等。

3、总线接口

负责通过PC机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输速率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像的实时传输。

（五）图像处理软件

用软件对图像进行处理的过程，是整个机器视觉技术的核心，只有在软件将采集到的图像数据化以后，机器才能进行识别和检测等功能。机器视觉图像处理软件的选择，决定着检测算法的准确性。

机器视觉企业之间的竞争，说到底就是算法准确性的竞争，因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。国内这方面比较出色的机器视觉软件，例如维视图像的MVIPS图像处理软件，应用比较广泛。

三、机器视觉产业链

机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商；下游市场是半导体和电子制造行业，除此之外，在汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域也有广泛应用。机器视觉是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径和实现计算机集成制造的基础技术，是现代工业生产和智能制造的“机器眼睛”。

机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。

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基恩士相机监督式学习

该系统并没有使用诸如特征分析等标准的图像处理算法，来检测特定特征以及每个零件的颜色缺陷，而是使用了一种基于C/C 库的人工智能软件——Retina，其由UTPVision公司的一个部门Squeezebrains开发。与无监督式或半监督式学习算法不同，Retina使用专有算法分析图像，需要操作员使用一组图像培训系统。因此需要配置参数，参数就是用于培训的图像。在这种监督式学习系统中，算法使用输入变量（此处为图像）和输出变量（通过或失败）来学习从输入到输出的映射函数。

在该系统中，Retina软件用于处理来自各个机器视觉站点捕获的所有图像。这消除了任何图像预处理阶段，比如用于保持图像所有信息的图像阈值处理。

为了培训该系统，培训过程需要使用的零件数量，取决于被检查零件的可变性。对于简单的零件，培训过程大约只需要5个零件；对于更复杂的零件，则培训过程所需的零件数量可能更多。典型情况下，首先要捕获一个对象的大约100幅图像。然后对合格和不合格的零件成像，操作者将其输入系统，对系统进行培训。一旦培训完成，将其他零件呈现给系统，并且系统向操作者查询关于部件的状况，以加强监督式机器学习。

零件被分类后，它们将围绕旋转台旋转。为了根据缺陷对零件分类，一个与系统主机相连的PLC，触发Festo公司的吹气阀，从而将零件分别放置到不同的箱子中。通过以不同的方式配置系统，零件可以按照“合格”和“不合格”分类，或者也可以根据检测到的缺陷类型，将零件分别放置到不同的箱子中。在很多情况下，在分类之后，有缺陷的零件可以被再循环或重新生产。

计量经理Fran?oisLyannaz表示：“我们每个部件大约会检查30个点，并对整个生产过程或随机抽取的部件进行检查。采用轮廓投影仪、千分尺和卡尺组成的传统的系统检测一个部件平均耗时约20分钟。但使用IM测量系统完成这些检查仅需四至五分钟。”

本文提及的I M 系列图像尺寸测量系统是LISI MEDICAL公司为其计量实验室购置的第二台设备。这款新型尺寸分析系统结合了视觉系统的速度和灵活性以及双远心镜头的精度，这使得它能在**短时间内获得高精度及可靠的测量。您只需将测量对象放在座标台上，然后按下按钮。它能在数秒内测量99处，重复精度达0.5微米。其智能模式分析检索系统（iPASS）可确定测量对象的位置和方向，并与所记录的测量物形状进行对比。

100毫米的双远心镜头能在一张图片中捕捉整个测量对象，同时测量所有点。同时兼具远心性与大景深，犹如被测对象物与镜头距离恒定。这样，测量不会受到变形或距离的影响。此外，测量数据还能以报表形式保存和导出或存储至统计软件包中。它可以测量所有尺寸，从内部直径、圆的间距和角度到**复杂的尺寸。

Lyannaz先生解释说：“该系统的另一个主要优势是其可重复性，它能自动查找并测量目标对象，减少错误风险，排除因操作人员技术水平差异所带来的测量风险。这为我们测量部件提供了一个标准。”

测量的稳定性是IM系列的一个重要特性。用**小二乘法进行拟合确保了边缘检测的稳定性，即使是边缘点序列因噪声或其它因素发生错位。IM-6000系列能确保边缘检测稳定性的另一种方式是忽略异常边缘点，即使是在测量对象有毛边或碎屑，并导致**小二乘法拟合时发生错误的情况 下。由于拥有0.01的像素精度，基恩士公司的子像素处理系统检测到的边缘位置比常规的系统更准确。当通过肉眼人工检查边缘时，操作者之间存在的差异几乎是不可能避免的。此外，该系统在测量尺寸时无需移动XY轴载物台，从而消除了因振动引起的误差。

Lyannaz先生说到：“该系统操及其简易，在基恩士的技术支持下，我们很会就充分用起来了。”

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历史
1974　以 Lead Electric Co., Ltd. 之名成立公司
1975　开发高精度接近传感器
1983　开发光纤光电传感器
1986　开发**款光电传感器，将激光二极管用作光源
1986　改名为 KEYENCE Corporation，源自KEY of sciENCE（科学之钥）
1989　开发超小型条码读取器
1990　开发带内置监视器的显微镜
1995　开发**上**小的影像系统
1999　开发**上**台自动对焦彩色激光显微镜
2000　开发**上**个有数码聚焦功能的显微镜
2002　开发高速/ 高精度机器影像系统
2004　开发业界**的应用 PLC
2005　开发新一代可以测量三维真实表面的数码显微镜
2006　开发**上**款三维激光刻印机
2007　开发**上**款 CMOS 激光传感器
　　　开发具备****的实时景深合成与三维分析功能的5400 万像素数码显微镜。
2008　开发业界**个具备高速放大动态捕获功能的显微镜。
2009　新开发的显微系统具有**首创的实时2D/3D 图像连接功能。
　　　新开发的高速高精度图像尺寸测量系统。

30多年间，KEYENCE Corporation欣欣向荣，已经成长为工业自动化技术领域的全球**者，并且**扩张到旗下拥有由16家跨国公司组成的高效全球网络，在40多个国家或地区设有200多个办事处。从**的财富500强制造商到小供应商，**各地的公司都在委托基恩士提供能够改善其自动化制造质量与效率的解决方案。基恩士遍布全球的直销网络能够给客户提供许多便利，于此同时，我们训练有素的工作人员还能够在**各地给您的工厂带去更多的信息，或是给您的新设备提供及时、专业的技术支持。通过提供**富创新精神的解决办法，基恩士为制造商提供在全球市场保持竞争优势所需的工具。

据了解，Keyence公司在推出AGILISTA系列工业3D打印机之后，从用户的反馈情况中意识到，硅胶3D打印材料在3D打印行业中具备巨大潜力，因此决定研发。这种新型材料，可以用于喷射3D打印系统之中。目前，公司已经研发出了一套打印系统，能够“平铺”硅胶液滴，再使用紫外线照射固化。这一工艺流程的打印精度极高，打印件件的强度也十分可观。

虽说此前出现过很多类似硅胶的3D打印材料，但从未打印过真正的硅胶材料，因为这种材料极为柔软，弹性很大。公司工程师解释说，他们在研发过程中，尽量保持了硅胶材料的原本属性。不同于以前出现的“类硅胶”打印材料，Keyence研发的材料环境耐受性更强，形状保持能力更佳。这种硅胶3D打印材料有望**终结柔性材料的注模工艺。

当然，同多数3D打印材料一样，这种硅胶3D打印材料打印时仍然需要支撑材料。但由于它的支撑材料是水溶性的，只需简单水冲就能取出，这能让打印层厚度变得更薄，打印品质却不会受到任何影响。

这种硅胶打印材料的用途非常广泛，Keyence公司指出，这种材料可以打印密封圈、O型圈，甚至是柔软夹具，用来保护敏感电子元件。当然，打印这些物件的时间，也比注塑成型快很多。

据麦姆斯咨询报道，日本电装（DENSO）近日宣布，为提高紧凑型轿车的安全性，开发出了一款小型立体视觉传感器。这款传感器是全球尺寸**小的车用立体视觉传感器，应用于第III代智能驾驶辅助系统，这款防碰撞系统专为2016年12月上市的新款日本大发汽车Tanto而设计。

视觉传感器利用摄像头来探测前方道路上的白色分道线和障碍物。新款立体视觉传感器利用并行排列的一对摄像头，来更**地测量汽车与目标物体之间的距离，以增强自动驾驶紧急制动系统的作用，避免车辆与其它车辆或行人发生碰撞事故，同时也能增强车道偏离警示系统和自动远近光切换系统，实现车辆前照大灯的远/近光自动切换，使驾驶员在夜间获得更佳的视野。

紧凑型轿车安装设备的空间非常有限。因此，要求视觉传感器的尺寸更加小巧。通常情况下，两个立体摄像头之间的距离越长，可测量目标物体的距离就越长，这意味着立体视觉传感器需要变得更大，来扩展获得**的可测量距离。高精度镜头光学畸变矫正技术和立体匹配技术的结合，使该新款立体视觉传感器在保证足够的**测量距离的前提下，实现了两个摄像头之间的距离减半。而且，这款立体视觉传感器还集成了一款ECU，由该ECU对传感器进行控制。因此，这款传感器的装配更加简便。

上述创新使这款立体视觉传感器可以方便的安装在前风挡后视镜的后方，不会影响驾驶员的视线。这款传感器位于前风挡雨刮器的清洁范围内，当前风挡有污迹时，可以轻松的通过雨刮而去除，因此该传感器可以不受雨雪或其它污迹影响。

2012年，日本电装开发了一款应用于大发的汽车智能驾驶辅助系统的激光雷达传感器（Lidar），是其**应用于日本紧凑型轿车市场的主动安全产品。利用其开发的技术，电装将持续的为全人类，而不仅仅是驾驶员和行人，创建无事故交通、安全汽车社会贡献自己的力量。

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在信息时代，人们的信息需求越来越复杂，传感器的作用日渐重要。如果把计算机比喻为人的“大脑”，通信比喻为人的“神经系统”，传感器就是人的“五官”和“皮肤”，具有感知并获取物质**自然环境中一切信息数据的功能。通过高密度、大范围的传感器覆盖，人们可从多种信息来源准确、及时获取相关信息，而能对信息进行采集、处理、分析、传输的全能型智能传感器更是当今信息时代新阶段之急需。

作为连接模拟和数字**的接口，传感器是物联网感知层的核心，是构成物联网的关键元素。传感器也是智能设备的核心，是使设备“智能”的根源。传感器从数十亿互联的“物”中获取数据，由此报告状态并与环境交互，使人们依靠的各种设备更智能、安全、直观和节能，从而极大地改善人们的日常生活，提高了行业运行效率。

传感器是自动化控制系统的眼耳鼻舌身。如今，各行各业都在谋求智能化转型，而传感器作为数据采集的入口，是物联网、智能控制等领域的“心脏”，是智能化转型的主力军。工业生产和物流等行业应用需要多种多样的传感器，以对数据进行采集、处理和传输。与互联网或者云端进行信息互通的智能传感器可在此过程中智能运行，以促使大数据和自动化的完美融合，实现智能制造或其他行业智能化应用。智能传感器还能提供人机协作导航，推动人与机器人的融合应用，使机器人更智能化，工作**度更高。未来，高端机器人将会安装更多的各类传感器，像人一样具备“五官”，有视觉、力觉、触觉、听觉等人的正常感觉，甚至通过激光传感器、红外线传感器、超声波传感器等具备凡人鲜有的超能。

智能化与集成化、微型化、多功能化和网络化一样，同为传感器的发展趋势。人们对传感器不断提出的“苛求”一直是传感器技术发展的强大动力。譬如：随着物联网应用场景越来越多样化，某些高精尖领域对传感器要求极高，这将引导传感器灵敏度等性能向**化发展。而信息通信技术等各类现代科学技术的不断成熟则为传感器的发展提供了坚强后盾。物联网、大数据、云计算、“互联网＋”、智慧城市等的发展必将带动传感器的发展。

未来，传感器将更精准、**、迅速，提供对口、有效、精度更高、误差范围更小的数据；反应灵敏度高、响应快，以实现云计算、大数据分析等全智能应用，满足各种智能化应用场景的需求，带来更好的用户体验。

德国视**传感器为优先发展技术，德国传感器充分发挥了老牌工业强国的固有优势，再经德国制造商依托自有品牌声誉和技术研发、质量管理方面的优势进行整合，其产品的市场竞争力必然获得显著提升。一方面更加注意原材料成本的节约；重人力资本的投入，以便使产品保持技术上的**，进而保持较高的市场占有率！

12:Siemens AG /西门子股份公司
西门子一直活跃在中国市场，并在工业、能源和医疗业务领域处于**地位。公司致力于产品开发和制造，设计和安装复杂的系统和工程，定制一系列解决方案。同时，它还是全球**的传感器制造厂商，传感器质量优良。

主要的传感器产品：温度/压力传感器，工业自动化产品中所用传感器。

13: WIKA Alexander WiegandGmbH