带有人工智能和无缝追溯功能的多摄相機系统让产品缺陷无处遁形

不过，要中門檻要求很高：为了满足汽车行业严格的质量保证标准，即使是复杂的零件几何形状也必须在高速加工过程中进行检测，而且要达到最高的精度和加工可靠性。检测方面的差异、对单个序列号或批次的可追溯性不足以及不断变化的环境条件所带来的挑战，都可能导致代价高昂的错误、停产和投诉。

VIVALDI Digital Solutions GmbH 公司为人工智能实时质量检测开发出了一种堪称典范的创新解决方案。除了配备英特尔处理器的边缘服务器外，智能图像处理在所谓的 SensorBox 中也发挥着关键作用。IDS Imaging Development Systems 公司为捷克共和国的一家汽车供应商及其生产基地设计了多达 70 台 USB3 uEye+ XC 自动对焦相机，在多个检测单元中执行表面检测的自动视觉检测。

"Vivaldi 公司总经理 Uwe Siegwart 解释说："集成在测试单元中的 IDS 相機可以捕捉德国原始设备制造商生产的铝制部件表面的高分辨率图像，本例中的部件是一个电动马达。拍摄的图像经过预处理，以优化曝光、白平衡和色彩校正等因素。人工智能可识别划痕、气孔或污垢等各种表面缺陷。"捷克共和国的工厂有严格的要求。根据缺陷目录，必须可靠地检测出 0.2 毫米以下的缺陷。每个部件的测试时间不得超过 36 秒，"Uwe Siegwart 解释说。通过成功实施该系统，每天可对多达 2,400 个电机外壳进行 100% 的自动测试。

人工智能专家为何选择 IDS 的 uEye XC 像机？

"Vivaldi 业务开发部的 Eike Humpert 说："除了与自主开发的凸轮控制器的接口和小巧的尺寸外，传感器的功能范围，当然还有所需的像机数量所带来的价格，也起到了一定的作用。"决定性因素是，自动对焦相机可以拍摄到与相机距离不同的多个表面"。这大大简化了测试过程，确保了更高的效率和灵活性。例如，当需要测试不同的组件变体时，这是一个关键因素。使用微距附加镜头，还可以非常方便地缩短相机的最小物距。

小巧的 uEye+ XC 配备了来自 onsemi 的 1310 万像素 CMOS 传感器 AR1335，在这方面也取得了很高的成绩。滚动快门彩色传感器（4200 x 3120 px，像素尺寸 1.1µm）每秒可提供 20.0 幅图像，确保图像的细节。"BSI 像素技术使传感器即使在光线条件不断变化的情况下，也能始终提供精确可靠的结果，"IDS 2D 像机产品负责人 Jürgen Hejna 解释说。该传感器不仅具有出色的弱光性能，而且像素噪声极小，因此特别适合这种应用。"Jürgen Hejna 强调说："24 倍数字变焦与自动白平衡和精确色彩校正相结合，为这一要求苛刻的测试程序的成功做出了巨大贡献。这款相机的尺寸仅为 32 x 61 x 19 毫米，虽然重量轻，但结构紧凑、坚固耐用，绝对适合工业用途。平面影像专家还提到了另一个优点："这里使用的部件具有可用时间长的特点，这是对汽车行业解决方案的最重要要求之一"。

借助 IDS peak，实现简单集成和最高性能

"为了充分利用 IDS 像机通过 USB3.0 所带来的上述优势，我们依赖于 IDS peak。IDS 提供的 SDK 使我们能够将 IDS Vision 传输协议无缝集成到我们的代码中，"Uwe Siegwart 在解释集成时说。有了 IDS 功能强大的软件开发工具包，就可以对配备 USB3 Vision 的工业相机进行专门编程。"我们使用 REST API，通过 IDS USB3 Vision 传输协议生成具有 IDS peak的图像。Uwe Siegwart 补充说："有了 IDS USB3 Vision，我们可以通过 USB3.0 获得 5 Gbit/s 或更高的带宽，而使用 Video4Linux 驱动程序时，通过 USB2.0 的传输速率将被限制在 480 Mbit/s。由此带来的优势是：由于带宽增加，分辨率更高，传输时间更短。

通过边缘服务器进行人工智能支持的分析和同步像机控制

同步图像处理任务十分复杂，面临的挑战也是多方面的。铝制部件的表面通常非常光亮，能反射光线，因此对图像的影响很大。这些反射使我们难以可靠地识别划痕、冷痕、颤动痕迹或表面不规则等缺陷，因为它们往往被光线反射所掩盖或扭曲。此外，对于铝制部件来说，未经处理的表面每次看起来都不一样。未进行加工的区域会显示出不同的结构和颜色细微差别，但这些不应与真正的缺陷相混淆。因此，基于人工智能的图像处理必须能够精确区分正常的材料结构和待处理表面中被视为缺陷的实际原始区域。

生产车间的环境条件也对图像处理提出了更高的要求。空气质量等因素，特别是冷却润滑剂的混合物，会影响图像的清晰度和锐利度。此外，箱内的机械装置和附近的其他机器也会造成温度波动和振动。这些振动会导致图像模糊或位置偏差，使故障检测更加困难。

要应对这些挑战，就必须精确协调图像处理系统。对照明、相机定位和图像评估算法进行了调整，以最大限度地减少反射，并正确解释材料差异。与此同时，该系统还具有足够的鲁棒性，能够补偿环境因素的干扰，并提供始终可靠的结果。客户自己的维护团队必须能够快速、方便地更换有缺陷的部件。

"图像处理通过优化的基础设施进行。每个 USB 集线器最多可连接 8 台像机，可同时记录多个检测区域。这些 USB 集线器中最多有两个与自主开发的 "凸轮控制器 "相连，后者负责捆绑和处理图像信号。多个凸轮控制器与边缘服务器联网。该服务器不仅能计算人工智能支持的分析结果，还能与系统控制器直接通信，后者负责协调像机的触发，并确保同步录像。

逐步实现自动化最终检验

许多公司仍不愿引入人工智能支持的新技术。维瓦尔第的流程不会直接取代现有的质量控制。Eike Humpert 解释说："在最初的 8 到 12 周左右，传统的人工最终检验将一如既往地在我们的 vCHECK 模块支持下进行。"这意味着最终检验员不再使用统计表或缺陷卡手工记录缺陷，而是在单个（细节）图像上进行数字标记。为此，最终控制站提供了一个通过触摸式 PC 实现的数字接口。最终检测人员在图像上定位缺陷，并根据预定义的缺陷目录对缺陷进行分类。

这样做有两个好处：首先，最终检验员将逐步了解数字化最终检验，并习惯与 Vivaldi 携手工作。其次，使用标注了错误标记和分类的产品图片来训练人工智能。此外，现有的产品图片也被用于培训，例如，过去公认的缺陷部件，这些都被记录在案，作为投诉流程的一部分。

Eike Humpert 强调说："通过将人工和自动表面检测相结合，即使是大批量生产，我们也能将误差率控制在 1% 以下。"同时，这种方法还能使人工智能不断得到训练。用户可以随时控制人工智能检查和控制的程度。

始终聚焦：实时图像识别与可追溯性信息存储相结合

随着 CamBox 与高性能 USB3 工业相机的结合使用，质量保证方面取得了决定性的进步。即使在极高的加工速度下，这项技术也能实现稳定、高精度的部件测试。检测质量保持稳定，没有任何波动。

其决定性优势在于即使个别环境条件发生变化，也能进行可靠的检测。光照、温度或其他外部影响的波动不会影响测试精度。由于能够同时分析多个检测特征，检测过程的效率得以显著提高。

另一个突出特点是自动存储每个序列号的图像，从而保证了工艺和质量数据的完全可追溯性。这意味着测试结果可以随时跟踪和记录，这对于世界上要求最高的行业之一的质量保证来说是一个决定性因素。Uwe Siegwart 说："人类必须继续拥有最后的话语权。""一切都必须符合原始设备制造商严格的质量保证准则。每个组件的完整增值生命周期都必须以审计证明的方式记录在案。这意味着哪个部件在哪个系统上使用哪个测试设备进行了测试，测试结果如何。"Vivaldi 系统保证了这一切：

优势一览

• 即使在高速加工过程中也能进行稳定的部件测试
• 无波动的可靠检测
• 即使环境条件发生个别变化，也能进行可靠的检测
• 同时检测多个检测特征
• 自动图像存储，实现完整的可追溯性
• 组件易于维护
• 组件级可追溯性（工艺和质量数据）

"我们的技术非常灵活，平台也可扩展。Uwe Siegwart 解释说："它针对最先进的技术进行了优化，可以无缝集成到各种制造工艺中。"得益于该解决方案的可扩展性，各行各业的公司都能根据各自的要求调整其质量控制"。对流程和质量数据进行智能数据处理，可以及早发现错误源，从而不断改进制造企业的核心流程。

"实时采集数字化质量数据并与其他生产参数连接，不仅能提高效率，还能显著减少废品和返工。最大限度地减少错误，降低成本，优化生产流程"。该系统已在捷克共和国取得成效：每年的投诉数量减少了三分之二，未发现的表面缺陷数量甚至降为零。