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工業(yè)機器視覺:改進系統(tǒng)速度和功能,同時系統(tǒng)更加簡化

發(fā)布時間:2020-07-23 來源:貿(mào)澤電子Mark Patrick 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】速度更快、性能更好的機器視覺是邁向下一代工業(yè)自動化、無人駕駛汽車和智能城市管理的支撐技術(shù)。更好的圖像質(zhì)量、更快速的圖像捕獲以及更低的設(shè)備成本和復(fù)雜性是自動化設(shè)備、檢測系統(tǒng)和機器人等領(lǐng)域設(shè)計人員的主要目標,其最終目的是加強質(zhì)量保證并提高生產(chǎn)率。
 
同樣,先進的機器視覺能夠識別標牌、道路標記和前方的潛在危險,因此對自動駕駛車輛至關(guān)重要。在這項應(yīng)用里,重點是縮短系統(tǒng)響應(yīng)時間,提高圖像識別準確度。就智能城市應(yīng)用而言,提高城市中心閉路電視圖像清晰度,有助于執(zhí)法機構(gòu)通過預(yù)測騷亂和提高識別能力來保護公民。
 
此外,高性能機器視覺的新興市場機會也開始出現(xiàn),其中包括用于協(xié)助車輛引導(dǎo)和數(shù)據(jù)收集的無人機載機器視覺,可用于勘察農(nóng)田或建筑工地等應(yīng)用。
 
要在較短時間內(nèi)從捕獲的圖像中提取更多信息,需要更好的圖像質(zhì)量和更強的信號處理性能。為此,一些重要的創(chuàng)新正在陸續(xù)出現(xiàn),它們適用于攝像頭和圖像傳感器,而且由于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的商業(yè)化,圖像處理技術(shù)也在得到廣泛應(yīng)用。
 
下一代鏡頭增強聚焦和視覺性能
在整個系統(tǒng)的前端,攝像頭鏡頭一直是某些大的創(chuàng)新工程的主題,通過采用單攝像頭或單組鏡頭可執(zhí)行多個任務(wù),能夠提高系統(tǒng)靈活性、縮短工作周期時間,并簡化設(shè)備系統(tǒng)設(shè)計。
 
其中,液體鏡頭(如圖1所示)是一種新興的光學(xué)器件,它擴展了傳統(tǒng)鏡頭的景深,而無需傳統(tǒng)電動對焦系統(tǒng)的高成本和復(fù)雜性。電動對焦也相對較慢,因此避免這些將有助于增加應(yīng)用中的工作循環(huán)時間,例如涉及不同距離物體的工業(yè)檢測等應(yīng)用。
 
工業(yè)機器視覺:改進系統(tǒng)速度和功能,同時系統(tǒng)更加簡化
圖1:液體鏡頭只需幾μm的形狀變化,即可實現(xiàn)焦距調(diào)整。
 
引入液體鏡頭能夠使工作中的標準光學(xué)系統(tǒng)在幾個ms內(nèi)調(diào)整對焦 - 從無窮大到小于100mm,具體取決于間距要求。液體鏡頭由一種密封在柔性膜內(nèi)的光學(xué)液體構(gòu)成。通過移動膜或調(diào)整光學(xué)液體的體積,將鏡頭半徑改變僅僅幾個μm,其效果相當于使用傳統(tǒng)電動對焦系統(tǒng)將鏡頭移動幾個cm。除了更快的對焦和更簡單的構(gòu)造(移動部件更少,因此操作故障的可能性也更小),液體鏡頭系統(tǒng)還受益于較低的慣性和更低的功耗。
 
同樣, 360 度圖像采集能夠使機器視覺系統(tǒng)在固定位置通過單個攝像頭即可捕獲目標的詳細信息,這樣可以避免多攝像頭檢測系統(tǒng)以及相關(guān)圖像處理和存儲子系統(tǒng)的高成本和復(fù)雜性,多個存儲子系統(tǒng)也會導(dǎo)致系統(tǒng)性能限制。如果部采用360 度圖像采集,可能需要一種機制來多次調(diào)整位置或旋轉(zhuǎn)攝像頭,或需要旋轉(zhuǎn)要檢查的物體,這種方式在食品包裝檢查或空中測量時比較常見,同樣會增加系統(tǒng)的總體成本和復(fù)雜性。
 
對于需要進行從各個角度進行目標檢測的系統(tǒng)(例如包裝廠中粘貼到瓶子上的標簽),可以使用位于物體自身正上方的超中心(hyper-centric)或近中心(peri-centric)鏡頭來實現(xiàn)360度視覺功能。超中心鏡頭能夠捕獲光線,就好似它們是從位于鏡頭前面一定距離某個點發(fā)出的一樣。光線匯聚點和鏡頭的周邊形成了視錐(viewing cone)。將物體放置在此視錐內(nèi),直接位于向下鏡頭的下方,可以使來自物體頂面和垂直側(cè)面的光線同時進入鏡頭。將光線聚焦在傳感器上可以在單幀中捕獲整個影像。利用該原理,攝像頭可以捕獲一個孔內(nèi)或腔內(nèi)的360度視圖,但無需在其中插入任何光學(xué)探頭。其他技術(shù)也可通過單幀捕獲物體多個影像,它是將超中心鏡頭與一組鏡面陣列整合,從而能夠有效地同時看到物體的每一面。
 
傳感器:物理原理與構(gòu)造
 
提高CMOS圖像傳感器的分辨率是捕獲更精細圖像的關(guān)鍵,然而由于降低了信噪比(SNR),如果只減小像素尺寸可能導(dǎo)致較差的圖像質(zhì)量。要獲得更高分辨率,就需要在技術(shù)上進行改進,以便在不影響傳感器性能前提下減小像素尺寸。這些可通過多個方方面面實現(xiàn),其中一種是優(yōu)化像素間距和感光面積與總面積之比(也稱為像素填充因子)。在像素的物理層面進行更多根本性改變可以改善諸如增益、效率和動態(tài)范圍等參數(shù)。傳感器制造商還改進了從像素讀取數(shù)據(jù)的技術(shù),從而實現(xiàn)更高的信噪比、幀速率和線性度等更高的性能。
 
在過去十年左右時間里,驅(qū)動傳感器性能改進的最重要技術(shù)之一是使用背照式(BSI)技術(shù),它是通過上表面和下表面吸收光線,實現(xiàn)了像素小型化,而不會降低關(guān)鍵性能參數(shù)(如阱容量、量子效率、暗電流等)。這種技術(shù)的后續(xù)進展是對傳感器和圖像處理芯片的三維(3D)堆疊,能夠?qū)崿F(xiàn)更小外形尺寸。隨后,包括氧化硅和金屬焊盤的3D混合堆疊消除了硅通孔(TSV),從而更有利于兩個芯片之間實現(xiàn)有效且直接的連接。最近,業(yè)界又開發(fā)出順序整合,可以制造單片式圖像傳感器,其中每個圖像傳感器都集成有光電晶體陣列、3D可堆疊像素讀出邏輯和存儲器等,并通過集成式高密度I/O連接。
 
全局快門增強移動物體成像效果
 
在高速工業(yè)自動化以及汽車和無人機等應(yīng)用中,需要捕獲快速運動物體的清晰圖像。這對于傳統(tǒng)卷簾式(rolling-shutter)圖像傳感器性能構(gòu)成巨大挑戰(zhàn),主要原因是傳統(tǒng)卷簾式圖像傳感器每一次將從傳感器像素讀取僅僅一列數(shù)據(jù),并發(fā)送到幀緩沖器。如果物體正在運動,則從讀取一列圖像到讀取下一列之間的時間位置變化可能會導(dǎo)致失真,出現(xiàn)圖像模糊或彎曲等問題。
 
當拍攝快速運動物體或?qū)z像頭安裝在運動車輛上時,全局快門(Global shuttering)可提高圖像清晰度。這項技術(shù)首先在高端靜態(tài)攝像頭中得到應(yīng)用,現(xiàn)在已經(jīng)擴展到工業(yè)和汽車視覺系統(tǒng)以提供更高性能。在全局快門中,將所有像素電荷值同時儲存到一個小的像素內(nèi)存儲器中,然后像以前一樣逐行依次讀取到幀緩沖器。這樣可以得到更清晰圖像,但沒有卷簾式快門的失真。
 
通常像素內(nèi)存儲器會占用一定空間,從而顯著地減少用于光子吸收的像素面積。目前業(yè)界已經(jīng)克服了一些技術(shù)挑戰(zhàn)以便能夠創(chuàng)建具備更高SNR和更高動態(tài)范圍的全局快門圖像傳感器,但不會增加像素尺寸,這樣可以彌補像素內(nèi)存儲器占用空間。此類圖像傳感器的一個例證是1Mpixel、1/4英寸格式的安森美半導(dǎo)體的 ARO144。
 
工業(yè)機器視覺:改進系統(tǒng)速度和功能,同時系統(tǒng)更加簡化
圖2:來自安森半導(dǎo)體的ARO144圖像傳感器。
 
全局快門像素具有高量子效率,可確保快速充電,同時又對與圖像無關(guān)的充電(如由電子擴散引起的串擾)不敏感。另外,其光學(xué)屏蔽非常靠近傳感器,可以排除像素表面雜散光影響。
 
圖像處理中的人工智能技術(shù)
 
在信號處理鏈路中,機器學(xué)習(xí)(利用深度神經(jīng)網(wǎng)路)可用于攝像頭光學(xué)組件和傳感器之后,其商業(yè)化應(yīng)用使構(gòu)建圖像和隨后從中提取信息的方式發(fā)生根本性變革。這里有一個例證,從中可以看到采用人工智能技術(shù)使低光照性能得到顯著改善,從而可以在近暗(near-dark)條件下拍攝高品質(zhì)圖像。
 
在低光照條件下,捕獲的原始數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)信號處理鏈路構(gòu)成很大挑戰(zhàn)。以電子方式提高傳感器感亮度(ISO值)會在圖像上增添明顯噪聲,從而導(dǎo)致圖像品質(zhì)變差,對圖像進行降噪處理效果也很有限。其他改進圖像品質(zhì)的技術(shù)包括延長曝光時間,而這些在工業(yè)應(yīng)用或車載攝像頭中通常不切實際。
 
最近,業(yè)界開發(fā)了一種非常巧妙的技術(shù),它利用機器學(xué)習(xí)來極大地減小基于原始弱光數(shù)據(jù)構(gòu)建圖像中的可檢測噪聲。使用包含原始短曝光時間、低光照圖像和相應(yīng)的長曝光時間參考圖像的系列數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)路。在對網(wǎng)路進行充分培訓(xùn)后,可以通過直接處理原始短時間曝光數(shù)據(jù)來創(chuàng)建高品質(zhì)圖像。這項技術(shù)已在市場中頂級智能手機中得到應(yīng)用,可以提供更美觀圖片。它還可適用于工業(yè)和安全等領(lǐng)域,例如可用于生產(chǎn)線檢查或監(jiān)控系統(tǒng),能夠捕獲更好圖像。
 
結(jié)論
 
從系統(tǒng)前端的攝像頭鏡頭到系統(tǒng)后面的圖像感測和圖像處理設(shè)備,整個現(xiàn)代圖像處理系統(tǒng)中有許多技術(shù)改進正在開發(fā)。所有這些技術(shù)的合力效果預(yù)期將推動工業(yè)視覺系統(tǒng)應(yīng)用范圍的不斷擴展,并進一步提高系統(tǒng)性能基準。
 
 
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