机器视觉技术的未来应用领域：3D，机器视觉，机器人，汽车行业，运动控制等。

    在2015年年初美国举办的A3（自行化推进协会）商务论坛上，来自福特汽车公司和通用汽车公司的工程师们分享了各自关于设备视觉技术的发展愿景，他们认为目前广泛应用于汽车工业的设备视觉软件仍然存有着机遇和挑战。A3代表着自行化推进协会，它包括了如下组织：设备人工业协会（RIA）、运动控制协会（MCA）及其自行化图像处理协会（AIA）。

    福特公司动力传动部门先进生产工程组的技术专家FrankMaslar，分析了汽车行业对于设备视觉参数及其性能的特殊要求。汽车组装过程的特性包括：在全部方位（重复和相似的部件、表面的差别）误差小于5mm，部件在工作站停留20到30秒，生产线24/7运行。由于在汽车组装生产线，每分钟的关机会造成上万美元的损失，因此利于从设备视觉故障中恢复对生产商来说十分重要。视觉被定义为标准生产线的一部分。要是设备视觉故障，生产线便会停止。任何视觉软件都应遵循六西格玛品质管理标准，即每百万最多有3个不合格商品。

    来自通用汽车公司动力传动生产工程的首席工程师、认证高级视觉专家StephenJones认为，艺术和科学不是一回事。实施设备视觉软件必须科学，也应该依照科学的、而不是艺术的态度来对待。应提前制定规则，量化结果。

    有时候，设备视觉应用的开发是一个迭代的过程，但并不是全部的情况全是这样。视觉检测设备生产厂家，必须做足准备，充分理解部件设计性能和实际性能之间的变动。此外，也必须具有足够专业知识的应用专家和更好的工具来应对。例如，要是一个部件是潮湿的，那在视觉表现上可能就有十分大的差距。

    当采用LED光条用于设备视觉时，要是可以以文件的形式供应波长、光强、在整个现场区域灯源的一致性及其由于距离而造成的衰减等信息内容，无疑是十分有帮助的。最近检查的商品中，半数没有量化灯源输出。没有这样的外形尺寸书，就没有办法十分确定地回答是不是可以使用某种特定的灯源作为替代。

    “要是生产线的配置更改，相机将不得不向后移动8英寸，这将会有哪些影响？”Jones说道，“要是没有灯源强度信息内容，我们无从知道。”被检测物品的表面差别对于金属表面，其反射特性对设备视觉品质的影响十分大。随着切削工具路径和深度的不同而有非常大的变化。根据不同的表面情况，当同样的部件旋转45度时，在相机中采集的结果可能是完美的，也可以是糟糕透顶。问题是，“给定差别，我们如何给出解决方案？”Jones问道。

    Jones展示了不同的图片，1张发灰，1张发亮，放到同样的传送台上，但是曝光时间增长，并问道，“要是第1张的品质较差，那第二张是不是可以接受？利用多个部件，是不是可以将多个图片整合起来？这些选项并不是那么容易配置的。”对于集成了处理器、镜头的智能相机，在光线不是最合适的情况下，必须在软件上下足功夫，以便从6个图片中获得最合适的图片，Jones建议道。

    当采购相机时，也许能够获得或猜测目前应用或将来应用的光线特性。一旦选定智能相机，可能很难去适应未来的变化更优的资源分配汽车工业的时间周期与许多其它工业的不同。更长的时间周期意味着过程资源经常是空闲的。将来，150GigE相机可以连接在多个网络，利用可编程逻辑控制器（PLC）来触发要求。计算能力可以分布在位于一个软件开发环境下的多核处理器中，每个工作站都有可用的工具。

    利用视觉传感器的数据融合，而以前每种数据种类通常情况下只在其原始环境中使用专门为这种环境而开发的工具进行处理。

    Maslar展望了3D数据的可视化进展。目前，我们通常采用2D图像来显示3D数据。软件必须在3D空间内工作，利用数据展示实体模型，实现缩放或旋转功能。3D视觉数据尚不能供应这些功能；还必须3D边缘处理工具，及其3D环境下所需的其它复杂的视觉工具。

    目前，有一种3D点云数据（PointCloud），它是将扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息内容（RGB）或反射强度信息内容（Intensity）。点云数据除了具有几何位置以外，有的还有颜色信息内容。颜色信息内容通常是通过相机获取彩色影像，随后将对应位置的像素的颜色信息内容（RGB）赋予点云中对应的点。它可以将部件的材质和颜色等一对一的展示在统一的工作空间内。它更直观、易用，可以对各种数据进行操作。

    3D设备人导航软件已经出现10年了，但是仍然复杂得难以应用。在设备视觉软件和设备人控制器之间应该有一种标准——即插即用，Maslar建议。

    3D设备人导航应充分利用视觉软件的离线编程优点。视觉软件的应用程序编程应利用可视化工具。部件的实体模型应包括表面材质及其供应设备图像展现的形式。

    视觉软件离线编程应该将在任何部件连接起来之前，通过虚拟的方式完成。设备人工作单元的故障恢复，应利用嵌入式故障恢复提示来图形化显示故障，从而充分利用仿真环境。

    “今天，大部分与设备人的交互，全是通过基于文本的交互装置完成。我们应该将仿真装置引入到工厂车间，充分利用虚拟工具。故障恢复可以采用虚拟化的方式执行，以便减少设备人动作中的风险。”Maslar补充道。