ITgroup 用于转向柱测试的多摄像头视觉检测系统使用协作机器人和工业相机对转向柱组件执行一系列检测任务：存在检测、表面检测、测量和图像记录。 （图片由 ITgroup 提供。）

工业相机帮助行业实现零缺陷目标

汽车制造商知道，即使是最轻微的错误也可能造成代价高昂的错误。质量管理不善可能会引发召回并损害品牌声誉。这就是为什么该行业专注于零缺陷目标。这不仅仅是一个朗朗上口的短语，更是一项确保每件产品符合质量、可追溯性和透明度的最高标准的使命。

实现这些目标的关键是汽车制造商和一级供应商所依赖的测试设备系统。测试台不仅完成产品检验任务，而且成为发现和消除整个生产过程中问题的定量反馈节点。这种定量反馈由控制回路提供，该控制回路涉及定义、测量、分析、改进和控制生产过程的每个步骤。驱动这个控制回路的力量是什么？数据。

特别重要的是图像数据。几十年来，测试设备制造商一直在其测试台中使用工业相机和自动视觉检测 (AVI) 系统。随着机器视觉技术的成熟，传感器、处理器和软件方法的进步使得测试设备制造商能够在越来越复杂的应用领域实施图像处理技术。

现代化的测试设备确保最高的测试精度

“知道如何测试它”：ITgroup 的口号强调了测试环境的复杂性。这里，多摄像头系统和支持 3D 的机器人检查汽车保险杠是否存在各种缺陷。 （图片由 ITgroup 提供。）

制造控制循环从组件供应商开始，他们向汽车原始设备制造商提供转向​​柱、门板和保险杠等关键组件。近三十年来，ITgroup 一直为著名的一级汽车供应商提供特定应用的模块化测试设备以及相关的校准服务和设备集成。

ITgroup 丰富的经验和承诺使他们能够始终提供最可靠、最准确的数据。无论应用程序最适合更标准的 2D 检测方法还是利用 ITgroup 最新的 3D 检测平台，一个硬件组件都可以将它们连接起来：The Imaging Source 的 GigE 工业相机。 ITgroup 在其测试设备中使用各种 The Imaging Source GigE 相机 - 从 5 MP 到 20 MP，具体取决于应用。 ITgroup 总经理 Ingmar Troniarsky 评论道：“我们使用 The Imaging Source 的 GigE 相机是因为它们的外形尺寸、可靠性和价格。”

GigE 工业相机：紧凑的外形，高分辨率和可靠性

The Imaging Source 的 GigE 工业相机可为多相机自动化应用可靠地提供高分辨率成像。

强大的 GigE 工业相机可在检测过程中为多项任务提供图像数据，包括存在检测、表面检测、测量以及数字照片记录。 GigE 相机能够高速传输大量数据，非常适合高分辨率和高速成像应用。此外，相机的标准以太网协议（例如 GigE Vision）使它们能够轻松集成到现有系统中，从而简化了集成过程。这些摄像机使用带有 PoE（以太网供电）的标准以太网电缆，适用于摄像机和主机之间距离较远且电缆长度长达 100 米的应用。

HDR 成像支持检查系统

由于装饰和喷漆表面等彩色表面的质量通常是检查标准的一部分，因此 ITgroup 经常在其测试设备中集成彩色相机。例如，在制造典型的车门时，会使用多种材料：涂漆表面、金属、光滑和哑光塑料、玻璃。这通常会导致图像最亮和最暗区域中出现高对比度区域。该相机的高动态范围 (HDR) 成像使用多个同步曝光来提供优化的曝光，无论物体对比度如何，都能产生良好的图像细节。 Troniarsky 先生表示：“HDR 支持我们的检测系统检测出与标准值最微小的偏差，从而更有效地检测缺陷。”

用于无缺陷门板的多摄像头系统

现代车门具有高功能密度，需要专门的测试设备以确保众多系统在公差范围内。 GigE 工业相机提供高分辨率 HDR 成像，使下游处理软件能够检测到与标准的最小偏差。 （图片由 ITgroup 提供。）

汽车门板是子组件的一个示例，在构建到最终产品中之前必须对其进行严格检查。内门板的唯一功能就是防止泄漏和风噪的日子已经一去不复返了。现代汽车门板已成为高功能密度模块，尤其是在豪华车中，并包含各种机械、电气和装饰部件：门锁、环境照明、扬声器、车窗开关、镜子、锁、装饰和镶板。高功能密度与日益个性化产品的趋势相结合，意味着汽车制造商依靠模块化设计来经济高效地生产和测试复杂的子组件。

零缺陷制造：显示门板检查测试台的合成图像。 GigE 工业相机（如图像左下角所示）可提供大量图像，这些图像可在半秒内进行处理以确定产品的一致性。 （图片由 ITgroup 提供。）

根据所检查面板的类型和客户的测试标准，多摄像头系统会拍摄大量图像，然后由成像软件进行处理，以确定诸如粘合剂等组件之间的存在、尺寸精度、位置和间隙等珠子、焊接螺柱、抗颤材料、手柄和按钮。

过去，训练有素的技术人员对划痕、凹痕或错位等缺陷进行目视检查。然而，考虑到手动检测的滑移率高达 20% 或更高，并且组件的复杂性不断增加，自动目视检测提供了实现零缺陷目标的最有效方法。 ITgroup 的标准门板检测系统使用三台 DFK 33GP006（5 MP，卷帘快门）GigE 相机和一台 DFK 33GX183（20 MP，卷帘快门）GigE 相机。 Troniarsky 先生报告说，测试台的“假阳性伪错误率 < 0.1%，假阴性 0%（总共超过 100 种不同的测试特征），最终客户投诉为零。”

多年来，此类检测设备的行业标准一直使用2D图像处理来完成这些检测任务。然而，2D 技术有其局限性，例如它无法提供体积测量数据（例如，测量共面性所需的数据）。幸运的是，经济实惠的处理能力和改进的软件方法使开发人员能够使用 3D 图像数据，为测试设备的准确性和稳健性开辟了新的可能性。

3D 成像为自动检测提供更高的精度

用于自动视觉检测的 3D 成像：来自光场（全光）相机的 3D 数据与 2D 成像数据相结合，可以对复杂物体进行最准确的测量。 （图片由 ITgroup 提供。）

ITgroup 的最新测试设备 LumIT XL 将光学 3D 和 2D 检测结合到了大型物体上，例如车门模块、仪表板或保险杠。借助 HD Vision Systems GmbH 的光场技术算法，ITgroup 能够集成来自 13 个摄像头 (DMK 33GX264e) 的数据，创建一个事实上的单一传感器来提供高分辨率 3D 点云。 3D 数据使 LumIT XL 能够检测复杂的金属表面并减少遮挡 - 所有这些都无需使用红外线、闪光灯或激光。

单个图像通过 NeuroCheck 3D 和 HD Vision 的软件进行处理，并编译成 3D 图像。该系统的高密度生成点云可实现精确的图像分辨率，从而实现极其精确的测量和强大的缺陷检测。

自动化检测的未来发展

在工业 4.0 时代，灵活的测试站是必须的：定制需求的增加以及由此导致的批量大小的减少意味着制造商需要更频繁地更改测试参数。因此，ITgroup 在开发 IT 测试平台时考虑到了模块化。该系统可以通过远程维护系统进行有效调整。系统模块化还允许根据后续项目的需要对设备进行扩展和调整。

过去二十年来，基于规则的经典图像处理一直是推动工业自动化大部分改进的引擎，但深度学习和其他人工智能算法已开始出现在测试和工厂车间中。 Troniarsky 补充道：“在这里，我们也正在与目前正在现场测试具体实施的客户一起研究具体实施。”

Source: Industrial Cameras Deliver the Data for Automated Visual Inspection (Case Study)