專利名稱：用于對象的檢查和視覺檢測的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及正在生產(chǎn)線上制造的對象的自動檢測和檢查，尤其涉及工業(yè)機器視覺及自動圖像分析相關(guān)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
工業(yè)制造依賴于正被制造對象的自動檢查。廣泛使用了幾十年的一種自動檢查形式是基于光電技術(shù)，所述光電技術(shù)使用了電磁能、通常的紅外或者可見光、光電傳感器和某種電子決策執(zhí)行形式。
一種廣為人知的光電自動檢查形式使用了一種光電檢測器裝置。典型的光電檢測器具有光源和單個光電傳感器，所述光電傳感器響應(yīng)于對象表面上的點反射的光強度或者沿著對象可能穿過的光路透射的光強度。用戶可調(diào)敏感度閾值確定了一個光強度，超過(或低于)該光強度則激勵產(chǎn)生光電檢測器的輸出信號。
一個光電檢測器，通常稱為門，用于檢測待檢查對象的存在。相對于該門布置其他光電檢測器以感測對象上適當點反射的光。通過敏感度閾值的適當調(diào)節(jié)，這些其他光電檢測器可以檢測對象的特定特征(諸如，標簽或者孔)存在或者不存在。在門檢測到對象時刻，使用這些其他光電檢測器的輸出信號進行對象狀態(tài)(例如，通過或者不通過)的決策。所述決策典型地由可編程邏輯控制器(PLC)或者其他適合的電子儀器執(zhí)行。
使用光電檢測器的自動檢查具有各種優(yōu)勢。光電檢測器價格偏移，設(shè)置簡單，并且以非常高的速度操作(盡管PLC將耗費較長的時間進行決策，但是輸出在對象被檢測到的幾百微秒內(nèi)響應(yīng))。
然而，使用光電檢測器的自動檢查具有各種缺點包括從對象上點反射的光強度的簡單感測通常對于檢查是不充分的。相反，可能必需分析從擴展區(qū)域反射的亮度圖案。例如，為了檢測邊緣，可能必須對亮度圖案進行分析以查看其是否對應(yīng)于從較亮區(qū)域到較暗區(qū)域的過渡；當需要檢查對象上的許多點時，可能很難布置光電檢測器。每個這樣的檢查點需要使用單獨的光電檢測器，所述光電檢測器需要這樣物理安裝，以使得不干擾其他光電檢測器的放置。由于空間限制，干擾可能是來自光源的串擾或者其他因素；生產(chǎn)線通常能夠生成混合產(chǎn)品，每種產(chǎn)品具有獨特的檢查需求。光電檢測器的布置非常固定，使得從一種產(chǎn)品到另一產(chǎn)品的生產(chǎn)線轉(zhuǎn)換將要求物理移動和重新調(diào)整光電檢測器。執(zhí)行生產(chǎn)線轉(zhuǎn)換的成本以及包含人為誤差的風(fēng)險，通常抵消了光電檢測器的低成本和簡單性；以及使用光電檢測器的布置要求對象存在于已知的預(yù)定位置，從而感測到對象上適當?shù)狞c。該要求可能增加額外的成本和復(fù)雜度，這可抵消光電檢測器的低成本和簡單性。
另一種光電自動檢查的公知形式使用了這樣一種設(shè)備，所述設(shè)備可以捕獲二維視場(待檢查的對象位于其中)的數(shù)字圖像，然后對圖像進行分析并做出決策。這樣的設(shè)備通常稱作機器視覺系統(tǒng)(machinevision system)，或簡單地稱作視覺系統(tǒng)。通過將光敏元件的二維陣列曝光于被透鏡聚焦在所述陣列上的光短暫的時間(稱作積分或者快門時間(shutter time))來捕獲圖像。該陣列稱為成像器，所述單個元件稱為像素。每個像素測量快門時間期間落在其上的光強度。然后將所測得的強度值轉(zhuǎn)換成數(shù)字數(shù)值并存儲在視覺系統(tǒng)的存儲器中以形成圖像，使用本領(lǐng)域公知的方法通過數(shù)字處理元件(諸如計算機)對所述圖像進行分析以確定正被檢查的對象的狀態(tài)。
在一些情況下，所述對象在視場中停住，而在另一些情況下，所述對象在連續(xù)移動中經(jīng)過視場。視覺系統(tǒng)的外部事件(諸如來自光電檢測器的信號或者來自PLC、計算機或者其他自動化儀器的信息)用于通知視覺系統(tǒng)對象位于視場內(nèi)，因此應(yīng)當捕獲圖像并進行分析。這樣的事件稱為觸發(fā)器。
機器視覺系統(tǒng)避免了與使用光電檢測器布置相關(guān)的缺點。視覺系統(tǒng)可以分析從擴展區(qū)域反射的亮度圖案，容易處理對象上的許多不同特征，通過軟件系統(tǒng)和/或處理適應(yīng)了生產(chǎn)線轉(zhuǎn)換，并可以處理不確定和可變的對象位置。
與光電檢測器的布置相比，機器視覺系統(tǒng)具有的缺點包括機器視覺系統(tǒng)比較昂貴，通常比光電檢測器的布置花費多10倍；機器視覺系統(tǒng)難以設(shè)置，通常需要經(jīng)過專業(yè)工程培訓(xùn)的人員；和機器視覺系統(tǒng)操作比光電檢測器布置慢得多，典型地需要數(shù)十或者數(shù)百毫秒進行決策。此外，根據(jù)對象與對象的不同，決策時間變化顯著且不可預(yù)見。
機器視覺系統(tǒng)具有這樣的局限性，該局限性產(chǎn)生是由于機器視覺系統(tǒng)基于位于視場單個位置中(每個對象可以位于不同和不可預(yù)見的位置，但是對于每個對象僅僅有一個這樣的位置作為決策基礎(chǔ))的每個對象的單個圖像進行決策。該單個位置提供了相對于照明來自單個方向以及來自單個觀測透視(viewing perspective)的信息。僅使用單個透視通常導(dǎo)致不正確的決策。長時間以來已經(jīng)觀察到，例如，僅僅單個像素的透視改變在有些情況下可以將不正確的決策改變?yōu)檎_的決策。相反，檢查對象的人通常將該對象相對其眼睛和光來回移動以做出更加可靠的決策。
一些現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)捕獲視場中處于靜止的對象的多個圖像，然后對那些圖像進行平均以產(chǎn)生用于分析的單個圖像。這種平均降低了測量噪聲，并因此改善了決策執(zhí)行，但是仍然只存在一個透視和照明方向，需要相當大的額外時間并且對象必須停下。
一些被設(shè)計成讀取字母數(shù)字編碼、條形編碼和2D矩陣編碼的現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)將捕獲多個圖像并且改變照明方向直到得到任一正確讀取，或者嘗試所有改變。該方法有效是因為這樣的編碼包含視覺系統(tǒng)可以肯定讀取正確的足夠冗余信息，并且因為對象可以在視場中保持靜止足夠的時間以嘗試所有改變。該方法通常不適合用于對象檢查，并且當對象處于連續(xù)移動中時就不適合。此外，該方法仍然只提供了一個觀測透視，并且決策也僅僅基于單個圖像，這是因為將來自不能導(dǎo)致正確讀取的圖像的信息拋棄了。
一些現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)用于引導(dǎo)機器人進行拾取-放置的應(yīng)用，其中對象在連續(xù)移動中經(jīng)過視場。一些這樣的系統(tǒng)被設(shè)計成使得對象以這樣的速度運行，其中視覺系統(tǒng)具有至少兩次機會查看每個對象。然而，這樣設(shè)計的目標并不是得到多個透視的好處，而是能夠保證如果發(fā)生臨時放慢視覺系統(tǒng)的條件(諸如比視場中對象的平均數(shù)目更高數(shù)目)，不會完全遺漏對象。這些系統(tǒng)確實沒有利用多個透視可能提供的附加信息。
機器視覺系統(tǒng)具有由于其使用觸發(fā)信號而產(chǎn)生的另外的局限性。對觸發(fā)信號的需要使得設(shè)置更加復(fù)雜一一必須安裝和調(diào)節(jié)光電檢測器，或者必須為PLC或者計算機編寫軟件以提供恰當?shù)男畔?。當使用光電檢測器時，總是這樣的情況，即當物體處于連續(xù)移動時，生產(chǎn)線轉(zhuǎn)換可能需要物理移動光電檢測器，這可能抵消了視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢。此外，光電檢測器僅響應(yīng)于從對象反射或者沿著光路透射的光強度的變化。在一些情況下，當對象已經(jīng)進入視場時這種條件對于可靠地檢測是不充足的。
一些被設(shè)計成通過連續(xù)捕獲圖像并嘗試讀取編碼來讀取字母數(shù)字編碼、條形編碼或二維(2D)矩陣編碼的現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)可以在沒有觸發(fā)器的情況下操作。由于上述一些原因，這樣的方法通常適合于對象檢查，當對象處于連續(xù)移動中時就不適合。
一些用于連續(xù)移動中的對象的現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)可以使用通常稱為自觸發(fā)的方法在不需要觸發(fā)器的情況下操作。這些系統(tǒng)典型地通過監(jiān)測所捕獲圖像一個或多個部分在亮度或者顏色上的改變來操作，所述改變指示了對象的存在。在實踐中很少使用自觸發(fā)，這是由于存在以下幾個局限性視覺系統(tǒng)對于自觸發(fā)響應(yīng)太慢，以至不能以正常生產(chǎn)速度工作；所提供的當對象存在時進行檢測的方法，在許多情況下并不能充分檢測；并且該視覺系統(tǒng)并未提供與對象沿著生產(chǎn)線的特定、可重復(fù)位置同步的有用輸出信號，以及通常由充當觸發(fā)器的光電檢測器提供且為PLC或者處理機構(gòu)所需要以基于視覺系統(tǒng)的決策執(zhí)行動作的信號。
機器視覺系統(tǒng)許多局限性的產(chǎn)生一部分上是由于操作太慢以至于不能對于移動中對象的多個透視進行捕獲和分析，并且操作太慢以至于不能對視場中發(fā)生的事件做出反應(yīng)。由于多數(shù)視覺系統(tǒng)能夠在對當前圖像進行分析的同時捕獲新圖像，因此視覺系統(tǒng)可以操作的最大速率由捕獲時間和分析時間中的較大者確定?？偟脕碇v，決定該速率的最重要的因素之一是成像器包括的像素數(shù)目。
捕獲圖像所需要的時間主要由成像器中像素的數(shù)目確定，這是由于兩個原因。首先，快門時間由每個像素的敏感度和可用的光量來確定。由于具有更多的像素通常意味著使得像素更小并因此更不敏感，因此通常的情況是像素數(shù)目的增加導(dǎo)致快門時間的增加。其次，轉(zhuǎn)換和存儲時間與像素數(shù)目成比例。因此成像器具有的像素越多，捕獲時間越長。
至少在過去的25年中，現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)已經(jīng)使用大約300000像素，最近已經(jīng)存在一些使用1000000像素以上的系統(tǒng)，而這些年來少量的系統(tǒng)已經(jīng)使用低至75000像素。如同數(shù)碼照相機一樣，近來的趨勢是使用更多的像素以提高圖像分辨率。在計算機速度已經(jīng)提高了百萬倍并且成像器已經(jīng)從真空管改變?yōu)楣虘B(tài)的同一時期，機器視覺圖像捕獲時間通常從大約1/30秒提高至大約1/60秒，僅僅兩倍。更加快速的計算機已經(jīng)允許更加復(fù)雜的分析，但是視覺系統(tǒng)可以操作的最大速率很難改變。
近來，已經(jīng)出現(xiàn)了COMS成像器，這使得可以捕獲光敏元件的一小部分，降低了轉(zhuǎn)換和存儲時間。理論上講，這樣的成像器能夠支持非常短的捕獲時間，但是實際上，由于像素的光敏感度與使用全陣列時差不多，因此實現(xiàn)使得這樣的成像器在高速下有用所需要的非常短的快門時間非常困難和/或非常昂貴。
部分由于圖像捕獲的時間瓶頸，尚未研發(fā)出適合于以大大高于每秒60個圖像的速度進行操作的圖像分析方法。同樣，在現(xiàn)有技術(shù)中，尚未充分考慮多個透視的使用、沒有觸發(fā)器的操作、適當同步輸出信號的產(chǎn)生以及各種其他有用的功能。
近來，在研究實驗室中已經(jīng)研發(fā)出了稱為焦平面陣列處理器的試驗設(shè)備。這些設(shè)備在一個襯底上集成了模擬信號處理元件和光敏元件，并可以在超過每秒10000個圖像的速率下操作。然而，與數(shù)字圖像分析相比，模擬信號處理元件嚴重受到其能力限制，尚未清楚這樣的設(shè)備是否能夠應(yīng)用于自動化工業(yè)檢查。
考慮到光電檢測器布置的缺點，以及當前機器視覺系統(tǒng)的缺點以及局限性，存在這樣一種迫切需要，即需要利用二維成像器和數(shù)據(jù)圖像分析來改善工業(yè)制造中對象檢查和檢測的系統(tǒng)和方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了用于自動光電檢測和對象檢查的方法和系統(tǒng)，所述方法和系統(tǒng)基于捕獲二維視場(待檢測或待檢查對象可能位于其中)中的數(shù)字圖像以及然后對圖像進行分析并執(zhí)行決策。這些系統(tǒng)和方法分析了從擴展區(qū)域反射的亮度圖案，處理了對象上的許多不同特征，通過軟件方法適應(yīng)了生產(chǎn)線轉(zhuǎn)換，處理了不確定的和可變的對象位置。所述方法和系統(tǒng)比現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)更加廉價、更加容易設(shè)置，并且以更高的速度操作。這些系統(tǒng)和方法還利用了運動對象的多個透視，在沒有觸發(fā)器的情況下操作，提供了適當同步輸出信號，并且提供了對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講是顯而易見的其他重要的和有用的能力。
雖然本發(fā)明主要針對對象處于連續(xù)移動中的應(yīng)用，并提供了在那些情況下的特定的和重要的優(yōu)點，但是本發(fā)明還可優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)應(yīng)用于對象停住的應(yīng)用中。
本發(fā)明的一個方面是一種稱作視覺檢測器的裝置，所述裝置能夠以比現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)更高的速度捕獲和分析圖像序列。在被捕獲和分析的這種序列中的圖像稱為幀。捕獲和分析幀的速率(稱為幀速率)充分高，使得當移動對象經(jīng)過視場(FOV)時在多個連續(xù)幀中可以看到移動的對象。由于對象相當于在連續(xù)幀之間移動，因此對象位于FOV中的多個位置，且因此相對于照明從多個位置和觀測透視來觀察該對象。
本發(fā)明的另一方面是一種稱作動態(tài)圖像分析的方法，用于通過捕獲和分析物體位于視場中的多個幀并基于從那些幀的每個幀中得到的證據(jù)的結(jié)合結(jié)果來檢查物體。所述方法提供了優(yōu)于基于單個幀進行決策的現(xiàn)有技術(shù)機器視覺系統(tǒng)的顯著優(yōu)勢。
本發(fā)明的再一方面是一種稱為視覺事件(visual event)檢測的方法，用于檢測視場中可能發(fā)生的事件。事件可以是對象經(jīng)過像場，通過使用視覺事件檢測可以在不需要觸發(fā)信號的情況下檢測對象。
通過對此處給出的詳細描述和附圖的研究，本發(fā)明的另外方面將顯而易見。
本發(fā)明的方法和裝置用于運動對象的一個優(yōu)勢在于，通過考慮了相對于照明從多個位置以及多個觀測透視得到的證據(jù)，視覺檢測器能夠比現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)進行更加可靠的決策，如同人檢查對象時可以相對于其眼睛和光來回移動對象以做出更加可靠的決策一樣。
另一優(yōu)勢在于，可以在沒有觸發(fā)信號(諸如光電檢測器)的情況下可靠地檢測對象。這降低了成本，簡化了安裝，并在無需手動重新定位光電檢測器的情況下通過在視覺檢測器中進行軟件改變使得生產(chǎn)線可以切換至不同的產(chǎn)品。
另一優(yōu)勢在于，視覺檢測器可以當對象運動穿過視場時跟蹤對象的位置，并確定其穿過某一固定參考點時的時間和速度。然后使輸出信號與該固定參考點同步，并且如此處所教導(dǎo)的，可以得到對象的其他有用信息。
為了從多個透視中得到圖像，期望的是，待檢測或者檢查的對象在連續(xù)幀之間移動只是視場的小部分，通常只是幾個像素。如此處所教導(dǎo)的，通常期望的是每幀對象移動不超過FOV的四分之一，在典型的實施例中，不超過FOV的5％或者更小。期望的是，不是通過減緩制造過程而是通過提供充分高的幀速率來實現(xiàn)這一點。在一個實例系統(tǒng)中，幀速率至少為200幀/秒，而在另一實施例中，幀速率至少是對象呈現(xiàn)于視覺檢測器的平均速率的40倍。
教導(dǎo)了一個能夠以高達500幀/秒進行捕獲和分析的示范性系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用了超敏感成像器，所述超敏感成像器具有的像素比現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)少得多。高敏感性使得可以使用非常廉價的LED照明得到非常短的快門時間，與相對較小數(shù)量的像素結(jié)合使得圖像捕獲時間非常短。成像器與數(shù)字信號處理器(DSP)對接，所述數(shù)字信號處理器可以在分析操作的同時接收和存儲像素數(shù)據(jù)。使用此處教導(dǎo)并利用適當?shù)腄SP軟件實施的方法，分析每個幀的時間通?？梢员３衷诓东@下一幀所需要的時間之內(nèi)。捕獲與分析方法和裝置結(jié)合以提供期望的高幀速率。通過仔細地將照明、DSP和成像器的能力與本發(fā)明的目標匹配，示范性系統(tǒng)可以比現(xiàn)有技術(shù)機器視覺系統(tǒng)顯著地更加廉價。
視覺事件檢測方法涉及捕獲幀序列并對每個幀進行分析以確定事件正在發(fā)生或者已經(jīng)發(fā)生的證據(jù)。當視覺事件檢測用于在不需要觸發(fā)信號的情況下檢測對象時，所述分析將確定對象位于視場中的證據(jù)。
在示范性方法中，所述證據(jù)是稱為對象檢測權(quán)重的值的形式，該值指示了對象位于視場中的可信度等級。該值可以為簡單的指示高或低可信度的是/否選擇、指示可信度等級范圍的數(shù)值或者傳遞證據(jù)的任何信息項。這樣數(shù)值的一個實例是所謂的模糊邏輯值，此處將進一步進行描述。注意，沒有機器可以根據(jù)圖像做出完美的決策，因此相反的是將基于不完整的證據(jù)做出判斷。
當執(zhí)行對象檢測時，對每個幀執(zhí)行測試以確定對象位于視場中的證據(jù)是否充分。如果使用了簡單的是/否值，如果值為“是”則可以認為證據(jù)充分。如果使用數(shù)值，可以通過將該數(shù)值與閾值進行比較來確定證據(jù)充分。證據(jù)充分的幀稱為活動幀(active frame)。注意，什么構(gòu)成充分的證據(jù)最終由配置視覺檢測器的人類用戶基于對即將使用的特定應(yīng)用的理解來定義。視覺檢測器在進行決策時自動應(yīng)用該定義。
當執(zhí)行對象檢測時，由于視覺檢測器的高幀速率，因此經(jīng)過視場的每個對象將產(chǎn)生多個活動幀。然而，這些幀可以不嚴格連續(xù)，這是由于當對象穿過視場，可能存在對象位于視場中的證據(jù)不足的一些觀測透視或者其它條件。因此，期望的是當發(fā)現(xiàn)活動幀時開始對象的檢測，但是直到發(fā)現(xiàn)數(shù)個連續(xù)的不活動幀時才結(jié)束。該數(shù)量可以由用戶適當選擇。
一旦發(fā)現(xiàn)了可能對應(yīng)于對象經(jīng)過視場的一組活動幀，期望的是執(zhí)行進一步分析以確定是否確實檢測到對象。該進一步分析可以考慮活動幀的一些統(tǒng)計，包括活動幀的數(shù)量、對象檢測權(quán)重之和、平均對象檢測權(quán)重等。
上述可視事件檢測的實例是說明性的而不是全面的。清楚的是，在本發(fā)明的精神范圍內(nèi)，存在普通技術(shù)人員可以想到的實現(xiàn)視覺事件檢測目標的許多方法。
動態(tài)圖像分析的方法涉及對多個幀的捕獲和分析以檢查對象，此處“檢查”意思是確定對象狀態(tài)相關(guān)的一些信息。在該方法的一個實例中，對象的狀態(tài)包括對象是否滿足用戶適當選擇的檢查標準。
在本發(fā)明的一些方面中，動態(tài)圖像分析與視覺事件檢測相結(jié)合，使得視覺事件檢測方法選擇出的活動幀即為動態(tài)圖像分析方法使用的活動幀，進而檢查對象。在本發(fā)明的另一些方面中，可以響應(yīng)于觸發(fā)信號捕獲動態(tài)圖像分析將使用的幀。
對每個這樣的幀進行分析以確定對象滿足檢查標準的證據(jù)。在一個實例方法中，所述證據(jù)是稱為對象通過得分的值的形式，該值指示了對象滿足檢查標準的可信度等級。如同對象檢測權(quán)重一樣，該值可以是簡單表示高或低可信度的是/否選擇、諸如模糊邏輯值的指示可信度等級范圍的數(shù)值或者傳遞證據(jù)的任何信息項。
可以根據(jù)對象通過得分的統(tǒng)計諸如對象通過得分的百分比或者平均值來確定對象的狀態(tài)。該狀態(tài)還可以使用對象檢測權(quán)重由加權(quán)統(tǒng)計確定，諸如加權(quán)平均值或者加權(quán)百分比。對于其中對象確實位于視場中的可信度較高的幀，加權(quán)統(tǒng)計有效地對來自該幀的證據(jù)衡量的權(quán)重更重。
通過檢驗幀以查找對象的一個或者更多可視特征信息來得到對象檢測和檢查的證據(jù)?？梢曁卣魇窃搶ο蟮囊徊糠?，其中發(fā)射光的量、圖案或者其他特性傳遞了對象的存在、識別或者狀態(tài)信息。通過任何處理或者處理的結(jié)合可以發(fā)射光，包括但并不限于對象內(nèi)部或者外部的源的折射、透射或者反射，或者可以直接來自對象內(nèi)部的源。
本發(fā)明的一個方面是一種通過在需要證據(jù)的每個幀中的一個或更多感興趣區(qū)域上進行圖像分析操作得到證據(jù)的方法，所述證據(jù)包括對象檢測權(quán)重和對象通過得分。在該方法的實例中，圖像分析操作基于感興趣區(qū)域的像素值來計算一個測量，此處該測量是對對象可視特征一些適當特性的響應(yīng)。通過閾值操作將該測量轉(zhuǎn)換為邏輯值，將從感興趣區(qū)域得到的邏輯值結(jié)合以產(chǎn)生幀的證據(jù)。所述邏輯值可以為二進制或者模糊邏輯值，所述閾值和邏輯結(jié)合是適當?shù)亩M制或者模糊值。
對于視覺事件檢測，由感興趣區(qū)域、測量、閾值、邏輯結(jié)合和此處進一步描述的其他參數(shù)(總地稱作視覺檢測器的配置，并由用戶對于本發(fā)明的給定應(yīng)用適當選擇)有效地定義對象位于視場中的證據(jù)。同樣，視覺檢測器的配置定義了什么構(gòu)成充分的證據(jù)。
對于動態(tài)圖像分析，對象滿足檢查標準的證據(jù)同樣由視覺檢測器的配置有效地進行定義。
本發(fā)明的一個方面包括確定包含對象檢測或檢查相關(guān)信息的結(jié)果。所述結(jié)果可以報告給用于各種用途的自動化儀器，包括可以基于所述報告執(zhí)行一些動作的儀器，諸如不合格執(zhí)行機構(gòu)。在一個實例中，所述結(jié)果為無論何時當檢測到對象時產(chǎn)生的輸出脈沖。在另一實例中，所述結(jié)果是僅對于滿足檢查標準的對象產(chǎn)生的輸出脈沖。在再一實例中，所述結(jié)果是僅僅對于不滿足檢查標準的對象產(chǎn)生的輸出脈沖，這對于控制不合格執(zhí)行器是有用的。
本發(fā)明的另一方面是一種用于產(chǎn)生與一個時間、軸編碼器計數(shù)或者指示對象何時通過生產(chǎn)線上固定參考點的其他事件標志同步的輸出信號。同步信號提供了對象在生產(chǎn)處理中的位置相關(guān)信息，這可以被自動化儀器有利的使用，諸如下游的不合格執(zhí)行器。


結(jié)合附圖，從下面的詳細描述中將會更加全面地理解本發(fā)明，圖中圖1示出了用于在生產(chǎn)線上檢查對象的現(xiàn)有技術(shù)機器視覺系統(tǒng)；圖2示出了說明現(xiàn)有技術(shù)機器視覺系統(tǒng)的典型操作周期的時間線；圖3示出了使用光電檢測器的生產(chǎn)線上的現(xiàn)有技術(shù)對象檢查；圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的視覺檢測器的示例實施例，用于在生產(chǎn)線上檢查對象；圖5示出了說明使用可視事件檢測的視覺檢測器的典型操作周期的時間線(timeline)；圖6示出了說明使用觸發(fā)信號的視覺檢測器的典型操作周期的時間線；圖7示出了說明執(zhí)行制造處理連續(xù)分析的視覺檢測器的典型操作周期的時間線；圖8示出了生產(chǎn)環(huán)境中的視覺檢測器的高層次框圖；圖9示出了視覺檢測器的示例實施例的框圖；圖10示出了適用于視覺檢測器的實例裝置；圖11示出了在示例實施例中使用以對證據(jù)進行衡量并進行決策的模糊邏輯元件，包括判斷對象是否存在以及是否通過檢查；圖12示出了在示例實施例中動態(tài)圖像分析如何對證據(jù)進行衡量；圖13示出了在另一示例實施例中動態(tài)圖像分析如何對證據(jù)進行衡量；圖14示出了示例實施例使用以進行幀分析、進行判斷、感測輸入和控制輸出信號的軟件元件組(例如，計算機可讀介質(zhì)的程序指令)的體系結(jié)構(gòu)；圖15示出了可以用于檢測示范對象的視覺檢測器的部分示范配置；圖16示出與圖15示范設(shè)置對應(yīng)的配置的另一部分；圖17示出了用于分析感興趣區(qū)域以測量可視特征的對比度和亮度的方法；
圖18示出了用于分析感興趣區(qū)域以檢測臺階邊緣的方法；圖19進一步示出了用于分析感興趣區(qū)域以檢測臺階邊緣的方法；圖20示出了用于分析感興趣區(qū)域以檢測脊形邊緣的方法；圖21進一步示出了用于分析感興趣區(qū)域以檢測脊形邊緣的方法，并示出了用于檢測臺階或者脊形邊緣的方法；圖22示出了可以在人機界面(HMI)上顯示以供用戶查看和操縱從而設(shè)置檢測邊緣的參數(shù)的圖形控制；圖23示出了用于分析感興趣區(qū)域以檢測斑點的方法；圖24進一步示出了用于分析感興趣區(qū)域以檢測斑點的方法；圖25示出了用于分析感興趣區(qū)域以跟蹤對象在視場中的位置以及使用HMI來配置所述分析的方法；圖26進一步示出了用于分析感興趣區(qū)域以跟蹤對象在視場中的位置以及使用HMI來配置所述分析的方法；圖27進一步示出了用于分析感興趣區(qū)域以跟蹤對象在視場中的位置以及使用HMI來配置所述分析的方法；圖28示出了在特定情況下用于分析感興趣區(qū)域以跟蹤對象在視場中的位置以及使用HMI來配置所述分析的方法，其中所述感興趣區(qū)域的布置必須沿著對象邊緣相當精確；圖29示出了在對象可以旋轉(zhuǎn)并改變尺寸的情況下用于分析感興趣區(qū)域以跟蹤對象在視場中的位置以及使用HMI來配置所述分析的方法；圖30示出了基于工業(yè)編程語言中廣泛使用的梯形圖的視覺檢測器部分配置的可替代表示；圖31示出了用于說明視覺檢測器輸出信號如何同步的時序圖；圖32示出了測量對象經(jīng)過固定參考點時刻以及測量對象速度、像素尺寸校準和對象距離以及空間方位角的實例；圖33示出了用于為執(zhí)行器的下游控制產(chǎn)生同步脈沖的輸出緩沖器；圖34示出了用于對象檢測參數(shù)的用戶配置的部分HMI；圖35示出了用于對象檢測參數(shù)的用戶配置的部分HMI；圖36示出了用于輸出信號的用戶配置的部分HMI；圖37示出了配置本發(fā)明的一種方法，以當連接至PLC時執(zhí)行視覺事件檢測；圖38示出了配置本發(fā)明的一種方法，以執(zhí)行視覺事件檢測從而對不合格執(zhí)行器直接控制；圖39示出了配置本發(fā)明的一種方法，以當連接至PLC時使用觸發(fā)信號；圖40示出了配置本發(fā)明的一種方法，以使用觸發(fā)信號從而對不合格執(zhí)行器直接控制；圖41示出了配置本發(fā)明的一種方法，以執(zhí)行連續(xù)分析對連續(xù)織物(web)上的瑕疵進行檢測；圖42示出了配置本發(fā)明以提供信號濾波的一種方法，以檢測連續(xù)織物上的瑕疵；圖43示出了配置本發(fā)明以提供信號同步的一種方法，以檢測連續(xù)織物上的瑕疵；圖44示出了配置本發(fā)明一種方法，以在無需跟蹤視場中對象位置的情況下執(zhí)行視覺事件檢測；圖45示出了視覺檢測器的示例實施例使用的規(guī)則，用于基于用戶示出的實例學(xué)習(xí)適當參數(shù)設(shè)置；圖46進一步示出了視覺檢測器的示例實施例使用的規(guī)則，用于基于用戶示出的實例學(xué)習(xí)適當參數(shù)設(shè)置；圖47示出了鎖相環(huán)(PLL)的使用，以對于對象以接近恒定速率出現(xiàn)的生產(chǎn)線測量對象出現(xiàn)速率和檢測遺漏和額外的對象；和圖48示出了一個示例實施例中使用的新穎的軟件PLL的操作。
具體實施例方式
現(xiàn)有技術(shù)的討論圖1示出了用于在生產(chǎn)線上檢查對象的現(xiàn)有技術(shù)機器視覺檢測系統(tǒng)。對象110、112、114、116和118在傳送機100上從左向右移動。期望每個物體包括特定特征，例如標簽120或者孔124。未正確制造的對象可能遺漏一個或者更多特征，或者可以具有不需要的特征；例如對象116遺漏了孔。在許多產(chǎn)品線上，由軸編碼器180跟蹤傳送機的移動，所述軸編碼器發(fā)送信號168給可編程邏輯控制器(PLC)140。
對象移動經(jīng)過光電檢測器130，所述光電檢測器130發(fā)出光束135以檢測對象的存在。將觸發(fā)信號162和166從光電檢測器發(fā)送至PLC140以及機器視覺系統(tǒng)150。在觸發(fā)信號166的上升沿，視覺系統(tǒng)150捕獲對象的圖像，檢查對象以確定期望的特征是否存在，并通過信號160將檢查結(jié)果報告給PLC。
在觸發(fā)信號162的上升沿，PLC記錄時間和/或編碼器計數(shù)。隨后一個時間，PLC接收到來自視覺系統(tǒng)的檢查結(jié)果，并可以使用那些結(jié)果適當?shù)貓?zhí)行各種事情。例如PLC可以通過信號164控制不合格執(zhí)行器170以從傳送機上移除次品對象116。由于不合格執(zhí)行器通常位于由光電檢測器光束135定義的檢查點的下游，因此PLC必須延遲發(fā)送信號164給不合格執(zhí)行器直到次品部件處于不合格執(zhí)行器前面的位置。由于視覺系統(tǒng)完成檢查所耗費的時間某種程度上是可變的，因此該延遲必須是相對于觸發(fā)信號162即相對于PLC記錄的時間和/或計數(shù)。當傳送機以恒定速度移動時，時間延遲是適當?shù)?；而在其他情形，則優(yōu)選是編碼器。
圖1中未示出照明，所述照明將根據(jù)本領(lǐng)域公知的各種方法適當?shù)靥峁?br> 在圖1的實例中，對象處于連續(xù)移動中。還有生產(chǎn)儀器使對象在視覺系統(tǒng)前停住的許多應(yīng)用。
圖2示出了說明現(xiàn)有技術(shù)機器視覺系統(tǒng)的典型操作周期的時間線。示出的是兩個示范對象200和210的操作步驟。操作周期包括四個步驟觸發(fā)220，圖像捕獲230，分析240和報告250。在兩個周期260之間的時間期間，視覺系統(tǒng)是空閑的。時間線并非按照比例繪制，在應(yīng)用中每個指示的步驟所耗費的時間量也顯著改變。
觸發(fā)器220是視覺系統(tǒng)外部的一些事件，諸如來自光電檢測器130的信號，或者來自PLC、計算機或者其他種類自動化儀器的信息。
通過將光敏元件二維陣列(稱作像素)曝光于被透鏡聚焦在所述陣列上的圖像短暫的時間(稱作積分或者快門時間)，開始圖像捕獲步驟230。每個像素測量快門時間期間落在該每個像素上的光強度。然后將所測得的強度值轉(zhuǎn)換成數(shù)字數(shù)值并存儲在視覺系統(tǒng)的存儲器中。
在分析步驟240，視覺系統(tǒng)使用本領(lǐng)域公知的方法對所存儲的像素值進行操作以確定正被檢查對象的狀態(tài)。在報告步驟250，視覺系統(tǒng)將對象狀態(tài)相關(guān)信息通知適當?shù)淖詣踊瘍x器，諸如PLC。
圖3示出了使用光電檢測器的生產(chǎn)線上的現(xiàn)有技術(shù)對象檢查。傳送機100、對象110、112、114、116、118、標簽120、孔124、編碼器180、不合格執(zhí)行器170以及信號164和168與圖1的描述相同。具有光束325的第一光電檢測器320用于檢測對象的存在。具有光束305的第二光電檢測器300相對于第一光電檢測器320定位，從而能夠檢測標簽120的存在。具有光束315的第三光電檢測器310相對于第一光電檢測器320定位，從而能夠檢測孔124的存在。
PLC340在來自光電檢測器330的信號336的上升沿采樣來自光電檢測器300和310的信號330和333，以確定特征120和124的存在。如果遺漏了一個或者兩個特征，則基于編碼器180適當?shù)匮舆t將信號164發(fā)送給不合格執(zhí)行器170，以將次品對象從傳送機移除。
本發(fā)明的基本操作圖4示出了用于在生產(chǎn)線上檢查對象的根據(jù)本發(fā)明視覺檢測器的實施例。傳送機100運輸對象，導(dǎo)致對象和視覺檢測器400的視場之間的相對運動。對象110、112、114、116、118、標簽120、孔124、編碼器180以及不合格執(zhí)行器170與圖1的描述相同。視覺檢測器400通過視覺外觀檢測對象的存在，并基于適當?shù)臋z測標準對對象進行檢查。如果對象為次品，則視覺檢測器發(fā)送信號420給不合格執(zhí)行器170以將該對象從傳送機流中移除。編碼器180發(fā)送信號410給視覺檢測器，視覺檢測器使用該信號以根據(jù)對象經(jīng)過某一固定的虛參考點430(稱作標志點)的編碼器計數(shù)來保證適當?shù)男盘?20延遲。如果不使用編碼器，則該延遲可以基于時間來替代。
在可替代的實施例中，視覺檢測器發(fā)送信號給用于各種用途的PLC，所述各種用途可以包括控制不合格執(zhí)行器。
在適合極高速度應(yīng)用或者視覺檢測器不能可靠檢測對象存在的另一實施例中，使用了光電檢測器來檢測對象的存在，為此目的所述檢測器發(fā)送信號給視覺檢測器。
在再一實施例中，不存在不連續(xù)對象，而是材料連續(xù)流動經(jīng)過視覺檢測器，例如織物。在這種情況下，連續(xù)對材料進行檢查，信號由視覺檢測器發(fā)送至適當?shù)淖詣踊瘍x器，諸如PLC。
當視覺檢測器通過視覺外觀檢測不連續(xù)對象的存在時，稱為以視覺事件檢測模式操作。當視覺檢測器使用諸如來自光電檢測器的外部信號檢測不連續(xù)對象的存在時，稱為以外部觸發(fā)器模式操作。當視覺檢測器連續(xù)對材料進行檢查時，稱作以連續(xù)分析模式操作。
圖5示出了說明視覺事件檢測模式中視覺檢測器的典型操作周期的時間線。標注了“c”的方框，諸如方框520，代表圖像捕獲。標注了“a”的方框，諸如方框530，代表圖像分析。期望的是下一圖像的捕獲“c”與當前圖像的分析“a”重疊，使得(例如)分析步驟530分析在捕獲步驟520中捕獲的圖像。在該時間線中，示出了分析比捕獲花費更少的時間，但是通常根據(jù)應(yīng)用詳情，分析將比捕獲更短或者更長。
如果捕獲和分析重疊，視覺檢測器可以捕獲并分析圖像的速率由捕獲時間和分析時間中較長者確定。這就是“幀速率”。
本發(fā)明使得在不需要諸如由光電檢測器130提供的觸發(fā)信號的情況下，可以可靠地檢測對象。參考圖4，不存在觸發(fā)信號來指示對象的存在，并且在圖5中也沒有諸如圖2中步驟220的相應(yīng)觸發(fā)步驟。
再參考圖5，時間線部分500對應(yīng)于第一對象的檢查，并包含7個幀的捕獲和分析。第二部分510對應(yīng)于第二對象的檢查，包括5個幀。
每個分析步驟首先考慮對象存在的證據(jù)。證據(jù)充分的幀稱為活動的。以粗線邊框示出了活動幀的分析步驟，例如分析步驟540。在示例實施例中，在發(fā)現(xiàn)活動幀時開始對象的檢查，并當發(fā)現(xiàn)數(shù)個連續(xù)的不活動幀時結(jié)束。在圖5的實例中，第一對象的檢查以與分析步驟540對應(yīng)的第一活動幀開始，以與分析步驟546和548對應(yīng)的兩個連續(xù)的不活動幀結(jié)束。注意，對于第一對象，對應(yīng)于分析步驟542的單個不活動幀不足以結(jié)束檢查。
在完成對象的檢查時，例如在分析步驟548結(jié)束時，根據(jù)基于從活動幀得到的證據(jù)來對對象狀態(tài)進行決策。在示例實施例中，如果發(fā)現(xiàn)了不充分數(shù)目的活動幀，則認為對象確實存在的證據(jù)不充分，因此操作繼續(xù)，如同未發(fā)現(xiàn)活動幀一樣。否則判斷已經(jīng)檢測到對象，判斷來自活動幀的證據(jù)以確定其狀態(tài)，例如通過或者不通過。在本發(fā)明的范圍內(nèi)，可以使用各種方法來檢測對象并確定其狀態(tài)，其中一些在下面進行了描述，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員將想到許多其他方法。
一旦已經(jīng)檢測到對象并已經(jīng)進行判斷，則可以使用本領(lǐng)域公知的信號向適當?shù)淖詣踊瘍x器報告，諸如向PLC報告。在這種情況下，類似于圖2中步驟250的報告步驟將出現(xiàn)在時間線中。圖5的實例替代地對應(yīng)于諸如圖4示出的設(shè)置，此處視覺檢測器用于通過信號420控制下游不合格執(zhí)行器170。通過當對象經(jīng)過視場時，考慮對象在活動幀中的位置，視覺檢測器估計對象經(jīng)過標志點430的標志時間550和552。注意，在使用編碼器180的情況下，標志時間實際上是編碼器計數(shù)；讀者應(yīng)當理解的是，時間和計數(shù)可以互換使用。由適合于不合格執(zhí)行器170的持續(xù)時間的脈沖構(gòu)成的報告560從標志時間550開始在經(jīng)過時間或者編碼器計數(shù)的精確延遲570之后發(fā)布。
注意，報告560可以適當延遲超過諸如510的隨后對象的檢查。視覺檢測器使用公知先進先出(FIFO)緩沖方法來保持該報告直到適當?shù)臅r間。
一旦完成對象的檢查，視覺檢測器可以進入空閑步驟580。這樣的步驟是可選的，但是由于幾個原因這樣的步驟也是期望的。如果已知最大對象速率，那么在新的對象預(yù)定到達之前不需要查找對象。空閑步驟將消除在對象不能到達時刻錯誤對象檢測的可能性，并且由于在空閑步驟中可以保持燈關(guān)閉，因此將會延長照明系統(tǒng)的壽命。
圖6示出了說明外部觸發(fā)器模式的視覺檢測器的典型操作周期的時間線。與現(xiàn)有技術(shù)觸發(fā)步驟220功能類似的觸發(fā)步驟620開始第一對象600的檢查。圖像序列捕獲步驟630、632和634以及相應(yīng)的分析步驟640、642和644用于動態(tài)圖像分析。同在視覺事件檢測模式中一樣，期望的是幀速率足夠高使得在連續(xù)幀之間對象移動視場的一小部分，通常不超過每幀幾個像素。在固定數(shù)目(該數(shù)目基于應(yīng)用詳情選擇)的幀之后，從幀的分析中得到的證據(jù)用于對象狀態(tài)的最終判斷，在一個實施例中，所述對象狀態(tài)的最終判斷在報告步驟650中供給自動化儀器。在報告步驟之后，進入空閑步驟660直到開始檢查第二對象610的下一個觸發(fā)步驟670。
在另一實施例中，以等效于圖5所示的方式延遲報告步驟。在該實施例中，標志時間680是與觸發(fā)步驟620對應(yīng)的時間(或者編碼器計數(shù))。
圖7示出了說明連續(xù)分析模式的視覺檢測器的典型操作周期的時間線。連續(xù)地對幀進行捕獲、分析和報告。一個這樣的周期包括捕獲步驟700、分析步驟710和報告步驟720。
示例裝置圖8示出了生產(chǎn)環(huán)境中的視覺檢測器的高層次框圖。視覺檢測器800通過信號820連接至適當?shù)淖詣踊瘍x器810，所述自動化儀器可以包括PLC、不合格執(zhí)行器和/或光電檢測器。所述視覺檢測器還可以通過信號840連接至人機界面(HMI)830，諸如PC或者手持設(shè)備。該HMI用于設(shè)置和監(jiān)測，并可在正常生產(chǎn)使用期間移除。所述信號可以以任何可接受的格式和/或協(xié)議來實施，并且可以以有線或者無線形式進行傳輸。
圖9示出了視覺檢測器的示例實施例的框圖。數(shù)字信號處理器(DSP)900運行軟件以控制捕獲、分析、報告、HMI通信以及所述視覺檢測器需要的其他適當?shù)墓δ?。DSP900對接至存儲器910，該存儲器包括用于程序和數(shù)據(jù)的高速隨機存取存儲器以及當移除電源時用于保持程序和設(shè)置信息的非易失性存儲器。DSP還連接至I/O模塊920，所述I/O模塊920為自動化儀器、HMI接口930、照明模塊940以及成像器960提供信號。透鏡950將圖像聚焦在成像器960的光敏元件上。
DSP 900可以是任何能夠進行數(shù)字計算、信息存儲并能對接至其他數(shù)字元件的設(shè)備，包括但并不限于通用計算機、PLC或者微處理器。期望的是，DSP 900價格便宜且足夠快能夠處理高幀速率。進一步期望的是，能夠在圖像分析同時接收并存儲來自成像器的像素數(shù)據(jù)。
在圖9的示例實施例中，DSP 900是Analog Devices of Norwood，Massachusetts制造的ADSP-BF531。ADSP-BF531 DSP 900的并行外圍接口(PPI)970從成像器960接收像素數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)通過直接存儲器存取(DMA)通道972發(fā)送給存儲控制器974以將其存儲在存儲器910中。PPI 970和DMA 972的使用使得在適當?shù)能浖刂葡聢D像捕獲可以與由DSP 900執(zhí)行的任何其他分析同時發(fā)生。控制PPI970和DMA 972的軟件指令可以由本領(lǐng)域任一普通技術(shù)人員根據(jù)均包含在此作為參考的ADSP-BF533 Blackfin Processor HardWareReference(件號82-002005-01)和Blackfin ProcessorInstruction Set Reference(件號82-000410-14)中包含的編程指令來實施。注意，ADSP-BF531以及可兼容的ADSP-BF532、ADSP-BF533設(shè)備具有相同的編程指令并可以在該示例實施例中互換使用以得到適當?shù)男詢r比折衷。
視覺檢測器期望的高幀速率建議不象現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)中使用成像器那樣來使用成像器。期望的是成像器對光異常敏感，使得可以使用廉價的照明以極短的快門時間操作。進一步期望的是，能夠比現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)快得多地對像素數(shù)據(jù)進行數(shù)字化并將其傳送至DSP。另外還期望其廉價且具有總體快門(global shutter)。
通過選擇比現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)使用的成像器具有更高光敏感度和更低分辨率的成像器可以滿足這些目標。在圖9的示例實施例中，成像器960為National Semiconductor of Santa Clara，California制造的LM9630。LM9630具有100×128像素陣列，總計12800，比典型現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)低大約24倍。像素相對有20平方微米的大小，提供了高光敏感度。當設(shè)置為300微秒快門時間時，LM9630可以每秒提供500幀，并且(在大多數(shù)情況下)足夠敏感使得使用LED照明可得到300微秒的快門。對于視覺系統(tǒng)，這個分辨率被認為極其低，但是對于作為本發(fā)明目標的特征檢測任務(wù)卻相當有效。根據(jù)包含在此作為參考的2004年1月的LM9360 Data Sheet，Rev1.0中包含的指令，本領(lǐng)域任一普通技術(shù)人員均可實施LM 9630的電接口和軟件控制。
期望的是照明940廉價且仍然足夠亮以允許短的快門時間。在示例實施例中，使用了以630納米操作的一組高強度紅色LED，例如Agilent Technologies制造的HLMP-ED25。在另一實施例中，使用了高強度白色LED來實施期望的照明。
在圖9示出的示例實施例中，I/O模塊920提供了輸出信號922和924以及輸入信號926。一個這種輸出信號可以用來提供用于控制不合格執(zhí)行器170的信號420(圖4)。輸入信號926可用于提供外部觸發(fā)。
如此處所使用的，圖像捕獲設(shè)備提供了捕獲并存儲數(shù)字圖像的工具。在圖9的示例實施例中，圖像捕獲設(shè)備980包括DSP900、成像器960、存儲器910以及相應(yīng)的電接口和軟件指令。
如此處所使用的，分析器提供了用于數(shù)字數(shù)據(jù)分析的工具，包括但并不限于數(shù)字圖像。在圖9的示例實施例中，分析器982包括DSP900、存儲器910以及相應(yīng)的電接口和軟件指令。
如此處所使用的，輸出信號裝置提供了響應(yīng)于分析以產(chǎn)生輸出信號的工具。在圖9的示例實施例中，輸出信號裝置984包括I/O模塊920和輸出信號922。
一個普通技術(shù)人員應(yīng)理解的是，在本發(fā)明的范圍內(nèi)，存在許多可以使用的替代裝置、設(shè)備和軟件指令來實施圖像捕獲設(shè)備980、分析器982和輸出信號裝置984。
可以進行各種工程折衷以為特定應(yīng)用提供根據(jù)本發(fā)明的有效裝置操作?？紤]以下定義b包含待檢測可視特征的對象部分占據(jù)FOV的分數(shù)，通過選擇透鏡950的光學(xué)放大來確定以實現(xiàn)對于成像器960的可用分辨率的有效利用；e用作誤差容限的FOV的分數(shù)；n其中將典型地看到每個對象的幀的期望最小數(shù)目；s作為FOV倍數(shù)的對象之間的間隔，通常由生產(chǎn)條件定義；p對象出現(xiàn)速率，通常由生產(chǎn)條件定義；m對象在連續(xù)幀之間移動的FOV的最大分數(shù)，基于上述值選擇；和r最小幀速率，基于上述值選擇。
從這些定義可以看出m≤1-b-en---(1)]]>以及r≥spm---(2)]]>為實現(xiàn)對成像器可用分辨率的有效利用，期望的是b至少為50％。對于動態(tài)圖像分析，n應(yīng)當至少為2。因此，進一步期望的是，對象在連續(xù)幀之間移動不超過視場的四分之一。
在示例實施例中，合理值為b＝75％，e＝5％，而n＝4。這意味著m≤5％，即可以選擇幀速率使得對象在幀之間的移動不超過FOV的大約5％。如果生產(chǎn)條件使得s＝2，那么幀速率r需要至少為對象出現(xiàn)速率p的40倍。為處理5Hz的對象出現(xiàn)速率，該速率在工業(yè)制造中相當?shù)湫?，期望的幀速率將至少為大約200Hz。使用LM 9630以至多3.3毫秒的快門時間可以實現(xiàn)該速率，只要將圖像分析布置得適合5毫秒以內(nèi)的幀周期。利用現(xiàn)有技術(shù)，使用包括高達40000像素的成像器實現(xiàn)該速率將是可行的。
使用相同的示例實施例，對于更高的對象出現(xiàn)速率12.5Hz，期望的幀速率將至少接近500Hz。通過使用至多300微秒的快門，LM 9630能夠處理該速率。
在另一示例實施例中，可以選擇b＝75％，e＝15％，而n＝5，從而m≤2％。使用s＝2且p＝5Hz，則期望的幀速率將再次至少接近500Hz。
圖10示出了適用于視覺檢測器的照明裝置。在一個示例中，18個LED(包括示范LED1010)的環(huán)1000圍繞著透鏡1030。該環(huán)被三個LED分成可以獨立控制的6組，包括實例組1020。所述組的獨立控制使得可以對于給定應(yīng)用可以適當調(diào)節(jié)照明方向。
在可替代的實施例中，16個LED(包括示范LED1060)的矩形陣列1050圍繞著透鏡1080。該陣列如所示被分成4組，包括實例組1070。
通過控制LED，在某些情況下可以提高根據(jù)本發(fā)明的動態(tài)圖像分析的能力，使得隨著照明組的改變來捕獲連續(xù)幀。通過考慮從改變方向照明的幀中獲得的證據(jù)，就可能可靠地檢測使用固定照明方向很難檢測到的特征。因此，本發(fā)明使得可以利用改變方向照明移動對象來進行分析。
執(zhí)行模糊邏輯決策圖11示出了一個示例實施例中使用以衡量證據(jù)并進行判斷的模糊邏輯元件，包括判斷對象是否存在以及它是否通過檢查。
模糊邏輯值是0至1之間的數(shù)值，代表了某些特定條件為真的可信度估計。值1代表條件為真的高可信度，0代表條件為假的高可信度，中間值代表可信度的中間等級。
更加熟悉的二進制邏輯是模糊邏輯的子集，其中將可信度的值限制為僅僅0和1。因此使用等效的二進制邏輯方法和裝置來替代使用模糊邏輯值的所有模糊邏輯方法或者裝置，此處描述的使用模糊邏輯值的任一實施例可以使用替代的二進制邏輯值。
正如二進制邏輯值是通過使用閾值從原始測量中得到的一樣，使用模糊閾值得到模糊邏輯值。參考圖11，圖表1100示出了模糊閾值。x軸1110代表原始測量，f軸1114代表模糊邏輯值，所述模糊邏輯值是一個其定義域包括所有可能原始測量且范圍是0≤f≤1的函數(shù)。
在示例實施例中，模糊閾值包括x軸上示出的兩個數(shù)值，低閾值t01120和高閾值t11122，對應(yīng)于函數(shù)上的點1124和1126。可以通過以下等式定義模糊閾值f=min(max(x-t0t1-t0,0),1)---(3)]]>注意，該函數(shù)僅當t1＜t0時有效。還可使用其他函數(shù)用于模糊閾值，諸如S形函數(shù)f=11+e-(x-t)/σ---(4)]]>此處t和σ為閾值參數(shù)。在目標是簡化的實施例中，可使用常規(guī)的二進制閾值，產(chǎn)生二進制邏輯值。
進行模糊決策是基于與(AND)1140、或(OR)1150以及非(NOT)1160的模糊形式。兩個或者更多模糊邏輯值的模糊與(AND)是最小值，模糊或(OR)是最大值。f的模糊非(NOT)是1-f。當將模糊邏輯值限制為0和1時，模糊邏輯與二進制相同。
在示例實施例中，無論何時需要嚴格的真/假決策，如果模糊邏輯值至少為0.5則認為真，如果小于0.5則認為假。
本領(lǐng)域技術(shù)人員非常清楚的是，對于此處結(jié)合模糊邏輯所使用的值0和1并不是關(guān)鍵的?？梢允褂萌魏螖?shù)值來代表條件為真的高可信度，可以使用任何不同數(shù)值來代表條件為假的高可信度，使用中間值來代表可信度的中間等級。
動態(tài)圖像分析圖12示出了在一個示例實施例中對于動態(tài)圖像分析來講如何對證據(jù)進行衡量。在該實施例中，必須進行兩個決策，稱作主要決策(primary decision)1.對象或者對象的可視特征組是否位于視場中？2.如果是，對象的狀態(tài)怎樣。
包括對象位于視場中的證據(jù)的信息稱為對象檢測權(quán)重。包含有關(guān)對象狀態(tài)的證據(jù)的信息稱為對象通過得分。在各個示例實施例中，對象的狀態(tài)包括該對象是否滿足用戶適當選擇的檢查標準。在下文中，滿足檢查標準的對象有時稱為“通過檢查”。
圖12示出了兩個圖表，對象檢測圖表1200和對象通過圖表1202。兩個圖表的水平軸代表幀順序編號i；每個幀由垂直線代表，諸如線1204。
在圖12的示例實施例中，對象檢測權(quán)重為模糊邏輯值di，代表幀i中對象位于FOV中的證據(jù)，并使用下面進一步描述的方法由視覺檢測器對每個幀進行計算。對象通過得分為模糊邏輯值pi，代表幀i中對象滿足適當檢查標準的證據(jù)，并使用下面進一步描述的方法由視覺檢測器對選定的幀進行計算。對象檢測圖表1200的垂直軸表示di，對象通過圖表1202的垂直軸表示pi。
在圖12的示例實施例中，認為di≥0.5處的幀是活動的(參考用于說明活動幀的圖5的上述描述)。為了參考，繪出了di＝0.5處的線1230。以實心圓畫出了活動幀的對象檢測權(quán)重和通過得分，例如點1210和點1212，而對于非活動幀的對象檢測權(quán)重和通過得分則以開圓(opencircle)畫出，例如點1214和1216。在一些實施例中，僅對活動幀計算對象通過權(quán)重，而在圖12的實施例中，對所有幀進行計算，而不管其是否被認為是“活動的”。
在圖12的實例中，所有的活動幀對應(yīng)于單個對象的檢查，如上述圖5中所說明，單個非活動幀1220并不終止該檢查。
在一個實施例中，如果發(fā)現(xiàn)活動幀的數(shù)目超過某個閾值，則判斷已經(jīng)檢測到對象。在另一實施例中，如果所有活動幀的總的對象檢測權(quán)重超過某一閾值，則判斷已經(jīng)檢測到對象。對于給定應(yīng)用，適當?shù)卦O(shè)置這些閾值(見圖34)。
在圖12的示例實施例中，如果對象通過得分的加權(quán)平均值(以相應(yīng)的對象檢測權(quán)重對每個對象通過得分進行加權(quán))至少為0.5，則判斷對象通過檢查。更加精確地，如果滿足下式則對象通過檢查ΣidipiΣidi≥0.5---(5)]]>其中，對所有活動幀進行求和。該公式的作用是計算對象通過得分的平均值，然而是基于在相應(yīng)幀中對象實際出現(xiàn)的可信度對每個得分進行加權(quán)。
在可替代實施例中，如果對象通過得分的平均值至少為0.5，則判斷對象通過檢查。這與其中所有權(quán)重相等的加權(quán)平均是等效的。
在圖12的實例中，加權(quán)平均通過得分大約為0.86，以線1240畫出?；顒訋臄?shù)目為11，總的對象檢測權(quán)重大約為9.5。在該實例中，檢測到對象且對象通過檢查。
圖13示出了在另一示例實施例中對于動態(tài)圖像分析來講如何對證據(jù)進行衡量。在該實例中，難以看到待檢測對象的特征，當對象移動經(jīng)過視場觀測和照明透視剛剛位于正中時，僅僅在少量活動幀中出現(xiàn)可信度，主要為幀1300和1310。只要在特征出現(xiàn)的少數(shù)幀中證據(jù)充分，對象應(yīng)當通過檢查。在該情況中，沒有方法提前知道哪些活動幀將包含這樣的證據(jù)。因此在這種情況下，加權(quán)平均通過得分是不適當?shù)?。一種替代方案是，如果在任何一個活動幀中通過得分超過某一閾值則使該對象通過檢查，但是該替代方法使對象通過檢查所基于的證據(jù)太少。在圖13的示例實施例中，使用了加權(quán)百分比的方法。
加權(quán)百分比方法基于通過得分至少為p的總權(quán)重的一個分數(shù)Q(p)Q(p)=Σk\pk≥pdkΣidi---(6)]]>如果Q(p)至少為某個閾值t，則判斷對象通過檢查。在圖13的示例實施例中，p＝0.5，以線1320畫出。對于這種情況，合理的閾值t為10％。
使用不同的t值得到有用的性能。例如，如果t＝50％，則如果加權(quán)中值得分至少為p時，判斷對象通過檢查。加權(quán)中值類似于加權(quán)平均，但是在一些情況下具有更適當?shù)膶傩?。對于較高值，例如t＝90％，僅當權(quán)重中壓倒多數(shù)的權(quán)重與通過得分至少為p的活動幀對應(yīng)時，判斷對象通過檢查。對于t＝100％，僅當所有活動幀的通過得分至少為p時，判斷對象通過檢查。如果Q(p)大于0時，也可以判斷對象通過檢查，這意味著任一活動幀具有至少為p的幀通過得分。
在另一有用的變型中，基于通過得分至少為p的總權(quán)重來判斷對象通過檢查，而不是通過總權(quán)重的分數(shù)。
在替代的實施例中，基于通過得分至少為p的幀計數(shù)使用了百分比方法。這與其中所有權(quán)重相等的加權(quán)百分比方法等效。
上述對衡量證據(jù)以確定是否檢測到對象以及對象是否通過檢查的方法的描述其目的在于作為有用實施例的實例，并不是限制可以在本發(fā)明的范圍內(nèi)使用的方法。例如，上述使用的實例常數(shù)0.5可以使用任何適合值來替代。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員，可以想出許多用于動態(tài)圖像分析的額外方法。
本發(fā)明的軟件元件圖14示出了示例實施例所使用的以進行幀分析、進行判斷、感測輸入和控制輸出信號的軟件元件組(例如，計算機可讀介質(zhì)的程序指令)的體系結(jié)構(gòu)。可以使用傳統(tǒng)面向?qū)ο缶幊陶Z言(諸如C++)中的類層次結(jié)構(gòu)來實施這些元件，使得每個元件對應(yīng)于一個類.然而，可以使用任何可接受的編程技術(shù)和/或語言來實施此處描述的處理。
如圖所示，具有點線邊框的類，諸如機件類1400為抽象基本類，其本身并不存在而是用于建立具體的派生類，諸如定位器類1420。具有實線邊框的類代表動態(tài)對象，可以使用HMI830由用戶根據(jù)需要在建立應(yīng)用時創(chuàng)建和消滅。具有短劃線邊框的類，諸如輸入類1450代表與特定硬件或軟件資源相關(guān)的靜態(tài)對象。靜態(tài)對象一直存在并且不能由用戶創(chuàng)建或消滅。
所有的類從機件類1400派生，因此作為圖14所示出類的實例的所有對象是一種機件。在示例實施例中，每個機件1.具有可供用戶進行選擇的名稱；2.具有邏輯輸出(模糊邏輯值)，可被其他機件用作邏輯輸入以進行判斷和控制輸出信號；3.具有可以由用戶配置以指定其操作的參數(shù)組；4.具有使得可以用于反轉(zhuǎn)邏輯輸出(即，模糊非)的一個參數(shù)；以及5.可以運行，使其邏輯輸出可以基于其參數(shù)、邏輯輸入(如果存在)以及對于特定機件基于當前幀的內(nèi)容進行更新，并還可以導(dǎo)致諸如輸出信號設(shè)定的副作用。
分析幀的動作包括以這樣的次序運行每個機件一次，所述次序被確定為保證在機件運行之前已經(jīng)更新了至機件的所有邏輯輸入。在一些實施例中，在不需要其邏輯輸出的幀期間不運行機件。
照片類1410對于其邏輯輸出取決于當前幀內(nèi)容的所有機件是個基本類。這些是確實進行圖像分析的類。每個照片測量當前幀的感興趣區(qū)域(ROI)內(nèi)的一些特性。該ROI對應(yīng)于待檢查對象上的可視特征。該測量稱為照片的模擬輸出。通過模糊閾值(稱為敏感閾值，是可以由用戶配置的參數(shù)組中之一)，根據(jù)該模擬輸出計算照片邏輯輸出。照片的邏輯輸出可以用于提供判斷中使用的證據(jù)。
檢測器類1430對于其主要目的是進行ROI內(nèi)的測量并提供判斷中使用的證據(jù)的所有照片為基本類。在一個示例實施例中所有檢測器ROI是圓形的。圓形ROI簡化了實施，這是因為不需要處理旋轉(zhuǎn)，具有僅僅一種ROI形狀簡化了用戶必須了解的內(nèi)容。檢測器參數(shù)包括ROI的位置和直徑。
亮度檢測器1440測量ROI中的加權(quán)平均或者百分比亮度。對比度檢測器1442測量ROI中的對比度。邊緣檢測器1444測量特定方向上ROI好象是邊緣的程度。斑點檢測器1446測量ROI好象是圓形特征(諸如孔)的程度。模板檢測器1448測量ROI好象是用戶選擇的預(yù)先訓(xùn)練圖案的程度。下面進一步對檢測器的操作進行描述。
定位器類1420代表具有兩個主要用途的照片。首先是產(chǎn)生可以提供用于進行判斷的證據(jù)的邏輯輸出，在這一點上，它們可像任何檢測器一樣使用。其次是確定對象在視覺檢測器的視場中的位置，使得其他照片的ROI位置可以移動從而跟蹤對象位置。可以使用任何定位器以用于任一用途或者兩個用途。
在示例實施例中，定位器在幀中搜索一維范圍以找到邊緣。搜索方向與邊緣正交，并且搜索方向是用戶配置的參數(shù)之一。定位器的模擬輸出與邊緣檢測器的模擬輸出相似。下面對定位器做進一步描述。
輸入類1450代表提供給視覺檢測器的輸入信號，諸如外部觸發(fā)器。輸出類1452代表來自視覺檢測器的輸出信號，諸如可以用于控制不合格執(zhí)行器。對于每個物理輸入存在一個輸入類靜態(tài)實例，諸如示范輸入信號926(圖9)，對于每個物理輸出存在一個輸出類靜態(tài)實例，諸如示范輸出信號922和924。
門基本類1460實施模糊邏輯決策執(zhí)行。每個門具有一個或更多邏輯輸入，所述邏輯輸入可連接至其他機件的邏輯輸出。每個邏輯輸入可以通過用戶可以配置的參數(shù)進行翻轉(zhuǎn)(模糊非)。與門1462實施模糊與操作，或門1464實施模糊或操作。
判斷類1470是兩個靜態(tài)對象的基本類，即對象檢測判斷1472和對象通過判斷1474的基本類。判斷通過對連續(xù)幀的證據(jù)進行衡量實施動態(tài)圖像分析以進行主要決策。每個判斷具有一個邏輯輸入，用戶將圖片的邏輯輸出或者更加典型地將門的邏輯輸出連接至所述邏輯輸入，所述門提供了機件、通常照片和其他門的邏輯組合。
對象檢測判斷1472判定是否已經(jīng)檢測到對象，對象通過判斷1474判定對象是否通過檢查。至對象檢測判斷的邏輯輸入提供了每個幀的對象檢測權(quán)重，至對象通過判斷的邏輯輸入提供了每個幀的對象通過得分。
對象檢測判斷的邏輯輸出提供了指示何時已經(jīng)進行了判斷的脈沖。在一個操作模式中，稱為“處理時輸出”，當開始對象的檢查時出現(xiàn)脈沖的上升沿，例如在圖5中的分析步驟540結(jié)束時，而當對象的檢查完成時，出現(xiàn)下降沿，例如在分析步驟548結(jié)束時。在另一模式中，稱為“完成時輸出”，當完成對象的檢查時出現(xiàn)脈沖的上升沿，例如在圖5的分析步驟548結(jié)束時，而在此后一段時間出現(xiàn)下降沿，例如在空閑步驟580結(jié)束時。
對象通過判斷的邏輯輸出提供了指示最近檢查的對象是否通過檢查的等級。當對象檢查完成時等級改變狀態(tài)，例如在分析步驟548結(jié)束時。
圖15示出了如何使用照片來檢查對象的實例。圖15代表對象110(來自圖1中)的圖像，包含標簽特征120和孔特征124，重疊圖示代表照片，并且顯示在HMI830上以供用戶觀察和操作。HMI上圖像和重疊圖示的顯示稱作圖像視圖。
圖15代表了一個圖像視圖，示出了包括標簽1510和1512的對象1500。在實例中的對象包含6個待檢查的可視特征，對應(yīng)于下面將進一步描述的2個定位器和4個檢測器。
定位器1520用于檢測和定位對象的頂部邊緣，另一定位器1522用于檢測和定位右側(cè)邊緣。
亮度檢測器1530用于幫助檢測對象的存在。在該實例中背景比對象更加明亮，因此設(shè)定了敏感閾值以區(qū)分兩個不同的亮度等級，并使邏輯輸出反轉(zhuǎn)以檢測更暗的對象而不是更亮的背景。
定位器1520和1522以及亮度檢測器1530一起提供了判斷已檢測到對象所需的證據(jù)，這將在下面進一步描述。
對比度檢測器1540用于檢測孔1512的存在。當孔不存在時，對比度將非常低，而當孔存在時，對比度將高得多。還可以使用斑點檢測器。
邊緣檢測器1560用于檢測標簽1510的存在及其位置。如果標簽不存在、水平方向定位錯誤或者被顯著旋轉(zhuǎn)，則邊緣檢測器的模擬輸出將非常低。
亮度檢測器1550用于驗證已經(jīng)施加了正確的標簽。在該實例中，正確的標簽是白色的，而不正確的標簽是更暗的顏色。
由于對象從左到右穿過視覺檢測器的視場，因此定位器1522跟蹤對象的右側(cè)邊緣，并將亮度檢測器1530、對比度檢測器1540、亮度檢測器1550和邊緣檢測器1560相對于對象重新定位至正確位置。定位器1520對于對象在視場中的垂直位置的任何偏差進行校正，并基于對象的項部邊緣位置重新定位檢測器。通常，定位器可以朝向任何方向。
用戶通過使用公知的HMI技術(shù)可以操縱圖像視圖中的照片。通過使用鼠標點擊可以選擇照片，并且其ROI可以通過拖動進行移動、調(diào)整大小和旋轉(zhuǎn)。在下面描述了定位器的其他操縱。
圖16示出了包含與圖15的實例設(shè)置對應(yīng)的接線圖的邏輯視圖。接線圖示出了用于檢查對象和與自動化儀器對接的所有機件，以及機件的邏輯輸入和邏輯輸出之間的連接。接線圖顯示在HMI830上以供用戶查看和操縱。HMI上的機件及其邏輯連接的顯示稱為邏輯視圖。
仍然參考圖16的接線圖，定位器1620命名為“頂部”，與圖15的圖像視圖中的定位器1520對應(yīng)，并通過導(dǎo)線1624連接至與門1610。同樣，“側(cè)邊”定位器1622對應(yīng)于定位器1522，“方框”檢測器1630對應(yīng)于亮度檢測器1530，它們都線連接至與門1610。如通過小圓圈1632所示，將“方框”檢測器1630的邏輯輸出反轉(zhuǎn)，如上所述以檢測相對于較亮背景下的較暗對象。
與門1610的邏輯輸出代表已經(jīng)檢測到對象頂部邊緣、已經(jīng)檢測到對象的右側(cè)邊緣以及尚未檢測到背景的可信度的等級。當三個條件為真的可信度為高時，對象本身已經(jīng)檢測到的可信度為高。與門1610的邏輯輸出線連接至對象檢測判斷1600，以用作每個幀的對象檢測權(quán)重。
由于在這種情況下，至對象檢測判斷的邏輯輸入取決于當前幀，因此視覺檢測器正以視覺事件檢測模式操作。為了以外部觸發(fā)模式操作，可將一輸入機件連接至對象檢測。為了以連續(xù)分析模式操作，什么都無需連接至對象檢測。
由用戶基于應(yīng)用的知識對線連接至對象檢測的機件做出選擇。在圖15和圖16的實例中，用戶可能已經(jīng)認定僅檢測到頂部和右側(cè)邊緣不足以確保對象存在。注意定位器1522可以像響應(yīng)于對象右側(cè)邊緣一樣強烈地響應(yīng)于標簽的左側(cè)邊緣，或許在生產(chǎn)循環(huán)中在該點處定位器1520可能不時會發(fā)現(xiàn)背景中的一些其他邊緣。通過添加檢測器1530并通過與門1610來要求所有三個條件，使得對象檢測可靠。
在接線圖中，對比度檢測器“孔”1640對應(yīng)于對比度檢測器1540，亮度檢測器“標簽”1650對應(yīng)于亮度檢測器1550，邊緣檢測器“標簽邊緣”1660對應(yīng)于邊緣檢測器1560，它們都線連接至與門1612。與門1612的邏輯輸出代表所有三個圖像特征都已經(jīng)檢測到的可信度等級，并線連接至對象通過判斷1602以提供每個幀的對象通過得分。
對象檢測判斷1600的邏輯輸出線連接至與門1670。對象通過判斷1602的邏輯輸出進行反轉(zhuǎn)并同樣線連接至與門1670。對象檢測判斷被設(shè)置為“完成時輸出”模式，因此在已經(jīng)檢測到對象并已經(jīng)完成檢查后在對象檢測判斷1600的邏輯輸出上出現(xiàn)脈沖。由于對象通過1602的邏輯輸出已經(jīng)反轉(zhuǎn)，僅當對象沒有通過檢查時才在與門1670的邏輯輸出上出現(xiàn)脈沖。與門1670的邏輯輸出線連接至命名為“不合格”的輸出機件1680，所述輸出機件1680控制來自視覺檢測器的輸出信號，該視覺檢測器可直接連接至不合格執(zhí)行器170。由用戶將輸出機件1680配置成執(zhí)行下游不合格執(zhí)行器所需要的適當?shù)难舆t570。
用戶可以通過使用公知的HMI技術(shù)在邏輯視圖中操縱機件?？梢酝ㄟ^使用鼠標點擊來選擇機件，通過拖動來移動其位置并通過拖放操作來生成導(dǎo)線。
為了幫助用戶理解視覺檢測器的操作，機件和/或?qū)Ь€可以改變其視覺外觀以指示模糊邏輯值。例如當邏輯值低于0.5時，機件和/或?qū)Ь€可以顯示為紅色，否則顯示為綠色。在圖16中，以短劃線畫出導(dǎo)線1604和1672以指示邏輯值低于0.5，而其他導(dǎo)線例如導(dǎo)線1624以實線畫出，指示邏輯值大于等于0.5。
本領(lǐng)域技術(shù)人員將會認識到，通過適當?shù)倪x擇、配置和機件的線連接可以檢測和檢查廣泛種類的對象。本領(lǐng)域技術(shù)人員還將認識到，機件類層次結(jié)構(gòu)僅僅是可以用于實施本發(fā)明的許多軟件技術(shù)中的一種。
檢測器的圖像分析方法圖17示出了實施亮度和對比度檢測器的方法。在亮度檢測器的一個實施例中，模擬輸出是ROI內(nèi)的平均灰度級。在示例實施例中，對應(yīng)于ROI的形狀和尺寸創(chuàng)建正權(quán)重的核心1700，模擬輸出A為加權(quán)平均灰度級A=ΣiwiziΣiwi---(7)]]>其中wi為第i個權(quán)重，zi為相應(yīng)的像素灰度級。在圖17的示例實施例中，權(quán)重近似從核心中心距每個權(quán)重中心的距離為r的高斯函數(shù)，w(r)=ae-12(rσ)2---(8)]]>使得對于接近中心的像素權(quán)重衡量比接近邊緣的像素略微更高。中心加權(quán)亮度檢測器的一個優(yōu)勢在于如果亮度特征恰巧位于檢測器的ROI邊緣附近，其位置的輕微變化不會引起模擬輸出的較大變化。在圖17中a＝99，但是可以使用任何適當值。值σ可以基于核心的直徑d設(shè)置。
σ=b(d-1)2---(9)]]>在圖17的示例實施例中，b＝1.0。
在另一示例實施例中，由函數(shù)C(q)來限定模擬輸出，所述函數(shù)C(q)是灰度級使得Σk\zk≤C(q)wkΣiwi=q---(10)]]>其中q是由用戶選出的百分比。C是灰度級的逆累積加權(quán)分布。下表中給出了q的各種有用值


在對比度檢測器的一個實施例中，模擬輸出是ROI內(nèi)的灰度級的標準偏差。在示例實施例中，正權(quán)重陣列1700用于計算加權(quán)標準偏差A(yù)=ΣiwiΣiwizi2-(Σiwizi)2Σiwi---(11)]]>在另一示例實施例中，模擬輸出由下式給出C(qhi)-C(qlo)(12)其中q值可由用戶選擇。有用的值是qhi＝0.95，qlo＝0.05。
圖18示出了用于實施邊緣檢測器以檢測臺階邊緣的方法。對應(yīng)于ROI的尺寸和形狀創(chuàng)建臺階核心1800以及邊緣的計劃方向。對于臺階核心1800，ROI是直徑中有12個像素的圓，邊緣的方向是距水平15度。臺階核心1800是邊緣至每個權(quán)重中心距離為t的高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)的近似，w(r)=arσe-12[(rσ)2-1]---(13)]]>在圖18中a＝99，但是可以使用任何適當?shù)闹?。在示例實施例中，使用了b＝0.5的等式9。
具有值ki的臺階核心1800可以認為是理想臺階邊緣模板ei與正權(quán)重wi的核心的乘積；wi＝|ki|ei=kiwi---(14)]]>ki＝eiwi注意當ki≥0時理想臺階邊緣模板ei取值為+1，對應(yīng)于臺階核心1800中白色區(qū)域上的黑字，當ki＜0時取值為-1，對應(yīng)于臺階核心1800中黑色區(qū)域上的白字。
定義臺階核心的對比度C和加權(quán)正規(guī)化(normalized)相關(guān)性R2以及具有像素值zi的類似形狀的ROI如下
v=ΣiwiΣiwizi2-(Σiwizi)2]]>C=vΣiwi---(15)]]>R2=(Σikizi)2v]]>對比度C使用加權(quán)標準偏差的標準公式，R2使用加權(quán)正規(guī)化相關(guān)性的標準公式，但是進行了簡化，這是由于對于臺階核心1800Σiwiei=Σiki=0]]>Σiwiei2=Σiwi---(16)]]>還創(chuàng)建了具有值ki’的正交臺階核心1810，與臺階核心1800相同，但是旋轉(zhuǎn)了90度。所述比值D=|Σiki′ziΣikizi|---(17)]]>是邊緣實際方向和期望方向的角度正切的合理估計，尤其是對于其中D本身也是角度的優(yōu)良估計小角度。注意不需要創(chuàng)建正交臺階模板1810——可使用來自臺階模板1800的值，但是在不同階中，對應(yīng)于ROI中的像素值。
圖19示出了如何使用值R2，C和D用于確定邊緣檢測器的示例實施例的模擬輸出。當滿足下述三個條件時可以確信已經(jīng)檢測到邊緣1.ROI看起來像理想的臺階邊緣，這意味著理想臺階邊緣模板與ROI的加權(quán)正規(guī)化相關(guān)性R2為高；2.對比度C顯著高于某一噪聲閾值；以及3.角度D小。
加權(quán)正規(guī)化相關(guān)性操作1900使用ROI 1910和臺階核心1920計算R2。對比度操作1930使用ROI 1910和臺階核心1920計算C，所述C值被模糊閾值操作1940轉(zhuǎn)換成模糊邏輯值1942，所述模糊邏輯值1942指示對比度高于噪聲等級的可信度。使用ROI 1910、臺階核心1920和正交臺階核心1922的加權(quán)相關(guān)操作1950和1952以及反正切的絕對值的比值操作1960計算D，所述D值被模糊閾值操作1970轉(zhuǎn)換成模糊邏輯值1972，所述模糊邏輯值1972指示了期望邊緣方向和實際邊緣方向之間角度小的可信度。
模糊與元件1980對R2、模糊邏輯值1942和1972操作以產(chǎn)生邊緣檢測器的模擬輸出1990。注意范圍在0-1之間的R2可以直接用作模糊邏輯值。模擬輸出1990在范圍0-1之間，但是假如需要不同的范圍時它可以乘以某個常數(shù)，例如100。注意邊緣檢測器的邏輯輸出是使用所有照片都具有的敏感閾值從模擬輸出得到的。
圖20示出了用于實施邊緣檢測器以檢測脊形邊緣的方法。對應(yīng)于ROI的尺寸和形狀創(chuàng)建脊形核心2000以及邊緣的計劃方向θ。對于脊形核心2000，ROI為直徑中有12個像素的圓，方向θ距水平15度。脊形核心2000是邊緣至每個權(quán)重中心距離為r的高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)的近似，w(r)=a[1-(rσ)2]e-12(rσ)2---(18)]]>在圖20中a＝99，但是可以使用任何適當?shù)闹?。在示例實施例中，使用b＝0.33的等式9。
脊形核心2000的使用類似于臺階核心1800的使用，使用相同公式計算C，但是由于核心值之和不為0，因此R2使用不同的公式R2=(ΣiwiΣikizi-ΣiwiziΣiki)2v[(Σiwi)2-(Σiki)2]---(19)]]>注意當核心值之和為0時，該公式簡化為用于臺階邊緣的公式。
使用不同的方法來確定實際邊緣方向和期望邊緣方向之間的角度D。創(chuàng)建具有值ki+正旋轉(zhuǎn)脊形核心2020，具有邊緣方向θ+a，并創(chuàng)建具有值ki-負旋轉(zhuǎn)。將一個拋物線擬合于所述三個點(0,Σikizi)(a,Σiki+)(-a,Σiki-)---(20)]]>
拋物線最小值的x坐標是實際邊緣方向和期望邊緣方向之間角度D的優(yōu)良估計。
圖21示出了如何使用脊形核心來確定邊緣檢測器的示例實施例的模擬輸出，所述邊緣檢測器可以檢測臺階或者脊形邊緣。對于脊形邊緣檢測，加權(quán)正規(guī)化相關(guān)性2100使用ROI 2110和脊形核心2120來計算R2。對比度2130使用ROI 2110和脊形核心2120來計算C，所述C值被模糊閾值2140轉(zhuǎn)換成模糊邏輯值。相關(guān)元件2150、2152和2154使用ROI 2110、脊形核心2120、正旋轉(zhuǎn)脊形核心2124和負旋轉(zhuǎn)脊形核心2122來提供輸入至拋物線擬合2160，從而計算D，然后所述D值被模糊閾值2170轉(zhuǎn)換成模糊邏輯值。
模糊與元件2180使用R2和所述模糊邏輯值以產(chǎn)生可以檢測脊形邊緣的邊緣檢測器的脊形模擬輸出2192。對于可以檢測臺階或者脊形邊緣的邊緣檢測器，模糊或元件2182可以使用脊模擬輸出2192和來自臺階邊緣檢測器2188的模擬輸出1990來產(chǎn)生結(jié)合模擬輸出2190。
圖22示出了可以顯示在HMI以供用戶查看和操縱從而設(shè)置邊緣檢測器參數(shù)的圖形控制。顯示在HMI 830上用于設(shè)置機件參數(shù)的圖像控制組稱為參數(shù)視圖。其他照片的參數(shù)視圖與圖22的足夠相似，使得對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講，如何構(gòu)造將顯而易見。
名稱文本框2200使得用戶可以查看和錄入機件的名稱。時間標簽2202示出了機件最近運行所耗費的時間。邏輯輸出標簽2204示出了機件當前邏輯輸出值，并可以改變顏色、形狀或者其他特性以區(qū)分真(≥0.5)和假(＜0.5)。反轉(zhuǎn)選擇框2206使得機件的邏輯輸出可以被反轉(zhuǎn)。
贊成(thumbs-up)按鈕2210和反對(thumbs-down)按鈕2212用于學(xué)習(xí)，這將在下文中進一步進行描述(圖45)。
位置控制2220用于定位視場中的照片。直徑微調(diào)控制項2222用于改變檢測器的直徑。方向控制2224用于將邊緣檢測器定位至期望的方向。還可以通過圖像視圖的圖形操作來設(shè)置位置、直徑和方向，例如圖15的圖像視圖。
邊緣類型選擇框2230用于選擇待檢測的邊緣類型和邊緣的極性?？梢赃x擇暗至亮臺階、亮至暗臺階、暗脊形、亮脊形。還允許任何選擇結(jié)合，排除什么都不選在外。
抖動(jiggle)微調(diào)控制項2240使得用戶可以指定參數(shù)j，使得邊緣檢測器可以在指定位置附近±j像素的位置組工作，并將使用具有最高模擬輸出的位置。
敏感度閾值控制2250使得用戶可以設(shè)置照片的敏感度模糊閾值。零點標簽2251示出了值t01120(圖11)，該值可以由零點滑動塊2252設(shè)置。一點標簽2253示出了值t11122(圖11)，該值可以由一點滑動塊2254設(shè)置。模擬輸出標簽2255示出了照片的當前模擬輸出。還通過至模擬輸出標簽2255左側(cè)的填充區(qū)域圖示出了該模擬輸出，所述填充區(qū)域象側(cè)躺的水銀溫度計一樣收縮和增長。所述填充區(qū)域可以以對應(yīng)于t0以下的第一區(qū)2256、t0和t1之間的第二區(qū)2257、t1之上的第三區(qū)2258的三種不同顏色或者圖案顯示。
對比度閾值控制2260使得用戶可以查看對比度C并設(shè)置對比度模糊閾值1940和2140。這些控制以與敏感度閾值控制2250相同的方式操作。
方向誤差控制2270使得用戶可以查看實際邊緣方向和期望邊緣方向之間的角度D并設(shè)置方向模糊閾值1970和2170。這些控制以與敏感度閾值控制2250相同的方式操作，除了溫度計顯示從右至左填充而不是從左至右，這是由于較低D值對應(yīng)于較高模糊邏輯值。
圖23示出了實施斑點檢測器的方法。對應(yīng)于ROI的尺寸和形狀創(chuàng)建斑點核心2300。對于斑點核心2300，ROI為直徑中有15個像素的圓。斑點核心2300為每個權(quán)重中心至核心中心的距離為r的高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)的近似，使用等式18和9。在一個示例實施例中，b＝0.6。
斑點核心2300的使用類似于脊形核心2000。使用與脊形核心所使用的相同公式來計算加權(quán)的正規(guī)化相關(guān)性R2和對比度C。
圖24示出了如何使用斑點核心來確定斑點檢測器的示例實施例的模擬輸出。斑點檢測器的操作與圖19所示的邊緣檢測器實施例相同，除了沒有計算或者使用角度D以外。加權(quán)正規(guī)化相關(guān)性2400使用ROI2410和斑點核心2420來計算R2。對比度2430使用ROI2410和斑點核心2420來計算C，所述C值然后由模糊閾值2440轉(zhuǎn)換為模糊邏輯值。模糊與元件2480使用R2和模糊邏輯值來產(chǎn)生斑點模擬輸出2490。
定位器的方法和人機界面圖25示出了將用于描述根據(jù)示例實施例的定位器操作的一對圖像視圖。在第一圖像視圖2500和第二圖像視圖2502中，存在一個檢測器2510和一個定位器2512。讀者要理解檢測器2510和定位器2512的下面描述通常可以應(yīng)用于任何檢測器和定位器。讀者還應(yīng)進一步理解，在本發(fā)明的范圍內(nèi)還可以設(shè)計出許多配置定位器的替代方法。
在示例實施例中，定位器使用各種公知技術(shù)的任一種搜索一維范圍以查找邊緣。搜索方向與邊緣垂直，并且定位器具有以公知方法使用的用于指定沿邊緣滑動的寬度參數(shù)。定位器的模擬輸出取決于搜索邊緣使用的特定方法。
在示例實施例中，定位器使用計算平行于邊緣的ROI投影的公知方法搜索一維范圍以查找邊緣，沿著搜索范圍產(chǎn)生一維剖面。將所述一維剖面與一維邊緣核心進行卷積，峰值響應(yīng)的位置對應(yīng)于邊緣位置。如果期望提高邊緣位置的精確度，可以使用內(nèi)插法，諸如公知的拋物線內(nèi)插法。在另一實施例中，可以通過使用圖19或圖21的邊緣檢測器搜索峰值模擬輸出來定位邊緣，如果期望提供精確度可再次使用內(nèi)插。
在另一實施例中，定位器使用公知的方法搜索多維范圍，公知的方法可以包括平移、旋轉(zhuǎn)和自由度大小。本領(lǐng)域技術(shù)人員將很清楚如何在實施本發(fā)明中使用多維定位器來定位照片，因此下面的討論將限制在一維定位器，一維定位器由于其簡單性而優(yōu)選。
檢測器2510和定位器2512可以通過在其邊緣點擊并拖動在FOV中來回移動。檢測器2510具有調(diào)整大小把手(handle)2520用于改變其直徑，定位器2512具有用于改變其寬度和范圍的調(diào)整大小把手2522，以及用于改變其方向的旋轉(zhuǎn)把手2524。通過拖動邊緣可以移動所有照片，并具有類似的與其操作適應(yīng)的把手。
在圖25示出的示例實施例中，定位器作為具有內(nèi)部線段(稱為沖桿(plunger)2530)矩形繪制在圖像視圖中。定位器的寬度沿著沖桿，其范圍與沖桿垂直。由用戶定向定位器使得沖桿近似平行于待查找的邊緣。該矩形示出了搜索范圍，沖桿示出了被檢測邊緣的定位。如果沒有檢測到邊緣，將沖桿繪制在范圍中心。
定位器具有軌道2532，在圖中以短劃線示出，該軌道與沖桿重合但是在圖像視圖邊緣的兩個方向上延伸。
每個照片可以鏈接至零個和更多定位器，多達由本發(fā)明的特定實施例確定的某個最大數(shù)值。鏈接的數(shù)目確定了定位器可以控制的自由度的數(shù)目。自由度包括旋轉(zhuǎn)、大小以及平移的兩個自由度。在示例實施例中，鏈接的最大值為2并且僅僅可以控制平移自由度。
鏈接定義當定位器的沖桿移動時，照片沿著圖像的邊緣如何移動。定義該運動以使照片距與其連接的定位器的單個滑軌或多條滑軌保持恒定的相對距離。在一個示例實施例中，使用機械模擬繪制了鏈接，使得可以從結(jié)構(gòu)元件和關(guān)系(bearing)中實際建立鏈接，照片將以與施加在沖桿上的力相同的方式移動。
在圖25中，從檢測器2510至定位器2512的鏈接包括連桿2540，該連桿通過柱2542剛性連接至定位器2510以及滑塊2544，所述滑塊自由沿著滑軌2532移動，但是在右角將該連桿保持在滑軌上。柱繪制在照片的邊界上，使得連桿(如果延伸的話)將穿過照片中心，并在兩個可能這樣點中距滑軌最近處通過。定位器的滑軌僅在與其有鏈接時才示出。
每個照片具有一個發(fā)射器(emitter)，即在邊界上某處繪出的菱形把手。例如檢測器2510具有發(fā)射器2550，定位器2512具有發(fā)射器2552。通過拖放照片的發(fā)射器至定位器上的任一點產(chǎn)生一個鏈接。如果該鏈接已經(jīng)存在，拖放可以刪除該鏈接，或者可以使用另外的刪除機制。用戶既不能創(chuàng)建比任何照片所允許的最大數(shù)目更多的鏈接，也不能創(chuàng)建任何循環(huán)相關(guān)的鏈接。為了在定位器上拖動發(fā)射器期間幫助用戶，可以提供工具提示，告訴用戶是否將創(chuàng)建、刪除或者拒絕鏈接(以及為何)。
如果可以發(fā)現(xiàn)沖桿的話，拖動定位器不改變其沖桿的性能——它保持鎖定在邊緣上，否則它回復(fù)至中心。因此當檢測到邊緣時拖動定位器僅改變其搜索范圍；沖桿并未相對于FOV運動。更通常地講，拖動定位器決不改變與之鏈接的任何照片的位置。拖動定位器將根據(jù)需要調(diào)節(jié)連桿的長度以確保沒有其它照片相對于FOV移動。
在定位器的范圍內(nèi)可以手動拖動任何沖桿，不論是否發(fā)現(xiàn)邊緣，任何被鏈接的照片將相應(yīng)地移動。這使得用戶可看到鏈接的效果。一釋放鼠標按鈕，沖桿將彈回其正確的位置(使所鏈接的照片適當后退)。
在圖25中，檢測器2510鏈接至一個定位器2512，因此控制了一個平移自由度。該自由度垂直于邊緣方向，這意味著所述自由度朝著連桿2540的方向。將第二圖像視圖2502與第一圖像視圖2500進行比較，由于沖桿2530跟隨著圖像中的邊緣(未示出)，因此它已經(jīng)移動至右側(cè)。注意定位器2512在FOV中的位置并未改變，但是檢測器2510已經(jīng)沿著沖桿移動至右側(cè)，沖桿跟隨對象的邊緣，因此跟隨對象本身的移動。在我們的機械模擬中，檢測器2510移動是由于它通過連桿2540剛性連接至滑軌2532，而滑軌隨著沖桿移動。
圖26示出了將用于描述連接至兩個定位器的檢測器的性能的一對圖像視圖。在第一圖像視圖2600和第二圖像視圖2602中，檢測器2610鏈接至第一定位器2620和第二定位器2630，因此控制了兩個平移自由度。所述自由度朝著第一連桿2622和第二連桿2632的方向。注意由于兩個自由度并不正交，因此它們并不獨立。在圖26中示出了把手及發(fā)射器。
將第二圖像視圖2602與第一圖像視圖2600比較，由于第一沖桿2624跟隨著圖像中的第一邊緣(未示出)因此它已經(jīng)向下移動，由于第二沖桿2634跟隨著第二邊緣(未示出)因此它已經(jīng)移動至左側(cè)并稍微下移。注意定位器2620和2630在FOV中的位置并未改變，而是檢測器2610已跟隨著沖桿向下和向左移動，所述沖桿跟隨著對象的邊緣，因此跟隨著對象本身的移動。
在我們的機械模擬中，檢測器2610移動是由于它通過第一連桿2622剛性連接至第一滑軌2626，通過第二連桿2632剛性連接至第二滑軌2636。注意第一滑塊2628已經(jīng)沿著第一滑軌2626向左滑動，而第二滑塊2638已經(jīng)沿著第二滑軌2636向下滑動。當兩個非正交的定位器連接至照片時，滑塊沿著滑軌滑動。
如果照片鏈接至兩個幾乎平行的定位器，其移動將是不穩(wěn)定的。設(shè)置定位器之間的角度限制是有用的，在該限制以下，被鏈接的照片將不移動。在圖像視圖中可以以某種方式示出這種狀態(tài)，諸如通過使用特定顏色諸如紅色來顯示兩根連桿。
使定位器位于固定位置或者鏈接至其他定位器的能力提供了重要的靈活性。在圖26中，兩個定位器均未被鏈接，因此它們保持在FOV中的固定位置，因此相對于照明保持在固定位置，這通常是所期望的。
圖27示出了將用于說明鏈接了兩個定位器的檢測器性能的一對圖像視圖，其中一個定位器鏈接至另一定位器。在第一圖像視圖2700和第二圖像視圖2702中，檢測器2710鏈接至第一定位器2720和第二定位器2730。第二定位器2730也通過連桿2740、柱2742以及滑塊2744鏈接至第一定位器2720。滑塊2744沿著第一定位器2720的滑軌2722滑動。
注意對于可以鏈接至定位器的照片的數(shù)目不需要進行限制，自由度限制是一個照片對于定位器可以具有的鏈接數(shù)目。在圖27的示例中，檢測器2710鏈接至兩個定位器，并在兩個平移自由度中受到控制。第二定位器2730鏈接至一個定位器并在一個平移自由度中受到控制。第一定位器2720未鏈接至任何定位器，因此在FOV中保持固定。
定位器被配置成跟隨圓形特征2750的頂部和右側(cè)邊緣。將第二圖像視圖2702與第一圖像視圖2700比較，圓形特征2750已經(jīng)向下移動，導(dǎo)致滑軌2722跟隨它向下移動。這同時使檢測器2710和第二定位器2730向下移動。注意檢測器2710相對于對象位于相同位置，第二定位器2730也是一樣。在這種情況下這一點是期望的，這是因為如果第二定位器2730固定在FOV中，那么在圓形特征2750上下移動時，第二定位器可能遺漏圓形特征2750的右側(cè)邊緣。注意，如果圖像中對象的邊緣是直線，這也是不成問題的。
第一定位器2720沒有定位器使其向左或者向右移動，從而發(fā)現(xiàn)圓形特征2750的頂部邊緣。第一定位器不能鏈接至第二定位器2730，這是因為這將創(chuàng)建鏈接的循環(huán)鏈，由于必須有一個定位器首先工作并且什么都不能與其鏈接，因此循環(huán)鏈是不允許。相反，穿過FOV的對象的移動確保了第一定位器2720可以發(fā)現(xiàn)頂部邊緣。在圖27的實例中，移動是從左至右，但是由于視覺檢測器的高幀速率，因此對于每幀來講對象僅僅略微移動。最終，第一定位器2720將發(fā)現(xiàn)頂部邊緣，并且在數(shù)個幀上都會如此，這取決于對象的速度，此處圓形特征2750的頂部接近于定位器中心。在其他幀上，第二定位器2730將正確定位以找到右側(cè)邊緣，并根據(jù)需要左右移動檢測器2710以使其保持在恰當位置。
圖28示出了用于處理將被定位器發(fā)現(xiàn)的邊緣并非沿直線延伸的情況的方法，因此定位器的放置必須沿著對象邊緣相當精確。該方法可以在這樣的應(yīng)用中用于圖27中的第一定位器2720，在所述應(yīng)用中對象以高速移動，因此當對象移動經(jīng)過FOV時，可能存在遺漏整個頂部邊緣的可能。
為了處理類似這樣的情況，定位器具有這樣的參數(shù)，所述參數(shù)可以用于指定邊緣搜索中進行的平行擺動的數(shù)目。該擺動以使得邊緣不會落在擺動的縫隙之間的數(shù)量沿著邊緣間隔放置，以提供充分重疊。
圖28示出了具有四個擺動的定位器2800，所述定位器在從左開始第二個擺動處發(fā)現(xiàn)了邊緣。三角形擺動標志，包括例如擺動標志2810和2812，示出在短劃線擺動矩形2820之外以避免來自定位器圖形內(nèi)部的干擾。如果在任何擺動上均未發(fā)現(xiàn)邊緣，定位器還原至擺動矩形中心(對于偶數(shù)的擺動數(shù)目，定位器將不會位于擺動標志處)。
圖29示出了在即使僅兩個平移自由度受控的實施例中如何使用定位器來處理對象旋轉(zhuǎn)和尺寸改變。平移的限制僅為用戶提供了大量的簡化和透明，但是由于FOV的不同部件中的照片可以響應(yīng)于不同定位器進行不同的平移，所以仍然可以處理小的對象旋轉(zhuǎn)和尺寸改變。小旋轉(zhuǎn)和尺寸改變通過平移被精確近似在FOV的一個小區(qū)內(nèi)，因此只要照片鏈接到至少一個臨近定位器，對象旋轉(zhuǎn)和尺寸改變將看起來象是平移。
仍然參考圖29，第一圖像視圖2900和第二圖像視圖2902包含第一檢測器2910、第二檢測器2912、第一定位器2920、第二定位器2922和第三定位器2924。
第一檢測器2910鏈接至臨近的第一定位器2920和第二定位器2922，并且即使在對象旋轉(zhuǎn)和尺寸改變時仍將正確定位(只要改變不是太大)。但是第二檢測器2912太遠--相對于第二定位器2922旋轉(zhuǎn)易于在垂直方向上錯誤定位第二檢測器2912，尺寸變化相對于第一定位器2920易于在水平方向上錯誤定位第二檢測器2912。使用第三定位器2924而不是第二定位器2922來得到第二檢測器2912的垂直位置，使得可以處理整體對象旋轉(zhuǎn)。遙遠的第一定位器2920用于得到第二檢測器2912的水平位置，因此對象尺寸不應(yīng)變化太大。如果處理旋轉(zhuǎn)之外還需處理尺寸改變，將要在第二檢測器2912附近水平朝向上添加第四定位器。
比較第二圖像視圖2902和第一圖像視圖2900，對象(未示出)已經(jīng)移向右側(cè)并逆時針旋轉(zhuǎn)，由于定位器跟隨對象邊緣因此通過檢測器的移動可以看出。注意第二定位器2922和第三定位2924鏈接至第一定位器2920使得它們保持接近于檢測器。
使用梯形圖的可替代邏輯視30示出了基于在工業(yè)編程語言中廣泛應(yīng)用的梯形圖的邏輯視圖的可替代表示。圖30的梯形圖基本等效于圖16中示出的接線圖在于，它表示了相同機件組及其邏輯互連。在示例實施例中，用戶可以在接線圖和梯形圖之間隨意切換邏輯視圖，并可以操作和編輯任一圖表。
在示例實施例中，為提供用于機件配置的梯形圖，為具有邏輯輸入的每個機件(門、判斷和輸出)創(chuàng)建一條梯線。梯線的順序由機件運行順序自動確定。每個梯線包括用于每個邏輯輸入的一個接觸，接著是機件圖標。對于未反轉(zhuǎn)的連接，接觸正常是開放的，而對于反轉(zhuǎn)連接，接觸正常是封閉的。對于與門，接觸是串聯(lián)，對于或門，接觸是并聯(lián)。與每個接觸相關(guān)的標簽指示了連接至邏輯輸入的機件的名稱。
為了簡化梯形圖，用戶可以選擇隱藏通過未反轉(zhuǎn)連接其邏輯輸出連接至另一機件的恰好一個邏輯輸入的任何門。當門被隱藏時，該門的梯線不顯示。相反，用于該門的接觸替代了將在其中使用了該門的梯線上出現(xiàn)的正常開放接觸。
參考圖30，梯線3000示出了至對象檢測判斷3002的輸入，梯線3010示出了至對象通過判斷3012的輸入，梯線3020示出了至輸出機件3022(命名為“不合格”)的輸入。正常開放接觸頂部3030和側(cè)邊3032以及正常閉合接觸的方框3034，代表至與門1610(圖16中)的輸入，由于通過未反轉(zhuǎn)連接與門1610連接至恰好一個邏輯輸入，因此與門已經(jīng)替代為已在梯線3000上出現(xiàn)的接觸。
同樣，梯線3010示出了連接至與門(被隱藏的與門1612)的正常開放接觸的孔3040、標簽3042以及標簽邊緣3044，所述與門的輸出連接至對象通過判斷3012。
梯線3020示出了連接至與門(被隱藏的與門1670)的正常開放接觸3050和正常閉合接觸3052，所述與門的輸出連接至命名為“不合格”的輸出機件3022。
注意本發(fā)明的上述實施例中使用的梯形圖是工業(yè)中廣泛應(yīng)用的梯形圖的有限子集。提供梯形圖主要用于輔助熟悉梯形圖的用戶。選擇子集以匹配接線圖的能力，這簡化了實施，同時允許用戶根據(jù)產(chǎn)生的需要在接線圖和梯形圖之間選擇。
在另一實施例中，提供了更加完整的梯形圖的實施，而未使用接線圖。該結(jié)果結(jié)合了視覺檢測器的能力以及PLC的能力，使得工業(yè)檢查機器功能更強，但是以增加的復(fù)雜度為代價。
產(chǎn)生同步輸出及相關(guān)測量圖31示出了將用于說明視覺檢測器輸出信號如何與標志時間同步的時序圖。為了各種工業(yè)檢查目的，期望信號同步，諸如下游不合格執(zhí)行器的控制。這些信號的要求取決于對象如何出現(xiàn)以及如何對其進行檢測。
如上所述，要么通過視覺事件檢測要么通過外部觸發(fā)器(當不存在不連續(xù)對象使用連續(xù)分析模式)檢測對象。另外，對象可以通過間歇(indexing)(在這種情況下，對象在FOV中停止下來)或者連續(xù)移動出現(xiàn)。當使用外部觸發(fā)器時，不管對象如何出現(xiàn)，分析通常是相同的。然而對于視覺事件檢測，分析可以取決于對象是否停止下來(間歇)或者處于大致均勻的移動(連續(xù))中。例如，在間歇應(yīng)用中視覺檢測器可能不能測量或使用對象速度。
視覺事件檢測是一種新的能力，并建議使用新的輸出信號控制，尤其是當使用了連續(xù)對象表示時。期望的是，視覺檢測器能夠直接地或者通過用作至PLC的輸入來控制某個外部執(zhí)行器。這表明至少對于連續(xù)出現(xiàn)，輸出信號的定時與對象通過生產(chǎn)流中特定固定點的時間點的合理精確度相關(guān)。在圖4的實例中，固定點為標志點430，在圖5和圖6的時間線中，該時間是標志點550和552以及680。在圖31中，時間是標志時間3100。注意可以使用編碼器計數(shù)代替時間。
對于現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)，由外部觸發(fā)器來處理該目標，所述外部觸發(fā)器典型地為在微秒內(nèi)響應(yīng)于標志時間的光電檢測器。PLC還使用觸發(fā)了視覺系統(tǒng)的該信號(例如圖1中的信號166)以使視覺系統(tǒng)輸出與下游執(zhí)行器同步。視覺系統(tǒng)輸出在許多毫秒之后的時間出現(xiàn)，該時間是極其不定使得不能在沒有同步的情況下使用。
當使用視覺事件檢測模式時，本發(fā)明可以與標志時間合理精確同步地輸出，不論該輸出直接控制執(zhí)行器還是由PLC使用。然而，人們注意到，視覺檢測器像視覺系統(tǒng)而不像光電檢測器，視覺檢測器大約在標志時間之后許多毫秒對對象進行決策。另外，根據(jù)分析了多少幀，并在較小程度上根據(jù)采集/處理周期中何時出現(xiàn)標志時間，該延遲可能非常容易變化。
圖31示出了對象檢測邏輯輸出3140以及對象通過邏輯輸出3150。注意，對象檢測判斷處于“完成時輸出”模式，這是用于輸出信號同步的模式。對象通過邏輯輸出3150改變狀態(tài)，當在決策點3110執(zhí)行決策時，在對象檢測邏輯輸出3140上出現(xiàn)檢測脈沖3170。注意從標志時間3100至決策點3110的決策延遲3130可以是可變的。
如果對象檢測邏輯輸出3140和對象通過邏輯輸出3150線連接至與門，僅當檢測到通過檢查的對象時才產(chǎn)生脈沖(未示出)。如果對象通過的邏輯輸出被反轉(zhuǎn)，則僅當檢測到未通過檢查的對象時，與門產(chǎn)生脈沖(未示出)。
檢測脈沖3170以及指示檢測到通過檢查對象和檢測到未通過檢查對象的脈沖都是有用的。在一個間歇的應(yīng)用中，這些脈沖可以由執(zhí)行器直接使用。PLC可以使用外部觸發(fā)器以使這些脈沖與執(zhí)行器同步。但是，當對象處于連續(xù)移動中并且沒有使用外部觸發(fā)器時，由于可變的決策延遲3130，通常不能直接使用所述脈沖來控制執(zhí)行器。
通過測量標志時間3100然后使得輸出信號3160上的輸出脈沖3180與標志時間同步，本發(fā)明解決了這個問題。輸出脈沖3180在從標志時間3100開始的固定輸出延遲3120上出現(xiàn)。還參考圖5中的時序圖，輸出脈沖是報告步驟560的實例，輸出延遲3120對應(yīng)于延遲570。
測量標志時間的操作稱為標定(marking)。通過線性內(nèi)插法、最小平方擬合或者其他公知方法，使用圖像被捕獲的已知時間(或者計數(shù))以及由適當定位器確定的對象的已知位置，可以將標志時間確定成亞毫秒精確度。精確度取決于快門時間、整體采集/處理周期時間以及對象速度。
在示例實施例中，用戶選擇了這樣一個定位器，所述定位器的搜索范圍基本上沿著用于標定的移動方向。標志點任意選擇為定位器范圍的中心點 如上所述，標志點是虛擬參考點，只要被固定其確切位置無關(guān)緊要。通過根據(jù)該任意時間調(diào)整延遲，用戶可以實現(xiàn)期望的輸出信號同步。如果在活動幀期間檢測到對象確實沒有通過標志點，則該標志時間可以基于外插法，而精確度可能受到損失。
作為替代，用戶可以指定當首次檢測到對象時出現(xiàn)標志時間?？梢栽跊]有使用定位器的應(yīng)用中選擇該選項，例如當視覺事件檢測依賴于放置在FOV中固定點位置處的檢測器時(參見圖44)。雖然在一些應(yīng)用中通過將模糊邏輯值輸入內(nèi)插至對象檢測判斷以查找該值通過0.5的時刻，首次檢測點處的標定可能改善精確度，但是它可能不如使用定位器時的標定精確。
注意如果輸出延遲3120比最長期望決策延遲3130更長時，輸出信號僅僅可以與標志時間同步。因此執(zhí)行器應(yīng)當位于標志點的足夠下游，在幾乎所有應(yīng)用中期望的是這種情況。
當使用外部觸發(fā)器時，標志時間與觸發(fā)出現(xiàn)(例如，圖6中的標志時間680)的時間相關(guān)。輸出脈沖3180可以與該時間同步以直接控制下游執(zhí)行器。當使用外部觸發(fā)器以及PLC時(也就是使用現(xiàn)有技術(shù)視覺系統(tǒng)的方式)，可以使用標定但是通常并不需要。
圖32示出了在視覺事件檢測模式中測量標志時間以及測量對象速度、像素尺寸校準和對象距離以及空間方位角的實例。除了第一列用于對行進行標注以外，圖中的每列對應(yīng)于本發(fā)明捕獲和分析的一個幀。幀行3210是用于標識幀的幀標號。時間行3220以毫秒示出了捕獲幀的時間，該時間從某些任意參考時間測量所得。編碼器行3225示出了捕獲幀時刻的編碼器計數(shù)。對象檢測行3230示出了至對象檢測判斷的邏輯輸出。由此，可以看出活動幀為59-64。
位置行3240示出了定位器測得邊緣的位置，所述定位器被定向成基本在移動方向上具有搜索范圍，且由用戶選擇。相對于定位器搜索范圍的中心來測量該位置，并僅對活動幀示出了該位置?？梢钥闯鲈趲?1和62之間的某處(在時間44.2和46.2之間，在計數(shù)569和617之間)該位置通過標志點零。
在該實例中，在發(fā)現(xiàn)兩個連續(xù)非活動幀之后，動態(tài)圖像分析在幀66結(jié)束。在幀66結(jié)束時計算在第六行3250示出的基于位置的標志時間。示出的值45.0是幀61和62之間的線性內(nèi)插時間，此處所述位置通過零。作為替代，可以將一條線從時間行3220和位置行3240擬合至活動幀的點，并且該線可以用于計算與位置0對應(yīng)的時間值。
在第七行3260中示出了基于首次檢測對象時間的標志時間。
可以從所述測量數(shù)據(jù)中得到大量的附加有用信息，總結(jié)在下表中

可以看出，可以使用兩點(對于標志使用通過零的幀61和62的線性內(nèi)插，對于速度和大小使用幀59和幀64的斜率)，或者通過最小平方擬合，或者通過本領(lǐng)域公知的其他方法來計算該信息。對于所示出的兩種方法，結(jié)果類似，最小平方法通常更加精確但是更加復(fù)雜。
如上所述標志時間和標志計數(shù)可以用于輸出信號同步。對象速度可以傳送給用于各種用途的自動化儀器。像素大小計算以編碼器計數(shù)給出了像素大小的校準，所述編碼器計數(shù)與沿著生產(chǎn)線的物理距離成比例。這樣的校準可以用于各種已知用途，包括將FOV中距離以物理單位呈現(xiàn)給用戶和在視覺檢測器之間輸送設(shè)置，通過基于校準調(diào)整照片的大小和位置所述視覺檢測器可以具有略微不同的光學(xué)放大。
由于可以對于每個對象計算像素尺寸，因此該值可以用于確定對象距離。更小的像素尺寸對應(yīng)于較遠的對象。對于恒定速度生產(chǎn)線，使用對象速度可以執(zhí)行相同的確定，正如當從汽車窗口往外看時，遠處對象看起來比附近對象運動更慢。
圖32中的數(shù)據(jù)可以從用戶為此目的設(shè)計的單個定位器中得到。在另一實施例中，用戶可以在FOV中指定平行于或者垂直于移動方向的兩個隔開的定位器。所有這樣的定位器將被定位成平行于移動方向具有搜索范圍。對于平行于移動方向隔開的定位器，從兩個定位器得到的像素尺寸校準的差異代表了在對象平面內(nèi)且圍繞與移動方向垂直的軸的對象空間旋轉(zhuǎn)，而對于垂直于移動方向隔開的定位器是圍繞與移動方向平行的軸。
圖33示出了用于為執(zhí)行器的下游控制產(chǎn)生同步脈沖的輸出FIFO。通常在檢查點和下游執(zhí)行器之間可能放置了許多對象，因此需要FIFO或者類似機制來保持與每個這樣對象對應(yīng)的輸出脈沖的信息(如果有的話)直到對象到達執(zhí)行器。
參考圖5和圖31，對應(yīng)于輸出脈沖3180的第一對象500的報告步驟560，在對應(yīng)于輸出延遲3120的延遲570之后出現(xiàn)，所述延遲570在已經(jīng)對第二對象510分析之后。無論何時，當輸出延遲3120大于兩個對象之間的時間時，則需要FIFO或者類似機制。
圖33示出可以用于此目的的簡單FIFO。該FIFO保持了與輸出信號將改變狀態(tài)的時間對應(yīng)的數(shù)字。在決策點3110(圖31)通過將時間(例如上升沿時間3300和下降沿時間3310)放進FIFO輸入3320中來調(diào)度輸出脈沖。軟件定時器或者其他機制在預(yù)定的時間運行，所述預(yù)定時間通過將時間從FIFO輸出3330中移除來確定。當預(yù)定時間到達時，輸出信號狀態(tài)改變，從FIFO中移除新的預(yù)定時間。
判斷、輸出以及使用實例圖34示出了用于對象檢測判斷的用戶配置的參數(shù)視圖。第一參數(shù)視圖3490用于視覺事件檢測模式，第二參數(shù)視圖3492用于外部觸發(fā)器模式。
出現(xiàn)控制3400使得可以選擇間歇或者連續(xù)對象出現(xiàn)。
幀過濾控制3410允許用戶對活動幀的總對象檢測權(quán)重或者計數(shù)設(shè)置限制。最小幀微調(diào)控制項3412允許用戶選擇最小要求計數(shù)或加權(quán)閾值，如上面圖12的描述中所說明的一樣，在圖12的描述中參考了圖34。最大幀微調(diào)控制項3414允許用戶選擇最大幀計數(shù)或權(quán)重，在最大幀計數(shù)或權(quán)重之后，將終止動態(tài)圖像分析并進行決策，而不管可以發(fā)現(xiàn)多少更多的活動幀。這允許用戶對本發(fā)明在一個對象上花費的時間量進行限制，并且對于間歇或者緩慢移動的對象尤其有用。
空閑時間控制3420允許用戶指定空閑步驟580(圖5)的最大和最小時間。如果最小值和最大值相等，那么用戶使空閑時間固定。如果最大值大于最小值，那么視覺檢測器可以基于測得的對象正在出現(xiàn)的速率自動在指定范圍內(nèi)選擇一個時間。在圖47和48示出的鎖相環(huán)可以用于測量對象出現(xiàn)速率。在示例實施例中，自動選擇的空閑時間是對象出現(xiàn)周期的一半，必要時箝位該空閑時間以落在用戶指定范圍。
遺漏幀微調(diào)控制項3430允許用戶指定在不結(jié)束動態(tài)圖像分析的情況下可以接受的連續(xù)非活動幀的最大數(shù)目。由圖5中的分析步驟542示出了這樣的幀。
標定控制3440允許用戶選擇標定模式。如果通過位置選擇了標定，用戶必須指定使用定位器列表控制3442的定位器。
輸出模式控制3450允許用戶選擇定義脈沖何時出現(xiàn)在邏輯輸出上的模式。
幀計數(shù)微調(diào)控制項3460允許用戶選擇幀數(shù)目以在外部觸發(fā)器模式中進行分析。
圖35示出了用于對象通過判斷的用戶配置的參數(shù)視圖。模式控制3500使得用戶可以在圖12描述的加權(quán)平均值方法和圖13描述的百分點方法之間進行選擇。如果選擇百分點方法，可以使用百分比微調(diào)控制項3510來選擇那里描述的閾值t。
圖36示出了用于輸出機件的用戶配置的參數(shù)視圖。模式控制3600使得用戶可以選擇如何控制輸出信號。在“直接通過”模式中，邏輯輸入在沒有任何延遲或者同步的情況下直接傳送給輸出信號。在“延遲”模式中，在邏輯輸入的上升沿，輸出脈沖確定在從最近記錄標志時間(或編碼器計數(shù))開始的一個延遲的時間出現(xiàn)，并具有由脈沖控制3620指定的持續(xù)時間，該延遲的時間是由延遲控制3610指定的量。預(yù)定時間脈沖被放置在與輸出機件相關(guān)的FIFO中。
圖37示出了配置本發(fā)明的一種方法，以當連接至PLC時在視覺事件檢測模式中進行操作。邏輯視圖示出了線連接至“檢測輸出”輸出機件3730的對象檢測判斷3720以及線連接至“通過輸出”輸出機件3750的對象通過判斷3740。適當?shù)恼掌烷T組線連接至判斷(未示出)。
對象檢測判斷3720配置成用于連續(xù)出現(xiàn)、位置標定并且在完成時輸出，如圖34所示。
第一參數(shù)視圖3700示出了“檢測輸出”輸出機件3730被配置成在標志時間之后25ms時產(chǎn)生同步的10ms脈沖。該脈沖將由對象檢測判斷3720的上升沿觸發(fā)。第二參數(shù)視圖3710示出了“通過輸出”輸出機件3750被配置成將來自對象通過判斷3740的通過/未通過結(jié)果直接發(fā)送給其輸出信號。
注意來自“檢測輸出”的信號的上升沿時間并鎖存該邊緣上的“通過輸出”的輸出，PLC可以感測這兩個輸出信號。然后當對象通過標志點時(“檢測榆出”的上升沿之前25ms)，PLC將得知已經(jīng)檢測到對象以及檢查的結(jié)果。
圖38示出了配置本發(fā)明的一種方法，以在視覺事件檢測模式下操作從而對不合格執(zhí)行器直接控制。邏輯視圖示出了線連接至對象檢測和對象通過判斷的與門3810，以在檢測到未通過對象時產(chǎn)生脈沖。將與門3810線連接至“不合格輸出”輸出機件3820，從而接收該脈沖。參數(shù)視圖3800示出的是將“不合格輸出”輸出機件3820配置成在標志時間之后650個編碼器計數(shù)時產(chǎn)生同步的100ms脈沖。該脈沖將由未通過對象的檢測觸發(fā)。對象檢測判斷被配置成用于連續(xù)出現(xiàn)、位置標定以及完成時輸出。
圖39示出了配置本發(fā)明的一種方法，以當連接至PLC時以外部觸發(fā)模式操作。邏輯視圖示出了線連接至“檢測輸出”輸出機件的對象檢測判斷以及線連接至“通過輸出”輸出機件的對象通過判斷，與圖37所示相同。然而，并非將一個照片和門組連接至對象檢測判斷的邏輯輸入，而是使用了“觸發(fā)器輸入”輸入機件3920。事實是對象檢測的邏輯輸入取決于沒有照片和至少一個告知判斷以外部觸發(fā)模式操作的輸入機件。如果什么都未連接至對象檢測，將以連續(xù)分析模式操作。
第一參數(shù)視圖3900和第二參數(shù)視圖3910都示出了“通過輸出”輸出機件將其邏輯輸入直接發(fā)送給其輸出信號。PLC可以感測到兩個輸出信號并在“檢測輸出”的上升沿鎖存“通過輸出”的輸出。然后PLC將留意對象已經(jīng)檢測到以及檢查的結(jié)果，然后將得到標志時間，如果需要的話從外部觸發(fā)器得到標志時間。
另一種配置本發(fā)明以當連接至PLC時以外部觸發(fā)模式操作的方法將使用圖37的輸出機件配置以產(chǎn)生同步輸出脈沖。在該方法中PLC可以從視覺檢測器得到標志時間，而并不浪費外部觸發(fā)器連接上有價值的輸入。
圖40示出了配置本發(fā)的明一種方法，以在外部觸發(fā)器模式下操作，從而對不合格執(zhí)行器直接控制。操作與圖38示出和描述的配置相同，除了是“觸發(fā)器輸入”輸入機件4000線連接至對象檢測而不是一個照片和門組之外。注意標志時間是簡單的外部觸發(fā)器時間。
連續(xù)分析及實例圖41示出了配置本發(fā)明的一種方法，以在連續(xù)分析模式下操作從而檢測連續(xù)織物上的瑕疵。圖像視圖4110示出了移動經(jīng)過視覺檢測器的部分連續(xù)織物4100。
配置定位器4120和邊緣檢測器4122來檢查織物。如果織物破裂、折疊或者任一邊緣基本破損，那么定位器4120和/或邊緣檢測器4122將產(chǎn)生一個假榆出(邏輯值＜0.5)。如果織物上移或者下移，定位器4120將跟蹤頂部邊緣并保持邊緣檢測器4122在適當?shù)南鄬ξ恢靡詸z測底部邊緣。然而，如果織物的寬度發(fā)生實質(zhì)改變，邊緣檢測器4142將產(chǎn)生一個假輸出。
在邏輯視圖中，“頂部”定位器4140代表定位器4120，“底部”檢測器4150代表邊緣檢測器4122。這些機件線連接至與門4160，與門的邏輯輸出被反轉(zhuǎn)，然后線連接至“檢測輸出”輸出機件4170。在參數(shù)視圖4130中可以看出，與門4160的反轉(zhuǎn)輸出直接傳送給輸出信號。
因此無論何時任一個照片的邏輯輸出為假，將斷定輸出信號。該信號將以視覺檢測器的高幀速率更新，提供織物狀態(tài)的連續(xù)指示。
圖42示出了配置本發(fā)明一種方法，以檢測連續(xù)織物上的瑕疵，所述檢測使用了信號過濾的對象檢測判斷。其配置與圖41中的配置相同，圖像視圖4110和參數(shù)視圖4130同樣應(yīng)用于該圖。邏輯視圖示出了與圖41相同配置，除了對象檢測判斷4260放置在與門4160和“檢測輸出”輸出機件4170之間以外。
參數(shù)視圖4200示出了如何配置對象檢測判斷。在該應(yīng)用中沒有不連續(xù)對象，但是“對象”被定義為次品織物段。輸出模式設(shè)置為“處理時輸出”，因此對于每塊次品織物段產(chǎn)生一個輸出脈沖，輸出脈沖的持續(xù)時間是次品的持續(xù)時間。
通過將最小幀計數(shù)設(shè)置為3，濾出并且不檢測可忽略的次品織物段。通過允許3個遺漏幀，可將浸沒在較長次品部分中的可忽略的優(yōu)良織物段也濾出。因此，輸出信號將與圖41的輸出信號類似，但是去除了可忽略的假信號。注意這些值是要作為示范，對于特定應(yīng)用可以由用戶適當選擇。
此處沒有指定最大幀計數(shù)，因此次品織物段可以無限連續(xù)并認為是一個次品?？臻e時間可以設(shè)置為0使得總是在檢查織物。
圖43示出了配置本發(fā)明的一種方法，以檢測連續(xù)織物上的瑕疵，所述檢測為了信號同步使用了對象檢測判斷和輸出機件。配置與圖42中的配置相同，除了“檢測輸出”輸出機件4170如參數(shù)視圖4300中所示進行配置以外。
注意在參數(shù)視圖4200中，對象檢測判斷配置成將標志時間設(shè)置成首次檢測到對象(此處是次品織物段)的時間。在參數(shù)視圖4300中可以看出，在標志時間之后650個編碼器計數(shù)時產(chǎn)生50ms的輸出脈沖。
在不使用定位器的情況下檢測對象圖44示出了配置本發(fā)明一種方法，以在視覺事件檢測模式下操作，而不使用定位器作為至對象檢測判斷的輸入來確定活動幀。包含特征4410的對象4400在視覺檢測器的FOV中從左向右移動。定位對比度檢測器ROI4420以檢測特征4410的存在。定位左側(cè)亮度檢測器ROI4430和右側(cè)亮度檢測器ROI4432以檢測由其間距限定的FOV中的范圍上的對象。
邏輯視圖示出了對應(yīng)于右側(cè)亮度檢測器ROI4332的“右側(cè)”亮度檢測器4440以及對應(yīng)于左側(cè)亮度檢測器ROI4430的“左側(cè)”亮度檢測器4442。當對象4400沒有覆蓋右側(cè)亮度檢測器ROI4432時，“右側(cè)”亮度檢測器4440產(chǎn)生真邏輯輸出，這是由于在該實例中背景比對象4400更亮。當對象4400覆蓋左側(cè)亮度檢測器ROI4430時，“左側(cè)”亮度檢測器4442產(chǎn)生為真邏輯輸出，這是由于在該實例中其輸出被反轉(zhuǎn)。因此，當對象4400的右側(cè)邊緣位于左側(cè)亮度檢測器ROI4430和右側(cè)亮度檢測器ROI4432之間時，與門4460產(chǎn)生真邏輯輸出。
注意，當對象4400的右側(cè)邊緣部分覆蓋任一ROI時，與門4460的邏輯輸出實際上是落在0和1之間的模糊邏輯等級。對比度檢測器ROI4420必須足夠大，以在由左側(cè)亮度檢測器ROI4430和右側(cè)亮度檢測器ROI4432之間的間隔限定的位置范圍上檢測特征4410，由于沒有正在使用的定位器，因此對比度檢測器ROI4420不能移動。
與門4460線連接至對象檢測判斷，而與對比度檢測器4420對應(yīng)的“孔”對比度檢測器4470線連接至對象通過判斷。在該實例中，該判斷被配置成用于視覺事件檢測以及不合格執(zhí)行器的直接控制，與圖38中相同。
注意在圖44的實例中，將更容易使用定位器來替代該對亮度檢測器，這是由于對象4400的右側(cè)邊緣相對直接地定位。然而，將存在其中由于缺少清晰邊緣因此很難使用定位器的一些應(yīng)用，以及其中使用檢測器的結(jié)合將有利的一些應(yīng)用。
學(xué)習(xí)圖45示出了視覺檢測器的示例實施例所使用的規(guī)則，用于基于用戶示出的實例學(xué)習(xí)適當參數(shù)設(shè)置。該圖將結(jié)合圖22使用來說明示范性學(xué)習(xí)方法。
在示例實施例中，照片可以學(xué)習(xí)敏感度模糊閾值的適當設(shè)置。學(xué)習(xí)過程還可以提供適當建議，使用什么檢測器、在哪里使用適當、什么樣的配置可能工作最佳。通過實例學(xué)習(xí)，用戶將呈現(xiàn)他們判斷認為好或壞的對象，并將通過與HMI830交互進行指示。
由于可以使用缺省或者手動設(shè)置，因此學(xué)習(xí)是可選的，但是對于亮度和對比度檢測器強烈推薦使用學(xué)習(xí)，這是由于其模擬輸出的單位是沒有絕對值意義的物理單位(例如灰度級)。對于邊緣、斑點以及模板檢測器，學(xué)習(xí)并不那么關(guān)鍵，這是由于其輸出主要是基于無量剛且具有絕對值意義的正規(guī)化相關(guān)性值。
例如，如果邊緣或者斑點檢測器具有80的邏輯輸出，則可以相當肯定確實已經(jīng)檢測到邊緣或者斑點，這是由于具有理想邊緣或者斑點模板的圖像ROI的相關(guān)系數(shù)至少0.8。如果輸出為25，則可以相當肯定沒有檢測到邊緣或者斑點。但是，例如，亮度檢測器為80是足夠亮嗎？為25是足夠暗嗎？在許多情況下最好通過實例來學(xué)習(xí)。
學(xué)習(xí)過程存在兩個部分。首先是關(guān)心用戶如何與HMI830進行交互以教導(dǎo)特定實例。其次是關(guān)心當呈現(xiàn)這樣的實例時什么樣的照片有效。
參考圖22，照片的參數(shù)視圖包含贊成按鈕2210和不贊成按鈕2212。按鈕與邏輯輸出標簽2204相鄰，如前所述，邏輯輸出標簽2204改變顏色或其他特性以區(qū)分真(≥0.5)和假(＜0.5)。出于下面討論的目的，對于真將使用綠色，對于假使用紅色。盡管在圖22中看不到，但是贊成按鈕2210是綠色的，而反對按鈕2212是紅色的。臨近邏輯輸出標簽2204以及相匹配的顏色幫助用戶理解按鈕的功能。
點擊綠色贊成按鈕2210意味著“學(xué)習(xí)該照片的邏輯輸出現(xiàn)在應(yīng)當是綠色(真)”。該操作稱作學(xué)習(xí)贊成。點擊紅色反對按鈕2212意味著“學(xué)習(xí)該照片的邏輯輸出現(xiàn)在應(yīng)當是紅色(假)”。該操作稱作學(xué)習(xí)反對。這些語義是清楚的、不模糊的，尤其是反轉(zhuǎn)輸出的能力起作用時。通常在描述用于學(xué)習(xí)的實例對象中使用的術(shù)語“好”和“壞”根據(jù)輸出是否反轉(zhuǎn)以及與該輸出連接的門如何使用該輸出來改變意義。
假設(shè)，使用了三個檢測器，對于對象必須所有檢測器都具有真輸出才通過檢查。那么可以單獨教導(dǎo)每個檢測器，但是這將可能是不必要的麻煩。如果出現(xiàn)好對象，所有三個檢測器都應(yīng)為真，某處單擊以說明“這是個好對象”將是有用的。相反，如果出現(xiàn)壞對象，通常沒有辦法知道哪個檢測器假定為假，因此通常對它們進行單獨教導(dǎo)。
同樣，如果相反三個檢測器是或關(guān)系，意味著如果其中任一個檢測器具有真輸出則對象通過，那么可以使用單擊教導(dǎo)一個壞對象，但是對于好對象，通常對檢測器進行單獨訓(xùn)練。然而，當輸入和輸出反轉(zhuǎn)時這些規(guī)則再次改變。
通過根據(jù)圖45所示的規(guī)則，通過向門添加贊成或者反對按鈕，可以在不混淆的情況下對一次點擊教導(dǎo)多個檢測器進行管理。對于每個門在參數(shù)視圖中顯示和點擊按鈕，但是為了表述目的圖45在邏輯視圖中示出了這些按鈕。再次，點擊綠色(紅色)贊成(反對)按鈕告知門學(xué)習(xí)贊成(反對)，這意味著“學(xué)習(xí)該門的邏輯輸出現(xiàn)在應(yīng)該為綠色(紅色)”。
通過告知線連接至與門的未反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)贊成和告知線連接至與門的反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)反對，具有未反轉(zhuǎn)輸出的與門學(xué)習(xí)贊成。例如通過告知照片4502學(xué)習(xí)贊成、告知與門4504學(xué)習(xí)贊成以及告知照片4506學(xué)習(xí)反對，未反轉(zhuǎn)與門4500學(xué)習(xí)贊成。具有未反轉(zhuǎn)輸出的與門不能學(xué)習(xí)反對，因此按鈕可以禁止使用，忽略學(xué)習(xí)反對的要求。
通過告知線連接至與門的未反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)贊成和告知線連接至與門的反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)反對，具有反轉(zhuǎn)輸出的與門學(xué)習(xí)反對。例如通過告知照片4512學(xué)習(xí)贊成、告知照片4514學(xué)習(xí)贊成以及告知或門4516學(xué)習(xí)反對，反轉(zhuǎn)與門4510來學(xué)習(xí)反對。具有反轉(zhuǎn)輸出的與門不能學(xué)習(xí)贊成，因此按鈕可以禁止使用，忽略學(xué)習(xí)贊成的要求。
通過告知線連接至或門的未反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)反對和告知線連接至或門的反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)贊成，具有未反轉(zhuǎn)輸出的或門學(xué)習(xí)反對。例如通過告知或門4522學(xué)習(xí)反對、告知照片4524學(xué)習(xí)反對以及告知照片4526學(xué)習(xí)贊成，未反轉(zhuǎn)或門4520來學(xué)習(xí)反對。具有未反轉(zhuǎn)輸出的或門不能學(xué)習(xí)贊成，因此按鈕可以禁止使用，忽略學(xué)習(xí)贊成的要求。
通過告知線連接至或門的未反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)反對和告知線連接至或門的反轉(zhuǎn)輸入的機件學(xué)習(xí)贊成，具有反轉(zhuǎn)輸出的或門學(xué)習(xí)贊成。例如通過告知照片4532學(xué)習(xí)反對、告知照片4534學(xué)習(xí)反對以及告知與門4536學(xué)習(xí)贊成，反轉(zhuǎn)或門4530來學(xué)習(xí)贊成。具有反轉(zhuǎn)輸出的或門不能學(xué)習(xí)反對，因此按鈕可以禁止使用，忽略學(xué)習(xí)反對的要求。
通過門告知學(xué)習(xí)贊成或者反對的照片如點擊了等效按鈕一樣起作用。如剛剛所述，門將學(xué)習(xí)命令發(fā)送回其輸入。在該實例中，所有其他機件都忽略學(xué)習(xí)命令。
上述規(guī)則的例外是，具有正好一個輸入線連接(直接地或者通過其他門間接地連接)至照片的任何一個門可以學(xué)習(xí)反對和贊成，因此兩個按鈕都允許操作。對這樣的門，學(xué)習(xí)命令被傳送回所述輸入，如果門的輸出或者所述輸入反轉(zhuǎn)但是未同時反轉(zhuǎn)時，則學(xué)習(xí)命令反轉(zhuǎn)。
用戶不需要記住和理解這些規(guī)則。本質(zhì)上，要記住的唯一規(guī)則是，點擊期望輸出的顏色。無論何時當鼠標在表示反對的按鈕上時，可以提供工具提示以確切告知將可以訓(xùn)練那些照片或者解釋為什么按鈕禁止使用。當點擊按鈕時，可以提供清晰但是非干擾反饋以確定確實發(fā)生了訓(xùn)練。
圖46示出了照片如何學(xué)習(xí)贊成和反對。在示例實施例中，每個照片保持兩組統(tǒng)計，稱為輸出高統(tǒng)計和輸出低統(tǒng)計。每組包括計數(shù)、模擬輸出之和、平方模擬輸出之和，使得可以計算平均輸出低mlo如、平均輸出高mhi、輸出低標準變差σlo、輸出高標準偏差σhi。對于每個學(xué)習(xí)命令，照片將向一組統(tǒng)計中添加模擬輸出如下

在圖46示出的實例中，x軸4640對應(yīng)于照片的模擬輸出。已經(jīng)從適當實例對象學(xué)習(xí)了輸出高值4600的分布以及輸出低值4610的分布。已經(jīng)計算了平均輸出低4630、平均輸出高4620、輸出低標準偏差(未示出)、輸出高標準偏差(未示出)。
該統(tǒng)計用于計算由低閾值t01120和高閾值t11122定義的照片敏感度模糊閾值4650(還參見圖11)。
t0＝mlo+kσlo(21)t1＝mhi-kσhi可以適當選擇參數(shù)k。在實例實施例中，k＝0。
通過下述步驟總結(jié)了用于學(xué)習(xí)贊成或者反對的方法1.計算模擬輸出，并為贊成或者反對以及邏輯輸出反轉(zhuǎn)或者邏輯輸出未反轉(zhuǎn)添加適當?shù)妮敵龅突蜉敵龈呓y(tǒng)計；2.計算輸出高和輸出低統(tǒng)計的均值和標準偏差；以及3.基于均值和標準偏差使用等式21更新敏感度模糊閾值。
照片可以保持最近手動閾值設(shè)置(如果存在)，因此如果用戶期望可以將其存儲。對于所有照片可以將所有的統(tǒng)計和設(shè)置存儲在HMI830上，從而可以在多個階段繼續(xù)學(xué)習(xí)。用戶可以使用適當?shù)腍MI命令清除和檢查統(tǒng)計。
如果一組統(tǒng)計沒有包含實例，則可以使用缺省平均值。在示例實施例中，缺省為mlo＝alo+0.1(ahi-alo)(22)mhi＝alo+0.9(ahi-alo)此處alo為最低可能模擬輸出而ahi為最高可能模擬輸出。如果一組統(tǒng)計包含少于兩個實例，則可以假設(shè)標準偏差為0。這意味著盡管通常并不鼓勵根據(jù)單個實例學(xué)習(xí)，但是允許這樣做。
在另一示例實施例中，檢測器的學(xué)習(xí)命令計算將由每種類型檢測器(所述每種類型檢測器根據(jù)正被教導(dǎo)的檢測器的ROI操作)產(chǎn)生的模擬輸出。計算并存儲每種檢測器類型的統(tǒng)計，且用于通過查找輸出低和輸出高實例之間的更大間隔來建議更好的檢測器選擇。
使用用于遺漏和額外對象檢測的鎖相環(huán)圖47示出了鎖相環(huán)(PLL)的使用，以對于對象以接近恒定速率出現(xiàn)的生產(chǎn)線測量對象出現(xiàn)速率和檢測遺漏和額外對象。對于普通技術(shù)人員，使一系列脈沖同步并檢測遺漏和額外脈沖的PLL的實施應(yīng)當是清楚的。
在一個實施例中，包括與標志時間同步的輸出脈沖的信號，例如包含輸出脈沖3180(圖31)的輸出信號3160，連接至常規(guī)PLL的輸入。使用用于遺漏和額外脈沖檢測的常規(guī)PLL方法來檢測遺漏和額外對象。常規(guī)PLL使用的電壓控制振蕩器的頻率給出了對象出現(xiàn)速率。
在示例實施例中，使用了視覺檢測器DSP 900(圖9)內(nèi)部的軟件PLL。參考圖47，軟件PLL使用標志時間序列4700以計算相應(yīng)的時間窗序列4710，在該序列期間，期望出現(xiàn)標志。時間窗4720沒有包含標志時間，因此在時間4730處檢測到遺漏對象，時間4730對應(yīng)于時間窗4720的結(jié)束。在任何時間窗之外檢測標志時間4740，因此在對應(yīng)于標志時間4740的時間4750檢測到額外對象。對象出現(xiàn)速率以及遺漏和額外對象的信息可以報告給自動化儀器。
圖48示出了示例實施例中使用的新軟件PLL的操作。示出的是垂直軸4800上的標志時間與水平軸4810上的對象計數(shù)。繪出的每個點，包括實例點4820，對應(yīng)于一個檢測到的對象。為了確保計算中的數(shù)值準確度，對象計數(shù)0可以用于最近對象，而負計數(shù)用于以前的對象。下一個期望對象對應(yīng)于計數(shù)1。
使用下面將進一步描述的加權(quán)最小平方法來計算最佳擬合線4830。選擇權(quán)重以使得對較近點衡量的權(quán)重比較遠點衡量的權(quán)重更重。最佳擬合線4830的斜率給出了對象出現(xiàn)周期，對應(yīng)于計數(shù)等于1的時間給出了下一個對象的期望時間。
在一個實施例中，給出了固定數(shù)目的最近點相同權(quán)重，而較早點給予0權(quán)重，因此僅僅使用新近點。正在使用的近點組存儲在一個FIFO緩沖器中，當添加新的點移除了較早點時，使用公知的方法更新最小平方統(tǒng)計。
在實例實施例中，使用了與離散(巴特沃茲)Butterworth濾波器的脈沖響應(yīng)對應(yīng)的權(quán)重4840。離散巴特沃茲濾波器是兩極點、臨界阻尼、無限脈沖響應(yīng)的數(shù)字低通濾波器，其容易以軟件實施。它具有優(yōu)越的低通和階躍響應(yīng)特性，考慮整個標志時間歷史，具有一個可調(diào)參數(shù)以控制頻率響應(yīng)，并且不需要FIFO緩沖器。
具有輸入xi的巴特沃茲濾波器在計數(shù)i處的輸出yi為
vi＝vi-1+f(xi-yi-1)-f′vi-1(23)yi＝y(tǒng)i-1+vi其中f為濾波器參數(shù)，f′=2f---(24)]]>vi為稱為速度項的中間項。
如果輸入是單位脈沖，x0＝1，對于i≠0，xi＝0，則輸出是脈沖響應(yīng)，將稱為符號wi。濾波器的效果就是將輸入與脈沖響應(yīng)進行卷積，這將產(chǎn)生所有以前輸入的加權(quán)平均，此處權(quán)重為w-i。對于f＝0.12，權(quán)重4840為值w-i。
對于巴特沃茲PLL，使用了三個巴特沃茲濾波器，與計算最小平方最佳擬合線所需要的統(tǒng)計對應(yīng)。假設(shè)標志時間為ti，其中i＝0對應(yīng)于最近對象，i＜0對應(yīng)于以前對象，i＝1對應(yīng)于下一個對象。
另外，假設(shè)所有時間與t0相關(guān)，即t0＝0。需要下面的加權(quán)和yt=Σiw-iti]]>yxt=Σiw-iiti---(25)]]>yt2=Σiw-iti2]]>注意該求和是在-∞≤i≤O范圍上。作為三個巴特沃茲濾波器的輸出，得到這些值，給定所述三個巴特沃茲濾波器輸入ti，iti和ti2。
需要下面的附加值，所述附加值從濾波器參數(shù)f’推導(dǎo)得出。
yx=Σiw-ii=1-f′f]]>yx2=Σiw-ii2=yx+6f---(26)]]>C=yx2yxyx1-1=ff′+21-yx-yxyx2]]>如果最佳擬合線4830由ti＝ai+b給定，那么，ab=Cyxtyt---(27)]]>值a是當前對象出現(xiàn)周期的非常精確測量。該線的等式可以用于計算近期任何點處的期望標志時間。作為對象存在周期的分數(shù)，最佳擬合線的加權(quán)RMS誤差為
E=yt2-(ayxt+byt)a---(28)]]>這是對象出現(xiàn)速率的可變性的測量。
在t1時刻出現(xiàn)將被輸入至三個濾波器的新標志時間，這簡單地是新對象和t0＝0處的最近對象之間經(jīng)過的時間。對于三個巴特沃茲濾波器中的每個濾波器，必須對輸出和速度項進行調(diào)整以對于新對象使i＝0和t0＝0復(fù)位。這需要對于等式26進行校正，對于數(shù)值精確度也是一樣。沒有該校正，C將隨每個輸入改變。此處示出了用于校正的三個濾波器的等式。最初值用于指示輸出和速度項的新值，而u項是臨時值。
vt′＝vt+f(t1-yt)-f′vtut＝y(tǒng)t+vt′yt′＝ut-t1uxt＝vxt+f(t1-yxt)-f′vxtvxt′＝uxt-t1-vt′(29)yxt′＝y(tǒng)xt+uxt-ut-yxt1ut2=vt2+f(t12-yt2)-f′vt2]]>vt2′＝ut2-2t1vt′yt2′=yt2+ut2-2t1ut+t12]]>響應(yīng)于值(a，b，E)集，巴特沃茲PLL的輸出和速度項可以初始化如下yt＝ayx+byxt＝ayx2+byxyt2＝ayxt+byt+E2vt=ytyx---(30)]]>vxt=f(a+b-yxt)-(a+b+vt)f′]]>vt2=f[(a+b)2-yt2]-2(a+b)vtf′]]>這使得可以使用a＝0、b＝0和E＝0，利用等式30復(fù)位PLL以在特定周期p開始。它還使得當PLL正在運行時，可以通過使用當前值a、b和E以及新值f初始化輸出和速度項來改變?yōu)V波器常數(shù)。
在示例實施例中，通過考慮從PLL復(fù)位以來已經(jīng)查看到的對象數(shù)目以及E的當前值，巴特沃茲PLL確定其是否鎖定在輸入標志時間。在復(fù)位時以及對于后面n個對象認為PLL未鎖定。一旦已檢測到至少n個對象，當E變得低于鎖定閾值E1則PLL鎖定，而當E變得高于未鎖定閾值Eu時解鎖。在另一實施例中，當PLL未鎖定時使用了未鎖定濾波器參數(shù)fu，當PLL鎖定時使用了鎖定濾波器參數(shù)f1。使用等式30來切換濾波器參數(shù)，以使用當前值a、b和E初始化輸出和速度項。
在一個示例實施例中，n＝8，E1＝0.1，Eu＝0.2，f1＝0.05，fu＝0.25。
如果遺漏了m個連續(xù)對象，則下一個對象將近似出現(xiàn)在tm+1＝a(m+1)+b (31)根據(jù)該等式以及新對象的標志時間tn，可以確定mm=round(tn-ba-1)---(32)]]>為保持巴特沃茲PLL等式正確，必須為所有遺漏對象插入標志時間。這可以通過使用t1=tnm+1---(33)]]>作為等式29的輸入m+1次來完成。
應(yīng)當理解的是，可以使用任何離散低通濾波器來代替巴特沃茲濾波器，以實施根據(jù)本發(fā)明的最佳擬合線方法的PLL。基于上述方法，等式23至33將根據(jù)所選濾波器適當替代。
前面已經(jīng)對本發(fā)明的各種實施例進行了詳細描述。明顯可預(yù)料的是，在并不背離本發(fā)明的范圍和精神的情況下，可以進行廣泛范圍的變型和附加。例如，此處的處理器和計算設(shè)備都是示范性的，可以使用各種處理器和計算機，獨立式和分布式的來執(zhí)行此處的計算。同樣，此處描述的成像器和其他視覺部件也是示范性的，在本發(fā)明教導(dǎo)的范圍內(nèi)可以使用改善的或者不同的部件。因此僅僅是要通過示例進行說明，而不是要限制本發(fā)明的范圍。
權(quán)利要求
1.一種用于檢查對象的方法，包括相對于二維視場連續(xù)移動對象，所述對象包括可視特征組，所述可視特征組包含至少一個可視特征；捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含視場的圖像，使得對于多個幀中的每個幀所述可視特征組中所有可視特征都位于視場中，并使得所述多個幀包括可視特征組在視場中的多個位置；響應(yīng)于所述多個幀的第一分析，確定包括對象狀態(tài)信息的結(jié)果；以及報告所述結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述第一分析包括計算分別對應(yīng)于多個幀的多個對象通過得分，所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分包括對象滿足至少一個檢查標準的證據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中響應(yīng)于幀中至少一個感興趣區(qū)域的第二分析，計算所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中第二分析包括，對于所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對于對象可視特征組中一個特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象通過得分。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中所述計算對象通過得分的步驟包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象通過得分。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中第一分析還包括對于所述多個幀中的每個幀確定對象檢測權(quán)重，所述對象檢測權(quán)重包括所述幀中可視特征組的所有可視特征位于視場中的證據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中第一分析還包括計算以相應(yīng)的對象檢測權(quán)重進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中第一分析還包括計算由相應(yīng)的對象檢測權(quán)重百分比進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述移動步驟包括在所述多個幀的連續(xù)幀之間移動對象不超過視場的四分之一。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述移動步驟包括在連續(xù)幀之間移動對象不超過視場的百分之五。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述多個幀的捕獲以及所述多個幀的第一分析以不低于每秒200幀的速率執(zhí)行。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟包括產(chǎn)生輸出脈沖并使用輸出脈沖通知不合格執(zhí)行器。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟還包括產(chǎn)生與通過固定參考點的對象同步的輸出脈沖。
15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括提供指示可視特征組何時位于視場中的觸發(fā)信號；以及響應(yīng)于觸發(fā)信號開始捕獲。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中，所述報告結(jié)果的步驟包括產(chǎn)生與觸發(fā)信號同步的輸出脈沖。
17.一種用于檢查對象的方法，包括捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包括二維視場的圖像；響應(yīng)于所述多個幀的第一分析確定多個對象檢測權(quán)重，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重包括相應(yīng)幀中對象位于視場中的證據(jù)，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重分別對應(yīng)于多個幀中的每個幀；從所述多個幀中選擇多個活動幀，使得所述多個活動幀中每個幀的每個對象檢測權(quán)重指示了對象位于視場中的充分證據(jù)；響應(yīng)于所述多個活動幀的第二分析，計算分別與所述多個活動幀的每個幀對應(yīng)的多個對象通過得分，所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分包括對象滿足至少一個檢查標準的證據(jù)；響應(yīng)于所述多個對象通過得分，確定包含對象是否滿足所述至少一個檢查標準的信息的結(jié)果；和報告所述結(jié)果。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中所述確定對象檢測權(quán)重的步驟包括響應(yīng)于幀中至少一個感興趣區(qū)域的第三分析來確定每個對象檢測權(quán)重。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中所述第三分析包括對于所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象檢測權(quán)重。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的方法，其中所述第三分析還包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象檢測權(quán)重。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的方法，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
22.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中響應(yīng)于所述幀中至少一個感興趣區(qū)域的第三分析來確定所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的方法，其中第三分析包括，對于所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象通過得分。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的方法，其中第三分析還包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象通過得分。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的方法，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
26.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，還包括從所述多個對象檢測權(quán)重中選擇分別與所述多個活動幀對應(yīng)的多個活動對象檢測權(quán)重；其中所述確定結(jié)果的步驟還響應(yīng)于所述多個活動對象檢測權(quán)重。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的方法，其中第二分析還包括計算以相應(yīng)的活動對象檢測權(quán)重進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
28.根據(jù)權(quán)利要求26所述的方法，其中第二分析還包括計算以活動對象檢測權(quán)重的百分比進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
29.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中捕獲所述多個幀并且以不低于每秒200幀的速率執(zhí)行第一和第二分析。
30.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟包括產(chǎn)生輸出脈沖。
31.根據(jù)權(quán)利要求30所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟還包括使用所述輸出脈沖通知不合格執(zhí)行器。
32.根據(jù)權(quán)利要求30所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟還包括產(chǎn)生與通過固定參考點的對象同步的輸出脈沖。
33.一種用于對象檢測的方法，包括捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含二維視場的圖像；響應(yīng)于所述多個幀的第一分析確定多個對象檢測權(quán)重，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重包括相應(yīng)幀中對象位于視場中的證據(jù)，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重分別對應(yīng)于多個幀中的每個幀；從所述多個對象檢測權(quán)重中選擇多個活動對象檢測權(quán)重，使得每個活動對象檢測權(quán)重指示了相應(yīng)幀中對象位于視場中的充分證據(jù)；響應(yīng)于所述多個活動對象檢測權(quán)重的第二分析確定結(jié)果，所述結(jié)果包括是否檢測到對象的信息；以及報告所述結(jié)果。
34.根據(jù)權(quán)利要求33所述的方法，其中響應(yīng)于所述幀中至少一個感興趣區(qū)域的第三分析來確定所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重。
35.根據(jù)權(quán)利要求34所述的方法，其中所述第三分析包括，對于所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象檢測權(quán)重。
36.根據(jù)權(quán)利要求35所述的方法，其中所述計算對象檢測權(quán)重包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象檢測權(quán)重。
37.根據(jù)權(quán)利要求36所述的方法，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
38.根據(jù)權(quán)利要求33所述的方法，其中當未選擇預(yù)定數(shù)目的連續(xù)對象檢測權(quán)重作為活動對象檢測權(quán)重時，所述選擇多個活動對象檢測權(quán)重的步驟結(jié)束。
39.根據(jù)權(quán)利要求33所述的方法，其中捕獲所述多個幀并且以不低于每秒200幀的速率執(zhí)行第一和第二分析。
40.根據(jù)權(quán)利要求33所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟包括僅當檢測到對象才產(chǎn)生輸出脈沖。
41.根據(jù)權(quán)利要求40所述的方法，其中所述報告結(jié)果的步驟還包括產(chǎn)生與通過固定參考點的對象同步的輸出脈沖。
42.一種用于對象檢查的系統(tǒng)，包括傳送機，用于使對象相對于二維視場連續(xù)移動，所述對象包括可視特征組，所述可視特征組包含至少一個可視特征；圖像捕獲設(shè)備，用于捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含視場的圖像，使得對于多個幀中的每個幀所述可視特征組中所有可視特征都位于視場中，并使得所述多個幀包括可視特征組在視場中的多個位置；分析器，用于響應(yīng)于所述多個幀的第一分析確定包括對象狀態(tài)信息的結(jié)果；以及輸出信號裝置，用于報告結(jié)果。
43.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，其中所述第一分析包括計算分別對應(yīng)于所述多個幀的多個對象通過得分，所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分包括對象滿足至少一個檢查標準的證據(jù)。
44.根據(jù)權(quán)利要求43所述的系統(tǒng)，其中響應(yīng)于幀中至少一個感興趣區(qū)域的第二分析來計算所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分。
45.根據(jù)權(quán)利要求44所述的系統(tǒng)，其中所述第二分析包括，對于所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征組中一個特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組計算對象通過得分。
46.根據(jù)權(quán)利要求45所述的系統(tǒng)，其中所述計算對象通過得分包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象通過得分。
47.根據(jù)權(quán)利要求46所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
48.根據(jù)權(quán)利要求43所述的系統(tǒng)，其中所述第一分析還包括對于所述多個幀中的每個幀確定對象檢測權(quán)重，所述對象檢測權(quán)重包括每個幀中可視特征組中的所有可視特征位于視場中的證據(jù)。
49.根據(jù)權(quán)利要求48所述的系統(tǒng)，其中所述第一分析還包括計算由相應(yīng)的對象檢測權(quán)重進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
50.根據(jù)權(quán)利要求48所述的系統(tǒng)，其中所述第一分析還包括計算由相應(yīng)的對象檢測權(quán)重百分比進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
51.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，其中所述傳送機在所述多個幀的連續(xù)幀之間移動對象不超過視場的四分之一。
52.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，其中所述傳送機在連續(xù)幀之間移動對象不超過視場的百分之五。
53.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，其中圖像捕獲設(shè)備和分析器以不低于每秒200幀的速率操作。
54.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，其中所述圖像捕獲設(shè)備包括不超過大約40000像素的陣列。
55.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，還包括不合格執(zhí)行器；且其中所述輸出信號裝置通過產(chǎn)生通知不合格執(zhí)行器的輸出脈沖來報告結(jié)果。
56.根據(jù)權(quán)利要求55所述的系統(tǒng)，其中所述輸出信號裝置產(chǎn)生與通過固定參考點的對象同步的輸出脈沖。
57.根據(jù)權(quán)利要求42所述的系統(tǒng)，還包括觸發(fā)信號，用于指示可視特征組何時位于視場中；且其中圖像捕獲設(shè)備響應(yīng)于所述觸發(fā)信號捕獲所述多個幀。
58.根據(jù)權(quán)利要求57所述的系統(tǒng)，其中所述輸出信號裝置產(chǎn)生與觸發(fā)信號同步的輸出脈沖。
59.用于對象檢查的系統(tǒng)，包括圖像捕獲設(shè)備，用于捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含二維視場的圖像；分析器，用于響應(yīng)于所述多個幀的第一分析確定多個對象檢測權(quán)重，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重包括相應(yīng)幀中對象位于視場中的證據(jù)，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重分別對應(yīng)于多個幀中的每個幀；用于從多個幀中選擇多個活動幀，使得所述多個活動幀中的每個幀的每個對象檢測權(quán)重指示了對象位于視場中的充分證據(jù)；用于響應(yīng)于所述多個活動幀的第二分析，計算分別與所述多個活動幀的每個幀對應(yīng)的多個對象通過得分，所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分包括對象滿足至少一個檢查標準的證據(jù)；以及用于響應(yīng)于所述多個對象通過得分，確定包含對象是否滿足所述至少一個檢查標準的信息的結(jié)果；和輸出信號裝置，用于報告所述結(jié)果。
60.根據(jù)權(quán)利要求59所述的系統(tǒng)，其中所述分析器響應(yīng)于幀中至少一個感興趣區(qū)域的第三分析確定每個對象檢測權(quán)重。
61.根據(jù)權(quán)利要求60所述的系統(tǒng)，其中所述第三分析包括，對于所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象檢測權(quán)重。
62.根據(jù)權(quán)利要求61所述的系統(tǒng)，其中所述第三分析還包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象檢測權(quán)重。
63.根據(jù)權(quán)利要求62所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
64.根據(jù)權(quán)利要求59所述的系統(tǒng)，其中所述分析器響應(yīng)于所述幀中至少一個感興趣區(qū)域的第三分析來計算所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分。
65.根據(jù)權(quán)利要求64所述的系統(tǒng)，其中所述第三分析包括，對于所述多個對象通過得分中的每個對象通過得分，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象通過得分。
66.根據(jù)權(quán)利要求65所述的系統(tǒng)，其中所述第三分析還包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象通過得分。
67.根據(jù)權(quán)利要求66所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
68.根據(jù)權(quán)利要求59所述的系統(tǒng)，其中分析器還從所述多個對象檢測權(quán)重中選擇分別與所述多個活動幀對應(yīng)的多個活動對象檢測權(quán)重；并且所述分析器還響應(yīng)于所述多個活動對象檢測權(quán)重確定結(jié)果。
69.根據(jù)權(quán)利要求68所述的系統(tǒng)，其中所述第二分析還包括計算以相應(yīng)的活動對象檢測權(quán)重進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
70.根據(jù)權(quán)利要求68所述的系統(tǒng)，其中所述第二分析還包括計算以活動對象檢測權(quán)重百分比進行加權(quán)的對象通過得分的加權(quán)平均值。
71.根據(jù)權(quán)利要求59所述的系統(tǒng)，其中所述圖像捕獲設(shè)備和所述分析器以不低于每秒200幀的速率操作。
72.根據(jù)權(quán)利要求59所述的系統(tǒng)，其中所述圖像捕獲設(shè)備包括不超過大約40000像素的陣列。
73.根據(jù)權(quán)利要求59所述的系統(tǒng)，其中所述輸出信號裝置通過產(chǎn)生輸出脈沖來報告結(jié)果。
74.根據(jù)權(quán)利要求73所述的系統(tǒng)，還包括不合格執(zhí)行器；并且其中輸出脈沖信號通知不合格執(zhí)行器。
75.根據(jù)權(quán)利要求73所述的系統(tǒng)，其中輸出信號裝置產(chǎn)生與通過固定參考點的對象同步的輸出脈沖。
76.一種用于對象檢測的系統(tǒng)，包括圖像捕獲設(shè)備，用于捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含二維視場的圖像；分析器，用于響應(yīng)于多個幀的第一分析確定多個對象檢測權(quán)重，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重包括相應(yīng)幀中對象位于視場中的證據(jù)，所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重分別對應(yīng)于多個幀中的每個幀；用于從所述多個對象檢測權(quán)重中選擇多個活動對象檢測權(quán)重，使得每個活動對象檢測權(quán)重指示了相應(yīng)幀中對象位于視場中的充分證據(jù)；以及用于響應(yīng)于所述多個活動對象檢測權(quán)重的第二分析，確定包含是否檢測到對象的信息的結(jié)果；以及輸出信號裝置，用于報告所述結(jié)果。
77.根據(jù)權(quán)利要求76所述的系統(tǒng)，其中所述分析器響應(yīng)于所述幀中至少一個感興趣區(qū)域的第三分析來確定所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重。
78.根據(jù)權(quán)利要求77所述的系統(tǒng)，其中所述第三分析包括，對于所述多個對象檢測權(quán)重中的每個對象檢測權(quán)重，計算分別對應(yīng)于所述至少一個感興趣區(qū)域的測量組，所述測量組中的每個測量是對對象可視特征特性的響應(yīng)；以及響應(yīng)于所述測量組，計算對象檢測權(quán)重。
79.根據(jù)權(quán)利要求78所述的系統(tǒng)，其中所述計算對象檢測權(quán)重包括將所述測量組轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的邏輯值組；以及將所述邏輯值組結(jié)合以產(chǎn)生對象檢測權(quán)重。
80.根據(jù)權(quán)利要求79所述的系統(tǒng)，其中所述邏輯值組中的每個邏輯值為模糊邏輯值。
81.根據(jù)權(quán)利要求76所述的系統(tǒng)，其中當未選擇預(yù)定數(shù)目的連續(xù)對象檢測權(quán)重作為活動對象檢測權(quán)重時，所述分析器確定所述結(jié)果。
82.根據(jù)權(quán)利要求76所述的系統(tǒng)，其中所述圖像捕獲設(shè)備和所述分析器以不低于每秒200幀的速率操作。
83.根據(jù)權(quán)利要求76所述的系統(tǒng)，其中所述圖像捕獲設(shè)備包括不超過大約40000像素的陣列。
84.根據(jù)權(quán)利要求76所述的系統(tǒng)，其中所述輸出信號裝置通過僅當檢測到對象時產(chǎn)生輸出脈沖來報告結(jié)果。
85.根據(jù)權(quán)利要求84所述的系統(tǒng)，其中所述輸出信號裝置產(chǎn)生與通過固定參考點的對象同步的輸出脈沖。
86.一種用于檢測對象和確定對象特性的方法，包括捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含二維視場的圖像；響應(yīng)于所述多個幀的第一分析，從多個幀中選擇多個活動幀，使得所述第一分析指示了所述多個活動幀的每幀中對象位于視場中的充分證據(jù)；得到與所述多個活動幀相應(yīng)的多個捕獲時間，所述多個捕獲時間中的每個捕獲時間對應(yīng)于捕獲到相應(yīng)活動幀的時間；響應(yīng)于所述多個活動幀的第二分析，計算多個位置值，所述多個位置值中的每個位置值是對第二分析所計算的相關(guān)活動幀中對象位于視場中位置的響應(yīng)；以及使用所述多個位置值以及所述多個捕獲時間確定對象特性。
87.根據(jù)權(quán)利要求86所述的方法，其中所述特性包括指示對象何時位于固定標志點的標志時間，并且所述方法還包括在報告時間產(chǎn)生一個信號，所述報告時間在標志時間之后與其相差一個延遲間隔；以及使用所述信號的報告時間來指示對象的位置。
88.根據(jù)權(quán)利要求87所述的方法，其中確定標志時間包括在至少三個捕獲時間和相應(yīng)的位置值處擬合一條線。
89.根據(jù)權(quán)利要求87所述的方法，還包括使用先進先出緩沖器來保持在報告時間產(chǎn)生信號所需的信息。
90.根據(jù)權(quán)利要求87所述的方法，還包括相對于二維視場以基本恒定的速度移動對象；并且其中在報告時間，對象的位置是距標志點一定距離下游位置，所述距離由恒定速度和延遲間隔確定。
91.根據(jù)權(quán)利要求90所述的方法，還包括調(diào)整延遲間隔使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
92.根據(jù)權(quán)利要求91所述的方法，其中所述期望的位置對應(yīng)于執(zhí)行器位置。
93.根據(jù)權(quán)利要求92所述的方法，還包括響應(yīng)于所述多個活動幀的第三分析，判斷對象是否滿足檢查標準；并且其中產(chǎn)生所述信號還包括僅當?shù)谌治雠袛鄬ο蟛粷M足檢查標準時產(chǎn)生信號；并且所述執(zhí)行器是不合格執(zhí)行器，并所述方法還包括使用信號來控制所述不合格執(zhí)行器。
94.根據(jù)權(quán)利要求91所述的方法，其中所述特性還包括對象速度，所述對象速度是所述恒定速度的測量；和調(diào)整延遲間隔是對對象速度的響應(yīng)。
95.根據(jù)權(quán)利要求86所述的方法，還包括相對于二維視場以基本恒定的速度移動對象；并且其中所述特性包括對象速度，所述對象速度是所述恒定速度的測量。
96.根據(jù)權(quán)利要求95所述的方法，其中所述特性還包括對象距離；并且所述方法還包括使用對象速度來確定所述對象距離。
97.根據(jù)權(quán)利要求95所述的方法，其中所述特性還包括像素尺寸校準；并且所述方法還包括使用對象速度來確定所述像素尺寸校準。
98.根據(jù)權(quán)利要求86所述的方法，還包括相對于二維視場以基本恒定的速度移動對象；并且其中所述特性包括與視場中多個分離的位置對應(yīng)的多個對象速度；以及對象空間旋轉(zhuǎn)；并且所述方法還包括使用所述多個對象速度來確定所述對象旋轉(zhuǎn)。
99.一種用于檢測對象和確定對象特性的方法，包括使用相對于二維視場移動以傳送對象的傳送機；響應(yīng)于所述傳送機的移動輸入編碼信號，在期望時間可以從所述編碼信號得到指示了傳送機相對位置的相應(yīng)編碼器計數(shù)；捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含二維視場的圖像；響應(yīng)于所述多個幀的第一分析，從所述多個幀中選擇多個活動幀，使得所述第一分析指示了所述多個活動幀的每幀中對象位于視場中的充分證據(jù)；得到與所述多個活動幀相應(yīng)的多個捕獲計數(shù)，所述多個捕獲計數(shù)中的每個捕獲計數(shù)是對編碼器計數(shù)的響應(yīng)，所述編碼器計數(shù)與捕獲到相應(yīng)活動幀的時間對應(yīng)；響應(yīng)于所述多個活動幀的第二分析，計算多個位置值，所述多個位置值中的每個位置值是對第二分析所計算的相關(guān)活動幀中對象位于視場中的位置的響應(yīng)；以及使用所述多個位置值和多個捕獲計數(shù)確定所述對象特性。
100.根據(jù)權(quán)利要求99所述的方法，其中所述特性包括標志計數(shù)，所述標志計數(shù)指示了與對象位于固定標志點的時間對應(yīng)的編碼器計數(shù)；并且所述方法還包括在報告時間產(chǎn)生一個信號，所述報告時間在相應(yīng)的編碼器計數(shù)與標志計數(shù)相差一個延遲計數(shù)時發(fā)生；以及使用所述信號的報告時間來指示對象的位置。
101.根據(jù)權(quán)利要求100所述的方法，其中確定所述標志計數(shù)包括在至少三個捕獲計數(shù)和相應(yīng)的位置值處擬合一條線。
102.根據(jù)權(quán)利要求100所述的方法，還包括使用先進先出緩沖器來保持在報告時間產(chǎn)生信號所需的信息。
103.根據(jù)權(quán)利要求100所述的方法，其中在報告時間，所述對象的位置是距標志點一定距離的下游位置，所述距離由延遲計數(shù)確定。
104.根據(jù)權(quán)利要求103所述的方法，還包括調(diào)整延遲計數(shù)使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
105.根據(jù)權(quán)利要求104所述的方法，其中所述期望的位置對應(yīng)于執(zhí)行器位置。
106.根據(jù)權(quán)利要求105所述的方法，還包括響應(yīng)于所述多個活動幀的第三分析，判斷對象是否滿足檢查標準；并且其中產(chǎn)生所述信號還包括僅當?shù)谌治雠袛鄬ο蟛粷M足檢查標準時產(chǎn)生信號；并且所述執(zhí)行器是不合格執(zhí)行器，所述方法還包括使用所述信號來控制所述不合格執(zhí)行器。
107.根據(jù)權(quán)利要求99所述的方法，其中所述特性包括像素尺寸校準。
108.根據(jù)權(quán)利要求107所述的方法，其中所述特性還包括對象距離；并且所述方法還包括使用像素尺寸校準來確定所述對象距離。
109.根據(jù)權(quán)利要求99所述的方法，其中所述特性包括與視場中的多個分離位置對應(yīng)的多個像素尺寸校準；以及對象空間旋轉(zhuǎn)；并且所述方法還包括使用所述多個像素尺寸校準來確定所述對象旋轉(zhuǎn)。
110.一種用于檢測對象和確定對象特性的系統(tǒng)，包括圖像捕獲設(shè)備，用于捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包括二維視場的圖像；以及分析器，用于響應(yīng)于所述多個幀的第一分析，從多個幀中選擇多個活動幀，使得所述第一分析指示了所述多個活動幀的每幀中對象位于視場中的充分證據(jù)；用于得到與所述多個活動幀相應(yīng)的多個捕獲時間，所述多個捕獲時間中的每個捕獲時間對應(yīng)于捕獲到相應(yīng)活動幀的時間；響應(yīng)于所述多個活動幀的第二分析，計算多個位置值，所述多個位置值中的每個位置值是對第二分析所計算的相關(guān)活動幀中對象位于視場中的位置的響應(yīng)；以及用于使用所述多個位置值以及所述多個捕獲時間來確定對象特性。
111.根據(jù)權(quán)利要求110所述的系統(tǒng)，其中所述特性包括指示對象何時位于固定標志點的標志時間，并且所述系統(tǒng)還包括輸出信號裝置，用于通過在報告時間產(chǎn)生一個信號來指示對象的位置，所述報告時間在標志時間之后與其相差一個延遲間隔。
112.根據(jù)權(quán)利要求111所述的系統(tǒng)，其中所述分析器通過在至少三個捕獲時間和相應(yīng)的位置值處擬合一條線來確定標志時間。
113.根據(jù)權(quán)利要求111所述的系統(tǒng)，還包括先進先出緩沖器，用于保持在報告時間輸出信號裝置產(chǎn)生信號所需的信息。
114.根據(jù)權(quán)利要求111所述的系統(tǒng)，還包括傳送機，用于相對于二維視場以基本恒定的速度傳送對象；并且其中在報告時間，所述對象的位置是距標志點一定距離的下游位置，所述距離由恒定速度和延遲間隔確定。
115.根據(jù)權(quán)利要求114所述的系統(tǒng)，還包括控制器，用于調(diào)整延遲間隔使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
116.根據(jù)權(quán)利要求115所述的系統(tǒng)，還包括執(zhí)行器，所述執(zhí)行器具有一個位置，從所述位置開始作用于對象；并且其中所述期望位置對應(yīng)于所述執(zhí)行器的位置。
117.根據(jù)權(quán)利要求116所述的系統(tǒng)，其中所述分析器響應(yīng)于所述多個活動幀的第三分析，判斷對象是否滿足檢查標準；所述輸出信號裝置僅當分析器判斷對象不滿足檢查標準時產(chǎn)生信號；所述執(zhí)行器是不合格執(zhí)行器，并且使用所述信號來控制所述不合格執(zhí)行器。
118.根據(jù)權(quán)利要求115所述的系統(tǒng)，其中所述特性還包括對象速度，所述對象速度是所述恒定速度的測量；和所述控制器響應(yīng)于對象速度調(diào)整延遲間隔。
119.根據(jù)權(quán)利要求110所述的系統(tǒng)，還包括傳送機，用于相對于二維視場以基本恒定的速度移動對象；并且其中所述特性包括對象速度，所述對象速度是所述恒定速度的測量。
120.根據(jù)權(quán)利要求119所述的系統(tǒng)，其中所述特性還包括對象距離；并且所述分析器響應(yīng)于對象速度來確定所述對象距離。
121.根據(jù)權(quán)利要求119所述的系統(tǒng)，其中所述特性還包括像素尺寸校準；并且所述分析器響應(yīng)于對象速度來確定所述像素尺寸校準。
122.根據(jù)權(quán)利要求110所述的系統(tǒng)，還包括傳送機，用于相對于二維視場以基本恒定的速度傳送對象；并且其中所述特性包括與視場中多個分離的位置對應(yīng)的多個對象速度；以及對象空間旋轉(zhuǎn)；并且所述分析器響應(yīng)于所述多個對象速度來確定所述對象旋轉(zhuǎn)。
123.一種用于檢測對象和確定對象特性的系統(tǒng)，包括傳送對象的傳送機，相對于二維視場移動；輸入設(shè)備，用于響應(yīng)于所述傳送機的移動接收編碼信號，在期望時間從所述編碼信號可以得到指示了傳送機相對位置的相應(yīng)編碼器計數(shù)；圖像捕獲設(shè)備，用于捕獲多個幀，所述多個幀中的每個幀包含二維視場的圖像；以及分析器，用于響應(yīng)于所述多個幀的第一分析，從多個幀中選擇多個活動幀，使得所述第一分析指示了所述多個活動幀的每幀中對象位于視場中的充分證據(jù)；用于得到與所述多個活動幀相應(yīng)的多個捕獲計數(shù)，所述多個捕獲計數(shù)中的每個捕獲計數(shù)是對編碼器計數(shù)的響應(yīng)，所述編碼器計數(shù)與捕獲到相應(yīng)活動幀的時間對應(yīng)；用于響應(yīng)于所述多個活動幀的第二分析，計算多個位置值，所述多個位置值中的每個位置值是對第二分析所計算的相關(guān)活動幀中對象位于視場中的位置的響應(yīng)，以及；用于使用所述多個位置值和多個捕獲計數(shù)確定所述對象特性。
124.根據(jù)權(quán)利要求123所述的系統(tǒng)，其中所述特性包括標志計數(shù)，所述標志計數(shù)指示了與對象位于固定標志點的時間對應(yīng)的編碼器計數(shù)；并且所述系統(tǒng)還包括輸出信號裝置，通過在報告時間產(chǎn)生一個信號來指示對象的位置，所述報告時間在相應(yīng)的編碼器計數(shù)與標志計數(shù)相差一個延遲計數(shù)時發(fā)生。
125.根據(jù)權(quán)利要求124所述的系統(tǒng)，其中所述分析器通過在至少三個捕獲計數(shù)和相應(yīng)的位置值處擬合一條線來確定標志計數(shù)。
126.根據(jù)權(quán)利要求124所述的系統(tǒng)，還包括先進先出緩沖器，用于保持在報告時間輸出信號裝置產(chǎn)生信號所需的信息。
127.根據(jù)權(quán)利要求124所述的系統(tǒng)，其中在報告時間，所述對象的位置是距標志點一定距離的下游位置，所述距離由延遲計數(shù)確定。
128.根據(jù)權(quán)利要求127所述的系統(tǒng)，還包括控制器，所述控制器用于調(diào)整延遲計數(shù)使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
129.根據(jù)權(quán)利要求128所述的系統(tǒng)，還包括執(zhí)行器，所述執(zhí)行器具有一個位置，從所述位置開始作用于對象，并且，其中所述期望的位置對應(yīng)于執(zhí)行器位置。
130.根據(jù)權(quán)利要求129所述的系統(tǒng)，其中所述分析器響應(yīng)于所述多個活動幀的第三分析，判斷對象是否滿足檢查標準；所述輸出信號裝置僅當分析器判斷對象不滿足檢查標準時產(chǎn)生信號；所述執(zhí)行器是不合格執(zhí)行器，并且使用所述信號來控制所述不合格執(zhí)行器。
131.根據(jù)權(quán)利要求123所述的系統(tǒng)，其中所述特性包括像素尺寸校準。
132.根據(jù)權(quán)利要求131所述的系統(tǒng)，其中所述特性還包括對象距離；并且所述分析器響應(yīng)于所述像素尺寸校準來確定所述對象距離。
133.根據(jù)權(quán)利要求123所述的系統(tǒng)，其中所述特性包括與視場中的多個分離位置對應(yīng)的多個像素尺寸校準；以及對象空間旋轉(zhuǎn)；并且所述分析器響應(yīng)于所述多個像素尺寸校準來確定所述對象旋轉(zhuǎn)。
134.一種用于定位多個對象的方法，包括移動所述多個對象中的每個對象，使得所述對象通過固定標志點；對于所述多個對象中的每個對象確定相應(yīng)標志時間，所述標志時間指示了所述對象何時通過固定標志點，其中確定相應(yīng)的標志時間發(fā)生在相應(yīng)的決策點，所述相應(yīng)決策點與相應(yīng)的標志時間相差一個相應(yīng)的決策延遲；和與所述多個對象對應(yīng)的所述決策延遲是可變的；對于所述多個對象的每個對象，在相應(yīng)的報告時間產(chǎn)生相應(yīng)的信號，所述報告時間在相應(yīng)的標志時間之后與其相差一個延遲間隔；和對于所述多個對象的每個對象，使用相應(yīng)信號的相應(yīng)報告時間來指示所述對象的位置。
135.根據(jù)權(quán)利要求134所述的方法，還包括使用先進先出緩沖器來保持在每個相應(yīng)的報告時間產(chǎn)生每個相應(yīng)信號所需的信息。
136.根據(jù)權(quán)利要求134所述的方法，其中移動所述多個對象中的每個對象還包括以基本恒定的速度移動對象；且在相應(yīng)的報告時間，所述對象的位置是距標志點一定距離的下游位置，所述距離由所述恒定速度和延遲間隔確定。
137.根據(jù)權(quán)利要求136所述的方法，還包括調(diào)整所述延遲間隔使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
138.根據(jù)權(quán)利要求137所述的方法，其中所述期望位置對應(yīng)于執(zhí)行器位置。
139.一種用于定位多個對象的方法，包括使用相對于固定標志點移動的傳送機以傳送所述多個對象中的每個對象，使得所述對象通過固定標志點；響應(yīng)于所述傳送機的移動來輸入編碼信號，在期望時間可以從所述編碼信號得到指示了傳送機相對位置的相應(yīng)編碼器計數(shù)；對于所述多個對象中的每個對象，確定相應(yīng)的標志計數(shù)，所述相應(yīng)的標志計數(shù)指示了與對象通過固定標志點的時間對應(yīng)的編碼器計數(shù)；其中確定所述相應(yīng)標志計數(shù)發(fā)生在相應(yīng)的決策點，所述相應(yīng)決策點與所述對象通過固定標志點的時間相差一個相應(yīng)的決策延遲；和與所述多個對象相應(yīng)的所述決策延遲是可變的；對于所述多個對象的每個對象，在相應(yīng)的報告時間產(chǎn)生一個相應(yīng)的信號，所述報告時間在相應(yīng)的編碼器計數(shù)與標志計數(shù)相差一個延遲計數(shù)時發(fā)生；和對于多個對象的每個對象，使用相應(yīng)信號的相應(yīng)報告時間來指示對象位置。
140.根據(jù)權(quán)利要求139所述的方法，還包括使用先進先出緩沖器來保持在每個相應(yīng)的報告時間產(chǎn)生每個相應(yīng)信號所需的信息。
141.根據(jù)權(quán)利要求139所述的方法，其中在相應(yīng)的報告時間，所述對象的位置是距離所述標志點一定距離的下游位置，所述一定距離由所述延遲計數(shù)確定。
142.根據(jù)權(quán)利要求141所述的方法，還包括調(diào)整所述延遲計數(shù)使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
143.根據(jù)權(quán)利要求142所述的方法，其中所述期望位置對應(yīng)于執(zhí)行器位置。
144.一種用于定位多個對象的系統(tǒng)，包括傳送機，用于傳送所述多個對象中的每個對象，使得所述對象通過固定標志點；分析器，用于對于所述多個對象中的每個對象確定相應(yīng)標志時間，所述標志時間指示了所述對象何時通過固定標志點，其中在相應(yīng)的決策點確定相應(yīng)的標志時間，所述相應(yīng)決策點與相應(yīng)的標志時間相差一個相應(yīng)的決策延遲；和與所述多個對象對應(yīng)的所述決策延遲是可變的；以及輸出信號裝置，對于所述多個對象的每個對象，所述輸出信號裝置通過在相應(yīng)的報告時間產(chǎn)生相應(yīng)的信號來指示所述對象的位置，所述相應(yīng)的報告時間在相應(yīng)的標志時間之后與其相差一個延遲間隔。
145.根據(jù)權(quán)利要求144所述的系統(tǒng)，還包括先進先出緩沖器，用于保持在每個相應(yīng)的報告時間所述輸出信號裝置產(chǎn)生每個相應(yīng)信號所需的信息。
146.根據(jù)權(quán)利要求144所述的系統(tǒng)，其中傳送機以基本恒定的速度傳送所述多個對象中的每個對象；以及在相應(yīng)報告時間，所述對象的位置是距標志點一定距離的下游位置，所述距離由所述恒定速度和延遲間隔確定。
147.根據(jù)權(quán)利要求146所述的系統(tǒng)，還包括控制器，所述控制器用于調(diào)整延遲間隔使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
148.根據(jù)權(quán)利要求147所述的系統(tǒng)，還包括執(zhí)行器，所述執(zhí)行器具有一個位置，從所述位置開始作用于每個對象；并且其中所述期望位置對應(yīng)于執(zhí)行器的位置。
149.用于定位多個對象的系統(tǒng)，包括傳送機，相對于固定標志點移動，用于傳送所述多個對象中的每個對象，使得所述對象通過固定標志點；輸入設(shè)備，用于響應(yīng)于所述傳送機的移動來接收編碼信號，在期望時間可以從所述編碼信號得到指示了傳送機相對位置的相應(yīng)編碼器計數(shù)；分析器，用于對于所述多個對象中的每個對象，確定相應(yīng)的標志計數(shù)，所述相應(yīng)的標志計數(shù)指示了與對象通過固定標志點的時間對應(yīng)的編碼器計數(shù)；其中確定所述相應(yīng)標志計數(shù)發(fā)生在相應(yīng)的決策點，所述相應(yīng)決策點與所述對象通過固定標志點的時間相差一個相應(yīng)的決策延遲；且與所述多個對象相應(yīng)的所述決策延遲是可變的；輸出信號裝置，對于所述多個對象的每個對象，所述輸出信號裝置通過在相應(yīng)的報告時間產(chǎn)生一個相應(yīng)的信號來指示對象位置，所述相應(yīng)的報告時間在相應(yīng)的編碼器計數(shù)與標志計數(shù)相差一個延遲計數(shù)時發(fā)生。
150.根據(jù)權(quán)利要求149所述的系統(tǒng)，還包括先進先出緩沖器，用于保持在每個相應(yīng)的報告時間所述輸出信號裝置產(chǎn)生每個相應(yīng)信號所需的信息。
151.根據(jù)權(quán)利要求149所述的系統(tǒng)，其中在相應(yīng)的報告時間，所述對象的位置是距離所述標志點一定距離的下游位置，所述距離由所述延遲計數(shù)確定。
152.根據(jù)權(quán)利要求151所述的系統(tǒng)，還包括控制器，用于調(diào)整所述延遲計數(shù)使得所述下游位置對應(yīng)于對象的期望位置。
153.根據(jù)權(quán)利要求152所述的系統(tǒng)，還包括執(zhí)行器，所述執(zhí)行器具有一個位置，從所述位置開始作用于每個對象；并且其中所述期望位置對應(yīng)于執(zhí)行器的位置。
全文摘要
公開的是用于自動光電檢測和對象檢查的方法和裝置，所述方法和裝置基于捕獲二維視場的數(shù)字圖像、對圖像進行分析、做出并報告對象狀態(tài)相關(guān)的決策，所述待檢測或待檢查的對象可能定位于所述二維視場中。所述決策基于從對象位于視場中的多個圖像中得到的證據(jù)，通常與多個觀測透視對應(yīng)。對象位于視場中的證據(jù)用于檢測，對象滿足適當檢查標準的證據(jù)用于檢查。公開了用于以高速捕獲和分析圖像的方法和裝置，使得對于連續(xù)移動的對象可以得到多個觀測透視圖。
文檔編號G06K9/46GK101023447SQ200580027010
公開日2007年8月22日 申請日期2005年6月6日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月9日
發(fā)明者W·M·西爾弗 申請人:科格內(nèi)克斯科技及投資公司