基于視覺的工業自動化中的圖像獲取系統優化的制作方法

本公開涉及用于工業自動化應用的計算機視覺系統。本公開的實施方式具體涉及用于優化圖像獲取系統的配置的技術，該圖像獲取系統用于對生產線上的零件進行基于視覺的檢查。

背景技術：

1、計算機視覺已經成為現代制造過程的各個部分的中心。例如，計算機視覺技術可以在視覺質量任務中提供幫助，這對于減少缺陷產品的數量變得越來越重要。成功部署這些先進技術的一個挑戰是在檢查過程中正確確定圖像獲取系統的配置，例如相機數量、相機位置和角度等。人工智能（ai）模型的性能可能在很大程度上取決于它們訓練的圖像數據的質量。因此，如果初始系統設計沒有正確完成（例如，相機位于錯誤的位置或使用了錯誤的照明方案），則圖像數據的質量可能會不利地降低。

2、目前，用于生產線檢查的圖像獲取系統的安裝或甚至修改可能是繁瑣的手動過程，其通常需要來自不同領域的全職人類專業知識，諸如照明、相機、ai和生產專家等。此外，大多數視覺項目的設計期可能涉及綜合實驗階段，其中領域專家可能嘗試不同配置（例如，相機數量、相機位置和角度等）來設計圖像獲取系統。然而，基于由專家確定的配置參數的最終設計通常是主觀的并且產生次優的結果。例如，該設計可能僅適用于特定零件，而不是足夠通用。

技術實現思路

1、簡而言之，本公開的各方面提供了一種虛擬調試框架，以優化圖像獲取系統的配置，該圖像獲取系統用于生產線上的零件的基于視覺的檢查。

2、本公開的第一方面提供了一種用于配置圖像獲取系統的計算機實現的方法，該圖像獲取系統包括用于生產線上的零件的基于視覺的檢查的一個或多個相機。該方法包括運行模擬引擎，用于基于零件的3d模型和由可優化參數限定的圖像獲取系統的配置，來渲染由一個或多個相機獲取的生產線上的零件的合成圖像。該方法還包括運行表面覆蓋測量引擎，用于使用模擬引擎的輸出來針對一個或多個相機中的單獨相機測量零件表面上的盲點，并由此確定零件的3d模型上的可見表面覆蓋的測量。該方法還包括執行優化引擎，用于通過基于對由測量的可見表面覆蓋限定的優化目標的評估來更新可優化參數，以生成圖像獲取系統的經更新的配置。該方法包括在多次迭代中執行上述活動，以確定用于生產線上的基于視覺的檢查的圖像獲取系統的最終配置。

3、本公開的其他方面在計算系統和計算機程序產品中實現上述方法的特征，用于配置圖像獲取系統，以用于生產線上的零件的基于視覺的檢查。

4、通過本公開的技術可以實現附加的技術特征和益處。本公開的實施方式和方面在本文中詳細描述，并且被認為是所要求保護的主題的一部分。為了更好的理解，參考詳細描述和附圖。

技術特征：

1.一種用于配置圖像獲取系統的計算機實現的方法，所述圖像獲取系統包括用于對生產線上的零件進行基于視覺的檢查的一個或多個相機，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其中，運行所述模擬引擎用于基于與所述生產線有關的環境和操作參數的隨機化，針對每個單獨相機來渲染多個合成圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，由所述模擬引擎渲染的所述合成圖像包括逼真圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，由所述表面覆蓋測量引擎使用的所述模擬引擎的輸出包括所述逼真圖像，所述可見表面覆蓋通過以下方式來測量：

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其中，由所述表面覆蓋測量引擎使用的所述模擬引擎的輸出針對每個單獨相機包括由位于所述相機的視場（fov）內的零件的所述3d模型所限定的所述零件表面的區域，可見表面覆蓋相機通過以下方式來測量：

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述多個位置分別對應于由所述零件的所述3d模型的多邊形網格限定的平面表面元素，所述平面表面元素被包含在相應相機的所述fov內的區域中。

7.根據權利要求5所述的方法，其中，針對相應相機的所述fov內的所述區域，所述多個位置通過對由所述零件的所述3d模型限定的所述零件表面的uv圖上的點進行采樣來確定。

8.根據權利要求5所述的方法，其中，針對相應相機的所述fov內的區域，所述多個位置包括平面表面上的地標，所述地標由所述零件表面上的幾何形狀形成，所述幾何形狀由所述零件的所述3d模型限定。

9.根據權利要求3至8中任一項所述的方法，還包括：

10.根據權利要求1至9中任一項所述的方法，其中，執行所述迭代直到所述優化目標的所述評估達到預限定閾值為止。

11.根據權利要求1至10中任一項所述的方法，其中，所述優化引擎包括遺傳算法。

12.根據權利要求1至11中任一項所述的方法，包括使用具有不同標稱幾何形狀的不同零件的3d模型執行所述迭代中的每次迭代，以確定用于檢查所述不同零件的所述圖像獲取系統的最終通用配置。

13.根據權利要求1至12中任一項所述的方法，其中，所述可優化參數選自由以下項組成的組：所述一個或多個相機的位置、角度、視場、曝光、顏色模式、模擬增益和焦深。

14.一種非暫態計算機可讀存儲介質，包括指令，所述指令在由計算系統處理時將所述計算系統配置為執行根據權利要求1至13中任一項所述的方法。

15.一種用于配置圖像獲取系統的系統，所述圖像獲取系統包括用于對生產線上的零件進行基于視覺的檢查的一個或多個相機，所述系統包括：

技術總結
根據所公開的用于配置具有對生產線上的零件進行基于視覺的檢查一個或多個相機的圖像獲取系統的實施方式，模擬引擎基于零件的3D模型和由可優化參數限定的圖像獲取系統的配置來渲染由一個或多個相機獲取的生產線上的零件的合成圖像。表面覆蓋測量引擎使用模擬引擎的輸出來針對單獨相機測量零件表面上的盲點，并且由此確定零件的3D模型上的可見表面覆蓋的測量。優化引擎通過基于對由測量的可見表面覆蓋所限定的優化目標的評估來更新可優化參數以生成圖像獲取系統的經更新的配置。迭代地執行上述過程以確定圖像獲取系統的最終配置。

技術研發人員：巴里斯·埃羅爾,本杰明·奇斯利,安娜瑪麗·布羅伊,賈森·杜布,蒂莫·德林
受保護的技術使用者：西門子股份公司
技術研發日：
技術公布日：2025/3/13