虚拟图像处理——通过仿真实现范式转换

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工厂变得越来越自动化。生产设施变得越来越灵活，因此在切换到新产品时无需建造新工厂。视觉检查系统作为工业 4.0过程链的一部分，硬件配置是阻碍检查系统灵活性的关键一环。生产线的用途越来越广泛，产品的变化也越来越快，面对的是表面和材料更加复杂的检测系统。生产的每一步都被控制和数字化，以尽可能灵活。然而，当涉及到检查时，需要几个月的预先研究，并且没有现成的解决方案，可以很容易地适应不同的用例和不同复杂性的表面。

使流程更加灵活高效

然而，质量控制往往被忽视。检验系统仍然是刚性的，必须为特定的产品设计。检测系统由许多硬件组成，通常由经验丰富的工程师根据物理测试选择和参数化。新系统是迭代开发的。专家设计了一个初始系统，然后对其进行修改，直到它能够以足够的精度检查产品。这些对不同硬件解决方案的测试需要花费大量的时间和精力，每次测试运行需要几个小时。因此，通常选择一种有效但不是最优的配置。随后必须对产生的次优图像质量进行算法补偿。

为了使这个过程更加灵活和高效，研究人员正在开发一个自适应的、基于仿真的框架，它将彻底改变检测系统的开发过程。在未来，工业检测系统将完全虚拟化设计，并使用该框架进行可靠性测试。

相机视点候选对象的轴点的特写。一些点覆盖平坦区域，而在强弯曲区域生成更多点。

框架开发

弗劳恩霍夫工业数学研究所（ITWM）的虚拟图像处理研究小组正致力于通过开发一个模块化框架来改变这一模式，该框架完全能够规划采集要求，以全面检查任何给定的产品。利用计算机视觉、计算机图形学、机器学习和机器人技术，有可能开发一个框架，为设计优化提供工具，允许假设灵活的图像采集设置。目前，对检测系统设计与优化的研究很少或根本没有。

一个虚拟图像处理框架可以通过对选择的采集硬件进行全面测试并对结果进行仿真，克服这一缺陷。最重要的是，它使得部件定位的优化成为可能，而不需要工程师重复地重新安装设备。此外，计算机视觉算法可以在模拟图像和采集图像上进行开发和测试，克服了缺陷样本采集的常见问题。此类问题通常出现在很少出现缺陷的行业，但在出现缺陷时非常关键——例如飞机整体叶盘（叶片集成盘）和汽车制动器。

虚拟化核心是重点

虚拟图像处理的关键在于虚拟化核心，它由规划和仿真两个相互关联的部分组成。模拟摄像机所看到的可以用来评估检测系统的设计方案。

核心由产品的CAD模型（几何结构）以及不同的检查参数（例如缺陷类型、产品材料和检查速度）提供。基于这些参数，核心将输出一组可能的解决方案和参数，然后工程师可以使用这些解决方案和参数来调整检测系统，以及预期的结果，例如感测视点、光位置和模拟检测图像。

该框架目前正在几个方面同时进行研究和开发：

参数曲面估计

基于主动模型的位置规划与优化

镜头造型

基于位置的缺陷增强

表面光响应模型

重点主要放在位置规划上，位置规划是整个系统的支柱。然后，这可以模块化地扩展，并通过新的功能加以补充，以便适应特定于产品的需求。