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用途日益广泛的电子眼睛
 作者: Stuart F. Brown    时间: 1998年04月05日    来源: 财富中文网
 位置: 杂志>>第七期         
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    作者:Stuart F. Brown

    视觉机器正在取代工厂里的检验人员。它们甚至可以测量你的手型,以便为你定制高尔夫球手套。

    凭着人类所无法比拟的警惕性和准确性,不知疲倦的“电子眼睛”正被用于门类越来越广泛的各种工业过程之中,发挥着检查和指导的作用。“机器视觉”一词就是指把这些从不眨眼的“眼睛”与能够对它们的所见进行处理的计算机相联结的技术。机器视觉不仅能够指导机器人在汽车车身上安装车门,而且还可以从冷冻食品生产线上挑拣出有污点的蔬菜,在木材被制成带有装饰条的办公室用门板之前检查里面是否有节疤,以及保证在送往药店之前装在药盒里的药丸准确无误,治病救人。 

    甚至在制造业之外的领域,机器视觉也得到奇妙的新应用。某些民航班机在冬天起飞之前会利用电子眼睛检查机翼上是否积有冰块,以免出现危险。最新研制出的新系统可以通过辨认人们的五官或眼球的虹膜来确认在 ATM 自动柜员机上操作的顾客的身份。 

    据宾夕法尼亚州亚德利市从事技术研究的机器视觉国际公司(Machine Vision International)的内洛•措伊克(Nello Zeuch)估计,去年北美市场机器视觉设备的销售额达到了创纪录的 12 亿美元。这个数字比 1996 年增长 15%,并且差不多是五年前同类产品销售额的两倍。措伊克指出,尽管机器视觉行业的销售额中有差不多 15% 与机器人有关,但该行业业务的内容主要还是安装用于检测生产活动的固定设备。在某些场合,这些设备替代了检查人员,而在另外一些场合,它们成了检查人员的好帮手。措伊克说:“在执行大多数的检查任务时,人的工作效率只有大约 75% 到 80%。检验员的眼睛会瞟到别处,或者会开始想足球赛的事情。” 

    机器视觉的历史最早可以追溯到 40 年代末期。当时,人们在装瓶工厂里开始使用简单的电光学检查系统。通过测量闪烁的光线穿过瓶子后的亮度,这些装置可以检查瓶子是否干净、是不是空的以及是否适合灌装。一直到 70 年代,即微处理器芯片和固态电子摄像机出现之后,工程师们才得以设计出今天的机器视觉系统的前身。从那以后,芯片处理速度的加快及其成本的下跌使机器视觉技术的性能得到改善,同时价格也不断下降。措伊克估计,安装机器视觉系统的平均费用已经从六年前的 7.5 万美元下降到了目前的五万美元。 

    在工厂里,分析视频或激光图像的计算机采用了能够高效地执行算法程序的专用芯片。这里所谓的算法程序是指用于识别物体的一系列数学和逻辑步骤。计算机通常使用的办法是把它所看到的物体与它记忆中储存的某一简化了的典型物体形象进行比较。如果两者存在差异之处──譬如电路板上少了一块芯片和两只电容,系统将会发出信号表明发现了差错,并把这样的次品从生产线上“踢”出去。 

    执行这样的任务,不具备深度的二维视觉技术就足够使用了,而有的二维系统──例如芯片制造厂所使用的──在技术上也是极为先进的。不过有些时候,视觉系统除了要能够测定高度和宽度之外,还需要具备对深度的感知能力。例如,从架子上取下了车门的机器人需要具有三维视觉能力才能把车门准确无误地安装到车身的相应部位。 

    笔者最近走访了制造行业的若干企业,对机器视觉技术许多出色的新用途作了一番考察之后,发现机器视觉正在发挥着指导生产和保证产品质量的作用。 

    利用三维视觉技术,工程师们已经研制出了可以对体积巨大、且外形多变的物体──例如松树原木──进行检查的系统。海湾诸州纸业公司(Gulf States Paper Corp.)投资 4,000 万美元在亚拉巴马州芒德维尔新建的一个锯木厂于去年 5 月投产,每天可锯原木 3,000 根。使这家锯木厂得以运转的关键设备是两套总价值 42.5 万美元的机器视觉技术系统。它们是由密歇根州普利茅斯一家上市企业──佩西普特隆公司(Perceptron)研制的。这两套系统基本上消除了木材切割生产中的不确定性。 

    在佩西普特隆公司研制的第一套视觉系统上,佩西普特隆系统确定把原木横着锯成短木料的最佳切割方法。接着,在第二套视觉系统,一排激光照相机向木料投射出极细的条带状红色光束。利用这些光线内所含的信息,计算机可以生成反映木料体积的图像。 

    第二个视觉系统能考虑木材规格的市场因素,计算出切割各种尺寸木料的比例,从而使每一段原木的浪费达到最少,利润达到最高。该机器系统思考如何切割木料,就如同是一个饥极之人一边打量、一头牛、一边看着列出了牛身体上全部美味肉块的图表一样。在视频显示器上,彩色的图表显示出计算机计划好切割的各种木料的比例。 

    负责木材产品的经理格里夫•斯坦利(Griff Stanley)说:“我们同时生产厚度为一英寸和两英寸的木板,长度在 8 至 22 英尺之间,因此每天我们对市场上各类规格木材的价格和库存量十分关心。”对于任何经过该系统处理的原木,目前最佳的切割方案是把一端切割成 1×4×12 英尺的木料,把另一端切割成 2×4×16 英尺的木料,剩下的部分再切割成 2 英寸厚的木板。锯木工人可能会对计算机的切割方案不屑一顾,并根据自己认为适当的方式进行切割。但是经过该系统处理的原木是被按照计算机选择的计划自动切割的。 

    斯坦利不愿提供具体数字说明新的视觉技术系统对生产率有多大促进。不过他的言外之意十分明白:“以往我们常常凭人的经验来作出这样的决定。毫无疑问,在大多数时候机器要比人来得聪明。” 

    在亚拉巴马州的另一个工厂里,人们利用激光测量设备来保证一种远比木材昂贵的产品的质量。这便是梅塞德斯-奔驰公司(Mercedes-Benz)的新款 M 系列多用途运动型汽车。这家德国汽车公司一年前在乡村小镇万斯开设的组装厂目前正在大量制造这种针对雅皮士推出的旺销汽车。 

    对于那些希望在车身装配过程中密切控制精密度和规范度的汽车厂商来说,机器视觉技术已经成为必不可少的东西,这家梅塞德斯车厂便是最新的一个例子。如果没有密切的监视,车身某些部位的尺寸就会与规格有出入,从而导致车门不合缝之类的质量问题。 

    汽车生产厂传统上一直从装配线上抽取样品车并且利用特殊设备对样车大量的尺寸参数进行实测检查,以此跟踪车身装配过程中的准确程度。梅塞德斯公司仍在使用这种做法:每当装配完 100 台车身,便让刚装配完的车身通过一台蔡斯(Zeiss)牌坐标测量仪,利用灵敏度很高的探头对车身上 1,062 个尺寸参数进行测量。整个过程耗时约四小时。 

    为了能随时发现此类精密检查过程的间隔中可能出现的差错,梅塞德斯公司采用了一个价值 80 万美元的视觉系统。该系统也是由佩西普特隆公司研制的。在车身装配线的末端,一台闪银光的“白车身”──汽车装配厂里把尚未喷漆和还没有安装车门、车顶和保险杠的车身称为“白车身”──抵达视觉检查站。在那儿,安装在一个巨大悬架上的 38 架激光照相机对 84 项关键的尺寸进行检查,整个过程只需要 45 秒钟。这一系统带来的好处是可以在车身出现任何令人无法容忍的纰漏之前发现并改正细微的尺寸差错。测量小组组长迈克•希尔(Mike Hill)说:“在采用激光测量技术之前,汽车厂的质量检查工作不可能面面俱到。现在我们做到了。” 

    如果说精密地规范雅皮士汽车装配过程中的各种尺寸令人拍案叫绝的话,那么检查人类所制造的最微小的东西──微芯片内部的具体特征──又当如何?芯片的内部是挤压得十分紧密的数千万个晶体管及其他电路元件。如今,这些元件的尺寸已经小到一微米以下,即比头发直径的百分之一还要细很多。芯片内一个微小的“致命”缺陷就会使整块芯片变得一文不值。让检查人员通过显微镜盯着如此细微而又千篇一律的东西,指望找出其中所有的差错,根本就是不可能的。人类自己已经无法胜任这样的工作了。 

    机器视觉帮助人类解决了这个问题。德州仪器公司(Texas Instruments)在达拉斯设有若干个工厂,其中有一个被称为 DP1 的芯片制造厂。德州仪照公司利用这个工厂对新的微处理器设计以及制造工艺进行试验和调试。DP1 厂按一级洁净室规范进行洁净管理。在这家工厂的车间里,身穿无尘工作服、看上去如同兔子一般的技术人员在淡桔色灯光下匆匆行走于不锈钢处理设备旁的过道上。专门负责解决故障的技术人员端坐在由 KLA 坦科公司(KLA-Tencor,一家设於圣何塞的上市公司)制造的工作站前,眼睛紧紧盯着监视屏,双手操纵控制键钮,对芯片的各项特征进行放大显示。 

    工程师们把芯片放大后的外观比作城市的鸟瞰照片,并且把芯片内的线性特征比作城市的街道。由于一块芯片上有数千条两旁高楼林立的街道,而且在每段八英寸的硅片上可以同时处理大约 100 块芯片,因此唯有 KLA 坦科公司出品的这种反应灵敏、技术先进的系统才能够有条不紊地检查每一条“街道”,并且在发现差错时发出信号通知检查人员。 

    这种视觉机器利用了高倍的二维光学装置,“钻”进芯片电路中呈层状的“街道”之中,其冷酷无情的劲头仿佛电影《星球大战》中吕克•斯加沃克(Luke Skywalker)在他的宇宙飞船中追杀来自黑暗世界的战士一般。在这些机器的眼睛里,“街道”上一处微小的污迹看起来大得就像是一块 20 吨的大石头。 

    在半导体行业中,人们用批量生产的硅片中成品的百分率作为芯片厂的“出产率”。对于像德州仪器公司项目负责人布赖恩•米蒂尔(Brian Metteer)这样一些从事提高芯片出产率的工程师来说,如何发现硅片上的缺陷是首先需要解决的问题。为了拿出对策,他们必须弄清自己究竟要寻找什么样的纰漏。于是软件便有了用武之地。KLA 坦科公司的系统对硅片的“地形”进行统计学分析,以表格形式分类列出各种缺陷的明细帐。有了自动对各种缺陷进行分类的机器,这项本来要由检查人员经过显微镜前的漫长工作才能做完──这种情况下出现误差的可能性要高很多──的任务只需很短时间即可完成。 

    米蒂尔说,芯片出产率的管理之道在于确定需要多少台机器视觉设备以及把它们放置在生产线的什么部位。由于 KLA 坦科公司的机器通常的售价是每台 100 万美元,在布置这样的设备时人们是非常谨慎的。尽管德州仪器公司对于其 DP1 芯片厂使用的视觉机器数目守口如瓶,笔者在最近的一次采访中还是看到了几台这样的机器。 

    实验室里的研究人员正在开辟机器视觉技术的新用途,以便把一些不同寻常的新鲜玩艺儿推向市场──例如为高尔夫球手定做戴起来极为舒适的手套。最近在奥兰多举行的一个 PGA(美国职业高尔夫球协会)高尔夫球用品展览上,幸福品牌集团(Fortune Brands)下属的德莱斯特与福乔世界公司(Titleist & Foot-Joy Worldwide)展出了由马萨诸塞州剑桥的私营企业智能自动化系统公司(Intelligent Automation Systems)制造的激光扫描仪。这种扫描仪可以精确地采集顾客手型的尺寸信息。 

    目前,福乔公司将利用这种扫描仪帮助高尔夫球手从各种现成的手套中选择最适合的手套。许多高尔夫球玩家为了弥补自己球技的不足,往往不惜重金购置制作精致的手套和球鞋。福乔公司负责扫描技术的桑迪•惠特尔西(Sandy Whittlesey)说:“根本不存在手套的尺码体系。”福乔公司可能会在一两年内开始利用扫描仪采集的数据在泰国为顾客定做手套。 

    而这可能只是第一步而已。福乔公司打算在晚些时候利用远程通信技术把扫描仪获得的顾客手形信息传给计算机控制的缝纫设备──这样的缝纫设备差不多可以设置在任何地方。高尔夫球玩家可以在接受扫描后不几天就戴上定做的手套。果真如此的话,机器视觉技术的用途将会得到进一步拓展。这种一开始被用来监测大规模生产过程的“机械监督员”将会带来大规模定制的时代。

    译者:曹卫国




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@关子临: 自信也许会压倒聪明,演技的好坏也许会压倒脑力的强弱,好领导就是循循善诱的人,不独裁,而有见地,能让人心悦诚服。    参加讨论>>
@DuoDuopa:彼得原理,是美国学者劳伦斯彼得在对组织中人员晋升的相关现象研究后得出的一个结论:在各种组织中,由于习惯于对在某个等级上称职的人员进行晋升提拔,因而雇员总是趋向于晋升到其不称职的地位。    参加讨论>>
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