本发明专利技术提供了用于部件程序的机器视觉系统编辑环境，其中在运行模式中执行连续的图像获取操作流。根据之前的方法，通过在部件程序中利用不同编程表示以及用于对图像获取操作进行编程和分组的语法来实现连续的图像获取操作流。在一个实施例中，利用新的通用语法和表示，其中，按与常规操作相同的方式记录此类连续的图像获取操作，且以两个阶段进行部件程序的运行。在第一阶段，扫描将具有连续图像获取流的部件程序的部分以寻找图像获取操作，并确定用于获取图像的最有效的顺序，之后开始图像获取过程。然后，在第二阶段，在执行图像获取过程中，再次扫描部件程序的该部分，然后执行图像分析操作。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般涉及机器视觉检测系统，特别涉及在此类系统中包括连续高速图像获取的部件程序的编辑环境。
技术介绍
精密机器视觉检测系统(或简称为“视觉系统”)可用于获取被检测物体的精确尺寸测量以及检测各种其它物体特征。此类系统可包括计算机、摄像头和光学系统，以及可在多个方向移动以允许摄像头扫描被检测工件特征的精密平台。市售的一个示例性现有技术系统为位于伊利诺斯州奥罗拉的美国三丰公司(MAC)销售的QUICK VISION 系列的基于个人计算机(PC)的视觉系统和QVPAK 软件。例如，在2003年I月出版的QVPAK 3DCNC视觉测量机的用户指南，以及于1996年9月出版的QVPAK 3D CNC视觉测量机的操作指南，中对QUICK VISION 系列的视觉系统和QVPAK 软件的特征和操作进行一般描述，其全部内容据此通过引用的方式并入本文。例如，以QV-302Pio型号例证的产品能够使用显微镜型光学系统以按不同放大倍数提供工件的图像，并按需要移动平台以使工件表面横越任何单个视频图像的限制。典型地，单个视频图像仅包含被观察或检测的工件的一部分，其给出此类系统所需的放大倍数、测量分辨率和物理尺寸限制。机器视觉检测系统一般使用自动化视频检测。美国专利号6，542，180对此类自动化视频检测的各方面给出了教导，且其全部内容通过引用的方式并入本文。如在’ 180专利所教导的，自动化视频检测计量仪通常具有编程能力，其允许用户针对每个特定工件配置而定义自动检测事件序列。这可以通过基于文本的编程而实现，例如，或通过借助于图形用户界面存储与用户执行的检测操作的序列相对应的机器控制指令序列而逐渐“学习”检测事件序列的记录模式而实现，或通过这两种方法的组合而实现。这种记录模式通常被称为“学习模式”或“训练模式”。一旦在“学习模式”中定义了检测事件序列，则可以使用此序列在“运行模式”中自动获取(以及另外分析或检测)工件的图像。可手动使用视频工具(或简称为“工具”)和其它图形用户界面特征以完成人工检测和/或机器控制操作(在“手动模式”中)。也可在学习模式中记录其设置的参数和操作，以便创建自动检测程序，或“部件程序”。例如，视频工具可包括边缘/边界检测工具、自动对焦工具、形状或模式匹配工具、尺寸测量工具等。其它图形用户界面特征可包括与数据分析相关的对话框、步骤和重复循环编程等。例如，此类工具通常用于各种市售机器视觉检测系统中，如上面所讨论的QUICK VISION 系列的视觉系统和相关的QVPAK 软件。包括特定检测事件序列(即，如何获取每个图像以及如何分析/检测所获取的每个图像)的机器控制指令通常存储为针对特定工件配置特定的“部件程序”或“工件程序”。例如，部件程序定义如何获取每个图像，诸如如何以什么照明水平、什么放大级别等相对于工件来定位摄像头。进一步地，部件程序定义如何分析/检测所获取的图像，例如，通过使用一个或多个视频工具，如边缘/边界检测视频工具。创建带有按预定顺序进行检测操作的指令的部件程序的能力可提供多个益处，包括提供增强的检测可重复性，以及在一个或多个兼容的机器视觉检测系统上重复地自动执行同一部件程序的能力。对于用于可迅速编程多种工件的通用机器视觉检测系统，如前面提及的quick VISION 系列的基于PC的视觉系统，传统地，图像获取操作与对最近所获取的图像进行的图像分析操作和/或特征检测操作穿插进行(在本文中称为“穿插”型操作)。然而，对于使通用机器视觉检测系统提供更高吞吐量的需求日益增长。根据一种方法，可在利用摄像头和工件平台之间的连续性相对运动的同时通过进行图像获取来满足所述需求(与间歇性地停止和启动相对运动相反，此为穿插型操作所需)，从而显著提高检测的吞吐量。此类操作在此被称为连续运动型操作。这将有利于使此类系统包括闪光灯照明以在连续运动中协助图像获取，而不会使图像模糊。用于高速生产线的高速“成直线的”视觉检测系统提供了连续运动型图像获取。然而，这样成直线的视觉系统通常是专用于单个生产线并可多次反复获取同样的图像，例如在传送系统上用于连续的工件。在这种情况下，对于每个图像，运动速度和闪光灯照明参数等均为相同的。此外，工件配置和/或图像获取参数等很少会发生改变。因此，此类系统的编程方法无法帮助相对不熟练的用户对无限的多种工件、摄像头位置、图像获取参数等进行快速编程。相反地，经验表明通用机器视觉检测系统须帮助相对不熟练的用户能对无限的多种工件、摄像头位置、图像获取参数等进行快速编程。用于通用机器视觉检测系统的之前的编程方法并不能使连续运动型操作的编程足够简单或快速。此外，之前的编程方法未使与穿插型操作相结合的连续运动型操作的编程足够简单或快速。可以单独或组合使用来克服这些问题和缺点的编程系统和方法是理想的。在美国专利号7，590, 276中例示了可以克服这些问题和缺点中的某些问题和缺点的一个示例性现有技术方法，该专利的全部内容据此通过引用的方式并入本文。如’ 276专利所述，其提供了一种部件编程的方法，其允许用户容易地定义多个图像获取操作，其中，所述图像获取操作在学习模式操作中以自然和可直观理解的关系穿插有相关图像分析操作。然后，在所得到的部件程序中，可自动将用于至少一些图像的图像获取操作重新排列成连续运动图像获取顺序，其以“非穿插”的方式获取图像并存储图像，以便增加机器视觉检测系统的吞吐量。但是，如’ 276专利中所示，某些之前的编程方法的一个缺点是通常通过分析在学习模式中由用户输入的各种操作、使用“重组”的编程表示和语法改变或“重组”其在部件程序中的顺序已经实现了连续流的图像获取操作，从而可将图像获取指令分组到一起，以使用连续运动获取多个图像，并改变或“重组”其相应图像分析指令以遵循图像获取指令，以使所述图像分析操作在连续运动中未穿插或中断高速图像获取。因此，当再调用部件程序指令用于编辑或查看时，可将图像分析指令与获取指令分离以用于其相应图像。这已证明会引起此类系统用户的困惑，这是因为相关图像获取和分析指令是通过干预“无关的”图像获取和图像处理指令而分离的，当用户试图读取或编辑“重新排列的”部件程序指令时，这是不直观的并会导致效率低下和错误。换句话说，用于在部件程序中将图像获取操作分组到一起的重新排列的编程表示和语法使此类部件程序的编程和编辑对于用户而言变得更难。因此，需要能克服这些和其它不足的部件编程语法和编辑操作及功能，从而实现用于精密机器视觉检测系统的连续图像获取部件程序的更高效、直观和灵活的编程和编辑。
技术实现思路
提供了本专利技术的内容，以简单的形式介绍概念的选择，且这些概念将在下面的说明书中进一步说明。本
技术实现思路
的目的既不是用以识别所要求保护的主题的关键特征，也不是用作确定所要求保护的主题范围的辅助手段。根据本专利技术的一个方面，提供了一种精密机器视觉系统的编辑环境，其中在运行模式中进行连续或不间断的连续流图像获取操作。精密机器视觉检测系统包括成像部分、用于承载在所述成像部分的视野(FOV)中的一个或多个工件的平台、控制部分、显示器以及用户界面。根据本专利技术的另一方面，机器视觉检测系统还包括学习模式，其可操作来接收用户输入以控制机器视觉检测系统的操作并记录与受控操作相应的指令，以便创建部件程本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种精密机器视觉检测系统，其包括成像部分、用于承载在所述成像部分的视野(FOV)中的一个或多个工件的平台、控制部分、显示器以及用户界面，其中，所述机器视觉检测系统还包括：学习模式，其可操作来接收用户输入以控制所述机器视觉检测系统的操作并记录与受控操作相应的指令，以便创建部件程序；可操作来编辑部件程序；以及可操作来根据执行的编辑模式执行之前记录的部件程序指令，所述学习模式包括用户界面特征，所述用户界面特征包括：用户可控制流模式指令元件，其可用于指定流模式段，所述流模式段包括被指定用于流模式执行的部件程序段；部件程序指令的可编辑部件程序表示，其包括与图像获取操作相应的图像获取指令表示、与图像分析操作相应的图像分析指令表示，以及流模式段表示；以及运行模式，其可操作来执行之前创建的部件程序，所述运行模式包括用于执行不位于流模式段中的部件程序指令的非流模式，以及用于执行位于流模式段中的部件程序指令的流模式，其中，配置所述学习模式，使得：所述可编辑部件程序表示按第一顺序表示包括图像获取以及相应图像分析指令的第一多个部件程序指令，所述第一顺序与用以创建所述部件程序而执行的相应受控操作的顺序相对应；所述执行的编辑模式执行所述第一多个部件程序指令的所述部件程序图像获取指令和相应图像分析指令以按与所述第一顺序一致的方式执行所述图像获取操作和相应图像分析操作，不论所述第一多个部件程序指令是否包括于流模式段中；以及配置所述运行模式，使得：当所述第一多个部件程序指令包括在流模式段中时，所述流模式根据第二顺序执行所述第一多个部件程序指令，所述第二顺序包括：执行所述第一多个部件程序图像获取指令以按相继顺序执行其相应图像获取操作，而无需依赖于执行所述相应图像分析操作，并执行所述第一多个部件程序图像分析指令以在获取其相应图像后执行其相应图像分析操作。...
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：M德拉尼，B塞勒，
申请(专利权)人：株式会社三丰，
类型：发明
国别省市：日本;JP
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