CN113358020A - 一种机器视觉检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种机器视觉检测系统及方法。该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。本发明实施例的技术方案可以共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本。

Description

一种机器视觉检测系统及方法

技术领域

本发明实施例涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种机器视觉检测系统及方法。

背景技术

机器视觉检测识别技术目前已经广泛应用在工业生产，如印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉可以有效地实现。

现有技术的机器视觉系统一般都是在多个工位上分别安装一台工业主机，工业主机可以通过线缆与多个工业相机进行连接，每个工位上的工业相机可以实现特定的机器视觉检测。

但是，现有技术中各工位上的工业主机相当于“单机版”，增加工位就需要增加工业主机，企业投资成本高，并且工业主机的安装和调试很耗时；各工位的机器视觉检测是独立的，检测只作用于本地的工位，检测数据无法重复利用；采用线缆连接，维护消耗成本、时间、人力物力，并且传输距离短，限制生产的灵活性；各工业主机上的算法升级需要单独操作，耗时耗力。

发明内容

本发明实施例提供了一种机器视觉检测系统及方法，可以共享图像处理，实现设备端轻量化，简化安装调试过程，便于维护，节省成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种机器视觉检测系统，该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；

其中，所述至少两个工业相机设置于所述移动性设备上；

所述移动性设备，用于带动所述工业相机进行移动，以使每个所述工业相机获取待检测物体不同角度的图像；

所述边缘计算云端，用于接收所述工业相机上传的所述图像，并对所述图像进行处理，获取所述图像的检测结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种机器视觉检测方法，该方法包括：

将至少两个工业相机设置于移动性设备上；

通过所述移动性设备带动所述工业相机进行移动，以使每个所述工业相机获取待检测物体不同角度的图像；

通过边缘计算云端接收所述工业相机上传的所述图像，并对所述图像进行处理，获取所述图像的检测结果。

本发明实施例的技术方案通过至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本的效果。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图；

图2是本发明实施例二提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图；

图3是本发明实施例三提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图；

图4a是本发明实施例四提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图；

图4b是本发明实施例提供的算法更新示意图；

图5a是本发明实施例五提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图；

图5b是本发明实施例提供的5G边缘计算云端网络连接示意图；

图6是本发明实施例六提供的一种机器视觉检测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图，本实施例可适用于通过机器视觉检测系统对产品进行检测的情况。

如图1所示，该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；

其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，工业相机可以通过机械连接方式设置在移动性设备上，在移动性设备的带动下，工业相机可以拍摄待检测物体不同角度的图像，对待检测物体进行全方面的检测。待检测物体可以是具体的产品，例如冰箱、洗衣机、以及电视机等不同类型的产品。对待检测物体的检测可以是检测待检测物体的尺寸是否符合标准、表面是否存在划痕、以及是否存在污渍等检测项目中的一项或者多项。工业相机的数量可以根据待检测物体的不同具体设置，例如，对于冰箱的检测，可以是对不同型号的冰箱进行检测，可以设置工业相机的数量为满足所有型号冰箱的检测所需的工业相机数量。移动性设备的数量可以是一个或多个，可以根据工业相机的数量以及待检测物体的具体拍摄而设置。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，工业相机，还用于获取待检测物体的标识信息。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，对待检测物体进行检测时，可以先通过工业相机拍摄待检测物体的标识信息，标识信息可以是包含待检测物体的产品类型、产品型号等信息的标识，可以是条形码或者二维码等形式的。对于所有的待检测物体，标识信息可以设置在相同位置，例如待检测物体的最低端。可以先通过移动性设备带动工业相机拍摄待检测物体的最低端获取待检测物体的标识信息。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，移动性设备，包括：机械臂；不同工业相机在机械臂的带动下每次改变不同的角度。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，通过机械臂的带动，不同的工业相机可以分别进行不同角度的调整，可以将待检测物体拍摄全面，对待检测物体进行全面的检测。例如，对于待检测物体进行检测时，可以先通过控制机械臂，移动其中一个工业相机，拍摄待检测物体的最低端获取包含待检测物体的标识信息的图像。根据标识信息，可以控制机械臂，在当前各工业相机的拍摄角度基础上，分别移动各工业相机，使各工业相机拍摄待检测物体，其中，各工业相机的移动角度可以是相同的也可以是不同的，可以是以所有工业相机可以共同获取到待检测物体的全部面的图像为基准，控制机械臂。当所有待检测物体的型号均相同时，可以不移动机械臂，可以不用获取待检测物体的标识信息，工业相机可以以当前角度直接获取下一待检测物体的图像。

边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，边缘计算云端可以包括应用程序服务器，应用程序服务器可以存储机器视觉算法，可以通过机器视觉算法对图像进行处理，获取图像的检测结果。例如，边缘计算云端可以通过无线网络如第五代移动通信技术(5thgeneration mobile networks，5G)、第四代移动通信技术(4th generation mobilenetworks，4G)或者无线保真(Wireless Fidelity，WIFI)等接收工业相机上传的图像，并传输至应用程序服务器，通过机器视觉算法对图像进行处理，获取图像的检测结果。对于冰箱的图像进行处理，检测结果可以是冰箱存在缺陷或者不存在缺陷，具体的缺陷可以是尺寸不符合设定条件、表面存在划痕或者表面存在污渍等。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，边缘计算云端，还用于接收工业相机上传的标识信息，基于标识信息查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于图像角度信息控制对应工业相机。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，边缘计算云端可以通过无线网络接收工业相机上传的标识信息，并传输至应用程序服务器，通过机器视觉算法对标识信息进行处理，获取待检测物体的产品型号，根据产品型号查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息。应用程序服务器上还可以存储控制算法，控制算法可以运行，根据图像角度信息生成控制信号，控制机械臂的各个部分，以带动对应的工业相机移动到与图像角度信息符合的位置拍摄待检测物体。

本发明实施例的技术方案通过至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本的效果。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图，本实施例是对上述技术方案的进一步细化，本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施例中的各个可选方案结合。

如图2所示，该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。

可选的，工业相机，还用于获取待检测物体的标识信息；边缘计算云端，还用于接收工业相机上传的标识信息，基于标识信息查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于图像角度信息控制对应工业相机。

可选的，移动性设备，包括：机械臂；不同工业相机在机械臂的带动下每次改变不同的角度。

如图2所示，边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，应用程序服务器上可以存储控制算法，图像的检测结果可以通过程序传输至控制算法，驱动控制算法运行，图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，控制算法可以运行，可以向服务端发送报警信号，对于不同的缺陷，发送的报警信号可以不同，可以是报警信号长度或者种类的不同。管理人员可以根据不同的报警信号判断待检测物体的缺陷，并对待检测物体进行处理。例如，报警信号为待检测物体存在污渍对应的报警信号时，管理人员可以对待检测物体进行表面污渍清除。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，可以向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。例如，应用程序服务器上可以存储控制算法，图像的检测结果可以通过程序传输至控制算法，驱动控制算法运行，检测结果为待检测物体不存在缺陷时，控制算法可以运行，可以向机械臂发送控制信号，控制信号可以包括机械臂上各个部位的移动角度、移动方向等，可以带动工业相机进行移动，以对下一待检测物体检测。可以是先通过控制机械臂将任意一个工业相机进行移动，拍摄待检测物体的最低端获取待检测物体的标识信息。

本发明实施例的技术方案通过至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果；边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本，提高检测效率的效果。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图，本实施例是对上述技术方案的进一步细化，本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施例中的各个可选方案结合。

如图3所示，该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。

可选的，工业相机，还用于获取待检测物体的标识信息；边缘计算云端，还用于接收工业相机上传的标识信息，基于标识信息查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于图像角度信息控制对应工业相机。

可选的，移动性设备，包括：机械臂；不同工业相机在机械臂的带动下每次改变不同的角度。

可选的，边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。

如图3所示，该系统还包括基站；工业相机通过基站上传图像至边缘计算云端；边缘计算云端，还用于通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，网络数据可以包括用户设备连接基站的信息、可用带宽以及用户设备的位置等信息。边缘计算云端可以包括边缘计算管理平台，边缘计算管理平台可以基于获取的网络数据获取上行链路的数据传输带宽，并可以根据检测待检测物体所需的图像数量、工业相机带宽以及检测速度等信息计算图像的传输带宽。例如，3条生产线同时对不同待检测物体进行检测，每条生产线布置1个机械臂，每个机械臂设置32个500万像素的工业相机，每个工业相机带宽为5兆比特(Mbyte，MB)，按照1件每秒的检测速度，需要的带宽需要满足3×32×5＝480MB/s(兆比特每秒)的上行速度。当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，可以向配置员终端发送通知消息，配置员可以配置基站的上下行数据传输比例，使数据传输带宽满足图像的传输带宽。或者，当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例，使数据传输带宽满足图像的传输带宽。可以使上行链路的数据传输带宽满足检测的需求带宽，保证检测的服务质量，避免丢包、时延等，满足高质量的检测需求。

本发明实施例的技术方案通过至少两个工业相机、边缘计算云端，移动性设备以及基站；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果；边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测；工业相机通过基站上传图像至边缘计算云端；边缘计算云端，还用于通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本，提高检测效率，能够满足高质量检测需求，避免丢包、时延的效果。

实施例四

图4a是本发明实施例四提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图，本实施例是对上述技术方案的进一步细化，本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施例中的各个可选方案结合。

如图4a所示，该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。

可选的，工业相机，还用于获取待检测物体的标识信息；边缘计算云端，还用于接收工业相机上传的标识信息，基于标识信息查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于图像角度信息控制对应工业相机。

可选的，移动性设备，包括：机械臂；不同工业相机在机械臂的带动下每次改变不同的角度。

可选的，边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。

可选的，该系统还包括基站；工业相机通过基站上传图像至边缘计算云端；边缘计算云端，还用于通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例。

如图4a所示，边缘计算云端，还用于接收各个工业相机对应的图像处理算法的更新文件，对各个工业相机对应的图像处理算法进行更新，并基于更新的图像处理算法对各个工业相机上传的图像进行处理。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，边缘计算云端中的应用程序服务器可以设置网络传输接口，网络传输接口可以接收图像处理算法的更新文件，例如机器视觉算法以及控制算法的更新文件，并存储在应用程序服务器，机器视觉算法可以对工业相机上传的图像进行处理，控制算法可以根据检测结果产生控制信号或者报警信号，根据控制信号可以对机械臂进行控制，实现工业相机的移动。可以实现对不同型号、不同种类的待检测物体进行检测，满足多样化的检测需求。

图4b是本发明实施例提供的算法更新示意图，如图4b所示，可以利用工业相机对待检测物体进行样本采集，在边缘计算云端训练、更新算法、并存储至应用程序服务器，可以在应用程序服务器统一运行、维护算法。可以实现工程师的远程办公，无需到现场即可实现对图像处理算法的更新，便捷、高效。同时，可以共享应用程序服务器中的图像处理算法，极大的提高了系统的灵活性、便于算法的更新升级以及维护。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，边缘计算云端，还用于当基于图像判断待检测物体的产品种类发生改变时，向服务端发送图像处理算法的更新请求，并接收服务端基于请求反馈的图像处理算法的更新文件。

其中，对于所有的待检测物体，其标识信息可以设置在相同的位置，比如待检测物体的中间最底部，对待检测物体进行检测时，可以先通过工业相机获取待检测物体的标识信息，通过机器视觉算法对标识信息进行处理，判断待检测物体的产品种类。当产品种类发生改变时，若当前机器视觉算法不能够支持该种类的待检测物体进行检测，应用程序服务器的网络传输接口可以向服务端发送更新请求，并接收更新文件，以更新图像处理算法，可以包括更新机器视觉算法和控制算法。可以实现对不同型号、不同种类的待检测物体进行检测，满足多样化的检测需求。可以解决现有技术中的机器视觉系统需要在更改待检测物体的产品种类时，重新设置工位，配置相应的工业主机，进行线路更改、单独对各工业主机进行软硬件的升级或者算法的升级，以及调试设备的繁琐问题。可以节省成本、人力、时间，快速实现对不同待检测物体的检测。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，待检测物体为标准产品；边缘计算云端，还用于基于标准产品的图像判断标准产品存在缺陷时，向服务端发送图像处理算法的更新请求，并接收服务端基于请求反馈的图像处理算法的更新文件。

其中，标准产品可以是指提前对待检测物体进行检测，检测结果为不存在缺陷的产品，提前检测可以是管理人员完成。通过本发明实施例中的机器视觉检测系统对标准产品检测，可以根据检测结果，判断图像处理算法是否存在问题。例如，当标准产品的检测结果为存在缺陷时，可以判断图像处理算法存在错误，应用程序服务器的网络传输接口可以向服务端发送更新请求，并接收更新文件，以更新图像处理算法，可以包括更新机器视觉算法和控制算法。

本发明实施例的技术方案通过至少两个工业相机、边缘计算云端，移动性设备以及基站；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果；边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测；工业相机通过基站上传图像至边缘计算云端；边缘计算云端，还用于通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例；边缘计算云端，还用于接收各个工业相机对应的图像处理算法的更新文件，对各个工业相机对应的图像处理算法进行更新，并基于更新的图像处理算法对各个工业相机上传的图像进行处理，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本，提高检测效率，能够满足高质量检测需求，避免丢包、时延，可以满足多样化的产品检测需求，无需重新部署调试设备的效果。

实施例五

图5a是本发明实施例五提供的一种机器视觉检测系统的结构示意图，本实施例是对上述技术方案的进一步细化，本实施例中的技术方案可以与上述一个或者多个实施例中的各个可选方案结合。

如图5a所示，该系统包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。

可选的，工业相机，还用于获取待检测物体的标识信息；边缘计算云端，还用于接收工业相机上传的标识信息，基于标识信息查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于图像角度信息控制对应工业相机。

可选的，移动性设备，包括：机械臂；不同工业相机在机械臂的带动下每次改变不同的角度。

可选的，边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。

可选的，该系统还包括基站；工业相机通过基站上传图像至边缘计算云端；边缘计算云端，还用于通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例。

可选的，边缘计算云端，还用于接收各个工业相机对应的图像处理算法的更新文件，对各个工业相机对应的图像处理算法进行更新，并基于更新的图像处理算法对各个工业相机上传的图像进行处理。

如图5a所示，当边缘计算云端为5G边缘计算云端时，5G边缘计算云端包括：用户面功能(User Plane Function，UPF)；UPF，用于接收工业相机上传的图像，以使图像通过专用网传输至5G边缘计算云端。

其中，UPF可以用于分流，将工业相机通过基站上传的图像，通过专用网传输至5G边缘计算云端，可以避免数据传输至公用网，对传输网和核心网络造成网络拥塞，可以确保数据安全。同时，采用5G边缘计算云端，可以使无线网络具有更高的带宽，更低的时延，数据传输的实时性高，可以满足工业环境下的设备互联和远程交互等厂内应用需求，可以实现机器视觉检测系统的以移代固、代替传统的有线连接方式，可以实现系统的自动化、灵活性、可以共享机器视觉算法、实现远程检测、降低成本、提高检测质量。

图5b是本发明实施例提供的5G边缘计算云端网络连接示意图，如图5b所示，本发明实施例提供的机器视觉检测系统中的5G边缘计算云端可以与基站连接，实现对待检测物体的检测，保证数据安全；也可以与因特网连接，满足用户正常的上网需求。本发明实施例提供的5G边缘计算云端能力开放，用户可以在5G边缘计算云端上灵活完成应用程序的部署以及弹性的扩容(如带宽)，可监视、可管理、可控制、可以完成不同的业务需求。

在本发明实施例的一个具体实施方式中，工业相机上可以设置客户前置设备(Customer Premise Equipment，CPE)、5G无线采集卡或者5G模组。可以实现远距离的图像无线传输，传输时延低，可以使边缘计算云端快速对图像进行处理，实现待检测物体的快速检测。移动性设备可以设置5G自动化通讯模块，可以将控制信号传输至移动性设备，实现对移动性设备的快速控制。可以提高系统的灵活性，系统的安装调试简单，从繁琐的电气布线到无线连接，可以降低日常维护投入和物理损耗。例如，现有技术的机器视觉检测系统需要使用特殊布线，长时间运转后易磨损，更换布线需要停机，消耗时间。而无线部署可以降低前期投入和运维成本。

本发明实施例的机器视觉检测系统可以与制造执行系统(ManufacturingExecution System，MES)连接。例如，通过移动终端或者便携终端登录MES系统，获取机器视觉检测系统的运行状态，如正常运行时间、有效运行时间、故障情况以及故障原因等，以及生产报表，如待检测物体的检测数量、检测结果为不存在缺陷的数量等信息。管理人员通过登录MES系统还可以根据监视的实际情况提出参数优化方案，如公差控制、检测关键点控制，也可以提出整改优化方案，如设备运行指标优化、工作环境优化等。

本发明实施例的技术方案通过至少两个工业相机、边缘计算云端，移动性设备以及基站；其中，至少两个工业相机设置于移动性设备上；移动性设备，用于带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；边缘计算云端，用于接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果；边缘计算云端，还用于当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测；工业相机通过基站上传图像至边缘计算云端；边缘计算云端，还用于通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例；边缘计算云端，还用于接收各个工业相机对应的图像处理算法的更新文件，对各个工业相机对应的图像处理算法进行更新，并基于更新的图像处理算法对各个工业相机上传的图像进行处理；当边缘计算云端为5G边缘计算云端时，5G边缘计算云端包括：用户面功能(UserPlane Function，UPF)；UPF，用于接收工业相机上传的图像，以使图像通过专用网传输至5G边缘计算云端，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本，提高检测效率，能够满足高质量检测需求，避免丢包、时延，可以满足多样化的产品检测需求，无需重新部署调试设备，可以保证数据的安全性的效果。

实施例六

图6是本发明实施例六提供的一种机器视觉检测方法的流程图，如图6所示，该方法包括：

步骤110、将至少两个工业相机设置于移动性设备上。

步骤120、通过移动性设备带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像。

步骤130、通过边缘计算云端接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，通过基站上传图像至边缘计算云端；通过基站获取用户设备上报的网络数据，并基于网络数据确定数据传输带宽，以及当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置基站的上下行数据传输比例，或者当数据传输带宽不满足图像的传输带宽时，向基站发送通知消息以使基站改变上下行数据传输比例。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，通过工业相机获取待检测物体的标识信息；通过边缘计算云端，接收工业相机上传的标识信息，基于标识信息查询对应的待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于图像角度信息控制对应工业相机。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，通过边缘计算云端，接收各个工业相机对应的图像处理算法的更新文件，对各个工业相机对应的图像处理算法进行更新，并基于更新的图像处理算法对各个工业相机上传的图像进行处理。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，通过边缘计算云端，当基于图像判断待检测物体的产品种类发生改变时，向服务端发送图像处理算法的更新请求，并接收服务端基于请求反馈的图像处理算法的更新文件。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，通过边缘计算云端，基于标准产品的图像判断标准产品存在缺陷时，向服务端发送图像处理算法的更新请求，并接收服务端基于请求反馈的图像处理算法的更新文件。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，待检测物体为标准产品；通过边缘计算云端，当图像的检测结果为待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对待检测物体进行处理；当图像的检测结果为待检测物体不存在缺陷时，向移动性设备发送控制信号，控制移动性设备带动工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，当边缘计算云端为5G边缘计算云端时，5G边缘计算云端包括：UPF；通过UPF接收工业相机上传的图像，以使图像通过专用网传输至5G边缘计算云端。

在本发明实施例的一个实施方式中，可选的，移动性设备，包括：机械臂；不同工业相机在机械臂的带动下每次改变不同的角度。

本发明实施例的技术方案通过将至少两个工业相机设置于移动性设备上；通过移动性设备带动工业相机进行移动，以使每个工业相机获取待检测物体不同角度的图像；通过边缘计算云端接收工业相机上传的图像，并对图像进行处理，获取图像的检测结果，解决了机器视觉检测“单机版”的问题，实现了共享边缘计算云端的图像处理，取消工控机的使用，实现设备端轻量化，简化设备安装调试过程，使用灵活，便于维护，节省成本的效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种机器视觉检测系统，其特征在于，包括：至少两个工业相机、边缘计算云端，以及移动性设备；

其中，所述至少两个工业相机设置于所述移动性设备上；

所述移动性设备，用于带动所述工业相机进行移动，以使每个所述工业相机获取待检测物体不同角度的图像；

所述边缘计算云端，用于接收所述工业相机上传的所述图像，并对所述图像进行处理，获取所述图像的检测结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括基站；

所述工业相机通过所述基站上传所述图像至所述边缘计算云端；

所述边缘计算云端，还用于通过所述基站获取用户设备上报的网络数据，并基于所述网络数据确定数据传输带宽，以及当所述数据传输带宽不满足所述图像的传输带宽时，向配置员终端发送通知消息以使配置员配置所述基站的上下行数据传输比例，或者当所述数据传输带宽不满足所述图像的传输带宽时，向所述基站发送通知消息以使所述基站改变上下行数据传输比例。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述工业相机，还用于获取待检测物体的标识信息；

所述边缘计算云端，还用于接收所述工业相机上传的标识信息，基于所述标识信息查询对应的所述待检测物体检测需要的图像角度信息，以及基于所述图像角度信息控制对应工业相机。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述边缘计算云端，还用于接收各个工业相机对应的图像处理算法的更新文件，对各个工业相机对应的图像处理算法进行更新，并基于更新的图像处理算法对各个工业相机上传的图像进行处理。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，

所述边缘计算云端，还用于当基于所述图像判断所述待检测物体的产品种类发生改变时，向服务端发送图像处理算法的更新请求，并接收所述服务端基于所述请求反馈的图像处理算法的更新文件。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，

所述待检测物体为标准产品；

所述边缘计算云端，还用于基于所述标准产品的图像判断所述标准产品存在缺陷时，向服务端发送图像处理算法的更新请求，并接收所述服务端基于所述请求反馈的所述图像处理算法的更新文件。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述边缘计算云端，还用于当所述图像的检测结果为所述待检测物体存在缺陷时，向服务端发送报警信号，以使管理人员对所述待检测物体进行处理；当所述图像的检测结果为所述待检测物体不存在缺陷时，向所述移动性设备发送控制信号，控制所述移动性设备带动所述工业相机进行移动，以对下一个待检测物体检测。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，当所述边缘计算云端为第五代通信技术5G边缘计算云端时，所述5G边缘计算云端包括：用户面功能UPF；

所述UPF，用于接收所述工业相机上传的所述图像，以使所述图像通过专用网传输至所述5G边缘计算云端。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述移动性设备，包括：机械臂；

不同工业相机在所述机械臂的带动下每次改变不同的角度。

10.一种机器视觉检测方法，其特征在于，包括：

将至少两个工业相机设置于移动性设备上；

通过所述移动性设备带动所述工业相机进行移动，以使每个所述工业相机获取待检测物体不同角度的图像；

通过边缘计算云端接收所述工业相机上传的所述图像，并对所述图像进行处理，获取所述图像的检测结果。

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