要求工业自动化中的机器设计者实现某种形式的机器视觉，以确定距特定视野内所有物体的距离。实施这种形式的机器视觉测距的原因可能会有所不同，包括感测变化或侵入的一般环境，生产线上物体的测距，或操作员或机器人对危险的整体防护。特别是，工业仓库中的室内车辆正在实现机器视觉，用于自动驾驶，物体定位和识别以及障碍物的检测和避让。
室内机器视觉用于物体距离检测的非常常见方法是光检测和测距（LiDAR），它使用激光来测量物体之间的距离。LiDAR测量反射激光的返回时间和波长，以确定到每个点的距离。但是，LiDAR机器视觉算法非常复杂且学习曲线陡峭，需要机器视觉专家来编写应用程序代码。
本文将向开发人员展示如何针对这些应用程序使用Intel的交钥匙LiDAR相机来检测视野中与物体的距离。它解决了在不学习机器视觉技术和算法复杂性的情况下将机器视觉快速添加到新系统或现有系统中的问题。然后，它将展示如何使用高速USB 3.1连接将Intel LiDAR摄像机与UDOO中的单板计算机（SBC）配对。
室内工业自动化环境中的机器视觉
随着更多设备被添加到地板上，以及更多的操作员和供应品，工业自动化室内环境变得越来越动态。所有机器，传感器和更高水平的自动化旨在提高效率，同时确保操作员安全。
在许多情况下，附加传感器用于检测目标区域中的物体，包括人。生产线上的物体可以通过多种方式进行检测，包括检测由于物体通过而引起的环境光变化的基本光传感器，被物体的重量压下的机械开关，或穿过物体的光束。产品滚动时中断的生产线。虽然这些方法适用于基本的对象检测，但自动化程度越来越高，需要类似于人眼的更复杂的视觉检测。
机器视觉大致类似于增加机器的视力以识别不同的颜色，区分物体并识别多种运动。但是，一种常见且高度实用的机器视觉类型是检测视野中所有对象的距离。
有两种常见的方法可以对多个对象执行距离检测。首先是雷达，在室内环境中，当务之急是在不断暴露于高频信号下对人体操作者构成危险。在室外环境中，雷达频率会从物体反弹，然后无害地散布到周围环境中。在室内使用时，雷达会反复反射多个物体，从而导致强烈的电磁干扰（EMI）。长时间接触会对操作人员产生长期健康影响。
在视场中执行多个对象的距离检测的第二种常用方法是激光测距，也称为LiDAR。一束或多束激光束对准要测量距离的物体。将激光束在其原点反射回接收器所花费的时间以及光束的任何相移与发射激光的时间和相位进行比较。一种算法根据时间和相位差计算到物体的距离，并将其转换为厘米或英寸。
单个激光束检测一个物体的时间和相位差的计算非常简单。但是，更复杂的机器视觉应用程序将涉及计算视野中数十个对象的距离。结合这些计算以创建距离的可视化图并非易事，并且会花费大量的开发时间。
机器视觉与距离检测
可以快速启动并运行的机器视觉应用程序的实用解决方案是Intel RealSense 82638L515G1PRQ高分辨率L515 LiDAR深度相机（图1）。该相机的直径为61毫米（mm），深度为26 mm，并包含一个LiDAR图像深度单位，红色，绿色，蓝色（RGB）相机和一个惯性测量单位（IMU）。LiDAR相机可以返回1024 x 768或1920 x 1080的图像位图，每个像素代表该点到相机的距离。
图1：Intel RealSense L515是一个独立的高分辨率LiDAR相机，它还具有RGB相机和IMU。它可以使用USB 3.1轻松连接到支持的计算机。（图片来源：英特尔）
英特尔L515 LiDAR摄像机在其视野中返回该区域的位图图像。但是，LiDAR相机不是返回该区域的典型摄影图像，而是返回图像，其中每个像素的RGB值表示每个像素距Intel L515相机的距离。相机的分辨率为0.25到9米。它还包含一个标准的2兆像素（MP）RGB图像相机，在开发过程中非常有用。建议将其设计用于室内照明，因为它并非设计用于在阳光充足的地方使用。
图2显示了Intel L515的示例图像。摄像机图像以前景中的植物为中心，并分为两部分。左侧以自然色显示植物和背景的常规RGB相机图像。右侧是每个对象到相机的距离的直观表示。前景中的植物显示为蓝色阴影，而背景中的墙壁显示为亮橙色。在右侧，墙壁距离相机中心更远，因此图像变成更深的红色阴影。
英特尔L515 LiDAR摄像机的图像
图2：Intel L515 LiDAR相机返回RGB图像（左）和位图图像（右），代表对象距相机的距离。离摄像机较近的地方显示为蓝色，而离摄像机较远的地方显示为深红色。（图片来源：英特尔）
使用此信息，软件可以处理图像数据以确定物体和相机之间的距离。
凭借其紧凑的尺寸和高集成度，Intel L515 LiDAR摄像机适用于必须在新系统或现有系统中快速实现机器视觉深度感应的室内工业自动化应用。对于移动系统，Intel L515包含可感应±4 g加速度的IMU和可感应高达每秒±1000˚（˚/ s）旋转的陀螺仪。这适用于工业自动化设施中使用的大多数室内车辆或机器人。为IMU编码固件时必须小心，因为碰到障碍物的车辆或机器人可能瞬间看到超过4 g s的异常，这是必须考虑的。
完整系统中的机器视觉
英特尔L515可以使用高速USB 3.1接口连接到PC或单板计算机（SBC）。摄像机外壳具有USBType-C®连接器，因此可以使用带有Type C连接器的标准电缆来简化集成。由于机器视觉图像处理可能会占用大量CPU，因此建议您具有足够的性能，以便可以根据需要实时处理图像数据集。UDOO KTMX-UDOOBL-V8G.00 Bolt V8是基于四核处理器的高性能SBC，该处理器以2.0 GHz（GHz）（提升3.6 GHz）运行，并受高达32 GB（DRAM）的DRAM支持。 。对于程序存储器，它可以使用M.2固态驱动器（SSD），并且还支持标准的SATA-3硬盘驱动器接口。
图3：UDOO Bolt V8是功能强大的SBC，具有运行速度高达3.6 GHz的四核处理器。它支持M.2和SATA-3外部驱动器接口，非常多可容纳32 GB的DRAM空间，并具有USB 3.1 Type C连接器，可与Intel RealSense L515 LiDAR相机接口。（图片来源：ODOO）
UDOO Bolt V8具有两个用于连接到监视器的HDMI 1.4视频接口。为了联网，它可以通过板载RJ-45连接器通过有线千兆以太网连接到工厂网络�；怪С諻i-Fi和蓝牙。通过3.5英寸标准插头支持立体声音频。SBC将运行任何64位x86兼容的操作系统，包括Microsoft Windows和任何64位Linux发行版。这个功能强大的SBC需要19伏，65瓦的电源来支持2 GHz的性能。
对于机器视觉数据算法，UDOO Bolt V8具有足够的处理能力。它可以通过高速USB 3.1 Type C接口从Intel RealSense L515接收数据，并且如有必要，可以在连接到任一HDMI接口的监视器上显示图像。连接到任一音频输出插孔的扬声器均可发出声音警报或警告。
结论
具有深度感测的机器视觉是一个快速扩展的领域，如果从头开始构建，可能需要复杂的代码和硬件。将机器视觉系统与可在预先编程的固件中执行深度计算的统包解决方案集成在一起，可以节省时间和金钱，从而可以在工业自动化环境中快速可靠地使用高性能的机器视觉系统。
