产业界要专注於达成零缺陷的检测目标是一项使命，为了确保每件产品都能符合品质、可追溯性及透明度的最高标准，因此测试设备系统至关重要，而系统中的图像数据，能够为测试设备的准确度和稳固性开辟新的可能。

图1 : ITgroup多相机光学检测系统进行驾驶杆检测，使用协作机器人以及工业相机针对驾驶杆零件进行一系列的检测任务：存在检测、表面检测、测量，以及图像记录。（source：ITgroup）

汽车制造商知道即使是最细微的错误也可能造成钜额的损失，低品质管理可能会造成产品收回以及损坏品牌形象；这也是产业界现在为何要专注於达成零缺陷的检测目标，并非随囗说说，而是一项使命，为了确保每件产品都能符合品质、可追溯性及透明度的最高标准。

对於汽车制造商及一级供应商来说，要达成这些目标，测试设备系统是至关重要的。测试台不仅仅能完成产品检测任务，还需成为一个定量回??节点，在生产过程中发现并剔除问题。这种定量反??由一个控制??路提供，该??路涉及定义、测量、分析、改进和控制生产过程的每个步骤；而驱动此??路控制系统为何？答案是「数据」。

其中特别重要的就是图像数据。数十年来，测试设备商在测试台上使用工业相机以及自动光学检测系统（AVI）。随着机器视觉科技的成熟，进步的感测器、处理器，以及软体程式，使测试设备商能够在更多且更加复杂的应用领域实行机器视觉科技。

现代化测试设备确保最高的检测精度

图2 : 「知道要如何测试」: ITgroup的囗号强调了测试环境的复杂。图为多相机系统及3D手臂检测汽车保险杠的各种缺陷。（source：ITgroup）

制造控制??路由子零件供应商开始，这些供应商提供重要的次零件如操控杆、门板及保险杠给汽车代工（OEM）。近??30年，ITgroup一直为知名一级汽车供应商提供专用的模组化测试设备及相关校准服务和设备整合。

ITgroup具有丰富经验能够提供最可靠和最准确的数据。无论是最合用标准2D的检测方法，或使用ITgroup最新3D检测平台的应用，经由一个硬体将系统连接起来：兆镁新（The Imaging Source）的GigE工业相机。ITgroup 於测试设备使用多款The Imaging Source GigE相机 － 从5MP至20MP，视应用需求而定。ITgroup的总经理Ingmar Troniarsky提及使用原因，在於它们的外形尺寸、可靠性和价格符合需求。

GigE工业相机：高解析度及可靠，外形精巧

图3 : The Imaging Source GigE工业相机为多相机自动化应用稳健地提供高解析成像。

坚固耐用的GigE工业相机为检测过程中的多项任务提供图像数据，包括存在检测、表面检测、测量以及数位照片档案。GigE相机能够高速传输大量数据，使其适合高解析和高速成像应用。

此外，相机的标准乙太网协定，如GigE Vision使之能轻易的与现有系统进行整合，进而简化整合过程。相机使用带乙太网供电（PoE）的标准乙太网数据线，在相机和主机之间有较大距离时的应用效果良好，长度可达100公尺。

HDR 成像支援检测系统

由於彩色表面如装饰物和油漆表面的品质常常是检测标准的一部分，ITgroup常常於其测试设备中整合彩色相机。举例来说，生产典型车门的过程运用了多项材质，包括油漆表面、金属、平滑及无光泽的塑料、玻璃，这通常会导致图像中最亮和最暗的区域出现高对比度的区域。

相机的高动态范围（HDR）成像使用多个同步曝光，提供优化的曝光，无论物体的对比度如何也能产生良好的图像细节。Troniarsky提到：「HDR支援我们的检测系统，甚至能检测出与标准值最微小的偏差，从而更有效地侦测出缺陷。」

零缺陷门板的多相机系统

图4 : 现代化车门具有很高的功能密度，需要专门的测试设备来确保众多系统都在公差范围内。 GigE工业相机提供高解析度的HDR成像，使後端处理软体甚至能检测出最小的标准偏差。（source：ITgroup）

汽车门板是完成成品前必须严格检查的次零件之一。 内门板唯一功能为防漏和抗风的日子已经不复存在，现代的汽车门板，特别是高级房车，多为高功能密度的模组，而且含有多项机械、电子及装饰的元件，例如锁扣、环境照明、喇叭、车窗开关、後视镜、锁、饰板和面板。高功能密度加上日益个人化的产品趋势，代表汽车制造商必须依靠模组化设计来实现符合成本效益且复杂的次零件生产及测试。

图5 : 零缺陷制造： 门板检测台的综合图像。 GigE工业相机（左下）提供大量图像，在半秒内进行处理，以确定产品是否合格。（source：ITgroup）

根据检测面板的类型和客户的测试标准，多相机系统拍摄大量图像，接着由成像软体进行处理，以确定例如胶珠、焊接螺丝、防颤材料、手把和按钮等零件的存在、尺寸精度、位置和空隙。

过去，训练有素的技师负责如刮痕、凹痕或错位等缺陷的视觉检测。然而，监於人工检查的滑脱率为20%或更高，以及因应日益复杂的次零件结构，自动光学检查为实现零缺陷目标提供了最有效的方法。ITgroup标准的门板检测系统采用3台DFK 33GP006 （5 MP, 卷帘快门） GigE相机及1台DFK 33GX183 （20 MP, 卷帘快门） GigE相机。Troniarsky表示一个测试台提供一个 「伪错误率假阳性<0.1%，假阴性0%（总共通过大於100个不同的测试），而终端客户投诉的情况为零」的结果。

多年来，此类测试设备的行业标准一直使用2D图像处理来完成这些检测任务。然而，2D科技有其局限，例如有测量共平面度需求时却无法提供体积测量数据。幸运的是，实惠的处理器和增强的软体程式使开发人员能够使用3D图像数据，为测试设备的准确度和稳固性开辟了新的可能。

3D成像为自动检测提供额外的精度

图6 : 用於自动视觉检查的3D成像： 来自光场（全光）相机的3D与2D成像数据相结合，为复杂物体提供最精确的测量。（source：ITgroup）

ITgroup最新的测试设备LumIT XL将光学3D和2D检测结合起来，对门板模组、仪表板或保险杠等大尺寸物体进行检测。与HD Vision Systems 的光场科技演算法结合，ITgroup能从13台相机（DMK 33GX264e）中整合数据，创造一个实质的单感测器来提供高解析度的3D点云。3D数据使LumIT XL甚至能够检测到复杂的金属表面，并减少遮挡 ━ 所有检测都无需使用红外线、闪光灯或镭射。

单个图像透过NeuroCheck 3D及HD Vision的软体进行处理且编译成3D图像。该系统的高密度生成点云可呈现精确的图像解析度，从而实现极其精确的测量结果和稳健的缺陷检测。

自动检测的未来发展

在工业4.0的时代，灵活的测试台是必要的：越来越多的客制需求和因此减少的批量代表制造商必须更频繁地改变测试叁数。

出於这个原因，ITgroup在开发测试台时考虑到了模组化。这些系统可以通过远端维护系统进行有效调整。系统的模组化也使设备可根据需求进行扩展，从而根据後续专案的需求进行扩展和调整。

典型依规则进行的图像处理，在过去20年之间一直是推动工业自动化大部分改进的动力，但测试及工厂车间现在也开始运用深度学习和其他人工智慧演算法。Troniarsky补充说道：「我们现在也与目前正在这个领域测试特定方案的客户一起合作实行具体的项目。」