傳統(tǒng)上，制造過程中的質量控制是通過人工視覺檢查來維持和實施的。獨立的機器檢驗員(他們將被稱為機器檢驗員)將被安排在一條生產(chǎn)線上，由他們來決定產(chǎn)品是否符合最終確定的設計標準和公司的工藝參數(shù)。
考慮到當今整個行業(yè)的技術進步，人類進行的目視檢查不再被視為維持質量保證的最有效方法。
這主要歸結于質量是主觀的，正是由于這個原因，許多公司現(xiàn)在正在整合圖像處理技術。這樣的技術能夠以高度可重復和確定的方式進行光學檢查。
對于制造商來說，這意味著即使是最微小的部件測量，甚至是微米范圍內(nèi)的測量，都可以輕松而徹底地進行。這是一項人眼不可能在一致的基礎上準確地進行的任務。
直到最近，自動化應用中的圖像處理通常與其他控制系統(tǒng)分開處理，并且位于高性能計算機上的黑盒子中或直接實現(xiàn)到專門配置的智能相機中。
如我們在此描述的那樣，在單獨的計算機上托管集成圖像處理解決方案的缺點是，即使是最小的變化也需要來自專家或外部系統(tǒng)集成商的輸入，而不是可編程邏輯控制器（PLC）編程器。這是可以避免的時間和財務上的消耗。
除此之外，傳統(tǒng)的圖像處理方法和軟件不能保證圖像處理的精確定時。這是因為需要調節(jié)圖像處理和控制系統(tǒng)之間的通信，使得結果可以在所需的時間跨度內(nèi)到達控制器，而不會像操作系統(tǒng)那樣影響傳輸時間。
那么，如果制造商不僅可以消除圖像處理和控制之間的通信挑戰(zhàn)，而且還有一個允許成像處理和控制組件直接相互通信的系統(tǒng)呢？借助Beckhoff的TwinCAT Vision軟件，制造商可以將兩個世界組合成一個集成系統(tǒng)，并完成這一任務。
TwinCAT Vision將圖像處理添加到通用控制平臺，該平臺包含PLC，運動控制，機器人，高端測量技術，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）網(wǎng)絡和人機界面（HMI）。將所有控制功能組合到一個工具中的一個優(yōu)點是，它意味著一切都在一個運行時環(huán)境中運行。
Beckhoff還設計了具有千兆以太網(wǎng)接口的軟件，以創(chuàng)建GigE Vision通信標準，該標準可從攝像機提供可靠，快速的圖像數(shù)據(jù)傳輸。此功能使TwinCAT Vision可以將實時數(shù)據(jù)直接提供給控制器存儲器，從而在用戶可用時更新任何部分結果。
通過將圖像處理結合到主控制系統(tǒng)中，制造商可以利用TwinCAT Vision提供的機器視覺功能來提高操作，從而提高機器效率。這不僅可以幫助公司保持競爭優(yōu)勢，還可以幫助制造商克服視覺任務帶來的挑戰(zhàn)，同時節(jié)省大量成本。
質量保證旨在防止異常和缺陷，但在制造環(huán)境中定義質量一直是一項艱巨的任務。
像Henry Ford這樣的行業(yè)領導者首先強調了標準化設計和組件標準的重要性，以便在機器視覺之前很久就能緩解差異。如今，制造商可以更進一步，通過整合Beckhoff的TwinCAT Vision軟件等圖像處理解決方案，滿足未來的市場需求，提供最高質量的產(chǎn)品。
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