[发明专利]用于机器视觉分析的分布式处理系统及方法

说明书

用于指定待在工作机上执行的机器视觉分析的部分的计算机实现方法。获得用于分析产品的数字图像的一组机器视觉算法。确定总时间估计，该总时间估计代表利用整组机器视觉算法分析所述数字图像的处理时间。如果总时间估计大于阈值，则获得对于一组机器视觉算法的两个以上算法中的每一个的算法时间估计。基于所述算法时间估计来计算与所述两个以上算法中的每一个相关联的排序。基于与两个以上算法中的每一个相关联的排序来选择待在工作机上执行的指定算法。然后，可以利用指定算法在工作机上分析数字图像。

本申请是申请号为201380023836.7、申请日为2013年5月8日、发明名称为“用于机器视觉分析的分布式处理系统及方法”的发明专利申请的分案申请。

相关申请的交叉引用

本申请在35U.S.C.119(e)下要求递交于2012年5月9日、在先的共同未决美国临时专利申请No.61/644,932以及递交于2013年3月14日的美国实用新型专利申请No.13/830,781的权益，这两个申请的全文通过引用方式合并于本公开中。

技术领域

本申请总地涉及机器视觉领域，更具体地涉及用于在多个处理器间分布机器视觉分析的系统和方法。

背景技术

机器视觉常用于工业背景下的产品检验。在典型的机器视觉实现方式中，利用数字照相机或光传感器来捕获产品的数字图像或视频。通过分析数字图像或视频，能够测量产品的关键特征，并且能够检验产品缺陷。

在一些工业应用中，机器视觉用来检验生产线上的零件。为了跟得上生产，机器视觉处理速度应当至少像制造生产速度那样快。然而，在一些情况下，机器视觉处理计算成本高且要花费大量的时间来进行。结果，机器视觉分析不能跟得上生产的速度。在该情况下，生产容量会受到机器视觉分析限制，这通常是不期望发生的。

对于该问题的一种解决方案是提高执行机器视觉分析的计算机处理器的处理速度。然而，该方法不过太现实，因为更快的处理器通常伴随着更高的成本。另外，在通过购买更快的、更昂贵的处理器所获得的处理速度量上的利润率极小。该方法在解决动态变化的机器视觉处理负荷或生产速度方面也未必是可度量的。

另一解决方案是限制通过处理器执行的机器视觉分析的量以减少分析时间。然而，该方法也不可实现，或者甚至可能在方案中要求详细分析高分辨率图像以执行产品的检验。

本文所描述的方法和系统能够用来提高机器视觉系统的处理容量，而不具有上述方法的缺陷。

发明概述

一个示例性实施方案包括用于指定待在工作机上执行的机器视觉分析的部分的计算机实现方法。获得用于分析产品的数字图像的一组机器视觉算法。确定总时间估计，该总时间估计代表利用整组机器视觉算法分析数字图像的处理时间。如果所述总时间估计大于阈值，则获得对于一组机器视觉算法中的两个以上算法中的每一个的算法时间估计。算法时间估计代表利用相应的机器视觉算法分析数字图像的处理时间。基于算法时间估计来计算与两个以上算法中的每一个相关联的排序。选择待在工作机上执行的指定算法。该选择基于与两个以上算法中的每一个相关联的排序。指定算法包括两个以上算法中的一个。在一些情况下，利用指定算法在工作机上分析数字图像。

在一些实施方案中，基于与两个以上算法中的每一个相关联的排序和总时间估计与阈值之间的差值来选择第二指定算法。第二指定算法包括两个以上算法中的一个。

在一些实施方案中，确定第二总时间估计。第二总时间估计代表通过在工作机上执行的指定算法分析数字图像的处理时间。如果第二总时间估计大于阈值，则基于两个以上算法的排序来选择第二指定算法。第二指定算法包括两个以上算法中的一个。在一些情况下，利用第二指定算法在第二工作机上分析数字图像。