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在现代工业自动化检测领域，单相机系统往往难以覆盖复杂的检测工位。多相机协同工作系统应运而生，它能够从不同角度、对不同部位进行同步成像，大幅提升检测的完整性和效率。然而，该系统的核心挑战在于如何实现精准的同步触发与检测结果的有效合并。
一、同步触发：系统的“心跳”
同步触发是多相机协同的基石，其目的是确保所有相机在同一时刻捕捉图像，避免因物体运动或时间差导致的图像错位。主流方案有以下几种：
硬件触发（首选方案）：
原理： 利用PLC、运动控制卡或专用的同步控制器产生一个统一的触发信号（通常是TTL电平），通过IO线缆同时或级联发送给所有相机。
优势： 延迟极低（微秒级），稳定性高，抗干扰能力强，是高速、高精度应用的不二之选。
实现： 通常需要相机支持外触发功能，并正确配置触发信号的极性、脉宽和延时。
软件触发：
原理： 由上位机软件向所有相机发送一个软触发命令。
优势： 无需额外布线，配置灵活。
劣势： 由于操作系统调度和通讯延迟的不确定性，同步精度较差（毫秒级），仅适用于对时序要求不高的静态或低速场景。
基于网络的同步（如PTP）：
原理： 对于GigE Vision等网络相机，可采用精密时间协议（PTP）为网络内的所有设备同步时钟。相机在约定的绝对时间点自行曝光。
优势： 适合分布式、远距离的相机布局，同步精度可达亚微秒级。
劣势： 需要交换机和相机支持PTP协议，配置相对复杂。
二、合并检测结果：从“碎片”到“整体”
获取同步图像后，如何将各相机的“局部”检测结果合并成一个“全局”结论，是另一个技术难点。
坐标系统一（“视觉拼图”）：
步骤： 通过一个包含特征点（如棋盘格）的标定板，同时对所有相机进行系统标定。这个过程可以计算出每个相机相对于一个统一世界坐标系的位置和姿态（外参），以及各自的镜头畸变参数（内参）。
结果： 此后，任何一个相机识别到的像素点坐标，都可以通过坐标变换，转换到统一的世界坐标系中。例如，相机A检测到工件左上角有一个瑕疵点（xA, yA），通过变换可知其在全球坐标系中的位置为（XW, YW, ZW）。
数据关联与逻辑融合：
基于位置的关联： 在统一坐标系下，系统可以判断不同相机检测到的特征是否属于同一个物理物体。例如，相机1检测到螺丝，相机2检测到螺孔，通过位置关系即可判断它们是否对齐。
基于逻辑的合并： 定义一套决策逻辑来处理各相机的检测结果。
“与”逻辑： 所有相机均判定产品OK，最终结果才为OK。适用于需要多角度确认的关键质量点。
“或”逻辑： 任何一个相机发现NG（如划痕、缺损），最终结果即为NG。适用于缺陷检测。
优先级逻辑： 某个相机的检测结果具有一票否决权。
三、实践中的关键要点
照明一致性： 必须为每个相机提供均匀、稳定的照明，否则图像质量差异会直接影响合并结果的准确性。
通信带宽与处理能力： 多路高清视频流对网络和上位机的处理能力是巨大考验，需合理规划网络架构（如使用多网卡）和选择高性能工控机。
校准维护： 相机位置或焦距一旦发生变动，必须重新进行系统标定，否则坐标系将不再准确。
总结： 一个成功的多相机系统，是精密硬件触发、严谨的系统标定和智能数据融合算法的完美结合。它不再是多个相机的简单堆砌，而是一个有机的整体，共同构成了生产线的“火眼金睛”。