今天的工廠中主要有三種類型的檢測方式：（1）Offline——首件檢測；（2）At-line——隨機抽樣檢查或被拒樣品檢查；（3）In line——100％零部件在線檢測。
  在上述三種檢測方式中，第三種100％零部件檢測（即100%質量控制）是所有制造商的最終目標，這種檢測方式意味著裝配線上的每個零部件都被檢查，測證每個零部件是否合格。在線檢測通常使用線激光線輪廓儀，掃描傳送帶上的運動的零部件，來完成在線檢查。

 5利用線激光線輪廓儀掃描傳送帶上運動的零部件，完成在線檢測

一、Offline：首件檢測 
  當機器視覺系統運行緩慢時，制造商不得不使用離線檢測方法。離線檢測用于測證第一件產品的制造是否正確，并假設生產設備在長期生產期間，都處于可接受公差范圍內。
這種方法將第一件產品作為整批產品的代表，因此會存在一些潛在的質量問題，比如由生產線上的動態過程磨損引起的潛在質量問題。

5工廠中常用的三種主要檢測方式

二、At-line：隨機抽檢或被拒樣品檢查
  這種方法使用一種更快速的檢測解決方案，允許工程師在生產車間進行隨機抽樣檢查。這種檢測方式主要用于兩種情況：（1）將隨機零件從生產線上分離出來進行檢查；（2）在一個專門的在線測量站檢測被拒零件，以便確定生產過程中的哪個步驟出現了問題。
雖然這種檢測方式不能實現100％的質量控制，但是它能夠在生產過程中檢測產品的質量問題，可以實現產品在出廠前進行檢測和返工。
三、In Line：100％零件在線檢測
  一旦檢測方法能夠實現與生產速度相匹配的掃描速度，就可以進行100％的部件檢查，這樣一來就可以實現全自動化生產，以最大程度地減少返工和防錯誤，監控工廠設備的性能。LMI Technologies的Gocator三維智能傳感器可以做到這點！
四、激光三角測量和結構光
  目前，最有效的在線檢測方案利用3D傳感器技術，如激光三角測量或結構光（邊緣投影）。這兩種技術都提供非接觸式零件掃描，并產生高分辨率3D掃描圖像，用于特征測量和驗證。

5激光三角測量                        5結構光掃描測量

五、3D測量的優勢
  2D視覺無法實現100％的質量控制，它無法獲取掃描零件的幾何形狀數據，導致與形狀有關的關鍵特征丟失。而3D測量能夠提供如下優勢： 
  ¨體積測量（X、Y和Z軸）提供與形狀和位置相關的參數 
  ¨對比度不明顯的情況下，是檢查低對比度物體的理想選擇 
  ¨不受輕微的照明變化或環境光的影響 
  ¨光源和相機集成于傳感器內部，并經過預交準能獲取更高的重復性 
  ¨易于組成多傳感器網絡，用于掃描各種大型或復雜的工件
六、生產過程中的在線檢測
  典型的在線檢測過程包括掃描、測量和控制，所有這些都在高度優化的流水線操作流程中執行，以跟上工廠的生產速度。 
以下總結了檢測過程中的關鍵處理步驟： 
  ¨通過組合這些圖像文件，生成高密度3D點云 
  ¨使用內置測量工具計算測量值 
  ¨對照預設公差檢查測量結果 
  ¨通知工廠網絡和設備“合格/不合格”決定

5典型在線檢查過程中的幾個關鍵步驟

七、用3D智能傳感器實現在線檢測
  Gocator圍繞實時數據處理流水線進行設計，包括觸發、3D點云生成、零件分割、零件旋轉、零件分割、測量和“合格/不合格”判定輸出。
這套流水線操作完全作為Gocator的內置功能而實現，并且可以通過基于Web瀏覽器的用戶界面輕松設置，提供對掃描（曝光、分辨率、過濾等）、測量（錨定、基于點和點擊的工具、腳本）和控制輸出（PLC、機器人、以太網或直接I/O）。
八、實現更快的速度
  GocatorAccelerator (GoX)是一個基于PC的應用程序，用戶可以實現更快的數據處理速度，進一步縮短檢測周期。GoX有效地將Gocator掃描數據重定向到PC，進行后端測量和決策處理。現在檢查流水線運行在兩個組件（傳感器和PC）上，解決了數百個大部件的測量或掃描、需要比一個傳感器能提供的更多處理能力或內存的情況。

5Gocator使用基于PC的加速器實現實時數據處理與決策輸出

九、利用多傳感器網絡
  在“智能”自動化工廠中，可能使用Gocator多傳感器網絡來掃描大型或者復雜工件或捕獲同一部件的多幅視圖。從多個傳感器收集數據、拼合并生成單個3D點云進行微米級測量。GoX進程可在多臺PC上運行，管理在工廠運行的數百個Gocators。這就是分布式“智能”處理為工廠帶來的強大功能。

5在智能自動化工廠中運行的Gocator傳感器網絡

十、結論
  通過Gocator的內置實時數據處理生產線，以及使用Gocator加速器在傳感器和PC之間分配處理的能力，今天的工廠實現了一個有效的檢測解決方案，可以在線對制造零件、組件和成品實現100％的質量控制。
智能3D傳感器可以實現100%質量控制！