B为示出使用投影和封装的两个检测对象之间的距离测量的曲线图。为了清楚起见，图9B省略了三维对象902a和902b，而仅示出了这些对象在X-Y平面上的二维投影。在这个示例中，对于二维投影904a和904b中的每个投影，一个或多个成像传感器装置或安全控制器选择能够紧密地封装二维投影的已知的几何形状908。在所示的示例中，二维投影904a和904b封装在椭圆内。然而，在一些实施例中，一个或多个成像传感器装置(或安全控制器)可以从被确定为最适合二维投影的已知形状(例如，矩形、三角形、圆形等)的库中选择已知的几何形状。然后，计算相应的几何形状908a与908b之间的最小距离910。将二维投影封装在已知的几何形状内将形状不规则的投影904a和904b变换成规则的几何形状，从而减少了确定二维平面内形状不规则的投影之间的最小距离中涉及的复杂性。由于几何形状的边缘总是处于投影的边缘之外，所以几何形状之间的最小距离绝不会大于将计算的实际投影的边缘之间的最小距离；也就是说，几何形状之间的距离将总是等于或小于投影之间的距离。因此，尽管所算出的封装形状之间的最小距离可能不如投影本身之间的距离准确，但是与如果使用投影之间的距离的情况相比，不准确性将总是触发更早的安全响应(借助于接近的算出的距离)。
[0080]在一些实施例中，上述封装技术还可以在三维空间中实现，而无需首先将形状投影到二维平面。图10为示出根据一个或多个实施例的三维封装的概念图。在所示的示例中，基于由一个或多个成像传感器装置生成的点云数据的分析(例如，基于由距离确定组件310执行的距离分析)对两个对象(即操作员1004和机器人1006)进行检测和分类。为了在不需要确定两个形状不规则的三维对象之间的最近点(这会使得计算更加复杂)的情况下确定两个对象之间的最小距离，系统将对象1004和1006两者封装在已知的三维几何形状1002和1008中。在这种情况下，使用三维椭圆。然而，该系统可以从被确定为最紧密地封装每个对象的已知形状的库中选择合适的形状(例如，圆柱形、立方形、球形、卵形等)。一旦封装，该系统可以计算两个几何形状之间的最小距离1010。
[0081]图9和图10所示的用于确定对象之间的距离的示例仅旨在为示例性，并且可以理解，用于计算对象之间的距离的任何适当的计算技术在本公开内容的一个或多个实施例的范围之内。
[0082]现在返回到图6，基于由传感器装置执行的具体应用，当对象分类、位置、速度、加速度和/或轨迹满足定义的标准时，可以指示危险分析和判定组件314生成适当的控制输出、安全输出或反馈输出。在一些实施例中，接口组件318可以经由硬连线或网络连接与控制装置(例如，工业控制器、安全继电器等)接口连接，并且危险分析和判定组件314可以基于在视场内观察到的对象的标识、位置和行为而向控制装置发出控制指令。在示例情形中，基于由距离确定组件310和图像分析组件312生成的分析结果的相关性，成像传感器装置302可以识别出工厂员工已进入视场，并且员工的当前位置、速度、加速度和轨迹可以使员工处于受控工业机器附近有潜在危险的区域内。作为响应，指示危险分析和判定组件314向工业控制器发出用以使机器处于安全模式的命令(例如，通过使该机器处于空闲模式或减慢操作模式，或者通过指示安全继电器从机器的某些可移动组件中移除电力)。在另一示例情形中，危险分析和判定组件314可以被配置成基于对象标识和行为来生成要在显示装置上呈现的反馈信息。这可以包括例如推荐用户跟随替代的路径或者重新定位到监测区域内的安全区域的定制警告消息。对于成像传感器装置302的支持面部识别的实施例，由危险分析和判定组件314生成的反馈信息也可以基于在视场内检测到的员工的标识来进一步定制。危险分析和判定组件314可以与安装在监测区域内的显示装置接口连接，或者可以以与所标识的员工相关联的个人装置为目标。
[0083]上述的对象检测和跟踪功能连同减少的处理负荷和由最小化所需的3D处理量导致的在决策制定和响应时间方面的同等改善一起使得本文所述的成像传感器装置适合于安全应用，其需要高度的安全整体性和快速响应时间以便减轻损伤的风险。图11为利用上述的成像传感器装置的一个或多个实施例的集成控制和安全系统的示例架构。在该示例情形中，工业机器人1102或其他类型的工业机器或系统在工业控制器1104(例如，可编程逻辑控制器或者其他类型的工业自动化控制器)的控制和监督下进行操作。尽管在图11中工业系统被示为包括机器人1102，但是应当理解，其他类型的受控工业系统也可以在该架构中使用，包括但不限于运动系统、夹板装载(palletizing)系统、冲压机或其他类型的危险工业系统。机器人1102可以在机器控制器1110的直接控制下进行操作，机器控制器1110根据由工业控制器1104提供的指令和信息控制机器人1102。替选地，工业控制器1104可以与机器人的I/O直接接口连接并且直接控制机器人。
[0084]该架构还可以包括人机接口(HMI) 1106，人机接口(HMI) 1106经由一个或多个图形屏幕向操作员显现状态、操作和生产数据。HMI 1106还可以允许操作员向控制系统发出有限的控制指令或者经由图形界面设置一个或多个参数的值(例如，设定点值)。
[0085]—个或多个成像传感器装置302被配置为监测机器人周围的环境(危险区域)。对于成像传感器装置302充当独立的安全控制装置的配置，成像传感器装置302与工业控制器1104和机器人1102或与其相关联的机器人控制器1110中的一个或两者可通信地接口连接，以提供集成的基于视觉的安全控制。为了向操作员传递反馈消息或图像数据，成像传感器装置302还可以与HMI 1106接口连接。替选地，成像传感器装置302可以与单独的安全控制器1112接口连接，安全控制器1112聚集来自成像传感器装置302的成像和点云数据，并且基于聚集的数据执行对象检测、对象分类、对象跟踪、决策制定和安全响应中的一种或多种。工业控制器1104、机器人控制器1110、HMI 1106、成像传感器装置302和安全控制器1112可以全部驻留在工厂网络或安全网络上，例如，经由一个或多个网络交换机1108。替选地，成像传感器装置302和/或安全控制器1112可以经由控制器I/O与工业控制器1104或机器人控制器1110中的一个或两者直接接口连接。
[0086]图12是图11中所描绘的架构的示例性实现的图示。在该示例中，两个成像传感器装置302JP 302 2被安装成使得传感器装置从两个不同的角度监测机器人1102周围的危险区。虽然在图12中仅示出了两个成像传感器装置302，但是应理解，多于两个成像传感器可以围绕危险区域安装并被训练(train)，以产生用于分析的附加成像和点云数据。由成像传感器装置302jP 302 2监测的查看空间构成成像传感器装置302 302 2(和/或安全控制器1112)将对对象进行检测、分类和跟踪的安全区，以使得机器人1102的行为可以响应于对危险情况的检测而适当地改变。
[0087]使用上述技术，成像传感器装置302JP 302 2或安全控制器1112可以对由视场1202JP 1202 2限定的空间内的对象进行标识和分类。例如，成像传感器装置302 JP 302 2可以被训练成将产品1206标识为第一对象类别(“产品”)，而将操作人员1204标识为第二对象类别(“人”)。当产品1206进入视场时(例如，当输送机系统、另一下游机器人或运输车辆传递要由机器人1102处理的产品1206时)，成像传感器装置302jP 302 2可以对安全区的图像进行2D分析以标识对象，确定该对象所属的产品分类，并允许机器人1102及相关联系统正常地继续循环。
[0088]如果操作员1204进入视场，则成像传感器装置302JP 302 2将操作员标识为属于人分类。还进行关于机器人1102的当前操作模式的确定。成像传感器装置302jP 302 2S安全控制器1112可以基于由工业控制器1104提供的机器人状态信息来进行该确定。机器人1102的当前工作状态确定进入视场是否安全。也就是说，如果机器人1102当前停止或禁用，或者正在执行不会对监测的视场内的操作员造成损伤风险的循环，则对视场内的人的检测可以不要求要由成像传感器装置执行的安全动作。如果机器人1102正在运行对视场中的操作员造成潜在风险的循环，则对被分类为视场内的“人”的对象的检测使得成像传感器装置302JP 302 2或安全控制器1112中的一个或多个生成将机器人1102置于安全模式下的控制输出。这可以例如包括:向工业控制器1104发送指示控制器禁用机器人1102和与机器人1102相关联的任何其它子系统(例如，输送机)的控制输出。在另一不例中，除了禁用机器人1102外，成像传感器装置302jP 302 2可以指示工业控制器1104启动不会对操作员1204造成损伤风险的不同的机器人操作循环。
[0089]在一些实施例中，控制输出的启动和所生成的控制输出的类型可以基于操作员的位置和行为与机器1102的位置和行为的相关性。例如，成像传感器装置(或安全控制器)可以基于对与机器人1102对应的图像帧部分的2D分析、3D分析或这两种类型的分析的相关性来确定机器人的当前位置、速度和轨迹。可以针对操作人员1204获得类似数据。然后，成像传感器装置302JP 302 2可以基于诸如操作人员相对于机器的位置、机器和操作人员相对于彼此的轨迹或其他这样的信息的因素来标识风险级别。当基于这些因素的风险级别超过阈值时，一个或多个成像传感器装置302JP 302 2 (或相关联的控制器)可以启动适当的安全输出来以减轻风险的方式改变机器人1102的操作或者完全禁用机器人1102。此夕卜，如果所确定的风险级别在假设所监测的因素的情况下升高但尚未达到用于启动安全动作的阈值，则成像传感器装置302jP 3022可以生成并传递警告操作员有潜在风险并推荐将减轻风险的行为(例如，重定位到不同区域)的反馈消息。成像传感器装置3021和302 2可以将消息传递至HMI 1106、由操作员1204携带的个人装置、安装在监测区域中的显示板或其他这样的装置。
[0090]为了改善人检测的可靠性、同时最小化处理负荷并维持可接受的响应时间，成像传感器装置302JP 302 2可被配置为对视场的图像帧的某些像素进行选择性3D分析，而对图像帧的其余部分进行更快速的2D分析。例如，成像传感器装置302jP 302 2之一或二者可以被配置成对紧接地围绕机器人1102的图像的部分进行3D分析，而对图像帧的外周执行2D分析。在另一种情况下，成像传感器装置302JP 302 2之一或二者可以被配置成在正常操作期间对图像的整个像素阵列执行2D分析，直到不符合“产品”分类的对象进入视场为止。响应于对进入视场的非产品对象的检测，传感器的像素阵列组件306可以指定与用于3D分析的对象相对应的像素阵列的区域，以便获得新对象随时间的高度信息和简档，其可以由传感器用来帮助确定新对象是否对应于“人”分类。像素阵列组件306可以动态地移动图像的为3D分析所指定的部分以随着对象移动通过视场来跟踪对象(例如，基于由图像分析组件312提供的对象检测信息)。
[0091]在动态危险分析的另一示例中，成像传感器装置302JP 302 2中的一个或多个可以被配置成基于经由2D图像分析所确定的当前危险级别来调整3D分析像素区域(例如，危险区)的大小。例如，像素阵列的为3D分析所指定的区域可以对应于围绕机器人1102的区域。成像传感器装置302JP 302 2中的一个或多个可以基于检测到的状况来调整围绕机器人的3D分析区域的大小。例如，基于对像素阵列的2D分析，成像传感器装置可确定机器人1102当前进行操作的速度。如果确定该速度超过阈值，意味着在给定预期的人响应时间的情况下损伤风险较高，则可以将像素阵列的对其执行3D分析的部分增大至围绕机器人1102的较大区域。当成像传感器装置302确定机器人1102以较慢的速度进行操作时，则假定危险级别降低，并且使得像素阵列的3D分析部分变小，以允许操作员自由地更接近机器人1102。在一些这样的实施例中，像素阵列的3D部分的大小可以是所确定的机器人的速度的连续函数。
[0092]对于安全控制器1112执行3D分析和安全控制的系统配置，成像传感器装置302i和30?可向安全控制器1112提供点云信息(由相应的传感器装置计算的像素级距离信息)以进行集中分析。由传感器装置提供的点云信息代表对监测区域的多角度视图的3D距离数据。安全控制器1112可聚集该多角度点云数据，以得到监测区域的合成三维表示，并且对合成三维表示的选定部分执行对象检测、分类和分析。该分析可以包括但不限于:对三维表示内的对象的检测和分类；对象位置、速度、加速度和/或轨迹的确定；选定对象之间的最小距离的计算(例如，使用以上结合图9和图10所述的技术中的一种或多种技术)；或者其它这样的分析。
[0093]图12中描绘的配置相对于光幕解决方案具有许多优点。例如，光幕发射机和接收机通常垂直地安装在入口的任一侧，从而使这些组件而容易受到通过对象的可能损害。将成像传感器装置302jP 302 2安装在天花板上通过将监测装置放置在通过对象的范围之外而减轻损坏的风险。此外，在操作循环中的特定的限定持续时间(即，预期产品通过光幕的持续时间)，光幕通常是被静音(mute)，以使得产品通过入口，并且在循环的其余部分期间启用光幕。由于使光幕在这样的情况下静音是正执行的操作循环的特定部分的功能，因此该方法增大了在光幕静音的时间期间人可能通过光幕而未被检测到的可能性。相比之下，由于成像传感器装置302JP 302 2 (和/或其相关联的安全控制器1112)能够将检测对象分类为对应于“人”分类，并且基于该对象分类来改变控制，因此成像传感器装置302jP 302 2能够基于对象检测和分类执行更直接和智能的静音，而不是依赖循环。
[0094]为了确保成像传感器装置的安全完整性，一个或多个实施例可包括实现用于确保传感器在一系列操作状况下的可靠性和准确性的一个或多个特征的安全组件316，从而改善传感器装置的安全完整性。通常，安全组件316被配