一个个物品在生产流水线上，它们有节奏地一停一顿地往前走，生产线上的照相机在停顿的空档迅速拍照，用机器视觉来检测缺陷。
这有序的一停一顿是我们熟悉的节拍，但也正是这一停一顿影响了生产效率。
如今，工业生产对于质量的要求和生产节拍的要求越来越高，但传统模式的生产节拍也存在结构性问题，这些问题会会浪费产能，影响绩效
生产节拍往往也存在结构性问题，这些结构性问题会浪费产能，影响绩效。
但如果不要这一停一顿，就意味着留给视觉检测的时间越来越短，稳定性和精准性又该如何保证？
从“定”到“飞”，要克服的技术难关不止是提升速度
在传统的机器视觉模式中，采用的是停拍方式，即检测样品运动到指定位置后停止，触发相机拍照并处理图像，再执行下一步。
虽然这种拍照模式的实现方式和运动控制比较简单，但是生产效率较低，无法满足高速度的检测项目要求——先定位后运动的“停-看-走”流程，加上反馈延迟严重制约了生产线的节拍与效率。
针对传统的视觉定拍，生产效率不够高的问题，在一些应用场合中，越来越多地使用视觉飞拍来完成视觉拍照功能。即机构按照既定的轨迹运动，当运行到拍照点时，运动轴不停下来，瞬间完成飞行抓拍的功能，从而大量节省机构运行时间，提高效率。
但往往有种说法是：定拍与飞拍的抉择，其实是精度与速度的取舍。定拍精度优异但时间耗费大，至于飞拍，显而易见的优势便是消弭停滞时间、争取更高的作业速度，但论及精度表现依然有提升的空间。
因此用好飞拍需要解决两大问题：一是如何保证成像清晰，二则是如何保证拍照位置准确。
也就是，要提高完成飞拍的精度要从几个方面着手，触发拍照的重复位置精度要高，相机触发拍照到得到拍照的成像要快，曝光时间要短，相机的响应时间要短，后期的图像处理速度当然是越快越好。
归根到底还是各类速度问题，然而如此模式就必须重构运动控制与视觉捕捉的协同方式。
助力制造业升级，软硬协同「快准狠」：英特尔推出飞拍图像抓取方案
为解决这些速度难题，英特尔推出全新飞拍图像抓取方案：借助 EtherCAT 总线的高时间确定性以及英特尔工业级芯片提供的 Time-aware GPIO(TGPIO)，x86 控制器将实时运动控制和实时视觉的任务负载进行结合，可根据运动信息精确触发视觉信号，实现飞拍方案。
在硬件方面，专业的事情还是要交给专业“芯”去做，飞拍方案的核心为一台内含英特尔工业芯片的工控机，该芯片支持英特尔 TCC 所提供的功能特性以及相关的工具集，为实时任务提供了完善的支持。
该方案主要利用了其支持的 Time-aware GPIO，相比于普通的 GPIO，TGPIO 所具有的时间戳功能扩展了芯片的应用场景。
例如，当作为输入时，时间戳功能能记录下每次 IO 信号触发的时间点；当作为输出时，时间戳功能能保证其 IO 信号在确定的时间点被触发；同时也支持以特定的频率输出高低电平信号作为外部设备时钟同步的时钟源，且不受操作系统任务的影响。
在飞拍方案的外部设备中，首先工控机通过 EtherCAT 总线驱动一台支持 EtherCAT 协议的伺服驱动器完成运动控制目标；其次还存在一台支持 IO 触发模式的工业相机，根据 IO 信号抓取图像并通过 GigE 协议传输图像回工控机进行实时视觉处理。
软件层面，该工控机上部署了英特尔® 工业边缘控制软件平台，其为实时任务提供了具备高实时性能的操作系统及相关实时优化和实时配置，以及控制任务中所需的 EtherCAT 开源主栈，基于 PLCopen 61131-3 的实时运动控制功能库， TGPIO 的设备驱动及功能接口等。
在飞拍控制程序里，每个实时控制任务周期中，配合 EtherCAT 通信总线的高实时确定性，程序可以持续获得伺服电机在确切时间节点的确切位置，并与设定规则下触发 IO 信号的目标位置相比较，计算出 IO 信号触发的目标时间，预先写入 TGPIO 并在目标时间触发 IO 信号。
在每一环节，英特尔的飞拍方案都保证了高实时与确定性，进而确保了整个系统完成控制任务的精确性。
飞拍的作用，以及英特尔推动制造业变革的决心
也正是因为这一提升，飞拍方案能有效满足产线高节拍要求，可应用于对精度要求高的 SMT 和 3C 等行业产线，用来抓取摆放工位或视觉检测工位，相对于传统静拍方式，在保证精度的前提下，可缩短动作循环周期，加速产线节拍，大大提高整体生产效率。
与定拍相比，英特尔飞拍技术使图像抓取由被动转为主动，解决了长期约束产线提效的关键难题。
事实上，在工业制造领域，智能化是未来最重要的发展趋势之一。尤其随着物联网、协作机器人、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。
随着数据化时代的到来，英特尔已经看到物联网已成为世界经济和科技发展的战略制高点之一，中国物联网市场也走在世界的前列。
英特尔正通过包括无所不在的计算、从云到边缘的基础设施、无处不在的连接和人工智能在内的“四大超级技术力量”，来推动技术创新与变革，以应对日益复杂的应用场景及包括制造业在内的众多行业中的挑战。