《机器视觉技术在工业中的应用》
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摘 要：人工智能背景下,机器视觉技术快速发展.本文首先对机器视觉技术的系统组成做了简单介绍,然后对其在工业上部分应用的研究现状做了总结,最后阐述了机器视觉技术的发展前景及发展方向.
关键词：机器视觉技术;工业;研究现状
1 绪论
随着人工智能的快速发展,自动化生产水平大幅提高,各生产领域中,一贯的人工作业已满足不了生产需求,因此急需一种技术将其取代.机器视觉技术是通过计算机来模拟人的视觉功能[1],是一门比较复杂,多学科交叉的技术.经过近70年的发展,机器视觉技术已被广泛应用到农业、工业等领域,提高了生产的灵活性及自动化程度,满足当前大批量重复性生产的要求.
2 机器视觉概述
工业生产线上,机器视觉系统主要包括图像采集系统、图像处理系统、控制决策系统[2].
图像采集系统中,光源及光照方式的选择、相机及镜头的选型会影响到采集图像的质量.对于光源,常用的有LED灯、荧光灯、卤素灯等,其中LED灯凭借功耗低等诸多优点,被人们广泛采用.照明方式有多种,研究人员可根据研究对象特点及自身需求选择最合理的方案.相机方面,按芯片类型可分为CCD相機、CMOS相机,两个各有优点,可根据实际需要选择.时间、相机帧率、相机接口等参数也都是需要考虑的因素.镜头的选型中,最重要的参数是焦距.镜头的分辨率、景深、畸变等参数也对成像有一定的影响.而且,所选镜头应与相机有高程度的配合[3].
图像处理系统中,最需要关注的就是算法,包括图像增强、边缘锐化、特征提取、图像识别与理解等[4].使用恰当的算法,可以得到较好的效果,为后续工作的方便进行奠定了基础.
控制决策系统中,包含了各类机械装置,其控制系统根据图像处理后的结果,按照研究要求标准,对不合格的工件进行剔除.
3 机器视觉工业应用研究现状
3.1 尺寸测量与缺陷检测
工业领域中所生产的工件几乎都需要检测,其中主要包括产品的尺寸测量和缺陷检测.尺寸测量中,无论是微小零件的精密测量,还是轴类零件、螺纹几何参数、薄片零件等,都达到了很高的精度.伍济钢[5]对薄片零件尺寸测量进行研究,提出一种轮廓矢量化的测量方法,最终检测精度达到1um,李亚茹[6]在1.2m×2.6m的测量区域内,对板材进行测量,精度达到了1mm/m.缺陷检测中,易松松[7]实现了对几种LED屏幕的检测,麦国铭[8]实现了光滑注塑产品的缺陷分割,其他诸如玻璃、薄膜等的缺陷,也都相应得到了检测且效率较高.
3.2 机器人视觉定位应用
工业领域中,视觉定位可实现目标产品的自动化,例如,搬运、定位、焊接等.市面上Matlab、OpenCv、LabView、Halcon等成熟的软件都可用于视觉定位.视觉定位方法有很多,按传感器的数量多少可分为单目视觉定位、双目视觉定位以及全方位视觉定位[9].当前,学者们研究较多的还是单目视觉定位算法,杨平[10]结合实际场景对无人仓中的快递抓取机器人进行了研究,实验结果显示,对快递的位置估计上,位置误差、高度距离误差、角度平均误差都在一个很低的范围内.梁亮[11]进行了仿人机器人室内自主定位的研究,设计了一种基于单目视觉的多信息融合的定位算法,较其他方法降低了误差.
3.3 汽车制造质量检测
我国的生产制造业正朝着自动化方向发展,特别表现在汽车制造业中.在汽车仪表板检测上,基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统[12]可对5个仪表的指针误差,24个信号报警灯等进行检查.另外,对于同步环装配质量的检测,可以使装错、漏装等情况杜绝.汽车车身检测中,最为著名的是英国的ROVER汽车公司800系统汽车车身轮廓尺寸精度的100%检测,该系统检测速度快,精度高,达到±0.01mm.最后是对差动齿轮的检测,福克斯公司以SIMATIC710为基础开发了其监测方式,该监测方式接连运用两种不同的方法,可以保证很高的精度.
4 结语
当前,国内外学者加大了对机器视觉技术的研究力度,政府部门也有对自动化生产相关政策的扶持,机器视觉技术将如雨后春笋般迅速发展.人工智能大背景下,深度学习、机器学习等也为机器视觉技术指明了方向,将它们相互结合,可以提升工业自动化生产水平,进一步解放人类的双手.发展道路上,所面对主要问题主要是算法的更新,国内外学者已经提出了多种算法,但是大部分都还处于实验阶段,相信经过反复的锤炼,定能在机器视觉技术中大放异彩.
参考文献：
[1]韩茜茜,耿世勇,路向阳.基于机器视觉的尺寸测量应用综述[J].河南科技,2019（5）：8-10.
[2]冯锴.基于机器视觉的金属手机外壳尺寸测量与表面典型缺陷检测研究[D].
[3]刘杰.基于机器视觉的手机二维尺寸测量技术研究[D].
[4]章炜.机器视觉技术发展及其工业应用[J].红外,2006（02）：13-19.
[5]伍济钢,宾鸿赞.机器视觉的薄片零件尺寸检测系统[J].光学精密工程,2007,15（1）.
[6]李亚茹.基于机器视觉的大尺寸板材测量方法研究[D].
[7]易松松.基于机器视觉的手机面板缺陷检测方法研究[D].
[8]麦国铭.表面光洁的注塑制品外观缺陷视觉检测方法研究[D].
[9]周应东.工件视觉定位和识别的关键算法研究[D].
[10]杨平.供件机器人单目视觉抓取技术应用研究[D].
[11]梁亮.仿人机器人室内自主定位研究[D].
[12]刘武.机器视觉技术及其在汽车制造质量检测中的应用[J].汽车实用技术,2018（20）：75-76.
作者简介：樊东（1992-）,男,汉族,江苏连云港人,硕士,研究方向：图像处理.
*通讯作者：张元良.
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机器视觉引用文献:
[1] 机器视觉论文范文 机器视觉方面研究生毕业论文范文2万字
[2] 机器视觉论文范文 机器视觉相关学年毕业论文范文2万字
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