機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用分析

高衍慶

摘 要：機器視覺技術利用計算機系統中多項技術來代替當前監控人員，對所監控對象實施圖像理解與處理，目前在機械制造自動化生產的檢測與測量應用領域非常常見。本文就探討了機器視覺技術在機械制造自動化中的一些實際應用。

關鍵詞：機器視覺技術；機械制造自動化；工作原理；精密測量；檢測

中圖分類號：TH16 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）21-0036-01

當前，機器視覺技術完全可以代替人類肉眼來實現視覺觀察功能，甚至能夠進行更精確的視覺判斷與測量，借助計算機來對客觀三維世界中的各種目標對象實施有效識別。就目前已有的機器視覺技術來看，它的判斷靈敏度與測量精度都較高，而且判斷測量速度極快，噪聲低，且具有較強的抗電磁干擾能力，可以進行與計算機聯動的計算機信息數據處理過程，為企業生產降低工作量，提高生產效率。目前，機器視覺技術已經全面普及于各個行業領域，尤其是在機械制造自動化領域發揮了巨大作用。

1 機器視覺系統的基本構成與工作原理

1.1 系統基本構成

機器視覺技術擁有獨立系統，它主要通過圖像攝取裝置來轉換被攝取目標，最終形成圖像信號，在經過專業圖像的像素分布、亮度、顏色、數字化處理后最終呈現出來。針對機器視覺系統的圖像系統可以利用精密計算來明確各種圖像目標特征，并根據這些特征來準確判斷目標對象內容，基于視覺系統運行環境劃分出PC-Based與PLC-Based兩個系統。

1.2 系統工作原理

機器視覺系統并不輸出任何圖像視頻信號，它所輸出的是經過特別運算處理后的檢測結果，例如設備的尺寸數據等等。作為肉眼測量判斷的替代者，它所采用的是CCD照相機，它將被攝取目標轉換為圖像信號，然后傳送給專用圖像處理系統進行亮度、顏色、像素等重要信息的處理，最后轉化提取數字化信號。系統會根據這些處理后的數字化信號的預設容許度來評判目標生產對象的相關尺寸、數量、長度、面積或位置等等，再利用PLC或PC等等上位機來進一步獲得檢測結果，控制諸如I/O系統或指揮運動系統進行相應的控制動作，促成設備工作流程[1]。

2 機器視覺技術在機械制造自動化中的應用

2.1 機器視覺技術在設備精密測量中的應用

對于設備零件尺寸的精密測量，當前許多企業都會采用機器視覺技術。因為在機器視覺系統中擁有專業的光學系統、計算機處理系統以及CCD攝像頭，它們收集光源，并將光源所發出的平行光束照射到被測對象檢測部位，再配合顯微光學鏡組與攝像機面陣來呈現被測對象的邊緣部分，最后得出被測對象邊緣輪廓實際位置。如果在測量中被測對象發生位移，則要對被測對象的邊緣輪廓位置進行二次測量和圖像處理，并結合兩次測量來計算出位移量。另外，可根據位移前后的偏差位移量來合并兩幅圖像的邊緣輪廓，將它們歸整到同一圖像中，這樣還可以計算出兩次測量的相應尺寸，提高測量精度。由于當前企業生產線采用大批量機械流水線生產模式，所以可以利用機器視覺系統來輔助大批量流水線產品生產，通過上述描述方法來實施在線檢測過程，提高檢測效率。客觀講，這種測量方法對于形狀偏簡單、尺寸偏小的設備元件非常適合。舉個例子，當前汽車電子產品中的電子接插件就應該采用這種精密測量方法，提高成品生產效率與尺寸精度。根據已有的實踐生產經驗來看，該系統能夠實現1分鐘內數百件產品的檢測，其數量級更是能夠精確到0.01mm以內。

在刀具磨損與預調測量過程中，機器視覺技術也有其用武之地，例如測量某些形狀、尺寸特殊的工件或者某些已經形變的工件。它相比于傳統測量方法更加簡單，不需要將刀具卸下再測量刀具磨損程度，它所采用的是光源檢測法。首先確定光線照射強度與拍攝角度，將光源通過光線射入到鏡頭周圍，進而最大限度減小由陰影所造成的測量誤差。此時再自由轉動夾具調整角度，隨著轉動角度越來越大，成像設備尺寸就會越來越小，這間接提高了機器視覺系統的實際測量范圍。另外，通過對磨損刀具前后橫向尺寸差及磨損度的計算對比，也相應簡化刀具機械精密測量自動化的應用過程。經過實踐表明，如果采用機器視覺技術來測量刀具磨損并預調測量過程，它的測量信噪比會降低到46dB左右，無論是測量速度還是測量精度都達到了較高水準。而且該系統技術還支持在線測量，非常方便。從常規技術應用角度來講，機器視覺技術更適合于精密測量那些常規形狀刀具，而不適于測量幾何形狀過于復雜的特殊刀具。

在刀具預調測量應用中，它突破了傳統中光學投影與光柵數顯表相結合的測量方式，而是采用機器視覺與光柵技術相結合，設計出了刀具預調測量儀技術，并融入了自動化控制思維，徹底顛覆了傳統測量方法，大幅度提高了測量的精度與簡易度，對刀具測量工作效率的提高也有很大幫助。

另外在逆向工程中，機器視覺測量技術也有應用，這里所提到的逆向工程主要針對現成工件進行測量。它會利用到3D數字化測量儀器技術，對逆向工程中的設備元件進行輪廓坐標值的快速準確測量，并基于編輯修改來調整建構它的曲面部分，存檔圖形并將它轉化為CAD/CAM可讀文件，最后通過快速成型機來制作樣品模型。在該精密測量技術體系中，它首先利用測量系統來測量樣品輪廓三維尺寸，并取得各點數據作為曲面處理予以加工，最終成型。當前，機器視覺系統也利用它的CCD照相機光電器件來進行基于三角法的快速輪廓視覺測量，再配合線結構光測量物體表面的基本結構輪廓。

綜上所述，機器視覺技術在設備精密測量領域的應用相當廣泛，它也豐富和強化了機械制造自動化技術應用過程，真正代替傳統測量技術，實現了高精度測量，非常值得推廣[2]。

2.2 機器視覺技術在設備檢測中的應用

除精密測量以外，機器視覺技術也能實現對于設備工件的有效檢測，例如它對與工件表面缺陷的檢測。在汽車生產產業中，對于工件表面的傳統檢測方法還以人工目測為主，這種方法顯然效率低下且不夠精準，還有較大的勞動強度，對于汽車生產企業而言十分不利。如果采用機器視覺技術則更規范和精確，例如合理運用機器視覺系統中的CCD照相機技術，對產品表面缺陷進行檢測，也是為了優化零件表面的質量管理過程。在連桿結合面爆口的檢測過程中，它的常規評定標準為破口面積應該小于4mm2，任意方向的破口線性長度應該小于3mm，如果不能滿足上述條件中的任意一條，汽車工件產品都會被視為不合格次品被淘汰。這里采用到LED漫反射光源配合機器視覺系統CCD照相機來合作檢測工件的坡口區域，將光線照射到工件表面并反射到照相機CCD元件上，形成電量信號。機器視覺系統會對CCD元件上所反射的的圖像電量信號進行分析計算，最終處理獲得有價值信息數據，再對圖像進行二值化處理，將處理過的二值化圖像作為結果對象實施針對性計算分析。從實際應用技術角度方面講，機器視覺系統在該技術流程中還采用到了灰度二值化閾值與光源，結合對比方法完成檢測過程。在檢測過程中，主要將汽車工件等已知內容標定為參照物，用已知參照量測量值來對比參照物的實際像素值，最后得到汽車工件的表面缺陷對應比例值。然后再調整機器視覺系統光源亮度，間接調整優化系統中的二值化閾值，確保汽車工件表面檢測結果能夠擁有較高水平的圖像分辨率，有效擴大工件表面的邊界光源像素值[3]。

3 結語

當前機器視覺技術已經與加工制造領域緊密聯系起來，滿足了該領域中的諸多技術需求，甚至起到了決定性的生產技術應用作用。在未來，機器視覺技術將會更進一步刺激機械制造自動化領域的向前發展，促進自動化技術與智能化技術的相互結合，突破更多傳統技術應用領域，為人類制造業發展貢獻更多。

參考文獻

[1]何勇，孫釗，李華廈等.機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用[J].黑龍江科技信息，2016，（24）：119.

[2]白寧.淺談機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用[J].石化技術，2017，（3）：72.

[3]王暉.機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用分析[J].黑龍江科技信息，2017，（11）：76.endprint