機器視覺技術的發展現狀與應用動態研究

陳 英

（長沙民政職業技術學院，湖南 長沙 410004）

機器視覺是通過計算機來模擬人的視覺功能，可以從客觀的圖像中對信息進行提取，最后用于測量、控制等，機器視覺技術具有信息量大、速度快、精準度高等特點，相比與人工檢測具有絕對優勢，能夠有效排除主觀因素的干擾，并且可以對許多指標進行定量描述。該項技術在生產生活的多個領域已經得到廣泛應用。隨著現代技術的快速發展、機器視覺技術的使用也逐漸成熟，成了社會發展不可缺少的技術之一[1]。

1 機器視覺系統的組成

典型的機器視覺應用系統主要包括圖像捕捉、光源系統、數字化模塊以及數字圖像處理、智能決策模塊等。組成結構如圖1所示。

圖1 典型工業機器視覺系統

通過CCD攝像機對被測目標的圖像信號進行獲取，然后通過A/D向數字信號進行轉換，并且對專用的信號進行處理，結合像素的分布信息來確定判斷結果，并且控制驅動執行機構進行處理。

2 我國機器視覺的發展現狀

機器視覺技術是近幾年逐漸發展起來的全新技術，主要通過計算機來對人的視覺能力進行模擬與識別，是現代化智能裝備以及自動化領域不可缺少的關鍵技術。與發達國家相比，我國機器視覺技術比較落后，主要依賴進口對關鍵技術進行獲取，國內機器視覺技術的需求比較突出，導致供不應求的現象。總體來看，機器視覺主要包括表面缺陷檢測、產品尺寸測量、機器人視覺定位以及視覺目標的識別4類。

2.1 表面缺陷檢測

任何產品的生產，其質量的檢測至關重要，一旦表面出現缺陷，不僅會影響產品外觀，而且對其使用性能也會造成影響，如衛生用無紡布表面有污點、液晶玻璃表面有結晶等。隨著現代技術的快速發展，生產線中通過人眼是無法識別產品表面缺陷的，通過人工對產品質量檢測成本較高，所以迫使企業進行全面改革，通過表面視覺檢測系統，運用視覺機器來替代人工檢測，有效提升檢測效率。

2.2 產品尺寸測量

在機械加工領域大多會涉及對產品尺寸的測量，而且測量要求非常嚴格。在大批量的生產過程中，通過機器視覺系統，可以對產品的外觀尺寸進行檢測，一旦出現不合格產品，及時剔除。

2.3 圖像識別技術

目前，圖像識別技術的應用比較廣泛，包括互聯網中的人臉識別、商品二維碼識別、交通車牌識別等。目前，相對于產品尺寸測量與表面缺陷檢測來看，圖像識別技術比較成熟[2]。

2.4 機器人視覺定位

機器人視覺定位技術主要運用在機器人的視覺指導，通過機器視覺技術給機器人裝上大腦與眼睛，通過系統的引導來控制機器人做不同的動作，將機器人與機器視覺技術的融合是我國未來只能裝備發展的主要領域。

從整體方面看，我國機器視覺技術的國產化程度并不高，機器人技術與國外相比也存在一定差距。許多系統集成企業以中小型企業為主，主要代理國外產品同時進行系統集成，真正投入到研發的力量有限。

3 機器視覺技術的實際應用

在國外許多發達國家，機器視覺主要運用在電子行業以及半導體行業中。在國內，該項技術屬于新興技術，對生產技術的普及不足，導致機器視覺在許多行業的應用幾乎為零。隨著我國配套基礎設施的不斷完善，資金與技術的不斷積累，機器視覺技術逐漸地被嘗試與使用。

3.1 在工業生產中的應用

機器視覺技術近幾年在工業生產領域的應用比較廣泛，科技成果層出不窮。機器視覺技術被應用在部件的裝配、非接觸測量、數控機床加工等多個生產環節。國內比較常見的是在產品的檢測與定位環節。在半導體以及電子行業，國內高等院校也研制出基于機器視覺的管腳尺寸自動檢測裝置，另外機器視覺技術還被應用在刀具等工業設備的檢測以及數控機床加工等。華中科技大學在金屬板材數控機中運用機器視覺技術對加工軌跡坐標進行定位，提出了基于機器視覺的非接觸式加工軌跡坐標定位方法，完成了非接觸高精度的快速定位。湖南大學對鉆頭視覺定位進行具體研究，在視覺定位的過程中采取間接定位的方式，實現鉆頭刃磨初始狀態的定位。通過大量的實踐，充分證明了運用機器視覺系統能夠提升各種先進控制技術的精準度，有效節約人力、物力，從而降低產品生產成本[3]。

3.2 在醫學領域的應用

隨著對藥品以及醫療器械安全性問題的逐漸提升，許多生產廠家將機器視覺技術引進到實際生產中來，有效地提升生產效率，起到保障產品質量的目的。在醫學領域主要對運用在醫學疾病的診斷方面，增強X射線成像的清晰度與準確性，CT，MRI的標記與渲染處理等，通過數字圖像處理技術、信息融合技術等對核磁共振圖像、透視圖等進行疊加，最終得出準確的綜合診斷，專家會結合三維信息以及運動參數對針對結果進行詳細解釋。另外，機器視覺技術可以應用在藥用玻璃瓶的缺陷檢測、藥劑雜質的檢測以及對藥品外包裝泄露的檢測等，能夠充分保障藥物的質量安全。

3.3 在交通領域的應用

隨著計算機技術的不斷普及，機器視覺技術在交通領域發揮很大作用，包括視頻檢測系統、安全保障系統、車牌識別系統等。在視頻檢測時，主要運用圖像處理技術與計算機視覺技術，通過對圖像的分析來對車輛、行人等交通目標的運動進行識別與跟蹤。通過識別系統對交通行為進行理解與分析，從而完成各種交通數據的采集、交通事件的檢測等。參數檢測系統具有智能化與網絡化的特點，能夠實現遠程監控。機器視覺技術在車輛安全保障方面的應用主要作用于路徑識別、障礙物識別、駕駛員狀態監測等。另外，車牌識別技術是實現交通管理智能化的重要環節，通過多種計算方法的全面融合，有效提高車牌識別的準確性。

3.4 在農業領域的應用

在農業領域，機器視覺技術主要運用在農業植物種類識別方面、產品品質檢測與分級等。在農業生產前，對種子質量進行檢測，生產中對植物生長信息、田間雜草進行識別、病蟲害檢測等，收獲時主要體現在機器人的研制與開發。通過機器視覺技術能夠實現農藥的精量噴灑，確定農作物與機械的相對位置，對作業機械進行控制，有效提升農業生產的自動化與機械化水平，解放勞動力。隨著相關技術的成熟與穩定，許多問題可以得到良好解決，機器視覺技術在農業生產中的應用會促進農業快速現代化的進程[4]。

4 機器視覺技術的發展趨勢

首先，嵌入式的機器視覺系統會成為該項技術的主要發展趨勢，嵌入式系統是將半導體技術、電子技術、計算機技術等先進技術與行業的實際應用相結合。通過嵌入式系統可以對視覺圖像能夠采集與控制，具有成本低、功耗低、結構緊湊的特點，并且嵌入式系統開發周期短、效率高，比較容易升級與維護。其次，機器視覺技術會朝著智能化、數字化的方向發展。機器視覺下的數字圖像處理、LED光源控制器以及目標識別方面都要趨于數字化，在智能化領域，機械視覺可以在農業機械、工業機械等方面廣泛應用，工程流水線也會對機器視覺提出更高的要求。最后，機器視覺會與其他傳感技術相融合，多傳感技術在跟蹤、探測等方面會體現出更高的可靠性，提高數據的可信度，增加系統的實時效果。另外，機器視覺系統比較容易向多傳感器信息融合技術進行拓展，充分解決單一視覺系統的局限性[5]。

5 結語

在機器視覺技術的發展過程中存在大量的因素，包括技術方面、商業層面等，我國制造業的快速發展帶動了對機器視覺技術要求的提升，將單純地分析、采集、傳遞、判斷等方法逐漸向智能化、高端化的方向發展。這種趨勢能夠促使機器視覺技術與自動化技術的高度融合，在我國未來國民經濟發展的各個領域中會發揮更大的作用。