“新工科”背景下的視覺檢測與機器人技術

洪海濤

[摘 要]在“新工科”建設的時代背景下，結合高等院校中重要工科領域的測試技術和機器人技術，課題組探索了高校實施工程教育人才培養的新模式，找到兩種重要技術在教學過程中的有機融合與相互促進的方式方法，為“新工科”人才培養模式提供了有力的支持。

[關鍵詞]“新工科”建設;測試技術;機器人;視覺檢測

[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2019）07-0074-03

國家正在實施創新驅動發展戰略和“中國制造2025”“互聯網+”“網絡強國”“一帶一路”等一系列重大發展戰略，培養科學基礎厚、工程能力強、綜合素質高的工程科技人才，對于支撐服務以新技術、新業態、新產業、新模式為特點的新經濟發展具有十分重要的現實意義和戰略意義，也是建設制造強國和創新型國家的重要前提。建設與發展“新工科”已然成為當前社會產業升級與發展的必然要求，成為提高國家未來競爭力，贏得全球市場競爭的重要途徑，成為深化高校工程教育范式改革，滿足國家產業經濟發展的現實需求。在這個前提下，2017年2月的“新工科”建設之“復旦共識”，和緊接著的“新工科”建設行動計劃之“天大行動”，提出了要探索建立工科發展新范式，吹響了“新工科”建設的號角。在教育部指導下，全國高校相繼開展了“新工科”建設的計劃和行動。

“新工科”建設和發展以新經濟、新產業為背景，需要樹立創新型、綜合化、全周期工程教育“新理念”，構建新興工科和傳統工科相結合的學科專業“新結構”，探索實施工程教育人才培養的“新模式”，打造具有國際競爭力的工程教育“新質量”，建立完善中國特色工程教育的“新體系”，以實現我國從工程教育大國走向工程教育強國。

“新工科”建設的背景下，人工智能、智能制造和機器人等技術進入飛速的發展階段，同時，對傳統工科專業的升級改造也進入加速階段。如果學科和專業建設不能與時俱進，帶來的影響將是坍塌式的，人才培養、隊伍建設和科研水平等，都會受到影響。那么，作為機械類專業，我們應該如何適應創新驅動發展戰略下的“新工科”建設，如何樹立“新理念”，構建“新結構”，探索“新模式”，打造“新質量”，建立“新體系”？

一、智能制造與機器人技術中的測試技術

在新一輪科技革命與產業變革之際，高等教育的發展要在其中扮演重要角色，重視工程教育與產業發展的緊密聯系和相互支撐。具有全新內涵特征的“新工科”建設與發展，成為當前高校探索實施工程教育人才培養的新模式。作為高等院校中重要工科領域的測試技術和機器人技術，在進行新教學模式的研究和探討中地位非常重要。從教學的角度看，機器人技術的研究涉及眾多的技術領域，測試技術是其中非常重要的一部分。只有機器人配置了先進配套的測試技術，才能成為智能化的自動機器人。傳統的工科教育里，這兩方面的技術基本是相互獨立的內容，或者在教學上的關聯度并不大。通過新教學模式的研究和探討，找到這兩種重要技術在教學過程中的有機融合與相互促進的方式方法，可為“新工科”人才培養模式提供有力的支持。

隨著我國生產制造智能化改造的需求日益凸顯，自動化升級的應用更加深入，同時伴隨著下游3C制造業，以汽車零部件及配件制造、汽車整車制造為代表的汽車制造業等工業領域回暖，工業機器人產業的發展速度增速非常快。在這個大背景下，作為為我國制造行業培養人才的機械類專業，應該以培養有志從事中國智能制造和高端自動化裝備的人才為導向，培養輸出的學生應該以能從事智能裝備和機器人裝備設計、組裝、開發和使用維護等相關工作為目標，在教學過程中體現“知識-技能”相結合的特點。

無論是智能制造還是機器人技術[1]，以及新興的物聯網技術，其中核心的功能部分是智能化和自動化，因此會涉及計算電子電工、傳感檢測以及通訊控制等諸多學科領域，這是一個多學科相互合作、相互滲透、相互研究的跨學科領域。

在這其中，要實現制造、裝備智能化和自動化，包括智能制造和機器人技術，以及相關的技術領域，傳感檢測起到了至關重要的作用，它為智能系統和機器人裝備提供快速有效的信息獲取和處理傳導的功能。如果沒有高效可靠的傳感檢測與其他功能單元的有效結合，是無法實現真正有效的智能系統和機器人技術的。因此，在“新工科”建設的新時代，需要更加重視測試技術的研究和發展[2-3]。當然，作為以培養創新驅動發展戰略下的“新工科”人才的高校，重視和發展測試技術的教學基礎以及教學革新，是我們需要重點考慮的。

實現智能制造和機器人技術，以及其他相關的技術領域，其中的關鍵是有效地獲取操作對象、操作環境以及操作裝備的諸多信息，并通過有效準確的信息處理手段和判斷決策算法，通過合理有效的信息傳達手段，進行準確有效的操作控制[4]。所以，智能制造和機器人技術領域，實際上是機械技術、傳感檢測技術、計算機技術、信息處理技術、自動控制技術等學科領域的相互融合，你中有我，我中有你。任何的技術應用，都不是獨立于其他技術領域之外的。作為智能化和自動化的裝備，僅有四肢和大腦是遠遠不夠的，還需要有靈敏的感官，以及豐富的信息處理和診斷控制功能。靈敏的感官，就是智能裝備的傳感檢測系統。智能裝備的智能化、自動化程度越高，需要的感官功能越系統、越全面。實現裝備智能化和自動化的感官功能，可以模仿人類的感官功能，甚至超越人類的感官功能。

例如利用機器人進行物品的抓取操作時，機械手爪對操作對象的抓緊力是需要合理控制的。否則，如果抓緊力太小，被抓取的物品可能會在提升運輸的過程中掉落，造成財產損失甚至人員傷亡。如果抓緊力太大，被抓取的物品有可能變形甚至破碎。而且，當被抓取的物品本身的硬度和材質不同時，所需要施加的抓取力也是不同的，無法實現由機械手爪的驅動裝置直接給定，而是需要根據實際的抓取情況進行相應的計算和分析判斷，達到類似人手抓取軟硬不同的物體時會靈巧地施加不同的抓緊力一樣的作用。這個功能的實現，就需要傳感檢測技術，為機械手爪提供在抓取物品過程中施加到物品上的力，從而進行計算分析，再根據合理的判斷規則來判斷究竟是需要繼續增加驅動力還是減少驅動力。具體實現方法，可以根據測試技術所提供的一些基本測試手段，結合機械手爪的具體結構形式，以及操作對象的特性，選擇合適的測量方法和傳感器，并設計適合的速度和精度的信息處理系統，結合相應的計算機軟件、硬件以及分析診斷和控制系統，完成相應的機械手爪對物品抓取力度的控制。

同樣，機器人的姿態變換速度和行走速度的控制，需要速度檢測裝置實現信息提取，并將通過測試系統合理處理過的有效信息傳達給系統的大腦，通過大腦的分析判斷進行速度的反饋控制。

以上有關力的檢測和速度的檢測，在測試技術中都有較為詳盡的闡述，同時也有相應的一些實例來說明其應用。但傳統的教學模式是，僅僅從測試技術的角度來說明其應用，除了基礎學科以外，與其他學科的關聯度并不是太大。要探索“新工科”背景的工程人才培養新模式，打造“新工科”背景的工程教育特色的“新質量”，建立“新工科”背景的工程教育特色的“新體系”，就要改變傳統的教育教學模式，將不同的學科領域在教學過程中融合起來。

針對這個目標，在進行相關知識的教學環節時，將不再單純地從測試技術的角度來向學生介紹傳感器的相關內容，而是將智能制造和機器人技術的相關知識融合，重點介紹相關的傳感檢測技術，但同時也要讓學生更深刻地理解到測試技術與智能制造和機器人技術的緊密關聯。

具體的實現方式，考慮以機器人中的傳感檢測的綜合應用為前提，以自動化生產線的裝配或抓取機器人為引子。選擇一個合理自由度的機器人樣本，結合相應的圖片或視頻，介紹多種傳感器和檢測方法在智能制造和機器人上的應用。要保證機械手爪在抓取零件的過程中，要有合適的握緊力，既不能抓得太松，保證可靠抓取，以免在提取運送的過程中脫落，也不能抓得太緊，以免降低零件質量甚至將零件損壞，特別是一些非金屬零件或者一些薄壁零件。如何保證這個抓取力？考慮在機器人的手指關節處設置合適的力傳感器。這個力傳感器，可以考慮電阻式傳感器中的應變片。在充分學習了應變片的原理和后續的信號調理電路后，再回到機器人上，向學生講解如何在機器人的手爪上設置力傳感器以實現對抓取力的監測。同時，也要引導學生充分發揮想象，思考依據傳感檢測的原理和要實現的對握緊的力量控制，還有沒有其他的方法和手段來實現，不同方法的特點主要有哪些。這樣既能調動學生學習的積極性，提高對學習的興趣和關注度，同時也能在討論的過程中強化課堂上講授的關于測試技術的一些基本概念，以及如何有效地將測試技術應用到智能制造和機器人技術上。

二、機器人技術與視覺檢測

在智能制造與機器人技術領域，實現智能化和自動化的關鍵功能部分是傳感檢測。這些傳感檢測技術，包括傳統的位移檢測、速度檢測、力檢測、溫度檢測，以及更關鍵、更重要的聲音和視覺檢測。其中，在智能制造和機器人技術，尤其是機器人技術中，視覺檢測技術顯得尤為重要[4]。

機器人的視覺系統就好比人的眼睛，可以感知系統的操作環境、操作對象，相比較其他的傳感檢測裝置來說，能夠獲取相對來說更加豐富的信息，讓機器人借助其大腦——計算機軟硬件和信息處理分析算法，能夠從紛繁復雜的環境和背景中提取有利于系統運行的信息。

例如，在自由空間可自主行走的自動引導機器人，沒有固定不變的行走路線和明確的行走標識，而是需要根據路徑的設置條件和環境的變化，自動識別并調整路徑，以獲取能有效通行的路徑，因此，就需要獲取其周圍環境的圖像信息，并通過算法處理后，依據診斷系統，判斷出預設路徑和當前環境的差別，計算出一條新的行進路線，并重新進行規劃，指導和控制機器人繼續行進。

再例如，自動化生產線的裝配或抓取機器人，由于可能要實現對不同零件的識別和抓取，因此需要有視覺傳感器，利用圖像測量的方法，采集到零件的高質量圖像，進行邊緣檢測，用算法識別出相應的零件，通過坐標變換計算并確定零件的坐標位置，將這個坐標位置轉換為機械手爪的動作指令，指揮機械手爪去相應的位置抓取零件。

另外，在現在的“物聯網+”時代，從智能碼頭到智能運輸再到智能物流，無論哪一個層面，都涉及對相關管理和操控對象的智能操作。要實現智能操作，需要為智能控制系統或中央控制系統傳送操控對象的實時全面信息。而操控對象的信息獲取，當然離不開設計合理的傳感檢測系統。為了獲取操控對象更全面和完整的信息，視覺和圖像檢測技術就必不可少，它可以為智能控制系統提供更豐富更全面的信息。例如極有發展前景的“物聯網+”中的智能集裝箱碼頭，要盡可能擺脫對人力的依賴，把人從繁重的勞動中解放出來，同時提高碼頭貨物堆放和運輸的效率與準確性，除了要實現碼頭布置設計的科學性和規則性，增加龍門吊車操作的方便性之外，在貨物的堆放以及裝卸過程中，還要依靠高速有效的光學檢測系統或視覺檢測系統，為吊車提供明亮的“眼睛”，隨時觀測吊車的操作環境和操作對象，并通過類似人眼觀測系統的方法，為智能控制系統提供快速有效的應急反應，從而控制吊車進行快速準確的操作，避免在堆垛或裝卸的過程中出現碰撞或誤操作。但是，考慮到機器視覺系統和人眼視覺系統根本上的差別，所以，需要根據智能碼頭的控制要求，改變視覺系統的操控環境和操控對象視覺信息提取的方式，從而實現快速準確的視覺檢測和操作控制。其中，視覺檢測系統的實現，就會涉及傳感器設計、光學系統的設計、信息處理系統和算法設計，將它們融合到一起，就可以使用于智能集裝箱碼頭的視覺檢測。

那么，以上的機器人裝備中的視覺檢測系統是如何設計和實現的？關于這方面的知識，我們回到測試技術中圖像傳感器和視覺檢測技術環節，學習圖像傳感器的原理，包括目前常用的CCD圖像傳感器和CMOS圖像傳感器，以及其特殊的驅動和信號處理系統。然后結合計算機學科中的圖像處理算法，進行圖像處理，利用邊緣檢測算法，獲取零件的輪廓和尺寸信息，并與標準庫里的物品信息進行比較，確定出目標，同時利用機器視覺的坐標變換，計算出目標的空間坐標信息，再根據機器人的自由度分配情況，計算并確定出機械手的驅動指令，指揮機械手前往相應的位置執行相應的操作。

這部分內容的學習過程中，將會涉及傳感檢測、視覺檢測技術、光學成像技術、圖像處理技術、計算機軟硬件技術等眾多學科領域，可以以傳感檢測和視覺檢測技術為核心，相應地展開教學，讓學生充分了解學科知識之間的關聯性和融合性。

實現這樣的智能化和自動化的裝備，根據要求，設計合適的系統硬件，并在此基礎上進行算法分析和軟件實現，可以完善系統功能。也可以進行更進一步的知識擴展，考慮利用虛擬儀器來實現基本的系統功能。對于圖像的處理和結果顯示等部分，可以通過虛擬儀器設計的方法來實現[5]。

此外，在實現視覺檢測應用的過程中，還可以利用仿真的手段進行系統的設計和分析，所以，可以結合仿真課程，進行測試技術和機器人技術的學習和設計[6]。

三、結論

作為“新工科”建設過程中重要的學科建設領域，機械類專業在其中起到核心和基礎的作用。加強各個學科領域之間的教學合作和互融，是實現“新工科”建設的基本保障。作為機械類專業中重要的學科知識領域，測試技術在其中又扮演著非常重要的角色，尤其是影響“中國制造2025”以及“互聯網+”等方面發展的智能技術和機器人技術領域，測試技術起到非常重要的作用，它在其中扮演的角色與其他的學科密不可分，在教育教學過程中也需要更多地展現其學科的交叉性和融合性。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 蔡自興.機器人學基礎[M].北京：機械工業出版社，2015.

[2] 陳花玲.機械工程測試技術[M].北京：機械工業出版社，2012.

[3] 熊詩波.機械工程測試技術基礎[M].北京：機械工業出版社，2006.

[4] 伯特霍爾德·霍恩.機器視覺[M].蔣欣蘭，譯.北京：中國青年出版社，2014.

[5] 詹惠琴.虛擬儀器設計[M].北京：高等教育出版社，2008.

[6] 張秀峰.MATLAB機電控制系統技術與應用[M].北京：清華大學出版社，2011.

[責任編輯：鐘 嵐]