略論在機械制造自動化中機器視覺技術的運用

郭小楠

摘要：本文分析了機器視覺技術概述，并提出了機械制造自動化中機器視覺技術的運用，機器視覺技術的需求在不斷的增加，技術也在不斷發展和完善，這表明它將更有效地推動機械制造和自動化技術向更智能化的方向發展。

關鍵詞：機械制造;自動化;機器視覺技術;運用

中圖分類號：G210.7 文獻標識碼：A 文章編號：190216881

一、引言

在當今社會，科學技術的飛速發展促進了機械制造業的技術水平。同時，機器視覺技術得到進一步發展。機器視覺技術可以使用計算機代替人眼進行物體識別，精確定位和測量。如果工作環境惡劣并且難以控制手動監控，則可以引入機器視覺技術來進行作業，機器視覺技術的應用可以在一定程度上促進工作效率的提高和勞動力資源的節約。

二、變電站系統二次設計要點

1.機器視覺技術（Machine vision technology）是利用計算機模擬人類視覺功能，準確提取、分析、測量和監控目標圖像信息的技術。這項技術首先需要使用CCD（Charge CoupledDevice，電荷耦合器件）攝像技術來獲取物體圖像信息。在轉換特定的物體圖像后，它成為所需的圖像，然后輸入計算機進行處理，然后進行分析和測量。最后，根據分析結果，將結果直接轉換成相應的數字信號并輸出，實現對各種機器的智能監控。

2.機器視覺系統的輸出是計算、分析和處理的結果。系統的圖像處理部分對CCD攝像系統獲取的目標圖像信號進行處理。通過像素、亮度以及顏色等信息，把圖像信號轉換成數字信號，進一步運算這些信號，獲取物象目標的基本外觀特征，與系統中預先設置的條件相結合，將運算結果輸出為各種物象特征數據。上位機在獲取到運算結果后，再利用控制系統、I/0系統進行相應的操作。

三、機械制造自動化中機器視覺技術的運用

1.在精密測量中的運用

機器視覺技術可用于自動化機械制造的精密測量，即將精密測量部件以光學系統、計算機處理系統和CCD攝像機的形式放置在測量環境中。同時利用光源對檢測部位進行照射處理，并保障其處在CCD相面位置，繼而利用顯微鏡將檢測部位輪廓呈現出來，就此獲取到精密測量信息。此外，在檢測部位測量過程中基于檢測對象位移的基礎上以2次輪廓檢測形式來滿足測量對象數據獲取條件，并精準化測量結果，將測量誤差控制到最低限度。另外，在逆向工程精密測量過程中應注重充分發揮3D功能，將測量工件轉化為CAD/CAM圖形形式，并傳送至CNC對其進行加工處理，形成高效率工件檢測狀態。例如，在電子接插件檢測過程中即可通過對機器視覺技術的應用將尺寸誤差控制至0.01mm。

2.在機器人自動焊接領域中的運用

機器視覺技術在機器人焊接過程中的應用主要體現在機械制造部分自動焊接過程中，安裝CCD攝像機、x射線探傷儀等圖像采集部件。并基于模擬焊接工人視覺功能的基礎上提升整體焊接質量，且以自動化形式來提升作業安全性。如，強弧光等作業環節中均可利用機器視覺技術對焊接參數、焊接環境數據等進行提取，繼而由此來提升整體施工水平。此外，在機器人自動焊接過程中要求相關技術人員應注重利用計算機視覺功能，檢測熔池形狀、熔透控制等等，繼而為準確性機器焊接行為的展開提供有利的基礎條件。另外，就當前的現狀來看，我國在機器視覺技術發展過程中著重強調了將其應用于汽車、管道、航天等領域，繼而由此達成高標準機械制造狀態。

3.在工件定位中的運用

針對目前的情況，機器視覺技術也可以應用于工件定位，具體體現在機械制造工程的過程中涉及的加工件的位置可以通過在工作環境中放置1-2個CCD攝像機來確定。最終達成自動化卸料加工目標。例如某公司在機械產品加工過程中即依據自身機械制造現狀研發了PCB自動化V槽切割機，同時基于設定3臺CCD攝像機的基礎上對PCB板進行定位處理，最終形成自動下料的機械制造目標。此外，基于100萬像素CCD攝像機應用的基礎上將定位精準度控制在了<0.1mm的范圍內，提升了整體作業效率。因而在此基礎上，當代企業在生產活動開展過程中應著重強調對機器視覺技術的應用，達成高效率生產目的，且就此滿市場發展需求。

4.在工件檢測中的運用

針對目前的情況，機器視覺技術在自動化機械制造工件檢測中的應用主要體現在以下幾個方面：第一機器視覺技術在我國汽車生產領域的應用是基于產品加工過程中的批量生產。即突破了傳統人工檢測模式的限制，對工件質量、數據、輪廓等展開深入的探測行為。

5.逆向工程中的工件測量

隨著科學技術的不斷發展，機器視覺技術在逆向工程工件測量中得到了廣泛的應用，即快速輪廓視覺測量技術。這一技術以三角法作為建立基礎，通過線結構光來對工件表面輪廓進行測量。將平面條紋結構光投射于工件表面中，從而產生了不同條紋變形，分析表面輪廓變化。CCD來攝取條紋圖像時，需通過3次信號轉后才得以保存，經由視頻信號、模擬信號、數字信號。并把存儲信息向監視器傳輸，采取計算機處理系統來對圖像急性處理，從而得出工件模型圖。

6.磨損度的測量

在機械制造過程中，測量磨損度也十分關鍵。許多機械設備工件因未能對因素充分考慮使測量磨損度進展困難，例如在對切割機磨損度進行測量時，因這種機械設備攜帶有利刃，對其測量需要把有關刀具進行拆除，在一定程度上增加了測量的難度。

四、結語

隨著制造業的不斷進步和發展，對機器視覺技術的需求也在不斷增加。同時，它還決定了機器視覺應該從簡單的分析、數據采集、傳輸和動作判斷發展到更開放的方向。這一趨勢也間接表明機器視覺將與自動化相結合，機器視覺本身就是自動化的組成部分之一，由于機器視覺技術的不斷發展和完善，也表明它將更有效地推動機械制造和自動化技術向更智能化的方向發展。