機器視覺技術在工業機器人的應用研究

李蘭

[摘? ? 要 ]現今，工業機器人制造技術日新月異，其機器視覺技術的應用水平也在不斷加深。機器視覺設計制造發展迎來各式各樣的挑戰，當視覺技術水平在迅速的發展著，若想在現今社會如此激烈的競爭下獲得一席之地，必須通過不停的提升自己的技術水平，應用在各個生產領域中，為機器設計帶來更高的質量等來進行競爭力提升。因此本文對機器視覺技術在工業機器人的應用進行深刻的探討。

[關鍵詞]視覺技術;機器設計;應用;設計制造

[中圖分類號]TP391.41;TP242.2 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2020）04–00–03

[Abstract]Today， industrial robot manufacturing technology is changing with each passing day， and the application level of its machine vision technology is also deepening.The development of machine vision design and manufacturing is facing a variety of challenges.When the level of vision technology is developing rapidly， if you want to gain a place under such fierce competition in today's society， you must constantly improve your technical level and apply it in In various production areas.Bring higher quality to machine design to enhance competitiveness.Therefore， this article makes a deep discussion on the application of machine vision technology in industrial robots.

[Keywords]vision technology; machine design; application; design and manufacture

我國的工業行業隨著工業機器人的應用而迎來前所未有的生機，各項機器視覺技術在不斷精進，先進的技術應用程度不斷加強。但仍然有些技術理論有待探討，工業企業必須重點關注現有機器視覺技術應用的各項問題，技術應用水平間接影響著機器人在工業領域的應用成果。唯有提高應用技術的水平、完善技術的使用，才能為工業企業帶來更好的完工質量和效率。

1 機器人視覺技術的原理

運用智能機器設備和智能技術能夠進行物品、環境、位置識別的技術就是機器人視覺技術。機器人能夠運用強大的計算模擬功能，讓機器能夠像人一樣多周邊事物進行視覺反應。對于接收到的外界要素精細分析，將數據進行整合運算，最終結果反饋給機器人中的計算機。

這是通過視覺傳感器獲得的，可以應用此技術在日常生產時對周邊進行檢測、控制、觀測。對于傳統的視覺技術，往往是通過對識別物體的明暗度進行分析，而不可通過距離的遠近進行分析。在現下的智能視覺識別技術中，已經發展出較為先進的三維機器人視覺識別技術，能夠通過視覺傳感器進行圖像抓取上傳入計算機進行分析。計算機通過對圖像進行數據分析處理，反饋給機器執行機構，最終完成視覺系統的運行。

2 機器視覺系統組成

2.1 光源

視覺技術的光源選擇需要被識別物品突出其明晰的特質并讓其具有較高的穩定性。同時光源的選擇中能夠不被識別物品的位置環境所影響，成相質量要高。當前的視覺系統中往往需要選擇的是紅色的LED光源，因其成像效果較好，價格較低，技術也相對成熟。

2.2 鏡頭

對于視覺系統的鏡頭參數要有合適的焦距、景深、DOF、視場等，能夠將鏡頭前識別的物品呈現出原有面貌。景深參數能讓視覺識別鏡頭能夠保持高分辨率。而視場攝像頭能夠擴大視覺識別范圍目標，因此在視覺機器技術設備的選擇中，需要關注鏡頭的各項參數，才能帶來更好的識別效果。

2.3 攝像機

機器視覺技術使用的攝像機在以往多為傳統的膠片，對于視覺識別的成果質量沒有較大的保障，視覺識別能力較低。在現在的發展下，科學技術的使用也讓視覺攝像機有了較高的發展?，F有的攝像機多包含了固態傳感器，CCD圖像傳感器以其具有較小的體積、質量等優點，廣泛用于視覺識別攝像機中。

2.4 圖像采集卡

圖像采集卡在機器識別技術中是作為一個圖像信息采集、處理、分析的組成。能夠在計算軟件的幫助下，將采集到的識別物品圖像進行處理分析并加以儲存。

2.5 圖像處理軟件

圖像處理軟件能將采集到的圖像進行畫質增強，將迷糊的畫質進行處理，并分隔分析，獲取識別物品圖像的特質，提取特征。從而帶來更好的圖像處理效果。

2.6 計算機

計算機在識別系統運行時，需要使用計算機進行最終處理，將前期的圖像數據整合，使用識別、圖像軟件等進行處理。通過在機器人中安裝小型、微型的計算機處理器，能夠實現較優質的視覺識別結果。

3 工業機器人的視覺技術定位應用

當機器人在進行對物體的識別定位時，往往需要用到較復雜的技術和模式。在機器視覺技術運用中，對于機器人的定位模式有以下兩類。

（1）固定相機模式。

固定相機模式就是將識別相機、攝像頭等設置在設備上，不會與機器人共同移動，而是從左到右進行圖像的抓取，對生產運行的工況進行圖像分析，并糾正錯誤的生產進行。將偏離的機器進行圖像抓取分析，最終將其定位整改。在圖像的抓取過程中，需要相機先大概進行拍攝定位，將數據傳送給視覺機器人，機器人能夠對圖像信息進行精細的計算獲得精準的物品方位和定位信息。這種模式能夠帶來更高的視覺識別穩定性，能夠將抓取到的圖像信息定位補正。通過計算機連接機器人的手臂進行精確更正，能夠在工業生產中進行機器生產偏差的修復，固定相機模式能夠將相機貼在固定設施上，根據實際的工況進行位置的安裝。

（2）運動相機模式。

與固定相機模式不同，運動相機模式可以隨著機器手臂儀器一同移動，將相機安置在機器人的手臂上，能夠進行移動捕捉定位工作。但與固定相機模式的功能相同，都是作為一個定位和抓取的機械設備，運動相機模式能夠與固定相機模式進行合作配合。在生產管理中，兩種模式的結合能夠帶來更高的視覺識別效益，并且能夠給工業機器人帶來穩定的識別成像。在模式選擇中，生產企業應該按照機器人的性質和生產的特性合理選擇，讓機器人的視覺識別效益達到最大化，能夠讓視覺識別系統的安置和設計更加科學。在當下，生產工程日益繁雜，需要視覺計算應用與機器人的良好配合，才能讓智能化生產發展更上一層樓。

4 工業機器人的視覺技術識別應用

現代生產技術水平日新月異，工業機器人在工業企業中不斷普及，各個企業的工業生產技術仍在加速發展，以下是幾點工業機器人的視覺技術識別應用。

4.1 零件識別

在工業生產建設中，工業機器人要對生產零件的模型、特征進行辨認，對材料進行識別管理，此時視覺技術能夠帶來良好的識別效益。在視覺技術的識別工程中，可以對生產的零件長度、大小、面積、體積、數量逐一檢測，及時發現缺失的或者有瑕疵的零件。在工業生產中及時更換，如果使用的是人工識別，往往會帶來較多的遺漏和錯誤。人工檢測的數量往往低于工業機器人的標準，只要設定好程序，工業機器人就能通過機器視覺技術自動化檢測，無需人為的操控，極大的降低了工業生產的人工成本以及時間成本。機器視覺技術能夠對每一份生產的零件進行圖像的檢測抓取，用秒速進行錯誤的發現并及時更換，極大的提高了工業生產的效率，受到了廣大工業企業的應用。

4.2 生產測量

對于工業企業而言，隨著我國人民生活質量的提高和生產技術的發展，訂單量不斷提高。隨著人民的需求日益增長，需要工業生產力的提升才能滿足當下的發展需求。而傳統的生產尺寸測量中，需要繁雜的程序。但如果使用工業機器人，能夠通過視覺技術進行檢測成像，通過智能化進行檢測測量，為工業生產帶來較高效率的測量方式，減少了人工重復無意義的勞動和支出成本。

5 機器視覺技術在工業機器人的應用難題

在目前的工業生產運行下，機器視覺技術的發展仍舊面臨著許多阻礙，以下是其在工業機器人的幾點應用難題。

5.1 技術研發資金投入缺乏

對于許多企業而言，由于規模較大，生產的工作量也隨之增加，這對工業機器人的生產設備和技術水平要求極高。也意味著企業需要投入較大的人力、物力、財力進行視覺技術的研發。然而有些中小企業并沒有較多的資金能供其使用投入，導致有些企業偏向于選擇傳統成本較低的人工生產方式。由于資金的缺乏導致了工業機器人的技術應用停滯，不利于生產長期運轉的發展。而資金充裕的企業，在初步投入取得技術成效后，便以為已經達到了建設目的，停止繼續投入，導致企業的機器視覺技術始終停留在初步階段。關于生產企業的工業機器人建設并沒有統一技術標準和建設模式，我國可借鑒的機器生產經驗較少，這給企業帶來許多建設問題，因其沒有統一的建設標準，導致企業對于機器使用方式較為盲目和出現錯誤等問題。

5.2 技術人才缺乏

當下時代的發展中，對于高級的技術人才缺口較大，相關計算機和數據人才較為搶手，精通機器視覺技術和工業機器人應用的人才寥寥無幾。同時許多工業生產企業對資金投入較低，機器技術發展進程較慢時，也間接導致了企業對于高級技術人才的不重視，沒有提供較好的薪資待遇，應用工業機器人維護視覺技術等工作都需要有高專業水平的人才。當下復合型人才的匱乏，會使得工業機器人的視覺技術應用難以高效發展，設備以及投入資金也無法得到很好的發揮。

6 機器視覺技術在工業機器人的應用發展對策

機器視覺識別技術應該是工業生產中的重點應用對象，其發展緊緊關系著我國工業機器生產的發展進程，以下是幾點發展對策。

6.1 加大資金投入，完善工業機器人的視覺系統

在工業機器人發展的各項要求中，機器視覺系統是必不可少的環節之一，這要求工業企業擁有較先進的科學技術水平，同時必須讓企業領導人員了解到技術應用的重要性，保障工業機器人良好高效的運行，避免系統出錯等問題出現，給企業帶來生產風險隱患。當前發展下，我國的機器視覺技術仍然在不斷發展，工業生產的自動化系統仍需不斷的改進完善，才能日漸滿足企業日常生產需要，為自動生產帶來更高效的速度。

6.2 創建專業的人才團隊

機器視覺技術應用中面臨的難點之一就是技術人才的匱乏，因此，想要提高工業的生產質量，必須創建出具有高水準專業的機器技術人才團隊，通過給予其較高的薪資水平，讓其能更好的為工業機器人發展貢獻力量。

7 結語

技術問題應該是當下的工業制造企業的重點關注對象，“想要前行，技術先行”早在中國工業經濟飛速的發展中得到應驗。但工業企業的各項機器技術仍然有著很大一段的提升空間和發展潛力。機器視覺技術在工業機器人的應用水平間接決定著整體制造的成果質量，只有不斷精進機器技術應用水平，減少工業制造的資源浪費和生產出錯率，才能讓企業的生產水平更加安全穩定的發展。

參考文獻

[1] 張鈺玲，盧丹萍.基于機器視覺的工業機器人分揀技術研究[J].科學技術創新，2020（22）：95-96.

[2] 羅元，肖航，歐俊雄.基于深度學習的目標跟蹤技術的研究綜述[J].半導體光電：1-12.

[3] 許婷婷，王穎.基于人工智能技術的海洋漁業生態自動化監測[J].制造業自動化，2020，42（7）：153-156.

[4] 曹誠誠.基于機器視覺的工業機器人定位系統研究[J].科技與創新，2020（14）：69-70，72.

[5] 張鑫鵬，魏立峰，苑瑋琦，等.基于機器視覺的板式換熱器板片微裂紋檢測方法研究[J].機電工程，2020，37（7）：856-860.

[6] 吳陽陽，董凱麗，楊潤華，等.基于機器視覺的改進光纖端面缺陷檢測技術[J].電子世界，2020（13）：63-64.

[7] 周衍超，羅浩彬.機器視覺技術在工業機器人的應用研究[J].裝備制造技術，2015（6）：56.

[8] 陳懇.基于機器視覺的物料分揀工業機器人關鍵技術研究[D].深圳：深圳大學，2017.

[9] 李峰珠.基于機器視覺的分揀工業機器人關鍵技術研究[J].科學大眾，2018（1）：60-61.

[10] 崔明，蘇凡.基于機器視覺的工件分揀技術研究[J].數字技術與應用，2019，37（8）：82-83.