基于智能制造系統(tǒng)圖像識(shí)別機(jī)器的視覺(jué)技術(shù)的研究

邱力軍，李澤星

（西京學(xué)院，陜西 西安 710123）

隨著最新的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)成為現(xiàn)代化制造業(yè)的關(guān)鍵因素，它們不僅極大地改善了制造過(guò)程的效率，而且還極大地提高了產(chǎn)品的品質(zhì)。為了提高工業(yè)制造的精度，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于智能制造設(shè)備，以達(dá)到更高的精確度和更快的速度，這不僅有助于提升生產(chǎn)效率，也有助于實(shí)現(xiàn)更加可靠的質(zhì)量控制。本文旨在全面研究機(jī)器視覺(jué)的關(guān)鍵技術(shù)，并詳細(xì)闡述其在智能制造中的具體應(yīng)用，從而為相關(guān)專(zhuān)家提供寶貴的參考意見(jiàn)與建議。

1 機(jī)器視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)圖像識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)

1.1 圖像匹配

在進(jìn)行視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用時(shí)，需要對(duì)機(jī)器設(shè)備中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。而要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就必須依靠相應(yīng)的技術(shù)手段來(lái)完成。其中，最重要的一項(xiàng)就是圖像匹配。通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)可以有效地將視覺(jué)技術(shù)與智能化生產(chǎn)相結(jié)合，從而使得整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程更加高效、便捷。目前，我國(guó)已經(jīng)研發(fā)了多種類(lèi)型的機(jī)器人，并且也有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用這些機(jī)器人來(lái)代替人工操作，以提高工作效率。但是，由于不同型號(hào)的機(jī)器人其性能有所差別，所以它們所適用的領(lǐng)域也存在一定的差異。因此，在選擇具體的機(jī)器人之前，應(yīng)該充分考慮到實(shí)際情況，這樣才能夠保證最終選用的機(jī)器人能夠滿足當(dāng)前的需求，進(jìn)而最大限度地發(fā)揮出機(jī)器人自身的優(yōu)勢(shì)。

圖像匹配不僅僅是為了檢測(cè)兩幅圖像的相似性，它還可以根據(jù)算法的需求，對(duì)兩幅圖像進(jìn)行更加精確的比較，從而更好地識(shí)別出它們之間的差異。通過(guò)圖像匹配算法，可以有效地識(shí)別出兩幅不同圖像中的物體之間的相似性。因?yàn)閳D像的復(fù)雜性和光照、角度和環(huán)境的差異，要想提高圖像匹配的準(zhǔn)確性，就必須選擇合適的特征點(diǎn)來(lái)簡(jiǎn)化圖像，以達(dá)到最佳的識(shí)別效果。

1.2 特征值提取

特征選取是圖像識(shí)別的關(guān)鍵，它可以快速、準(zhǔn)確地提取圖像信息，并將其劃分為獨(dú)立的子集，如孤立點(diǎn)、連續(xù)曲線、連續(xù)區(qū)域等。通過(guò)這種方式，可以更加有效地識(shí)別圖像，從而提高識(shí)別的速率和準(zhǔn)確性。圖像通常具有多種特征，包括顏色、紋理、形狀和局部。

目前，隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平不斷提升，已經(jīng)開(kāi)始廣泛使用各種先進(jìn)的數(shù)字相機(jī)，越來(lái)越多的企業(yè)正在使用智能化的機(jī)器人來(lái)取代傳統(tǒng)的人工操作，以此降低成本投入。但是，在實(shí)際運(yùn)行期間，仍然會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，比如，無(wú)法精準(zhǔn)定位目標(biāo)物體或者是存在一定誤差等。針對(duì)這一現(xiàn)象，為了有效解決上述問(wèn)題，應(yīng)該采取以下措施：（1）合理選擇攝像頭位置。通常來(lái)說(shuō)，攝像頭安裝在機(jī)器人上部比較合適，因?yàn)檫@樣不僅可以減少外界因素對(duì)拍攝效果造成的影響，還可以避免機(jī)器人受到傷害。（2）確定最佳拍攝角度。如果拍攝角度不合適，那么將會(huì)直接導(dǎo)致拍攝出來(lái)的圖片模糊不清晰，甚至還會(huì)產(chǎn)生變形。（3）調(diào)整焦距。一般來(lái)說(shuō)，攝像頭都具有自動(dòng)變焦功能，只需按照要求設(shè)置即可。

1.3 圖像預(yù)處理

在進(jìn)行機(jī)器視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)中的圖像識(shí)別時(shí)，需要對(duì)采集到的圖像進(jìn)行一定程度上的預(yù)處理。這種預(yù)處理是為了能夠讓機(jī)器視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)更好地適應(yīng)不同環(huán)境下的應(yīng)用需求，并且還可以提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。因此，圖像預(yù)處理就成為機(jī)器視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)圖像識(shí)別過(guò)程中所必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)。目前，在機(jī)器視覺(jué)的智能制造系統(tǒng)中主要采用以下幾類(lèi)圖像預(yù)處理方法：（1）圖像增強(qiáng)；（2）邊緣檢測(cè)；（3）圖像分割；（4）形態(tài)學(xué)操作等。雖然每種圖像預(yù)處理技術(shù)都具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用范圍，但仍然存在一些缺陷，比如，當(dāng)采用圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行圖像處理時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)圖像模糊、色彩褪色等問(wèn)題，嚴(yán)重影響最終的效果；在使用圖像分割這一圖像預(yù)處理方式時(shí)，如果沒(méi)有選擇合適的分割算法，則可能會(huì)造成圖像信息丟失或者錯(cuò)誤分割等問(wèn)題，進(jìn)而影響圖像的識(shí)別結(jié)果；在使用形態(tài)學(xué)操作這一圖像預(yù)處理方式時(shí)，雖然具有很強(qiáng)大的實(shí)用性，但是卻不能保證最終得到的圖像效果與實(shí)際要求相符合，甚至還會(huì)出現(xiàn)過(guò)度腐蝕或膨脹等情況，嚴(yán)重影響了圖像識(shí)別的精度。由此可見(jiàn)，要想充分發(fā)揮出各種圖像預(yù)處理方法的優(yōu)勢(shì)作用，同時(shí)又避免它們所帶來(lái)的不利影響，相關(guān)人員必須結(jié)合具體的應(yīng)用場(chǎng)景、目標(biāo)對(duì)象以及自身經(jīng)驗(yàn)來(lái)合理選取適合的圖像預(yù)處理方法，這樣才能最大限度地提升圖像預(yù)處理的整體效果。

1.4 圖像定位分割

圖像分割是一種非常重要的技術(shù)，它能夠通過(guò)觀察圖像的細(xì)節(jié)來(lái)識(shí)別出不同的部分，比如，顏色、紋理和形狀。通過(guò)對(duì)這些部分進(jìn)行分析，能夠更好地了解整個(gè)圖像的結(jié)構(gòu)和功能。圖像分割技術(shù)可以通過(guò)多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的效果，包括全局能量最小化、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和圖論方法，以及局部能量最小化，比如，變分法和ICM 法。雖然模擬退火法的要求比動(dòng)態(tài)規(guī)劃法高，但它仍然具備良好的應(yīng)用性，能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的能量函數(shù)；而圖論法則則可以將這些技術(shù)應(yīng)用于各種不同的能量函數(shù)，獲得更加準(zhǔn)確的最優(yōu)解，從而使得它的應(yīng)用范圍變得更加廣泛。

在對(duì)視覺(jué)進(jìn)行處理時(shí)，需要利用相關(guān)技術(shù)和設(shè)備來(lái)完成。而這些技術(shù)和設(shè)備都是由不同的學(xué)科所組成的，所以它們之間存在很大的聯(lián)系性。因此，要想讓機(jī)器能夠更好地實(shí)現(xiàn)智能化，就必須將各個(gè)方面的知識(shí)結(jié)合起來(lái)。例如，在機(jī)器視覺(jué)中，圖像定位分割就是其中一個(gè)非常重要的部分。因?yàn)橹挥凶龊眠@項(xiàng)工作才能保證后續(xù)工作的順利開(kāi)展。同時(shí)也可以看出，圖像定位分割這一步驟與整個(gè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)有著密切關(guān)系。如果沒(méi)有做好該環(huán)節(jié)，那么將會(huì)影響接下來(lái)所有工作的正常運(yùn)行。在進(jìn)行機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的圖像識(shí)別時(shí)，要想實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確、快速地檢測(cè)和定位是十分重要的。而且這項(xiàng)工作也需要相關(guān)人員具備一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以及豐富的經(jīng)驗(yàn)才能完成。因此，為了能夠更好地滿足當(dāng)前時(shí)代發(fā)展的要求，就必須不斷地加強(qiáng)對(duì)機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)力度，并將其應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中。

1.5 圖像獲取

在進(jìn)行機(jī)器視覺(jué)的智能化發(fā)展過(guò)程中，需要對(duì)相關(guān)的技術(shù)和設(shè)備進(jìn)行有效的應(yīng)用。其中最重要也是最基礎(chǔ)的就是圖像獲取這一方面，其主要包括以下幾個(gè)部分：首先，要能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)所需的各種類(lèi)型的攝像機(jī)、鏡頭等硬件設(shè)施進(jìn)行合理的選擇；其次，還應(yīng)該能夠利用計(jì)算機(jī)來(lái)完成相應(yīng)的圖像處理工作，從而使得最終獲得到的圖像具有更高的清晰度以及分辨率；最后，還可以通過(guò)一些其他的方式來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行采集。隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升與進(jìn)步，當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)了很多種不同種類(lèi)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，并且這些系統(tǒng)都有著各自的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)。比如，在工業(yè)生產(chǎn)中比較常見(jiàn)的有PLC 控制系統(tǒng)、機(jī)器人控制系統(tǒng)等，這就要求我們要結(jié)合實(shí)際情況，科學(xué)合理地選擇適合自身需求的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。

2 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用

2.1 機(jī)器視覺(jué)的感知技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用

隨著勞動(dòng)力成本的持續(xù)攀升、工業(yè)機(jī)器人的普及，它們的使用范圍正在迅猛擴(kuò)大，從而解決了當(dāng)前制造業(yè)所面臨的巨大挑戰(zhàn)。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)，使得裝配、分揀、搬運(yùn)等環(huán)節(jié)的工作變得更加便捷，它們可以提前編程并進(jìn)行示范，擁有較強(qiáng)的自主判斷能力，這有助于促進(jìn)智能制造的發(fā)展。隨著先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，它在目標(biāo)識(shí)別、定位以及其他相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用變得更加廣泛，為工業(yè)生產(chǎn)提供了更多的可能性，并且在實(shí)踐中表現(xiàn)出了顯著的成就。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)具有出色的自適應(yīng)性和智能化特性，它可以實(shí)現(xiàn)高精度的圖像采集、處理、配準(zhǔn)和聯(lián)合控制，從而大大提升了感知能力。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，工業(yè)機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)更加高效的產(chǎn)品檢測(cè)、精確的測(cè)量和自動(dòng)化生產(chǎn)線，而且它們的視覺(jué)功能也大大提升了，無(wú)須事先進(jìn)行離線編程，極大地提高了生產(chǎn)效率。通過(guò)利用感知技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別和處理場(chǎng)景信息，實(shí)現(xiàn)超越預(yù)期的運(yùn)動(dòng)軌跡，實(shí)現(xiàn)對(duì)指定物體的快速抓取，大大提升了生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)了智能化和靈活性。

2.2 機(jī)器視覺(jué)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控與反饋技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用

隨著科技的發(fā)展，自動(dòng)化生產(chǎn)線的應(yīng)用已經(jīng)顯著改善了傳統(tǒng)的生產(chǎn)制造方式，它不僅有助于提高生產(chǎn)效率，而且還具有較低的維護(hù)費(fèi)用，因此，如果發(fā)生了故障，將會(huì)極大地破壞整條生產(chǎn)流程，并且可能造成產(chǎn)品質(zhì)量的急劇下滑，從而使企業(yè)面臨極其沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與反饋，能夠有效地解決各種挑戰(zhàn)。利用先進(jìn)的視覺(jué)技術(shù)，如動(dòng)態(tài)監(jiān)控與反饋，可以實(shí)時(shí)跟蹤生產(chǎn)線，并將相關(guān)信息及時(shí)傳達(dá)給管理部門(mén)，有效地防止產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題的發(fā)生，并且具備良好的容錯(cuò)能力，從而有效地減少停工的情況，并且大大降低了生產(chǎn)的缺陷率。

2.3 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用實(shí)例

（1）通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，醫(yī)療器械行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化的缺陷檢測(cè)，從而有效地篩選出不合格的產(chǎn)品，例如，西門(mén)子的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)注射針的外觀缺陷，并且能夠有效地剔除不符合標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品。（2）利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，可以大大提升電子制造的效率，尤其是在芯片的焊接方面，可以將細(xì)的鋁或金線精確地放置在極小的墊面上，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的焊接位置定位和處理，從而達(dá)到高精尖的生產(chǎn)效果。此外，機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到汽車(chē)制造的各個(gè)環(huán)節(jié)，從工況監(jiān)測(cè)、產(chǎn)品檢測(cè)到質(zhì)量控制，其實(shí)際的效果日益突出。

3 結(jié)語(yǔ)

總而言之，機(jī)器視覺(jué)的圖像識(shí)別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，但仍有待于不斷改進(jìn)和完善。隨著環(huán)境的變化，攝像頭的性能和處理器的性能都會(huì)有所提升，而且不同的算法可以帶來(lái)更加準(zhǔn)確的結(jié)果。同時(shí)，它在日常生產(chǎn)生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。然而，傳統(tǒng)的圖像識(shí)別算法雖然精度高，但識(shí)別速度卻不夠快，因此，如何有效地利用這2 種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，以及如何提升圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度，已經(jīng)成為當(dāng)今研究的一個(gè)重要課題。本文主要針對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了深入探討，并提出了相應(yīng)的解決方案，以期為今后相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供參考依據(jù)。