基于智能制造系統圖像識別機器的視覺技術的研究

邱力軍，李澤星

（西京學院，陜西 西安 710123）

隨著最新的科學技術的發展，工業機器人已經成為現代化制造業的關鍵因素，它們不僅極大地改善了制造過程的效率，而且還極大地提高了產品的品質。為了提高工業制造的精度，機器視覺技術已被廣泛應用于智能制造設備，以達到更高的精確度和更快的速度，這不僅有助于提升生產效率，也有助于實現更加可靠的質量控制。本文旨在全面研究機器視覺的關鍵技術，并詳細闡述其在智能制造中的具體應用，從而為相關專家提供寶貴的參考意見與建議。

1 機器視覺的智能制造系統圖像識別的關鍵技術

1.1 圖像匹配

在進行視覺技術應用時，需要對機器設備中的相關數據進行分析和處理。而要實現這一目標，就必須依靠相應的技術手段來完成。其中，最重要的一項就是圖像匹配。通過這項技術可以有效地將視覺技術與智能化生產相結合，從而使得整個生產過程更加高效、便捷。目前，我國已經研發了多種類型的機器人，并且也有越來越多的企業開始使用這些機器人來代替人工操作，以提高工作效率。但是，由于不同型號的機器人其性能有所差別，所以它們所適用的領域也存在一定的差異。因此，在選擇具體的機器人之前，應該充分考慮到實際情況，這樣才能夠保證最終選用的機器人能夠滿足當前的需求，進而最大限度地發揮出機器人自身的優勢。

圖像匹配不僅僅是為了檢測兩幅圖像的相似性，它還可以根據算法的需求，對兩幅圖像進行更加精確的比較，從而更好地識別出它們之間的差異。通過圖像匹配算法，可以有效地識別出兩幅不同圖像中的物體之間的相似性。因為圖像的復雜性和光照、角度和環境的差異，要想提高圖像匹配的準確性，就必須選擇合適的特征點來簡化圖像，以達到最佳的識別效果。

1.2 特征值提取

特征選取是圖像識別的關鍵，它可以快速、準確地提取圖像信息，并將其劃分為獨立的子集，如孤立點、連續曲線、連續區域等。通過這種方式，可以更加有效地識別圖像，從而提高識別的速率和準確性。圖像通常具有多種特征，包括顏色、紋理、形狀和局部。

目前，隨著我國科學技術水平不斷提升，已經開始廣泛使用各種先進的數字相機，越來越多的企業正在使用智能化的機器人來取代傳統的人工操作，以此降低成本投入。但是，在實際運行期間，仍然會出現一些問題，比如，無法精準定位目標物體或者是存在一定誤差等。針對這一現象，為了有效解決上述問題，應該采取以下措施：（1）合理選擇攝像頭位置。通常來說，攝像頭安裝在機器人上部比較合適，因為這樣不僅可以減少外界因素對拍攝效果造成的影響，還可以避免機器人受到傷害。（2）確定最佳拍攝角度。如果拍攝角度不合適，那么將會直接導致拍攝出來的圖片模糊不清晰，甚至還會產生變形。（3）調整焦距。一般來說，攝像頭都具有自動變焦功能，只需按照要求設置即可。

1.3 圖像預處理

在進行機器視覺的智能制造系統中的圖像識別時，需要對采集到的圖像進行一定程度上的預處理。這種預處理是為了能夠讓機器視覺的智能制造系統更好地適應不同環境下的應用需求，并且還可以提高圖像識別的準確率和效率。因此，圖像預處理就成為機器視覺的智能制造系統圖像識別過程中所必不可少的一個環節。目前，在機器視覺的智能制造系統中主要采用以下幾類圖像預處理方法：（1）圖像增強；（2）邊緣檢測；（3）圖像分割；（4）形態學操作等。雖然每種圖像預處理技術都具備獨特的優勢和應用范圍，但仍然存在一些缺陷，比如，當采用圖像增強技術進行圖像處理時，可能會出現圖像模糊、色彩褪色等問題，嚴重影響最終的效果；在使用圖像分割這一圖像預處理方式時，如果沒有選擇合適的分割算法，則可能會造成圖像信息丟失或者錯誤分割等問題，進而影響圖像的識別結果；在使用形態學操作這一圖像預處理方式時，雖然具有很強大的實用性，但是卻不能保證最終得到的圖像效果與實際要求相符合，甚至還會出現過度腐蝕或膨脹等情況，嚴重影響了圖像識別的精度。由此可見，要想充分發揮出各種圖像預處理方法的優勢作用，同時又避免它們所帶來的不利影響，相關人員必須結合具體的應用場景、目標對象以及自身經驗來合理選取適合的圖像預處理方法，這樣才能最大限度地提升圖像預處理的整體效果。

1.4 圖像定位分割

圖像分割是一種非常重要的技術，它能夠通過觀察圖像的細節來識別出不同的部分，比如，顏色、紋理和形狀。通過對這些部分進行分析，能夠更好地了解整個圖像的結構和功能。圖像分割技術可以通過多種方法來實現最優的效果，包括全局能量最小化、動態規劃和圖論方法，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態規劃法高，但它仍然具備良好的應用性，能夠應對各種復雜的能量函數；而圖論法則則可以將這些技術應用于各種不同的能量函數，獲得更加準確的最優解，從而使得它的應用范圍變得更加廣泛。

在對視覺進行處理時，需要利用相關技術和設備來完成。而這些技術和設備都是由不同的學科所組成的，所以它們之間存在很大的聯系性。因此，要想讓機器能夠更好地實現智能化，就必須將各個方面的知識結合起來。例如，在機器視覺中，圖像定位分割就是其中一個非常重要的部分。因為只有做好這項工作才能保證后續工作的順利開展。同時也可以看出，圖像定位分割這一步驟與整個機器視覺系統有著密切關系。如果沒有做好該環節，那么將會影響接下來所有工作的正常運行。在進行機器視覺系統中的圖像識別時，要想實現對目標對象的準確、快速地檢測和定位是十分重要的。而且這項工作也需要相關人員具備一定的專業知識以及豐富的經驗才能完成。因此，為了能夠更好地滿足當前時代發展的要求，就必須不斷地加強對機器視覺領域的技術創新與研發力度，并將其應用到實際生產過程中。

1.5 圖像獲取

在進行機器視覺的智能化發展過程中，需要對相關的技術和設備進行有效的應用。其中最重要也是最基礎的就是圖像獲取這一方面，其主要包括以下幾個部分：首先，要能夠實現對視覺系統所需的各種類型的攝像機、鏡頭等硬件設施進行合理的選擇；其次，還應該能夠利用計算機來完成相應的圖像處理工作，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，還可以通過一些其他的方式來對圖像進行采集。隨著科學技術水平的不斷提升與進步，當前已經出現了很多種不同種類的機器視覺系統，并且這些系統都有著各自的優勢特點。比如，在工業生產中比較常見的有PLC 控制系統、機器人控制系統等，這就要求我們要結合實際情況，科學合理地選擇適合自身需求的機器視覺系統。

2 機器視覺技術在智能制造中的應用

2.1 機器視覺的感知技術在智能制造中的應用

隨著勞動力成本的持續攀升、工業機器人的普及，它們的使用范圍正在迅猛擴大，從而解決了當前制造業所面臨的巨大挑戰。工業機器人的出現，使得裝配、分揀、搬運等環節的工作變得更加便捷，它們可以提前編程并進行示范，擁有較強的自主判斷能力，這有助于促進智能制造的發展。隨著先進的機器視覺技術的發展，它在目標識別、定位以及其他相關領域的應用變得更加廣泛，為工業生產提供了更多的可能性，并且在實踐中表現出了顯著的成就。

機器視覺技術具有出色的自適應性和智能化特性，它可以實現高精度的圖像采集、處理、配準和聯合控制，從而大大提升了感知能力。通過機器視覺技術，工業機器人可以實現更加高效的產品檢測、精確的測量和自動化生產線，而且它們的視覺功能也大大提升了，無須事先進行離線編程，極大地提高了生產效率。通過利用感知技術，可以實現自動識別和處理場景信息，實現超越預期的運動軌跡，實現對指定物體的快速抓取，大大提升了生產效率，實現了智能化和靈活性。

2.2 機器視覺的動態監控與反饋技術在智能制造中的應用

隨著科技的發展，自動化生產線的應用已經顯著改善了傳統的生產制造方式，它不僅有助于提高生產效率，而且還具有較低的維護費用，因此，如果發生了故障，將會極大地破壞整條生產流程，并且可能造成產品質量的急劇下滑，從而使企業面臨極其沉重的經濟負擔。通過機器視覺技術的動態監測與反饋，能夠有效地解決各種挑戰。利用先進的視覺技術，如動態監控與反饋，可以實時跟蹤生產線，并將相關信息及時傳達給管理部門，有效地防止產品質量問題的發生，并且具備良好的容錯能力，從而有效地減少停工的情況，并且大大降低了生產的缺陷率。

2.3 機器視覺技術在智能制造中的應用實例

（1）通過機器視覺技術，醫療器械行業能夠實現自動化的缺陷檢測，從而有效地篩選出不合格的產品，例如，西門子的機器視覺系統能夠實時監測注射針的外觀缺陷，并且能夠有效地剔除不符合標準的產品。（2）利用機器視覺技術，可以大大提升電子制造的效率，尤其是在芯片的焊接方面，可以將細的鋁或金線精確地放置在極小的墊面上，實現精準的焊接位置定位和處理，從而達到高精尖的生產效果。此外，機器視覺已經被廣泛地應用到汽車制造的各個環節，從工況監測、產品檢測到質量控制，其實際的效果日益突出。

3 結語

總而言之，機器視覺的圖像識別技術已被廣泛應用于各行各業，但仍有待于不斷改進和完善。隨著環境的變化，攝像頭的性能和處理器的性能都會有所提升，而且不同的算法可以帶來更加準確的結果。同時，它在日常生產生活中的應用越來越廣泛。然而，傳統的圖像識別算法雖然精度高，但識別速度卻不夠快，因此，如何有效地利用這2 種技術的優勢，以及如何提升圖像識別的準確性和速度，已經成為當今研究的一個重要課題。本文主要針對這一問題進行了深入探討，并提出了相應的解決方案，以期為今后相關領域的發展提供參考依據。