機器視覺技術在工業(yè)智能化生產(chǎn)中的應用

孫鄭芬 吳韶波

摘 要：文中從工業(yè)機器人、工業(yè)控制和產(chǎn)品質(zhì)量檢測三個方面綜述機器視覺技術的現(xiàn)狀及進展。通過論述機器視覺技術在工業(yè)生產(chǎn)智能化中的應用，分析機器視覺的優(yōu)點及現(xiàn)如今存在的問題，并針對問題提出解決性的方法，進而剖析機器視覺技術在工業(yè)智能化生產(chǎn)上的發(fā)展趨勢及方向。

關鍵詞：機器視覺;工業(yè)機器人;高精度檢測;工業(yè)控制;智能化 ;質(zhì)量檢測

0 引 言

隨著我國工業(yè)持續(xù)發(fā)展，工業(yè)主導地位不斷提高，我國的工業(yè)生產(chǎn)結構產(chǎn)業(yè)結構從勞動密集型逐漸轉(zhuǎn)向技術、知識密集型，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動能也逐漸從要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向效率驅(qū)動和創(chuàng)新驅(qū)動。與此同時，隨著5G網(wǎng)絡時代的到來，人民的生產(chǎn)生活將愈來愈智能化。為建設現(xiàn)代化強國，提高工業(yè)生產(chǎn)的作業(yè)效率和經(jīng)濟效益，實現(xiàn)國家經(jīng)濟增長再創(chuàng)新的高度。我國工業(yè)生產(chǎn)的智能化水平仍然是工業(yè)領域的一個重要的研究點，未來工業(yè)智能化的發(fā)展尤為重要。

近年來，隨著工業(yè)智能化的迅速發(fā)展，具有便捷性、精確性、迅速性、智能化等優(yōu)點的機器視覺技術被廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)各領域，其作為一種現(xiàn)代化檢測手段，越來越受到人們的重視。機器視覺技術涉及計算機科學、人工智能、信號處理、圖像處理、機器學習、光學、自動化等多個領域。機器視覺通過光學設備和傳感器獲取到目標物體的圖像信息，然后將圖像信息轉(zhuǎn)化成數(shù)字化信息，進而通過計算機分析數(shù)據(jù)顯示在電子屏幕上或者通過控制單元指導機器完成任務。機器視覺偏重于信息技術工程化和自動化，但又構建在計算機技術視覺效果方法論的基礎上，它的重點是感知目標物體的位置信息、大小形態(tài)、顏色信息及存在狀態(tài)等數(shù)據(jù)信息。

本文主要通過論述機器視覺技術在工業(yè)生產(chǎn)智能化中的應用，分析機器視覺的優(yōu)點及現(xiàn)如今存在的問題，并針對問題提出解決性的方法，進而剖析機器視覺技術在工業(yè)智能化生產(chǎn)上的發(fā)展趨勢及方向，期望能為現(xiàn)代化的智能工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展提供借鑒。

1 機器視覺在的研究與發(fā)展

機器視覺的概念始于20世紀50年代，最先應用于“機器人”的研制。通過機器視覺傳感器采集圖像信息并處理，進而通過計算估計下一步的位置來控制機器人運動。

20世紀50年代：機器視覺的研究主要集中在二維圖像的簡單分析和識別上，像字符，工件、圖片的分析和處理等，多用于航天、工業(yè)的制造與研究。

20世紀60年代：利用計算機程序從數(shù)字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結構，提出基于機器視覺的多面體零件特征提取技術，進而為識別三維物體和三維計算機視覺研究打下堅實的基礎。

20世紀70年代： 這個時期才有人首次提出較為完整的機器視覺理論，也陸續(xù)出現(xiàn)了一些視覺應用系統(tǒng).簡單的視覺應用系統(tǒng)小部分的代替人工生產(chǎn)，讓工業(yè)生產(chǎn)逐步向自動化方向發(fā)展。

20世紀80年代：機器視覺技術在這個時期獲得蓬勃發(fā)展，隨著一些新概念、新方法、新理論的不斷涌現(xiàn)。機器視覺技術也不斷和其他技術相結合，產(chǎn)生新的生產(chǎn)方式應用于工業(yè)生產(chǎn)中，機器視覺也逐漸被人們熟知和應用，使其工業(yè)生產(chǎn)中掀起新的生產(chǎn)浪潮。

20世紀90年代：機器視覺技術開始應用于零部件的裝配。同時，這一時期有人提出將機器視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡技術相結合，實現(xiàn)了對機械零件表面粗糙度的非接觸測量。這一技術的實現(xiàn)讓眾多機械零件表面的檢測得到了應用，代替了人工檢測，提高了工業(yè)生產(chǎn)效率，讓眾多工人的雙手和雙眼從工廠生產(chǎn)中解放出來。

21世紀：現(xiàn)如今，機器視覺的發(fā)展已相對成熟，很多企業(yè)借助機器視覺的優(yōu)點將其大量應用于工業(yè)生產(chǎn)中?，F(xiàn)如今的時代是智能化的時代，現(xiàn)代工廠的生產(chǎn)也不斷追求自動化以及機械化，倡導將傳統(tǒng)的人工生產(chǎn)解放出來，越來越多的產(chǎn)業(yè)已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)智能化方面做的相當出色。機器視覺技術作為工業(yè)智能化生產(chǎn)中的關鍵技術，也不斷的被人們改進。

由此可見，機器視覺技術一步步地發(fā)展到現(xiàn)階段，已經(jīng)相對成熟，并且在各個領域都大規(guī)模是使用，尤其在工業(yè)領域發(fā)揮了至關重要的作用。但是國內(nèi)的機器視覺技術相對起步較晚，相比國外還有一定的差距，還需要在技術、算法等方面努力跟進。

2 機器視覺在工業(yè)機器人中的應用

工業(yè)機器人是現(xiàn)代科技的主要代表技術，工業(yè)機器人以其方便精確，省時省力，而被廣泛應用于家電、電子、服裝、汽車、食品、等行業(yè)。隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展，高標準、高效率已經(jīng)成為眾多企業(yè)追求的目標，在這種發(fā)展背景下，工業(yè)機器人應運而生。其中讓筆者印象深刻的就是京東自動化機器人倉庫，碩大的倉庫里面成千上萬的機器人不停地在貨架之間來回運動，將物品分類、投放、運輸。

在工業(yè)機器人領域中機器視覺具有如下功能。

（1）定位和控制?，F(xiàn)代工廠生產(chǎn)要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速，準確地找到目標物并確認其位置。然后使用機器視覺進行定位，并引導機械手臂去準確地抓取。

（2）識別。主要利用機器視覺獲取圖像，然后對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種狀態(tài)的目標和對象，用于跟蹤和收集數(shù)據(jù)。一般的機器識別系統(tǒng)借助照相機完成。

（3）檢測。檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量，這也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。在工業(yè)領域，主要檢查包括尺寸大小檢測，瓶子外觀缺陷檢測，瓶口缺陷檢測，殘次品檢測等。

（4）高精度檢查。在工業(yè)生產(chǎn)中，一些精密的電子設備零件需要較高的精度，例如計算機、手機上高度集成的電子電路板，有些可達到精度0.01 mm甚至μm級，人眼無法識別這些小的元器件，因此必須使用機器來完成。

（5）分揀與搬運。 現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)與運轉(zhuǎn)過程中，不可避免都會有一些分揀的工作，而傳統(tǒng)利用人力進行分揀工作的方式存在較大局限，但視覺機器人的應用可以極大地提高工業(yè)生產(chǎn)的效率及工作精確度，進而解放了人們的雙手。

機器視覺系技術在機器人的應用中起到一個核心內(nèi)容的作用。機器視覺中最關鍵的一項就是：怎樣讓機器人對運動目標物進行準確識別。視覺系統(tǒng)技術可以解決這一難題，加入視覺系統(tǒng)技術，可以使機器人對目標物進行實時的運動跟蹤與檢測，進而準確的確定目標物的位置與方向，確保機器人對其的準確定位。

機器人視覺系統(tǒng)的工作主要分為4個部分：相機定位、圖像分析與處理、目標物狀態(tài)識別及機器人的動作操控。先利用相機定位對目標物建立運動坐標系，獲取物體坐標;然后將獲取的目標物分圖像進行分析和處理;狀態(tài)識別以圖像分析為基礎，對目標物的狀態(tài)進行分析和處理，從而根據(jù)圖像處理與分析的結果操控機器人的動作行為。工業(yè)機器人的使用是現(xiàn)代工業(yè)相對于傳統(tǒng)工業(yè)的偉大進步與發(fā)展，其解決了傳統(tǒng)工業(yè)成本高、效率低、耗時長等缺點，將人們雙手解放出來，讓現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)更加自動化、智能化。

3 機器視覺在工業(yè)控制領域的應用

現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)大多傾向機械一體化，例如，薯片的生產(chǎn)，從土豆的清洗，到最后薯片的裝袋、封口，都不需要人為參與。當然有的人要說這樣生產(chǎn)出來的東西沒有人情味，但是我想說機械一體化的生產(chǎn)方式或許將是未來所有工業(yè)生產(chǎn)的大趨所示，其優(yōu)點不在贅述。那么，怎么才能控制機械化生產(chǎn)呢？這就要用到機器視覺技術來控制機器生產(chǎn)。

機器視覺控制器，因其具備出色的處理能力，可在10 s以內(nèi)高速完成最多128個點的檢測，強大的處理能力可以直接影響可運行的算法以及視覺系統(tǒng)做出決策的速度。為了減少圖像處理的時間，一些工廠現(xiàn)在使用同構處理來運行視覺算法。

另外，現(xiàn)在的一些機器視覺控制器還具有用于網(wǎng)絡連接的專用以太網(wǎng)端口以及用于連接外部數(shù)據(jù)存儲器的端口。通過工廠連接功能，工作人員可以實現(xiàn)在辦公室檢測產(chǎn)品生產(chǎn)，查看圖像，還可以實時回放，極大的方便了工廠的生產(chǎn)。這種直接進行工業(yè)一體化生產(chǎn)的方式在慢慢的取代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，相信在未來的工業(yè)發(fā)展中，一大部分工廠將利用機器視覺控制實現(xiàn)工廠一體化生產(chǎn)。

4 機器視覺在工業(yè)質(zhì)量檢測中的應用

在現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中，目標檢測多種多樣，市場需求相對較大。比如，檢測機械零件大小是否達標、辨別條形碼或包裝條碼、測試商品的外表缺陷、瓶口缺陷、打印缺陷等等。這些應用均需大批量測試，并且都是高精度的測試，人眼識別在這些檢測中處于劣勢，如果僅僅通過人工，耗時可想而知。在啤酒瓶的生產(chǎn)過程中，瓶子大小以及外觀是否有缺陷等這些都需要經(jīng)過質(zhì)量檢測。一些工廠一天就會生產(chǎn)成千上萬的啤酒瓶，如果都利用人工來處理，是讓人無法勝任的。而且一般人眼一直盯著同樣的物體檢測，時間長了，會造成視覺疲勞，進而導致殘次品率高，工作效率低下。不僅如此，一些工廠還要花費大量成本聘請人力檢測，這種落后的生產(chǎn)方式已經(jīng)不再適合現(xiàn)代化生產(chǎn)。

利用機器視覺技術可以有效的解決這一問題，用機器檢測代替了傳統(tǒng)的人工，大批量檢測可以快速完成，加快了工廠的產(chǎn)品生產(chǎn)速度;另外，減少了工廠的生產(chǎn)成本，提高了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率。

機器視覺技術的應用，使工業(yè)生產(chǎn)不在受限于人眼識別的缺陷，提高了工業(yè)檢測的精度和效率，使工業(yè)生產(chǎn)更加的自動化和智能化。

5 機器視覺中的關鍵技術

通俗來說，機器視覺的作用是代替了人眼來做測量和判斷，機器視覺系統(tǒng)利用照相機和照明設備獲取圖像信息，然后傳送給圖像處理系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)將圖片進行顏色、亮度處理，然后將圖像信息轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，最后通過計算機進行處理、分析。

機器視覺中的兩大關鍵技術：圖像采集和圖像分析與處理。

（1）圖像采集

圖像的獲取是機器視覺技術中至關重要的一步，他是后續(xù)圖像處理的保障。利用攝像頭進行圖像捕捉，攝像頭的選擇因功能而異;有時，圖像的質(zhì)量優(yōu)劣還與光線強度有關，因此，會添加照明功能輔助圖像采集。

圖像采集工作涉及到圖像傳感器的使用，一般靈敏度高、像素大、動態(tài)范圍大、功耗低的圖像傳感器較受人們歡迎。目前市場上普遍使用的傳感器是CCD，其靈敏度高、讀取噪聲低，因此在圖像傳感器占據(jù)一定的市場。日常生活中常見的圖像采集有數(shù)碼相機、手機、各式各樣的攝像頭、多媒體等，圖像采集的速度、質(zhì)量直接影響到后面圖像的處理以及機器的控制。

（2）圖像分析與處理

圖像分析一般利用數(shù)學模型對圖像的色彩、透明度、色差進行分析，進而提取出有用的圖像信息。主要包括圖像信息識別與讀取、圖像的存儲、圖像數(shù)據(jù)變換、圖像分割、模型匹配以及解釋。圖像分析步驟如圖1所示。

對于分析好的圖像信息，下一步就需要進行處理。一般的圖像處理方法是數(shù)字處理，主要技術和方法包括去噪、增強、復原、提取特征等。圖像處理所需的硬件有數(shù)字圖像采集器以及圖像處理計算機，主要的圖像處理操作，還是要通過圖像處理軟件來完成。涉及的算法有傅里葉變換、正余弦變換、沃爾什變換，微分計算、濾波處理等。

圖像是機器獲取和信息交流的主要來源。通過圖像的獲取、分析與處理，將外界信息轉(zhuǎn)化成可供計算機分析的數(shù)字信號，進而通過分析系統(tǒng)傳輸給控制系統(tǒng)，發(fā)出下一條動作的指令，控制機器完成任務。

6 機器視覺技術在工業(yè)應用中的發(fā)展趨勢

機器視覺技術的優(yōu)點：可以利用機器進行非接觸測量，可以利用機器實現(xiàn)在人無法工作和到達的區(qū)域完成對目標物的檢測;機器比人眼對光更加敏感，可檢測人眼看不見的紅外及微弱光檢測測量，解決了人眼的缺陷，擴大了人眼的視覺范圍;機器不會產(chǎn)生疲勞，可以長時間的穩(wěn)定工作，機器視覺可以進行長時間工作、分析、處理與操縱;利用了機器視覺解決方案，可以節(jié)省大量勞動力資源，有效降低企業(yè)生產(chǎn)成本，為現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)帶來可觀利益。

現(xiàn)在科技技術發(fā)展較迅速，機器視覺技術的應用也相對成熟，但是還是存在諸多問題：當工業(yè)生產(chǎn)車間現(xiàn)場的噪聲很大時，機器視覺系統(tǒng)往往會受到干擾，會造成設備靈敏度的降低或設備的損壞;另外工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場有的處于高溫，有的處于低溫，這就要求機器設備要有一定的抗干擾能力和穩(wěn)定性。圖像的采集有時還會受光照強度的影響，當光線昏暗時，就會影響目標物圖像的提取、識別及分析，進而有可能造成生產(chǎn)產(chǎn)品次品率上升，影響生產(chǎn)的精度及效率。如何解決這些問題并提高機器性能，進行有效的圖像識別，使機器視覺技術在工業(yè)智能化生產(chǎn)中得到高效的利用，是當下研究的關鍵。

（1）研發(fā)出高效率的圖像處理軟件和硬件。圖像采集部分的快慢主要依賴于硬件的速度，高質(zhì)量的硬件可有效減輕主機的負擔，提高系統(tǒng)的對圖像的分辨效率、采集效率、圖像處理的速度及處理分析效率。高質(zhì)量的軟件也尤為重要，質(zhì)量高的軟件可以讓機器的命令執(zhí)行速度更加高速有效。

（2）開發(fā)適用性強、高效、穩(wěn)定、實時的智能算法。智能、高效、穩(wěn)定化的智能算法可有效提高系統(tǒng)的分析處理速度，并且改善復雜環(huán)境下系統(tǒng)抗干擾能力較差的缺點，使系統(tǒng)有較強的即時性、魯棒性、穩(wěn)定性、抗干擾性以及環(huán)境適應性。

7 結 語

由此可見，機器視覺技術在工業(yè)制造有著廣泛的需求，在工業(yè)領域有著較大的發(fā)展空間。機器視覺技術的利用可有效的降低生產(chǎn)成本，節(jié)約勞動力，提高生產(chǎn)效率，降低產(chǎn)品次品率;另外，還可以實現(xiàn)非接觸測量。機器視覺技術的優(yōu)點如此之多，因此，對制造業(yè)領域智能化的發(fā)展也具有較大的影響。但是，現(xiàn)在的機器視覺技術還有待提高，許多技術難題還亟待解決，當下任務應著力解決機器視覺技術在工業(yè)生產(chǎn)上的智能化、自動化應用，以便以后全面投入工業(yè)領域生產(chǎn)，進而為我國的現(xiàn)代化強國建設做出貢獻。

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