謝婷婷

摘要：隨著機器視覺技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用增多，機器視覺人才的社會需求大。該文分析了機器視覺崗位人員需具備的知識和能力，并提出相應(yīng)的機器視覺實訓(xùn)室的建設(shè)思路，以培養(yǎng)符合社會需求的應(yīng)用型人才。通過機器視覺檢測教學(xué)系統(tǒng)的硬件和軟件教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的硬件選型能力和開發(fā)平臺的應(yīng)用能力，利用機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用工作站進行綜合實踐，幫助學(xué)生理解自動化生產(chǎn)線中的系統(tǒng)集成，同時輔以3D視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用，使學(xué)生熟悉機器視覺的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：機器視覺;人才培養(yǎng);實訓(xùn)室建設(shè)

中圖分類號：TP3? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）30-0282-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 引言

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。在智能制造生產(chǎn)線上，機器視覺可以引導(dǎo)機器人工作，自動檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量，實現(xiàn)高速、高精度測量，識別目標(biāo)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和追溯。機器視覺技術(shù)具有安全可靠、生產(chǎn)效率高、檢測精度高、非接觸性、可在惡劣環(huán)境下長時間工作等優(yōu)點，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。在現(xiàn)代工業(yè)中，機器視覺技術(shù)是實現(xiàn)設(shè)備自動化、智能化和精確控制的常用手段之一。目前機器視覺技術(shù)已廣泛地用于汽車、電子、交通航海、醫(yī)藥、食品飲料、裝配制造等行業(yè)。侯天龍等通過基于機器視覺的無接觸式檢測方法，對高鐵白車身零部件的裝配間隙進行檢測，檢測精度可達到0.05mm[1]。楊利等設(shè)計了基于機器視覺的紅外接收頭芯片引腳缺陷檢測系統(tǒng)，檢測芯片外觀并判斷芯片是否為合格品，檢測系統(tǒng)誤判率為0.4%[2]。王艷研究了基于機器視覺的輪轂分類方法，應(yīng)用于汽車輪轂識別和自動分揀[3]。翟偉良等也采用基于機器視覺、PLC的小工件自動分揀系統(tǒng)，實現(xiàn)汽車配件的自動化分揀[4]。郁巖利用機器視覺技術(shù)對輪胎、軸承、鋼材、模具等產(chǎn)品表面的壓紋字符進行檢測[5]。張萬里等基于機器視覺技術(shù)，提出了一種蓮子去芯位置定位方法，應(yīng)用于不同產(chǎn)地、不同尺寸的蓮子自動化精準(zhǔn)去芯作業(yè)[6]。聊城市中醫(yī)醫(yī)院使用機器視覺系統(tǒng)指導(dǎo)腔鏡器械的清點、核對、拆分、清洗、組裝及檢查等過程，使得器械的返洗率、差錯失誤率降低，手術(shù)延遲次數(shù)減少[7]。

隨著智能制造的快速發(fā)展，對產(chǎn)品質(zhì)量和檢測要求的不斷提高，隨著機器視覺技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增多，各行業(yè)對機器視覺技術(shù)的人才需求也越來越大，培養(yǎng)適應(yīng)社會需求的機器視覺人才至關(guān)重要。

2 機器視覺的人才培養(yǎng)

基于社會對機器視覺技術(shù)相關(guān)人才的需求，各高校正逐步開設(shè)機器視覺相關(guān)課程，著重培養(yǎng)適應(yīng)機器視覺崗位的專業(yè)人才。主要教學(xué)課程有機器視覺技術(shù)、機器人檢測設(shè)備、機器人檢測技術(shù)，其他相關(guān)的教學(xué)課程有工業(yè)機器人技術(shù)基礎(chǔ)、機器人焊接質(zhì)量管理、現(xiàn)代鑄造質(zhì)量管理、機器人焊接工藝技術(shù)等。高校對機器視覺崗位的人才培養(yǎng)大多正在摸索中。

通過企業(yè)走訪，與行業(yè)內(nèi)具有豐富經(jīng)驗的機器視覺工程師溝通和交流，探討得出一名機器視覺工程師必須掌握的知識和能力大致主要有以下幾個方面：

（1）機器視覺系統(tǒng)的基本硬件構(gòu)成和硬件選型

機器視覺系統(tǒng)的基本硬件主要由相機、鏡頭和光源構(gòu)成，如圖1所示。機器視覺工程師應(yīng)熟悉工業(yè)相機的分類，熟悉工業(yè)相機的通信接口類型，掌握工業(yè)相機的主要參數(shù)，能根據(jù)實際應(yīng)用需求選擇合適的相機。應(yīng)熟悉工業(yè)鏡頭的分類和主要參數(shù)，能根據(jù)實際應(yīng)用需求選擇合適的鏡頭。應(yīng)熟悉工業(yè)光源種類，掌握常見的不同打光方式，能根據(jù)實際應(yīng)用需求合理地選擇光源，選擇合適的打光方式。

另外，還需熟悉圖像采集卡、濾光片、漫射板、偏振片、標(biāo)定板、近攝接圈等其他配件的作用和應(yīng)用場合。

（2）基本的成像要素和光學(xué)知識

機器視覺工程師應(yīng)了解成像的基本要素，具備基礎(chǔ)的光學(xué)知識，以更好地理解應(yīng)用不同打光方式和光源波長而得到的不同打光效果，理解選用不同類型、參數(shù)的相機和鏡頭對圖片質(zhì)量、視野大小等的影響，從而能夠根據(jù)實際應(yīng)用需求，靈活、合理地選擇光源、相機和鏡頭。

（3）開發(fā)平臺的應(yīng)用

構(gòu)建一套可靠運行的機器視覺系統(tǒng)，除了要有合適的硬件，還需要良好的測試環(huán)境和開發(fā)平臺。通用的視覺庫有MATLAB圖像處理庫和OpenCV視覺庫等，商用機器視覺開發(fā)包有NI、adept、HALCON等。機器視覺工程師應(yīng)能熟練應(yīng)用其中至少一種開發(fā)平臺進行圖像分析和處理，以達到完成分析檢測的目的。

（4）基本的數(shù)字圖像處理知識

大部分的開發(fā)平臺提供了豐富的函數(shù)，應(yīng)用時可通過調(diào)用函數(shù)進行圖像分析和處理。但如果機器視覺工程師沒有數(shù)字圖像處理方面的基礎(chǔ)知識，在靈活使用這些函數(shù)并設(shè)置合適的參數(shù)方面會有一定的難度。因此，機器視覺工程師還應(yīng)掌握基本的數(shù)字圖像處理知識，以加深對開發(fā)平臺中函數(shù)的理解，更好地應(yīng)用開發(fā)平臺。

此外，由于機器視覺技術(shù)實際通常應(yīng)用于自動化生產(chǎn)線中，并非單獨應(yīng)用。因此，機器視覺工程師除了要掌握以上機器視覺的專業(yè)知識，還要對自動化生產(chǎn)線中的系統(tǒng)集成有一定的了解，能夠理解機器視覺部分和工業(yè)機器人、電氣控制、機械結(jié)構(gòu)、氣動驅(qū)動、傳感技術(shù)等的配合協(xié)作。

3 機器視覺實訓(xùn)室建設(shè)思路

實踐環(huán)節(jié)在機器視覺人才的培養(yǎng)中起重要作用，建設(shè)機器視覺實訓(xùn)室可以很好地支持課程教學(xué)，更好地培養(yǎng)應(yīng)用型機器視覺人才。圍繞機器視覺工程師需要掌握的知識和技能，機器視覺實訓(xùn)室的建設(shè)可分為機器視覺檢測教學(xué)系統(tǒng)、機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用工作站和3D視覺系統(tǒng)三個部分。

（1）機器視覺檢測教學(xué)系統(tǒng)

機器視覺檢測教學(xué)系統(tǒng)主要包括機器視覺系統(tǒng)的硬件和教學(xué)軟件兩部分。

硬件部分主要可分為機器視覺運動檢測系統(tǒng)、線陣檢測系統(tǒng)兩種。機器視覺運動檢測系統(tǒng)應(yīng)可實現(xiàn)運動中物體的在線視覺檢測，涵蓋機器視覺中常用的硬件設(shè)備，包括工業(yè)相機、工業(yè)鏡頭、光源和常用配件（濾光片、漫射板、偏振片、標(biāo)定板、近攝接圈等）。其中工業(yè)相機可選擇不同分辨率大小、不同色彩（黑白或彩色）、不同曝光方式（逐行曝光或全局曝光），工業(yè)鏡頭可選擇不同焦距，同時配備遠心鏡頭以適應(yīng)特殊應(yīng)用需求，工業(yè)鏡頭配合工業(yè)相機使用，教學(xué)時通過理實一體化的教學(xué)方式，可幫助學(xué)生更好地理解工業(yè)相機和工業(yè)鏡頭的參數(shù)。光源可選擇不同打光方式的光源結(jié)構(gòu)，如背光、環(huán)形光、條形光、同軸光、碗光，教學(xué)過程中可選用不同光源結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)打光效果的差異，使學(xué)生能對光源的作用有更為直觀的感受。在光源波長的選擇上盡可能涵蓋常用的光源波長，如可見光中常用紅光、藍光、白光，同時配備紅外光源、紫外光源以適應(yīng)特殊場合的應(yīng)用?？紤]到常規(guī)的運動檢測系統(tǒng)無法實現(xiàn)曲面物體（或大視野、高精度應(yīng)用場合）的視覺檢測，針對此類應(yīng)用場合，設(shè)計機器視覺線陣檢測系統(tǒng)，應(yīng)涵蓋線陣檢測系統(tǒng)必要的硬件設(shè)備，包括線陣相機、配套的鏡頭和線陣光源。結(jié)合以上機器視覺的硬件部分（具體規(guī)格和參數(shù)可參考表1），幫助學(xué)生理解成像的基本要素與基礎(chǔ)光學(xué)知識，使學(xué)生掌握機器視覺系統(tǒng)的基本硬件構(gòu)成，在實訓(xùn)環(huán)節(jié)，學(xué)生可針對實際的應(yīng)用需求進行硬件選型，選擇合適的硬件。

教學(xué)軟件部分應(yīng)具備豐富的圖像處理和分析功能，通過視覺軟件的應(yīng)用能實現(xiàn)定位、測量、檢測、識別主要四類應(yīng)用。在教學(xué)過程中，學(xué)生可結(jié)合實際需求，進行軟件的函數(shù)調(diào)用，以達到完成分析測量的目的。在操作軟件的練習(xí)過程中，使學(xué)生掌握視覺軟件的應(yīng)用。同時，在調(diào)用視覺軟件的函數(shù)時，適時地開展基本的數(shù)字圖像處理知識的教學(xué)。

（2）機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用工作站

機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用工作站是指綜合了機器視覺、工業(yè)機器人、電氣控制、機械結(jié)構(gòu)、氣動驅(qū)動、傳感技術(shù)等的小型自動化生產(chǎn)線，主要融合機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用、工業(yè)機器人操作與編程、可編程控制器等技能點，可囊括機器視覺手眼標(biāo)定、工業(yè)機器人動態(tài)追蹤、分揀工藝、裝配工藝、檢測工藝等最典型的工業(yè)現(xiàn)場工藝應(yīng)用。在綜合實踐環(huán)節(jié)，可利用工作站圍繞工作崗位需求開展項目教學(xué)，幫助學(xué)生對自動化生產(chǎn)線中的系統(tǒng)集成有一定的了解，熟悉機器視覺部分和工業(yè)機器人之間的協(xié)作配合，初步掌握機器視覺工程師所需的基本技能。

（3）3D視覺系統(tǒng)

主流的2D視覺系統(tǒng)拍攝得到的是一個二維平面的圖片，無法獲得物體的空間坐標(biāo)信息。3D視覺可以獲取深度信息，可以識別堆積在一起的物體，并獲取目標(biāo)物體的高精度空間位置，提供工業(yè)機器人。相比2D視覺，3D視覺還可以更好地獲取物體的表面深度信息，有利于分析工件表面的凹凸缺陷，尤其對于一些十分微小的物體表面紋理變化，3D視覺的檢測精度更高。

隨著機器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，3D視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用也越來越多，機器視覺技術(shù)向著更多維度、更高柔性、更復(fù)雜任務(wù)、更智能的方向發(fā)展。圍繞3D視覺系統(tǒng)開展認識教學(xué)，使學(xué)生了解機器視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢，并對3D視覺技術(shù)的原理和應(yīng)用有一定的認識。

4 結(jié)語

機器視覺技術(shù)人才的社會需求越來越大，對此，本文結(jié)合機器視覺崗位人員需具備的知識和能力，提出相應(yīng)的機器視覺實訓(xùn)室的建設(shè)思路。建設(shè)的機器視覺實訓(xùn)室可以為學(xué)生的實訓(xùn)提供條件，學(xué)生通過實踐掌握機器視覺的硬件選型、開發(fā)平臺的使用，了解自動化生產(chǎn)線中的系統(tǒng)集成。另外，作為一種新興技術(shù)，機器視覺技術(shù)的應(yīng)用型實訓(xùn)室十分緊缺，實訓(xùn)室建成后也可為該領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)與社會培訓(xùn)，為開展職業(yè)技能鑒定和各類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練提供有利的條件。

參考文獻：

[1] 侯天龍，孫永奎，馬磊，等.高鐵白車身裝配質(zhì)量的機器視覺檢測方法[J].傳感器與微系統(tǒng)，2021，40（7）：142-144.

[2] 楊利，陳柳松，謝永超.基于機器視覺的芯片引腳缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機測量與控制，2021，29（7）：16-20.

[3] 王艷.基于機器視覺的輪轂智能分類方法的研究[J].工業(yè)控制計算機，2021，34（7）：65-67，70.

[4] 翟偉良，姜立標(biāo)，施志敏，等.汽車橡膠工件視覺分揀系統(tǒng)設(shè)計[J].機床與液壓，2021，49（15）：118-123.

[5] 郁巖.基于機器視覺的金屬表面壓紋字符檢測[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2021，11（7）：16-17.

[6] 張萬里，丁為民，劉瑛瓔，等.基于機器視覺的蓮子去芯位置的定位方法[J].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，47（4）：467-475.

[7] 李蘭霞.機器視覺系統(tǒng)在醫(yī)院消毒供應(yīng)中心的應(yīng)用研究[J].循證護理，2021，7（8）：1105-1108.

【通聯(lián)編輯：代影】