衛(wèi)晶

摘要：工業(yè)技術(shù)升級(jí)促使人力逐漸被更多的機(jī)器所替代，對(duì)工業(yè)技術(shù)進(jìn)行改良和升級(jí)在自動(dòng)化生產(chǎn)中的需求也越來越大，本文從機(jī)器視覺技術(shù)角度出發(fā)，探討了如何做好機(jī)器視覺在工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)中的具體應(yīng)用，力求不斷推進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量的提升。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺;工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè);應(yīng)用

引言

當(dāng)今工業(yè)高速發(fā)展，在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位得到了顯著提升。我國(guó)的工業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)化為技術(shù)、知識(shí)密集型工業(yè)結(jié)構(gòu)，對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過程中的效率和創(chuàng)新有了更高的要求。同時(shí)，社會(huì)上涌現(xiàn)了越來越多的智能化流水線、車間、工廠，在工業(yè)生產(chǎn)智能化方向也有了更多需求。機(jī)器視覺作為人眼的重要“替代系統(tǒng)”，在越來越多的領(lǐng)域中快速發(fā)展起來。

1、關(guān)于機(jī)器視覺技術(shù)

1.1、技術(shù)概念

機(jī)器視覺是用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷，通過機(jī)器視覺產(chǎn)品即圖像攝取裝置將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)或標(biāo)定數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行識(shí)別、定位、測(cè)量等操作。將機(jī)器視覺技術(shù)與各種智能裝備結(jié)合將使其具有更高的工作效率。

1.2、技術(shù)優(yōu)勢(shì)

伴隨工業(yè)生產(chǎn)的不斷改造升級(jí)，機(jī)器視覺技術(shù)早已成為更加系統(tǒng)化的、成熟的技術(shù)，擁有自己特定的、穩(wěn)定的模塊功能，如光學(xué)鏡頭、光源、工業(yè)相機(jī)等。利用相機(jī)、鏡頭、光源的不同組合模式可以實(shí)現(xiàn)多種不同場(chǎng)景、不同功能的系統(tǒng)需求。

機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)制造、生產(chǎn)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一方面，降低對(duì)人工的身體負(fù)荷，在某些工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，并不適合人長(zhǎng)期工作，或長(zhǎng)期工作不能保證穩(wěn)定的工作效率，因某些機(jī)械安全或有害物質(zhì)的原因，應(yīng)盡量減少人員的長(zhǎng)期勞作，作為替代人眼的機(jī)器視覺就可以發(fā)揮作用。另一方面，機(jī)器視覺技術(shù)打破傳統(tǒng)人眼不可見，利用不同的鏡頭和相機(jī)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)更細(xì)微、更精細(xì)的產(chǎn)品和材料進(jìn)行測(cè)量和判別，擴(kuò)展了人眼范圍。此外，機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸式測(cè)量對(duì)被測(cè)對(duì)象不會(huì)造成任何應(yīng)力損傷，提高了系統(tǒng)的可靠性。

2、機(jī)器視覺與智能質(zhì)量檢測(cè)

對(duì)于現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)而言，目標(biāo)的檢測(cè)形式十分多樣，且對(duì)檢測(cè)需求一般較大。例如，針對(duì)機(jī)械零件規(guī)格、條形碼和包裝條碼、產(chǎn)品外包裝、瓶口及打印缺陷等多種問題予以細(xì)致檢測(cè)，這對(duì)檢測(cè)能力提出了更高要求，在確保檢測(cè)速度的前提下，要不斷提升檢測(cè)的精確度。在此精確測(cè)量任務(wù)中，人眼識(shí)別處于一定的劣勢(shì)狀態(tài)，如果采取人工的方式實(shí)施質(zhì)量檢測(cè)，可能會(huì)消耗大量的時(shí)間。以啤酒瓶生產(chǎn)為例，在此過程中要求針對(duì)瓶子規(guī)格和外觀缺陷問題進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。一個(gè)工廠平均每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)以萬計(jì)的啤酒瓶，如果全部采用人工的方式進(jìn)行檢測(cè)，則可能會(huì)導(dǎo)致大量的人力資源浪費(fèi)。

3、機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)中的實(shí)踐應(yīng)用

3.1、工件質(zhì)量檢測(cè)

自動(dòng)化生產(chǎn)中，要求工件符合安全生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)，這樣能夠更好地維護(hù)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)，避免安全漏洞。鑒于自動(dòng)化生產(chǎn)往往是成批走量式的生產(chǎn)，其產(chǎn)品交付中一旦發(fā)生個(gè)別化的工件不合格，就會(huì)帶來一系列的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致最后的產(chǎn)品交易無法成功，且影響企業(yè)聲譽(yù)。而人力檢測(cè)工件不僅工程量巨大，不確定的干擾也多，檢測(cè)質(zhì)量難保障。相對(duì)的，機(jī)器視覺技術(shù)則統(tǒng)統(tǒng)避免了這些問題。尤其是它能到達(dá)人的視覺無法到達(dá)的精細(xì)之處，找到問題真正所在，極大地確保了生產(chǎn)質(zhì)量安全。在具體的相關(guān)應(yīng)用上，該技術(shù)在汽車生產(chǎn)行業(yè)有很好的價(jià)值發(fā)揮。

3.2、黏度檢測(cè)

流體因?yàn)槠淞鲃?dòng)性很難檢測(cè)，利用機(jī)器視覺可以實(shí)現(xiàn)對(duì)流體的黏度檢測(cè)。在檢測(cè)前，攝像機(jī)通過步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)往復(fù)運(yùn)動(dòng)一周，利用模板匹配方式識(shí)別待測(cè)黏度計(jì)的上下計(jì)時(shí)標(biāo)線，實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)流體的跟蹤。待測(cè)定開始時(shí)，攝像機(jī)運(yùn)行至上計(jì)時(shí)標(biāo)線水平面，流體受重力影響向下流動(dòng)，液面下降。在流體自身黏度的影響下，流體在流過刻線時(shí)為層流狀態(tài)，其液面呈彎月面形狀。當(dāng)流體液面曲線與上計(jì)時(shí)標(biāo)線相切時(shí)，輸出觸發(fā)脈沖起始計(jì)時(shí)，然后攝像機(jī)快速運(yùn)行至下計(jì)時(shí)標(biāo)線水平面，檢測(cè)到流體液面曲線與下計(jì)時(shí)標(biāo)線相切時(shí)輸出截止脈沖結(jié)束計(jì)時(shí)，以兩次脈沖的時(shí)間間隔作為流體流動(dòng)時(shí)間。在檢測(cè)過程中，毛細(xì)管黏度計(jì)中的流體處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，檢測(cè)系統(tǒng)得到的是動(dòng)態(tài)圖像。通過高速攝像機(jī)將動(dòng)態(tài)圖像解析為連續(xù)的靜態(tài)圖片，通過高精度定位模板匹配方式識(shí)別計(jì)時(shí)起點(diǎn)和終點(diǎn)。檢測(cè)軟件系統(tǒng)對(duì)采集的視頻圖像進(jìn)行輸入輸出，對(duì)采集圖片進(jìn)行處理，通過灰度處理、去噪、二值化、形態(tài)學(xué)開、閉操作及膨脹、腐蝕等處理對(duì)圖像中像素進(jìn)行處理、識(shí)別，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)測(cè)量。

3.3、缺陷檢測(cè)

缺陷檢測(cè)一直是機(jī)器視覺的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。缺陷檢測(cè)系統(tǒng)可以應(yīng)用在金屬表面、玻璃表面、紙張表面、電子元器件表面等對(duì)外觀有嚴(yán)格要求又有明確指標(biāo)的產(chǎn)品生產(chǎn)中。缺陷檢測(cè)需要利用先進(jìn)的機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)，對(duì)待測(cè)物表面的斑點(diǎn)、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進(jìn)行檢測(cè)。機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)包括CCD相機(jī)組件、傳輸帶、視覺光源、工業(yè)采集卡、工業(yè)計(jì)算機(jī)等，利用機(jī)器視覺中的差影法可以將攝取到額圖像中的重疊和突變的圖像要素剔除，可以更加快速的適應(yīng)流水線生產(chǎn)模式的檢測(cè)。然而，差影法的缺陷也很明顯，不夠精準(zhǔn)的探測(cè)到圖像重疊或突變的邊界，如果不對(duì)差影法進(jìn)行優(yōu)化的話很容易剔除掉存在缺陷的耦合區(qū)域邊界值，差影法對(duì)零件的表面進(jìn)行檢測(cè)是會(huì)設(shè)定好相關(guān)的閾值，閾值可以將缺陷的形態(tài)進(jìn)行定位，利用計(jì)算好的算子來進(jìn)行精度的反饋，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)對(duì)比計(jì)算的準(zhǔn)確度和精度，避免出現(xiàn)圖像的缺陷區(qū)域丟失。

3.4、材料檢測(cè)

對(duì)于鋼鐵、玻璃、金屬等特殊材質(zhì)的材料，在其合格檢測(cè)時(shí)有很大難度，肉眼不可見，利用機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)其材料切斷面進(jìn)行圖像采集，采用高倍率鏡頭可以實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)細(xì)微圖像的放大采集，根據(jù)采集的切斷面圖像進(jìn)行檢測(cè)就容易得多，根據(jù)圖像處理算法，算出材料的特性區(qū)域大小、面積、某種材質(zhì)的含量、比重等，可以檢測(cè)其生產(chǎn)的材料是否符合規(guī)格。

4、結(jié)語(yǔ)

對(duì)于工業(yè)制造行業(yè)而言，機(jī)器視覺技術(shù)十分關(guān)鍵。通過機(jī)器視覺技術(shù)可以在一定程度上節(jié)約生產(chǎn)成本和勞動(dòng)力，在提升企業(yè)生產(chǎn)效率的前提下，減少產(chǎn)品次品率，同時(shí)實(shí)現(xiàn)非接觸測(cè)量。由于機(jī)器視覺技術(shù)具有上述優(yōu)點(diǎn)，在一定程度上推動(dòng)了工業(yè)的智能化發(fā)展。然而，目前我國(guó)的機(jī)器視覺技術(shù)水平仍然有待提升，要求相關(guān)機(jī)構(gòu)積極展開對(duì)于這一技術(shù)的探索，努力攻克現(xiàn)存的技術(shù)難題，以促進(jìn)其在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的智能化和自動(dòng)化應(yīng)用，為我國(guó)早日成為現(xiàn)代化科技強(qiáng)國(guó)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]謝吉航. 基于機(jī)器視覺的工業(yè)儀表自動(dòng)測(cè)度方法與應(yīng)用[D].電子科技大學(xué)，2018.