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)專家提供寶貴的參考意見與建議。

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

1.1 圖像匹配

在進(jìn)行視覺技術(shù)應(yīng)用時，需要對機(jī)器設(shè)備中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。而要實現(xiàn)這一目標(biāo)，就必須依靠相應(yīng)的技術(shù)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(shù)可以有效地將視覺技術(shù)與智能化生產(chǎn)相結(jié)合，從而使得整個生產(chǎn)過程更加高效、便捷。目前，我國已經(jīng)研發(fā)了多種類型的機(jī)器人，并且也有越來越多的企業(yè)開始使用這些機(jī)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(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。

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(jù)算法的需求，對兩幅圖像進(jìn)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(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來簡化圖像，以達(dá)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(guān)鍵，它可以快速、準(zhǔn)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(xù)曲線、連續(xù)區(qū)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(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，隨著我國科學(xué)技術(shù)水平不斷提升，已經(jīng)開始廣泛使用各種先進(jìn)的數(shù)字相機(jī)，越來越多的企業(yè)正在使用智能化的機(jī)器人來取代傳統(tǒng)的人工操作，以此降低成本投入。但是，在實際運(yùn)行期間，仍然會出現(xiàn)一些問題，比如，無法精準(zhǔn)定位目標(biāo)物體或者是存在一定誤差等。針對這一現(xiàn)象，為了有效解決上述問題，應(yīng)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(jī)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(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，那么將會直接導(dǎo)致拍攝出來的圖片模糊不清晰，甚至還會產(chǎn)生變形。（3）調(diào)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(shè)置即可。

1.3 圖像預(yù)處理

在進(jìn)行機(jī)器視覺的智能制造系統(tǒng)中的圖像識別時，需要對采集到的圖像進(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)器視覺的智能制造系統(tǒng)圖像識別過程中所必不可少的一個環(huán)節(jié)。目前，在機(jī)器視覺的智能制造系統(tǒng)中主要采用以下幾類圖像預(yù)處理方法：（1）圖像增強(qiáng)；（2）邊緣檢測；（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)都具備獨特的優(yōu)勢和應(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，可能會出現(xiàn)圖像模糊、色彩褪色等問題，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，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(jìn)而影響圖像的識別結(jié)果；在使用形態(tài)學(xué)操作這一圖像預(yù)處理方式時，雖然具有很強(qiáng)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(xiàn)過度腐蝕或膨脹等情況，嚴(yán)重影響了圖像識別的精度。由此可見，要想充分發(fā)揮出各種圖像預(yù)處理方法的優(yōu)勢作用，同時又避免它們所帶來的不利影響，相關(guān)人員必須結(jié)合具體的應(yīng)用場景、目標(biāo)對象以及自身經(jīng)驗來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)，它能夠通過觀察圖像的細(xì)節(jié)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(jìn)行分析，能夠更好地了解整個圖像的結(jié)構(gòu)和功能。圖像分割技術(shù)可以通過多種方法來實現(xiàn)最優(yōu)的效果，包括全局能量最小化、動態(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。

在對視覺進(jìn)行處理時，需要利用相關(guān)技術(shù)和設(shè)備來完成。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)器能夠更好地實現(xiàn)智能化，就必須將各個方面的知識結(jié)合起來。例如，在機(jī)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(xù)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(jī)器視覺系統(tǒng)有著密切關(guān)系。如果沒有做好該環(huán)節(jié)，那么將會影響接下來所有工作的正常運(yùn)行。在進(jìn)行機(jī)器視覺系統(tǒng)中的圖像識別時，要想實現(xiàn)對目標(biāo)對象的準(zhǔn)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(guān)人員具備一定的專業(yè)知識以及豐富的經(jīng)驗才能完成。因此，為了能夠更好地滿足當(dāng)前時代發(fā)展的要求，就必須不斷地加強(qiáng)對機(jī)器視覺領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)力度，并將其應(yīng)用到實際生產(chǎn)過程中。

1.5 圖像獲取

在進(jìn)行機(jī)器視覺的智能化發(fā)展過程中，需要對相關(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部分：首先，要能夠?qū)崿F(xiàn)對視覺系統(tǒng)所需的各種類型的攝像機(jī)、鏡頭等硬件設(shè)施進(jìn)行合理的選擇；其次，還應(yīng)該能夠利用計算機(jī)來完成相應(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，還可以通過一些其他的方式來對圖像進(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)了很多種不同種類的機(jī)器視覺系統(tǒng)，并且這些系統(tǒng)都有著各自的優(yōu)勢特點。比如，在工業(yè)生產(chǎn)中比較常見的有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)合實際情況，科學(xué)合理地選擇適合自身需求的機(jī)器視覺系統(tǒng)。

2 機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用

2.1 機(jī)器視覺的感知技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用

隨著勞動力成本的持續(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)器視覺技術(shù)的發(fā)展，它在目標(biāo)識別、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，并且在實踐中表現(xiàn)出了顯著的成就。

機(jī)器視覺技術(shù)具有出色的自適應(yīng)性和智能化特性，它可以實現(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。通過機(jī)器視覺技術(shù)，工業(yè)機(jī)器人可以實現(xiàn)更加高效的產(chǎn)品檢測、精確的測量和自動化生產(chǎn)線，而且它們的視覺功能也大大提升了，無須事先進(jìn)行離線編程，極大地提高了生產(chǎn)效率。通過利用感知技術(shù)，可以實現(xiàn)自動識別和處理場景信息，實現(xiàn)超越預(yù)期的運(yùn)動軌跡，實現(xiàn)對指定物體的快速抓取，大大提升了生產(chǎn)效率，實現(xiàn)了智能化和靈活性。

2.2 機(jī)器視覺的動態(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)費用，因此，如果發(fā)生了故障，將會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)。通過機(jī)器視覺技術(shù)的動態(tài)監(jiān)測與反饋，能夠有效地解決各種挑戰(zhàn)。利用先進(jìn)的視覺技術(shù)，如動態(tài)監(jiān)控與反饋，可以實時跟蹤生產(chǎn)線，并將相關(guān)信息及時傳達(dá)給管理部門，有效地防止產(chǎn)品質(zhì)量問題的發(fā)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(chǎn)的缺陷率。

2.3 機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用實例

（1）通過機(jī)器視覺技術(shù)，醫(yī)療器械行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化的缺陷檢測，從而有效地篩選出不合格的產(chǎn)品，例如，西門子的機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測注射針的外觀缺陷，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)器視覺已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到汽車制造的各個環(huán)節(jié)，從工況監(jiān)測、產(chǎn)品檢測到質(zhì)量控制，其實際的效果日益突出。

3 結(jié)語

總而言之，機(jī)器視覺的圖像識別技術(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有所提升，而且不同的算法可以帶來更加準(zhǔn)確的結(jié)果。同時，它在日常生產(chǎn)生活中的應(yīng)用越來越廣泛。然而，傳統(tǒng)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(shù)的優(yōu)勢，以及如何提升圖像識別的準(zhǔn)確性和速度，已經(jīng)成為當(dāng)今研究的一個重要課題。本文主要針對這一問題進(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)。