祝慶麗

摘 要：本文主要是針對機器視覺在當代的發(fā)展以及機器視覺的原理和機器的工作原理進行討論。我們以機器人特征的檢查和機器人的視覺引導兩個方面為基點，來進行概括其在制造業(yè)中的應用情況，并對機器視覺在制造業(yè)中所產(chǎn)生的問題進行深刻的探討，對問題進行解決，最后為機器視覺在制造業(yè)中的發(fā)展前景和市場情況進行預測和規(guī)劃。

關鍵詞：機器視覺 產(chǎn)品特征 視覺引導

一、機器視覺技術的發(fā)展及其視覺系統(tǒng)的組成部分

1.1機器視覺是一項類似于仿生技術的工程

它通過利用計算機實現(xiàn)對生物視覺的模仿效果，不難看出機器視覺的最重要作用就是通過利用對生物視覺的模仿從而恢復現(xiàn)實中的一系列模型。機器視覺領域不可否認的是一個新興的行業(yè)，但這并不影響其發(fā)展的迅速程度，在當今成為了計算機發(fā)展領域的重要研究項目之一。機器視覺從1950年的統(tǒng)計模式開始，當時的發(fā)展重點主要對二維圖像和數(shù)字的辨識解析上，而在1965年Roberts則通過提取諸多幾何體結構的基礎上誕生了三維結構的思想，并成功對物體之間的空間結構進行了詳細的描述，當時間到了1970年終于誕生了一些機器視覺的應用系統(tǒng)。并于1977提出了與當時思想不同但卻更具有創(chuàng)新性的計算機視覺理論，而這個理論也成為了80年代甚至于以后研究的重要基石和理論基礎。可以說從20世紀80年代開始機器視覺的研究就變得日新月異，發(fā)展速度更是一日千里。隨著電氣自動化的發(fā)展和與其配套行業(yè)的不斷提升，機器視覺也開始適量應用于汽車零件的量產(chǎn)、電路板的印刷、電路的檢測等方面。

1.2機器視覺系統(tǒng)的組成

其組成通常由四部分組成分別為光源，圖像感應器，圖像采集計算機和圖像處理軟件。首先機器自帶光源發(fā)出，圖像采集裝置將三維信號轉變?yōu)槎S信號再通過模擬轉換技術完成光變電的信號轉化過程，最后就是利用圖像采集計算機進行采集再進行處理。而在收集圖像之時圖像的質量就變得尤為重要，而對圖像影響最大的無疑就是環(huán)境的光線了，所以針對這個問題，我們對機器自帶光源進行改進使其可以自動調節(jié)亮度并提升光源的穩(wěn)定性，來有效降低環(huán)境因素影響過大而導致的系統(tǒng)故障的情況發(fā)生。常用的圖像轉換器一般分為ccd面陣和線性。以機器視覺系統(tǒng)為基礎圖像采集計算機可以實現(xiàn)協(xié)調攝像機實現(xiàn)異步拍攝和定點定時拍攝，并通過圖像處理軟件完成對圖像的解析和處理。

二、機器視覺在創(chuàng)造業(yè)中的運用和存在的問題

2.1機器的優(yōu)勢

其優(yōu)勢毫無疑問就是精確、快捷實用、受外界干擾極小等。由于這些優(yōu)勢方面的存在，使得對機器視覺的投資得到了比想象中更快速，巨大的回報，得到了更多的社會效益。而如今的商品品種繁多我們也通過深刻的分析和歸納總結出了三類產(chǎn)品的特征，從而精確機器視覺對產(chǎn)品的檢查。第一類：針對產(chǎn)品的尺寸、形狀進行檢查，此項針對的方面多用于工程零件的精度檢測，檢測其零件是否符合標準的范圍，是否具有正確的集合形狀。第二類：是對產(chǎn)品質量的的檢測，通過對機器視覺的利用可以對產(chǎn)品的表面凹凸情況、劃痕情況、以及內部外部裂紋暗傷情況進行檢測，從而幫助檢測人員對產(chǎn)品進行有效的評估。例如：美國所開發(fā)的冷軋帶鋼表面自動檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以有效檢測鋼材表面的像素的誤差，并且達到了其他同類產(chǎn)品的2.5倍。第三類：對生產(chǎn)產(chǎn)品的結構特點進行檢測，眾所周知，一個產(chǎn)品的完整性是十分重要的，但是對于一些過于復雜的組合產(chǎn)品，人工檢測完整性的難度過大，這時機器視覺就可以快速并準確的檢測產(chǎn)品的完整性以及是否所用材料純度是否達到標準、是否材料被污染等問題，十分方便。

2.2機器視覺在如今的發(fā)展

如今隨著時代的高速發(fā)展，機器視覺已經(jīng)不僅僅用于機器人的研究，他開始應用于社會制造業(yè)的各各方面，為以前制造業(yè)中呆板的工業(yè)機器人裝上機器視覺系統(tǒng)，顯而易見的機器人變得更加靈活、更加自主。正是因為為機器增加了視覺系統(tǒng)，他們可以勝任汽車組裝、人員自動定位、器材焊接等有一定難度的工作大大較少了員工的工作負擔。例如：通過利用超聲波與視覺系同聯(lián)動所形成的抓取方式、還有通過光源的線狀投影，從而避免由于環(huán)境光線反射而導致的位置信息的情況，從而增加機器對物品搬運的準確性，并有效提高機器搬運的效率、在焊接領域也有機器視覺的應用，通過雙攝像的理念準確的對需要焊接的部位進行空間分析，從而使得空間焊接的精度提高，而且可以使過程變得更加簡單容易操作。

2.3人與機器成像的區(qū)別

人與機器的視覺系統(tǒng)有著本質的區(qū)別，也許看清楚一件事物對人們來說是十分容易的但對于機器來說這并不是一件十分容易的事情，大概來說我們現(xiàn)在大概面臨四方面的問題。第一：圖像的相似性是圖形在投影的時候所不可避免的一個問題，不同的幾何體可能會出現(xiàn)相同的投影情況，從而導致幾何體的一些空間信息丟失，從而使對物體的形狀分析產(chǎn)生較大的誤差，影響最后的解析。第二：外界環(huán)境對成像的影響，眾所周知，環(huán)境對圖像的影響可謂是最大的也是無法避免的，我們只有盡可能減少如氣候、溫度、濕度對物體表面色彩、整體形狀等方面的成像影響。第三：引導系統(tǒng)不同，不同的系統(tǒng)很可能會有不同的引導軟件，而引導軟件的不同，就會導致相同物體的成像發(fā)生改變，這樣沒有統(tǒng)一的引導方式就很難有相同的引導成像，這無疑為統(tǒng)一的檢測、制造等方面提供了巨大的難度和不便，我相信如果可以使知識引導做到統(tǒng)一，那么工作收益必然會大大的提高，也將獲得更大的收益。第四：數(shù)據(jù)過大過多，每一次機器視覺成像都會有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，如同一個510*510的圖像數(shù)據(jù)量就達到了將近250K，如果是彩色的成像那么所附帶的數(shù)據(jù)量則會成倍的增加，所以儲存這些數(shù)據(jù)的空間無疑將會成為一個巨大的問題，更會導致成像的速度變慢，影響工作的速率。為了解決這些不可避免且必須面對的問題，科研人員正在不斷的努力開發(fā)新的技術，以求解決這些不可避免的問題。

【結束語】進過科研人員數(shù)十年的不懈努力，我國的機器視覺發(fā)展已然位于世界前列，多年的探索和研究使得我國的機器視覺科研方面積累的極多的經(jīng)驗，這是一筆不可多得的財富。由世界觀之，在我國制造業(yè)當中增加機器視覺是一個十分順應時代步伐的決定，這不僅加快了生產(chǎn)的速率，更減少了不必要資源的浪費，節(jié)省了人力資源，加快了資源的回歸利用。我相信在21世紀的今天，機器視覺必定會更加蓬勃的發(fā)展，并將成為制造業(yè)當中的奠基石。

參考文獻：

[1]李炳銀.機器視覺及其在制造業(yè)中的應用分析[J].數(shù)字通信世界.2017（09）

[2]朱正德.談“機器視覺”在汽車制造業(yè)中的應用[J].中國測試技術.2006（05）

[3]吳繼方.淺談機器視覺技術在自動化制造業(yè)中的應用[J].山東工業(yè)技術.2016（11）