摘 要：隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，新質(zhì)生產(chǎn)力正在逐步成為推動高質(zhì)量發(fā)展的核心動力。機(jī)器視覺作為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，它通過獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢和應(yīng)用價值，實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)生產(chǎn)力的創(chuàng)新驅(qū)動。本文通過分析機(jī)器視覺圖像的識別響應(yīng)速度，對比現(xiàn)有的硬件和軟件技術(shù)基礎(chǔ)，針對當(dāng)前檢測技術(shù)面臨的操作復(fù)雜、缺少溯源等問題，提出了一種基于計(jì)量器具的創(chuàng)新檢測方法。

關(guān)鍵詞：新質(zhì)生產(chǎn)力，機(jī)器視覺，圖像識別速度，計(jì)量器具

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.22.028

0 引 言

機(jī)器視覺作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分之一。其意義在于，利用機(jī)器視覺的圖像處理代替人眼實(shí)現(xiàn)測量與判斷。從技術(shù)上來看，機(jī)器視覺堪稱一項(xiàng)卓越的綜合技術(shù)，巧妙融合了圖像處理、機(jī)械工程技術(shù)、控制理論、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)[1]。機(jī)器視覺系統(tǒng)首先通過機(jī)器視覺產(chǎn)品獲取目標(biāo)轉(zhuǎn)化為圖像信號，再經(jīng)由圖像處理系統(tǒng)，提取目標(biāo)的形態(tài)信息，進(jìn)而根據(jù)像素分布、亮度、顏色等特征轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信號，接著圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算，以揭示目標(biāo)的特性，并依據(jù)判斷結(jié)果控制現(xiàn)場設(shè)備動作[2]。這不僅拓展了視覺領(lǐng)域的深度應(yīng)用，也為智能化發(fā)展提供了無限可能。

視覺圖像識別的響應(yīng)時間受圖像采集、數(shù)據(jù)傳輸、算法處理等軟硬件多方面制約。圖像識別的響應(yīng)速度越快意味著視覺系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理的工件數(shù)量越多，流水線上的工作效率也就越高。比如：近年來隨著網(wǎng)上購物的普及，各地區(qū)之間的物流包裹增多，快遞行業(yè)迅猛發(fā)展，對快遞包裹的分揀效率提出了更高的要求，分揀流水線上每小時要大約處理7000多個包裹；在食品生產(chǎn)企業(yè)，瓶裝水生產(chǎn)線每小時則要生產(chǎn)8000多瓶。這就要求視覺識別系統(tǒng)的響應(yīng)速度要高于流水線的原有工作速度，并且在識別準(zhǔn)確度不受影響的情況下，識別響應(yīng)速度越快，視覺系統(tǒng)能夠適應(yīng)的應(yīng)用場景越豐富。

機(jī)器視覺圖像識別的響應(yīng)速度的檢測主要有兩種方式：一種是機(jī)器視覺系統(tǒng)研發(fā)企業(yè)在研發(fā)生產(chǎn)階段，通過技術(shù)手段在算法處理環(huán)節(jié)導(dǎo)入預(yù)先采集的圖片數(shù)據(jù)碼流，通過獲取分析系統(tǒng)日志中輸出的時間戳進(jìn)行判斷；另一種是在運(yùn)行的流水線上，記錄待測系統(tǒng)在n段相同時間T內(nèi)處理的工件數(shù)量。方式一欠缺對實(shí)際應(yīng)用場景的考慮，其檢測的響應(yīng)速度低于實(shí)際值，方式二的測試方法雖然是在實(shí)際應(yīng)用場景下進(jìn)行檢測，但實(shí)際操作復(fù)雜度高，運(yùn)行流水線的速度以及穩(wěn)定性的可控性不高，并且缺少專業(yè)的計(jì)量器具對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行溯源。為此本文提出了基于計(jì)量器具的機(jī)器視覺圖像識別速度檢測方法研究。

1 檢測系統(tǒng)總體方案

為了提高檢測的溯源能力和增強(qiáng)檢測的可操作性，通過對機(jī)器視覺在流水線的工作情況進(jìn)行分析，模擬檢測系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行場景，提出的機(jī)器視覺圖像識別速度檢測系統(tǒng)總體框架如圖1所示。

檢測系統(tǒng)主要由3部分組成，包括計(jì)量檢測單元、圖像識別單元和電動轉(zhuǎn)盤單元。

1.1 計(jì)量檢測單元

計(jì)量檢測單元是整套系統(tǒng)的溯源基礎(chǔ)和根基，為檢測系統(tǒng)提供基礎(chǔ)檢測數(shù)據(jù)支撐，其主要由轉(zhuǎn)速計(jì)和電子秒表組成：

（1）轉(zhuǎn)速計(jì)：Fluke 931型手持式儀器，可以準(zhǔn)確地測量每分鐘轉(zhuǎn)數(shù)（R PM）或表面速度以及距離，使用“紅外光束”功能進(jìn)行非接觸式轉(zhuǎn)速測量，其光學(xué)（非接觸式）測量量程為1～99999轉(zhuǎn)/分，精度±0.02%。計(jì)量檢定依據(jù)JJG 105—2019《轉(zhuǎn)速表》[3]檢定規(guī)程分別對通用技術(shù)要求、最小測量范圍、最大允許誤差和示值變動性等幾個項(xiàng)目進(jìn)行檢定，檢定結(jié)論為符合0.5級。

（2）電子秒表：弈圣YS-2018B夜光金屬電子秒表，最長計(jì)時9小時59分59秒，精度為0.001秒。計(jì)量檢定依據(jù)JJG 237—2010《秒表》[4]檢定規(guī)程分別對標(biāo)準(zhǔn)值10 s、10 min、1 h進(jìn)行測量，所有測試項(xiàng)誤差均為0.00 s，檢定結(jié)論為合格。

1.2 圖像識別單元

圖像識別單元是本檢測系統(tǒng)的目標(biāo)檢測對象，根據(jù)其結(jié)構(gòu)的組成劃分，目前市場上主流的機(jī)器視覺設(shè)備主要包括兩大類：PC-Base控制系統(tǒng)和智能相機(jī)。其中PC-Base控制系統(tǒng)由光學(xué)鏡頭、光源、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、算法處理平臺和工控機(jī)等組成；智能相機(jī)則是將PC-Base控制系統(tǒng)集成到一臺設(shè)備上，集圖像采集、算法處理和工控機(jī)于一體，二者實(shí)現(xiàn)的主要功能基本相似。

圖像識別單元中的部件對機(jī)器視覺圖像識別的響應(yīng)速度都會存在影響。比如：光學(xué)鏡頭的好壞直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣，影響算法的處理速度和實(shí)現(xiàn)效果；視覺光源的色彩、照明強(qiáng)度和均勻性會影響到圖像采集的質(zhì)量和特征的分辨度；圖像傳感器的曝光方式、分辨率和最大幀率等參數(shù)都會對圖像采集速度進(jìn)行限制[5]；算法處理平臺和工控機(jī)更是對后期圖像處理、算法執(zhí)行、數(shù)據(jù)輸出等進(jìn)行限制。

1.3 電動轉(zhuǎn)盤單元

電動轉(zhuǎn)盤單元是整套檢測系統(tǒng)的核心檢測裝置，由線性可調(diào)節(jié)電機(jī)、鋁合金圓盤、圓形ABS箱體、反光貼以及若干被測工件組成。其檢測機(jī)理是根據(jù)被測機(jī)器視覺設(shè)備圖像識別需求，選取印有識別特征的工件固定在轉(zhuǎn)盤上，并通過在其中一個工件側(cè)面黏上反光貼實(shí)現(xiàn)使用轉(zhuǎn)速計(jì)對轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速的測量。

2 檢測方法

根據(jù)總體檢測系統(tǒng)的總體框架，設(shè)計(jì)單周期的檢測流程，如圖2所示。

檢測時，實(shí)驗(yàn)人員為2人，按照檢測流程依次執(zhí)行，記錄檢測系統(tǒng)在轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速R 不變的情況下，n 段時間T i內(nèi)處理的工件數(shù)量Q i（第i 次檢測，i 取值[1，n]），具體步驟如下：

根據(jù)被測設(shè)備圖像識別速度要求選取S 個工件固定在轉(zhuǎn)盤上；

在其中一個工件側(cè)面黏上反光貼，啟動轉(zhuǎn)盤調(diào)節(jié)調(diào)試旋鈕，使用轉(zhuǎn)速計(jì)測量得到轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速R；

使用電子秒表倒計(jì)時功能設(shè)置檢測時間間隔T，倒計(jì)時開始同時啟動圖像識別單元對工件進(jìn)行檢測，倒計(jì)時結(jié)束停止檢測，并記錄檢測工件數(shù)Qi；

綜合本周期記錄的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，計(jì)算理論檢測總工件數(shù)Wi，見公式（1）。

Wi =S×R×Ti （ 1）

式中：

Wi ——第i次檢測周期內(nèi)總工件數(shù)；

S ——固定在轉(zhuǎn)盤上的工件數(shù)；

R ——計(jì)測量得的轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速；

Ti ——檢測周期倒計(jì)時時間。

通過對比Qi與Wi，判斷本周期內(nèi)圖像識別單元實(shí)際檢測數(shù)量是否與理論數(shù)量相等，若|Qi -Wi |lt;S，則說明本周期檢測有效，否則說明圖像識別單元存在漏檢或誤檢情況，存在檢測識別異?；虺鰣D像識別單元檢測能力，需要重新配置圖像識別單元或調(diào)整轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速重新開始；

計(jì)算機(jī)器視覺圖像識別的響應(yīng)速度V，見公式（2）。

式中：

V ——速度；

Wi ——第i檢測周期內(nèi)總工件數(shù)；

Ti——檢測周期倒計(jì)時時間；

n ——總的時間間隔數(shù)量。

3 檢測結(jié)果分析

以檢測標(biāo)準(zhǔn)木塊有無為例，設(shè)置轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速為120.0 r/min，轉(zhuǎn)盤上均勻固定3個木塊數(shù)，進(jìn)行5次檢測，檢測周期分別為60 s、120 s、180 s、240 s和300 s，并對轉(zhuǎn)速R 進(jìn)行2次測量，記錄的檢測數(shù)據(jù)如表1所示。

依據(jù)公式（2），檢測速度V≈12（件/秒）。

上述實(shí)驗(yàn)的檢測結(jié)果可以說明被測機(jī)器視覺系統(tǒng)在進(jìn)行檢測標(biāo)準(zhǔn)木塊有無時，圖像識別響應(yīng)速度約為每秒鐘12件。

在實(shí)際進(jìn)行檢測時，可以根據(jù)實(shí)際圖像識別需求將木塊替換為印有識別特征的工件，比如：標(biāo)簽碼、二維碼、OCR字符等。

4 結(jié) 語

當(dāng)前，機(jī)器視覺已經(jīng)廣泛應(yīng)用到食品、藥品、物流、汽車電子、新能源等多個領(lǐng)域[6]，為了提高視覺圖像識別速度的檢測溯源能力和增強(qiáng)檢測的可操作性，研究提出了基于計(jì)量器具的機(jī)器視覺圖像識別速度檢測方法，實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)方法的優(yōu)化和創(chuàng)新，此次檢測方法的研究對提高機(jī)器視覺設(shè)備質(zhì)量、產(chǎn)品性能等具有良好的現(xiàn)實(shí)意義。

參考文獻(xiàn)

[1]付斌斌.工業(yè)機(jī)器視覺的應(yīng)用與發(fā)展趨勢[J].中國工業(yè)和信息化，2021（11）：18-24.

[2]顏發(fā)根，劉建群，陳新，等.機(jī)器視覺及其在制造業(yè)中的應(yīng)用[J].機(jī)械制造，2004（11）：28-30.

[3]轉(zhuǎn)速表檢定規(guī)程：JJG 105—2019[S].

[4]秒表檢定規(guī)程：JJG 237—2019[S]..

[5]張永恒.基于機(jī)器視覺的CMOS圖像傳感器表面缺陷檢測研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2020.

[6]李延浩.機(jī)器視覺在多領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（1）：93-94.

作者簡介

霍洪強(qiáng)，通信作者，碩士研究生，工程師，研究方向?yàn)樾乱淮畔⒓夹g(shù)及檢驗(yàn)檢測技術(shù)。

郭曉輝，本科，高級工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測技術(shù)。

朱南，博士研究生，高級工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測認(rèn)證技術(shù)。

胡鑒清，碩士，工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測認(rèn)證技術(shù)。

楊杰，碩士，高級工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測認(rèn)證技術(shù)。

楊德維，碩士，高級工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測技術(shù)。

謝佩章，博士研究生，高級工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測認(rèn)證技術(shù)。

（責(zé)任編輯：張佩玉）