工业机器人的“眼睛”,机器视觉技术在工业智能化生产中的优点和应用

机器视觉在工业质量检测中的应用

在现代工业生产过程中，机器视觉技被称为工业机器人的“眼睛”。目标检测的种类繁多，市场需求相对较大。比如检测机械零件尺寸是否合格，识别条形码或包装条形码，检测外观缺陷、瓶口缺陷、印刷缺陷等。这些应用需要大量高精度的测试的测试，在这些测试中人眼识别处于劣势，如果只靠人工，要花很长时间。

例如在啤酒瓶的生产过程中，瓶子的尺寸和外观是否存在缺陷，需要经过质量检验。有些工厂一天能生产上千瓶啤酒，如果全部用人工处理，人就不行了。而一般眼睛一直盯着同一物体检测，时间长了，会造成视觉疲劳，进而导致不良品率高、效率低。如果工厂还是大量聘请质检人员检测，这种生产方式已不能适应市场的需求，更不适合现代化企业的生产。

利用机器视觉技术可以有效地解决这一问题，用机器检测代替传统的手工检测，可以快速完成批量检测，加快工厂的生产速度；此外，降低工厂的生产成本，提高产品的生产效率。随着机器视觉技术的应用，工业生产不再受人眼识别缺陷的限制，提高了工业检测的准确性和效率，使工业生产更加自动化和智能化。

一般来说，机器视觉的作用是代替人眼做测量和判断。机器视觉系统利用摄像机和照明设备获取图像信息，然后传输给图像处理系统。图像处理系统对图像的颜色和亮度进行处理，然后将图像信息转换成数字信号，最后由计算机进行处理和分析。机器视觉有两个关键技术：图像采集和图像分析与处理。

（1） 图像采集

图像采集是机器视觉技术的关键步骤，是后续图像处理的保证。利用摄像机进行图像采集时，摄像机的选择会因功能的不同而不同；有时，图像的质量也与光照强度有关，因此会增加照明功能来辅助图像采集。

图像采集涉及到图像传感器的使用。一般来说，高灵敏度、大像素、大动态范围和低功耗的图像传感器是比较流行的。目前市场上广泛应用的CCD具有灵敏度高、读取噪声低等优点，在图像传感器中占有一定的市场。日常生活中常见的图像采集包括数码相机、手机、各种相机、多媒体等，图像采集的速度和质量直接影响到图像处理和机器控制。

（2） 图像分析与处理

图像分析一般采用数学模型来分析图像的颜色、透明度和色差。图像处理硬件包括数字图像采集器和图像处理计算机。图像处理的主要操作由图像处理软件完成。所涉及的算法包括傅立叶变换、正余弦变换、沃尔什变换、微分计算、滤波等。

图像是机器获取和信息交换的主要来源。通过对图像的采集、分析和处理，将外部信息转化为计算机可以分析的数字信号，再通过分析系统传输给控制系统，发出下一步动作指令，控制机器完成任务。

机器视觉技术的优点：

1.它可以利用机器进行非接触测量，在人们无法工作和触及的区域，可以利用机器完成对目标物体的检测；机器比人眼对光更敏感，

2.可以检测到肉眼看不到的红外线和弱光人眼，解决了人眼的缺陷，扩大了人眼的可视范围；

3.机器视觉可以长时间工作、分析、加工和操作；使用机器视觉解决方案可以节省大量人力资源，有效降低成本降低了企业的生产成本，为现代工业生产带来了可观的效益。

4.利用机器视觉技术可以有效降低生产成本，节约劳动力，提高生产效率，降低不良品率；

5.还可以实现非接触测量。机器视觉技术具有诸多优点，对智能制造的发展产生了重大影响。然而，目前的机器视觉技术还有待改进，许多技术问题亟待解决。当前的工作重点应是

解决机器视觉技术在工业中的应用

随着科学技术的飞速发展，智能化、自动化在生产中的应用，机器视觉技术的应用已经相对成熟。但仍然存在许多问题：当工业生产车间的噪声很大时，机器视觉系统经常受到干扰，这会降低设备的灵敏度或损坏设备。

在工业生产中，机器视觉系统的应用受到了广泛的关注另外，有的工业生产现场处于高温，有的处于低温，这就要求机器设备必须具有一定的抗干扰能力和稳定性。

图像采集有时会受到光照强度的影响。当光线较暗时，会影响目标图像的提取、识别和分析，从而导致不良品率的上升，影响生产的准确性和效率。如何解决这些问题，提高机器的性能，有效的进行图像识别，使机器视觉技术在工业智能生产中得到高效的利用，是当前研究的关键。

（1）开发高效的图像处理软硬件。图像采集部分的速度主要取决于硬件的速度。高质量的硬件可以有效地减轻主机的负担，提高系统的分辨率效率、采集效率、图像处理速度和处理分析效率。高质量的软件也尤为重要，高质量的软件可以使机器的命令执行速度更加高效。

（2）开发适用性强、效率高、稳定性好、实时性强的智能算法。智能、高效、稳定的智能算法能有效提高系统的分析处理速度，改善系统在复杂环境中抗干扰能力弱的缺点，使系统具有较强的实时性、鲁棒性、稳定性、抗干扰性和环境适应性。