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机器视觉技术的发展解析及工业上的技术运营
编辑: 时间: 2018-11-22 21:56 浏览量: 19

  机器视觉技术的出现促进了工业自动化的发展,深受各方关注及应用。介绍机器视觉系统原理,分析其关键技术,提出对机器视觉技术的选型及应用。


  1.前言


  机器视觉(Machine vision)技术是计算机学科的一个重要分支,它促进了生产自动化发展,提高了生产效率。机器视觉可以在不适合人工作业的环境下完成对产品的检测和监控;可以弥补在大批量工业生产中人工检测精度低的漏洞。故机器视觉被广泛地应用于监控监测、成品检验和质量控制等众多自动化生产过程。


  2。机器视觉系统原理及关键技术


  2.1.机器视觉系统原理


  机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。如图1示,选择适当光源,以恰当角度照射被检测物,CCD照相机通过计算机转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据图像像素分布和亮度、颜色等信息,通过A/D转换将模拟信号转变成数字信号,图像处理系统对这些信号进行运算抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再运用模式识别技术对特征进行分类整理,实现自动识别与控制。


  图1 机器视觉系统的组成


  2.2.机器视觉系统的关键技术


  机器视觉系统主要分为三部分:机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制;视觉通过照明光源、工業镜头、工业摄像机、图像采集卡等来实现;系统是指软件或整套的机器视觉设备。


  2.2.1.照明光源


  照明光源为机器视觉系统的重要部件,直接影响输入数据的质量。常见有LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。


  光源与照明方案的配合应突出物体特征量,在物体检测与非检测部分有明显区别,以增加对比度;同时还应保证足够的整体亮度,物体位置的变化不影响成像的质量。


广西快3  2.2.2.光学镜头


  光学镜头相当于人眼的晶状体,主要负责光束调制并完成信号传递。一个镜头成像质量优劣取决于像差校正,通过像差大小来衡量。对定焦和变焦镜头来讲,同一档次的定焦镜头像差肯定比变焦镜头的小。所以应优先选用定焦镜头,再综合考虑图像的放大倍率、视场、光圈、焦距、视角等因素。


  镜头类型包括标准、远心、广角、近摄和远摄等,选择依据是相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。


广西快3  2。2。3。工业摄像机


  工业摄像机是将光信号转变为电信号。按输出信号方式有模拟工业摄像机和数字工业摄像机;根据芯片类型又分CCD和CMOS工业摄像机。


  2.2.4.图像采集技术


  图像采集卡是控制摄像机拍照,完成图像采集与数字化,协调整个系统的重要设备。一般有以下功能模块:(1)图像信号的接收与A/D转换模块,负责图像信号的放大与数字化;(2)摄像机控制输入输出接口,负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、定时拍照等;(3)总线接口,负责通过计算机内部总线高速输出数字数据;(4)显示模块,负责高质量的图像实时显示;(5)通讯接口,负责通讯。它直接决定了摄像头的接口、黑白、彩色、模拟、数字等。在选择图像采集卡时应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配。


  2.2.5.图像信号处理技术


  图像信号处理是机器视觉系统的核心,相当于人的大脑,涉及对图像进行处理和运算。图像处理方法包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与分析等一系列具体功能,这些功能分别起着不同的辅助作用。经过系统处理,输出图像的质量得到相当程度的改善,既优化了图像的视觉效果,又便于计算机运用图像处理软件对图像进行分析、处理和识别,从而实现对产品的监控、检测、筛选与测量。因此,作为机器视觉系统接力的一棒,图像处理技术起着举足轻重的作用。


广西快3  2。2。6。机械执行部件


  对于一个系统而言,系统功能的实现是要靠执行机构来完成的,它是系统的较后一个也是关键的环节。对于不同的应用场合,执行机构可以是机电系统、液压系统、气动系统中的某一种或者集合。但无论是哪一种,除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性、重复性和稳定性也十分重要,设计时须予以足够的重视。


  3.机器视觉技术的典型工业应用


广西快3  3.1.图像识别应用


  图像识别是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中典型的应用就是识别二维码,将大量的数据信息存储在小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理,大大提高了现代化生产的效率。如食品行业自动识别保质期等。


  3.2.图像检测应用


广西快3  几乎所有产品都需要图像检测,而人工检测准确性低,检测速度慢,影响生产效率。机器视觉在图像检测方面也应用广泛。在汽车工业中,常用于检测有缺陷的液晶显示器;装配错误的仪表板开关;马达线的连接质量及焊接缺陷等。此外还广泛应用于印刷、食品、医药等领域。


  3.3.视觉定位应用


  视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定;而在金属涂覆时,由机器视觉测量喷嘴与被涂覆钢材间的间隙,通过控制喷嘴与被涂表面间的间隙来保持气体压力始终如一,以减少涂层质量的波动。


  3。4。物体测量应用


  机器视觉工业应用较大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻检测等。


  3.5.物体分拣应用


  物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、轴承钢球漏装、说明书或标签缺失等。


  4.结语


  机器视觉代替人工视觉,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度,而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。


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