机器视觉技术发展及其工业应用

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(西南科技大学城市学院，四川绵阳，621000)

1 前言

根据目前的知识可以理解为机器视觉技术就是使用计算机技术来完成人的视觉作用。此种技术是目前人工智能领域中尤其重要的一门处于快速发展中的分支专业。机器视觉技术主要是由计算机技术、人工智能、生物学、图像绘制等多个学科共同交叉作用所兴起的一门高新学科。此学科技术具有反应速度快、识别度高、抗干扰性能强、操作简单等多个特点。随着科技化水平的不断提高，此技术已经在许多行业领域被广泛应用。

2 机器视觉技术

2.1 光源技术

在机器视觉技术的应用过程中，图像是所有机器进行识别工作的最基本的根据，但因为机器和人类的视觉结构存在一定的差异，机器识别图像的基本标准和要求也与人类不完全相同，而光源的作用对于图像扫描则显得尤为关键，合理稳定的光源可以保证机器视觉扫描识别的精确度，进而为机器视觉技术接下来的工作顺利进行奠定了坚实基础。目前针对机器视觉技术中该如何利用光源种类许多人的理解认知都不尽相同，而且根据操作实践的结果来看也并没有达到理想的效果[2]。近些年在机器视觉的光源技术应用方面已经有了一定的突破和进展，通常会选择透射光及反射光作为机器视觉技术的主要光源，而且从操作效果来看，投射光和反射光在进行机器识别的过程中可以保持比较好的对比度和整体亮度，这非常有利于机器视觉识别的准确性和稳定性。

2.2 摄像机

摄像机众所周知是机器识别应用过程中最为关键的部分，它是得到图像数据的最初始器件，通常摄像机也是在被动视觉中最普遍设备。以前常用的摄像机因为电子耦合器的性能指数比较低，不能完成对有关图像的科学处理，进而在一定程度上阻碍了机器视觉技术的应用发展潜力。但随着电子耦合器技术的快速发展，在实现体积方面大大减小的同时，还对于成像清晰度有了非常明显的提升，所以也直接提高了机器视觉技术被动图像获取的准确度和有效性。

2.3 信号处理

要求对采集的数据信号进行分析处理，这也是机器视觉技术应用过程中最重要的环节。现在大部分比较先进的信号数据处理技术已经可以应用于其中。尤其是信息技术的普遍应用，使得包括计算机、微电子和集成电路技术在内的多种形式都得到了发展与应用，同时这也为图像处理技术提供了稳定的硬件保障[3]。

2.4 执行机构

执行机构是能够保证机器视觉系统完成其主要作用的末端技术部分。要保证其在开展制作和安装时的精度，同时在设计环节，要充分认识到其稳定性的因素。但是目前以计算机为基础的技术还无法进行模块化处理，安装比较困难，特别是工业应用上已经普遍使用的PLC接口在进行对接时问题比较多，不太稳定。

3 应用于工业上的机器视觉技术

3.1 在自动检测中的应用

自动检测在自动化技术应用过程中一个十分重要的环节。机器视觉技术已经普遍应用于自动检测系统当中，通常检测方式有两种，即几何测量和自动识别检测。尤其在工业制造技术的应用过程中有着重要作用的则是几何测量技术。传统应用的测量技术在读数环节特别复杂，而且测量周期较长，人工操作还会存在着特别大的误差，自动化程度较低。测量技术则是在检测行业新兴起来的一种技术，它的发展带动着视觉技术的不断发展。目前来看主要有工业CT、激光扫描、激光雷达、结构光测量等技术，各有优劣。一般的检测技术多应用于产品形状和表面探伤的检测，目前这类检测技术相对来说比较稳定。

3.2 在智能装配中的应用

在当下的主流工业生产过程中，装配环节占整个产品生产流程的主要内容。装配环节由于具有复杂多元的特点，在将自动化技术应用到装配环节时有着许多的潜在问题。而视觉系统技术的应用将直接降低了产品的研发周期，既无需更改硬件设施还能够对各类零部件进行相应的处理。机器视觉技术不仅可以实现相对容易的工作，还能够在非常恶劣的环境下完成装配工作。目前的工业生产系统中已大量引进了视觉系统相关技术的机器人来完成工作。而针对目前装配过程中机器视觉的切入点在于对立体目标的扫描处理上。