机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

孙京伟 聂鑫

（东岳机械股份有限公司 山东省临沂市 276000）

我国的机械制造领域目前呈现急速发展的趋势，其技术体系以及整个技术环节在机械制造过程中完成增长，实现全面的优化调整。目前，在调整过程中，需要对整个机器视觉技术进行优化，以保障机器视觉技术能够在自动化领域中实现有效的应用。在开展过程中，整个应用范围随着技术体系的增长不断提升，其为机器视觉技术的发展提供了更好的优化机遇。因此，本文将就机器视觉技术在机械制造自动化中的应用展开讨论，并根据其整个自动化应用的特性进行分析，研究并提供合理且有效的参考。

1 机器视觉技术

为了确保对机器视觉技术能够完成有效认知，需要对机器视觉技术进行基本概述。目前，机器视觉技术是我国科技发展的全新领域，其推动机器制造的整个技术水准能够得到全面增强。机器视觉技术在发展中，其与红外线成像技术以及视频技术进行连接，以确保其应用范围能够完成广泛性的特征。机器视觉技术在此基础上进行延伸，可以利用计算机，能够取代人眼对物品进行识别，并进行工作模式分析，对某些尺寸能够进行精密测量。针对于工作场所，可以避免工作环境恶劣因素对于人工的影响，其依托于机器视觉技术，可以实现全面作业。该技术推广可以提升企业的工作效率，并节约劳动资源。机器视觉技术可以利用计算机模拟人类的神经网络以及视觉功能，并提取出物品的详细信息。经过识别、分析后，进行测量。在视觉系统中，绝大多数使用CCD 摄像技术，能够确保对整个机器视觉技术实现进一步完善。为后续发展提供全新的处理模式，使图像、颜色、亮度等能够进一步优化，根据此类特征判断出执行指标。并根据检测结果，能够完成对应的操作指示。该技术能够具备工作速度极快且运行噪声低、测量精度高的优势，且能够更好的适应环境，以使数据信息化处理程度能够更好提升。

2 机器视觉技术的应用价值分析

针对于机器视觉技术而言，在我国需要就机器视觉技术的应用价值进行分析，以保障机器视觉技术能够在各领域中都能展示出良好的应用模式。机器视觉技术凭借学科技术进行交叉、融合，因此机器视觉技术对于数据采集以及数据处理具有良好的特性。机器视觉技术的应用价值可以体现在以下两个层面：

（1）针对于机器视觉技术的应用及其视觉技术应用，可以体现出极佳的客观性以及公正性。例如，在机械制造中，以自动化生产工作进行分析，整个监测工作均是靠以往人为视觉进行产品的监测研究。通过人眼观察，以检验整个产品的尺寸、型号、形状等，但人眼自身具有明显的主观意识，极容易导致整个监测结果无法得到保障，这也是一直困扰整个机械制造中的重点因素。通过机器视觉技术，改变传统的检测方法，可以模仿人类视觉功能，对机械制造自动化产品完成全面监测。不仅可以提升其真实信息，同时亦可以提升检测数据，保障整个检测数据能够在现有基础上更加精准、高效；

图1：机器视觉技术工件检测

（2）机器视觉技术可以完成机器制造业自动化生产、检测，具备极佳的适应能力。可以在短时间内，将整个机器视觉技术的测量精度以及检测效率有效提升至预测范围内。

3 机器视觉技术在自动化技术中的应用分析

3.1 在工件检测中的应用分析

针对于整个机器视觉技术而言，其在机器视觉技术的应用中，对工件检测领域应用机器视觉技术，能够发挥出其自身的特性，有效的检测出机器表面的缺陷。在机械加工、内燃机、摩托车以及相关领域利用机器视觉技术，能够完成大规模的生产发布，以确保机器视觉技术能够在现有基础上进一步提升企业技术检测标准。例如，在检测过程中，若使用常规的人工检测方法，则需要花费大量的人力、物力，很容易导致检测人员出现疲劳，在检测精度上出现人为下降。此外，检测人员受自身的技术差异影响，其检测过程缺乏规范化理念，因此检测结果不精准，无法完成精准监控，很容易影响产品性能。而机器视觉技术则可以有效弥补出人工检测出现的各项不足，并对具有一定缺陷的部件进行标记、控制，节约人力资源，全面提升检测结果的准确性。例如，在生产连接连杆结合口检测中，其整个结合面破口线长度其可以控制在2.5mm 内。机器视觉检测技术在工作区域内，可以进行LED 漫反射。利用光电耦合CCD 软件，将整个反射图像转化为电子信号，并通过系统处理结合与标准图像进行重叠，以有效的计算出整个标准的数据结果。在应用过程中，采用对比形式，可以设置灰度二值化光源以及相关的阈值，完成标准工具设定。目前，关于机器视觉技术的后续优化，我国目前已经与激光机器检测系统进行连接，并使之成为机械加工生产以及制造领域的重点研究领域，并取得理想成果。结合数据模型以及三维成像技术，将会保障机器视觉技术在7 秒内完成所有零件的扫描（以一台汽车所有零件为测试目标）。我国在目前视觉检测技术中，运用激光模式，可以将CCD 技术以及激光技术作为视觉传感器，完成测量物体的三维指标，提升工作效率（如图1）。

图2：机器视觉技术机器人焊接

3.2 在工件测量中的应用分析

利用机器视觉技术，在工件测量中，其能够发挥自身的应用价值，完成精密测量。其整个检测系统流程包含计算机处理系统、CCD 摄像头以及相关的光学系统。在检测过程中，机器视觉技术具有明显的工作优势。其通过测量的零件，可以为其平行光束提供光源并利用显微光学镜进行细致观察，完成零件边缘轮廓的放大。随后，使用CCD 摄像头，输入至整个计算机处理系统内，完成数据值的掌控，以得出零件边缘轮廓的精准位置。要想在测量过程中能够得到精准测量，就需要将测量零件进行位移，完成二次测量，以计算出两次测量的成果差别，并作记录，以作参考。在测量过程中，其测量零件的边缘轮廓线出现在同一成像中，则判定为合格。因此，在机器视觉技术中，可以大规模完成零件的测量。特别是针对于体积较小或形状较为简单的零部件，检测具有无可比拟的优越性。

机器视觉技术亦可以对整个工件进行预调测量，在工作中与以往常规的工作预调测量相比，其以往的工作预调测量方式采用光学投影定位，完成整个测量读数。但此种方式技术水准要求较高，且耗费较多的人力资源，工作效率无法保障。但在后续的改进过程中，其利用机器视觉技术，可以针对整个管理水准进行合理且精准的使用，降低整个消耗资源，在新型机器视觉技术中运用预调测量仪，将传统的测量方法以及机器视觉技术进行结合，完成自动化控制、自动化计算。在机器视觉技术的整个系统处理中，其整体有效的颠覆了整个预调测量的方案，简化了操作流程。

在逆向工程中，其亦可以有效地完成工件测量。逆向工程可以利用测量仪对定制工件进行测量，并根据测量数据，建立整个设备坐标体系。使用CAD、CAM 系统完成图像的后续加工，达成有效的应用方案。随着整个科学技术的发展，其机器视觉技术被用至逆向工程的工件测量中，能够快速的建立三角法，利用线型结构进行工作表面的融合测量。在工作表面，设置平面条纹结构中，能够根据整个工件表面轮廓变化进行分析。在进行条纹图像摄取时，通过CCD 技术进行三次信号转换后，亦可以进行保存，完成视频信号模拟、信号数字信号的转化，将整个储存信息输入至监视器。以保证计算机处理系统能够进行批量的图像处理，得出工件模型图。

利用机器视觉技术，可以有效的对工件磨损度进行测量。且在测量过程中，能够避免受因素限制，对工件进行全面的磨损度测量。例如，在进行高速切割的刀具磨损测量时，利用机器视觉技术，可以避免拆卸刀具，简化测量难度。

3.3 在焊接机器人的应用分析

在整个焊接机器人的应用过程中，利用机器视觉技术，可以确保机器视觉技术利用X 光探伤仪以及红外测量仪等，对机器焊机器人的焊接质量进行检测、分析，从而优化机器人焊接质量，提升整个焊接效率。在视觉功能中，可以利用一维传感以及三维传感等，检测多个组件，并将其设定为单光线。并利用机械进行扫描获取，得出信息模型，完成综合比对。且由于焊接工作危险系数较大，因此较多操作很难实现人工测量，这对于工作环境而言也很容易产生较多的干扰。例如，在核辐射环境或水下等环境，人工无法进行操作，稍有不慎，便会引发安全事故。而利用机器视觉技术，则可以有效弥补了人工作业的不足，能够完成数据的实时获取。在恶劣的工作条件以及高危险系数的焊接要求中，利用机器视觉技术可以提升焊接性能，并确保焊接质量。

目前，针对于熔池形状、焊道控制、焊缝跟踪等，机器视觉技术得到了显著的推广、应用，进一步提升了机器人焊接智能化、自动化的处理程度。且焊接过程较为复杂，通过视觉系统的应用，可以降低整个焊接中的难度，避免难以实现的推广。因此，需要进一步了解机器视觉技术在整个系统中的实时性、可靠性以及智能性。对于焊缝、焊接路径等调节，可以根据机器视觉技术的应用进行研究。目前，较多企业针对于机器视觉技术而言，已经完成了焊接机器人的开发。机器视觉技术与焊接机器人进行联合，可以保证焊接机器人性能更加优越，焊接机器人能够完成更多繁琐操作，在应用领域能够得到更好发展（如图2）。

4 结束语

综上所述，在整个机械制造行业，利用机器视觉技术，可以对相关的工件以及工作流程进行简化。机器视觉技术的应用需求愈加庞大，且应用范围也实现全面调整。对于该技术，可以在现有领域进行优化，推动机器视觉技术的全面发展。目前，我国非常重视该项技术的发展研究。在机器视觉技术的应用过程中，投入大量的人力、物力资源，在良好的发展形势下，机器视觉技术已经突破传统的数据采集模式。并融合分析、处理、判定等，使其具备更多的开放性，与自动化技术进行紧密结合。在未来发展中，能够完成该项技术的未来发展趋势，且随着技术的不断发展进步，能够完成机器制造的智能化处理。利用机器视觉技术，可以推动我国科技水准，全面完成机械制造业的全面发展。为了更好提高机械自动化的产品质量，提升产品精准度，利用机器视觉技术，可以在自动化处理中，使商品具备自身的应有价值。降低人力操作成本，强化工作效率，对未来工业领域以及制造业等具有明显的发展意义。