机器视觉技术在工业智能化生产中的应用

周洁

摘要：在工业高速发展的背景下，让工业在我国国民经济中的地位得到了显著提升，使我国的工业生产结构得到了调整，逐渐转化为技术、知识密集型工业结构，更加强调在工业生产过程中的效率驱动和创新驱动模式。同时，在5g网络时代背景下，人们的生产生活逐渐呈现出智能化发展的趋势，为此，要求积极展开对于工业生产的智能化探索。在此背景下，为机器视觉技术的发展提供了更为广阔的空间，本文将对此展开探讨。

关键词：机器视觉技术;工业;智能化

1 工业机器人的特点

工业机器人是一种十分典型的现代科技技术，表现出精准便捷、省时省力等多种优势，已经在食品、家电、服装、电子设备等多个行业中得到了充分运用，将机器视觉技术应用于工业机器人领域中，可以发挥如下优势：（1）可以发挥定位和控制作用。在现代化工业生产实践中，利用机器视觉系统，可以在最短的时间内以较为精准的方式确定目标及其所处位置，并对机械手臂进行合理引导，以便精准地抓取相应的目标。（2）可以发挥出其识别的优势，借助机器视觉技术获取将的图像，并据此展开对于图像的分析和处理，以便确定不同状态的目标和对象，实现对于信息的跟踪和收集。（3）检测。针对生产流程中各类产品的质量，如产品尺寸、瓶子外观缺陷及残次品等问题予以检测，彻底解放人力。（4）实现高精度检查。工业生产流程中存在许多人眼难以识别的微小器件，而自助机器视觉技术可以实现对于此类部件的有效检查。（5）可以进行高效的分拣和搬运工作。如果采用传统的人力分拣方式，可能会存在一定的局限性。为此，可以借助视觉机器人的形式予以分拣，让工业生产过程中的效率和准确度得到充分提升，同时解放工人的双手。

2 工业机器人的应用

在工业生产过程中普遍表现出机械一体化的趋势。以薯片生产为例，在生产全程中，无论是土豆清洗、薯片装袋还是封口的过程都不需要人为参与。通过机械一体化的生产方式进行生产，可以有效简化工业生产过程中的流程，为企业解放人力，减少成本投入，表现出诸多优势。为此，要求企业积极展开对于机械化生产的探索，并在其中充分利用机器视觉技术。

机器视觉控制系统具有十分良好的处理能力，可以在短短的十秒钟之内实现对于128个点的质量检测。由于该系统的处理能力十分突出，可以对算法造成一定程度的直接影响，进而影响视觉系统的决策速度。为减少图像处理所需的时间，部分工厂选择借助同构处理的形式进行视觉算法运行。此外，部分机器视觉控制器中存在专用于网络连接的以太网端口和专门用作外部数据存储器连接的端口，借助工厂连接的功能，可以让工作人员不需要奔赴现场，只需在办公室中即可针对产品的生产流程进行检测，通过图像查看和实时回放的形式，在最大程度上便利工厂的生产。

3 机器视觉与智能质量检测

对于现代化工业生产而言，目标的检测形势十分多样，且市场对目标检测的需求一般较大。要求针对机械零件规格、条形码和包装条码、产品外包装、瓶口及打印缺陷等多种问题予以细致检测，对检测过程提出了更高的要求，要求在确保检测速度的前提下，不断提升检测的精确度。在此过程中，人眼识别处于一定的劣势状态，如果采取人工的方式实施质量检测，可能会消耗大量的时间。以啤酒瓶生产为例，在此过程中要求针对瓶子规格和外观缺陷问题进行质量检测。一个工厂平均每天会产生数以万计的啤酒瓶，如果全部采用人工的方式进行检测，则可能会导致大量的人力资源浪费。同时，如果检测的时间过长，也会导致人眼出现视觉疲劳，对检验的准确性造成了严重影响，使得产品的次品率相对较高。借助机器视觉技术可以让此类问题得到妥善解决，通过机器检测的形式取代人工检测，以较快的速度完成大批量检测工作，让工厂的产品生产速度得到切实提升，同时，可以有效降低工厂的生产成本，促进产品生产效率提升。此外，可以有效避免人眼识别的缺陷，让工业检测流程中的精度得到切实提升，以促进工业生产过程中的自动化水平提升。

4 机器视觉在工业智能化生产中的发展趋势

在工业智能化生产之中应用机器视觉技术，表现出如下优势：（1）可以借助机器在非接触的状态下进行测量，也可以针对人工难以检测的区域进行测量。（2）相比于人眼，机器对光的敏感度更高，可以用于人眼无法识别的红外及微弱光的检测，有效避免了人眼检测的缺陷，在一定程度上拓展了人眼的视觉范围。（3）机器与人不同，不会出现视觉疲劳，因此可以维持长期稳定的工作。（4）通过機器视觉技术的形式可以在一定程度上节约人力资源，为企业节约生产成本，以实现增收的目的。

在科技高速发展的背景下，机器视觉技术已经发展得相对成熟，然而在其实际运用过程中仍然存在许多问题：（1）一旦工业生产车间中出现了过大的噪音，则可能对机器视觉系统造成不同程度的影响，使得设备灵敏度大幅度降低，对设备造成损伤。（2）由于无法针对工业生产现场的温度进行有效控制，导致生产现场常常出现极端的温度条件，对机器设备的稳定性和抗干扰能力提出了更高的要求。（3）在图像采集过程中容易被光照强度所影响，如果环境中的光线相对较为昏暗，则可能对目标物图像的提取和分析造成严重限制，使产品的次品率大幅上升，对生产过程中的精度和效率造成了严重影响。

为更好解决上述问题，让机器的性能得到充分提升，以促进机器视觉技术在工业智能化生产中的运用，可以从如下方面展开对于设备的优化：首先，要求积极展开软硬件设施研发，努力研制出效率更高的图像处理设备。一般而言，图像采集的速度直接取决于硬件的处理速度，如果硬件的质量较高，则可以在一定程度上减小对主机造成的负担，让系统的图像分辨率、采集率和图像处理速度得到切实提升。此外，软件的质量也十分关键，通过高质量的软件可以切实提升机器的命令执行速度，让图像处理效率得到充分保障;其次，要求积极研制具有良好适应性且效率较高的智能算法，通过较为稳定高效的智能算法，让系统的分析处理速度得到切实提升，实现对于复杂环境中系统抗干扰能力的充分改善，让系统的即时性和稳定性得到切实提升，同时，强化系统的环境适应性和鲁棒性能。

5 结语

对于工业制造行业而言，机器视觉技术十分关键。通过机器视觉技术可以在一定程度上节约生产成本和劳动力，在提升企业生产效率的前提下，减少产品次品率，同时实现非接触测量。由于机器视觉技术具有上述优点，在一定程度上推动了工业的智能化发展。然而，目前我国的机器视觉技术水平仍然有待提升，要求相关机构积极展开对于这一技术的探索，努力攻克现存的技术难题，以促进其在工业生产领域中的智能化和自动化应用，为我国早日成为现代化科技强国奠定坚实的基础。

参考文献

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