制造業中計算機視覺檢測技術的研究

郭夫兵

GUO Fu-bing

（江蘇建筑職業技術學院，徐州 221116）

0 引言

人類接收信息最主要的器官是眼睛，據研究有80%的信息是來自于眼睛接收的圖像信息。隨著人類認識的不斷提高單靠眼睛接收的視覺信息已經難以完全[1]滿足人類的要求了，而計算機技術的出現改變了人們傳統的對世界的感官上的認識，基于這樣的境遇，計算機視覺檢測技術（AVI）得以產生，并且隨著計算機的使用在工業上得到普及，大規模集成電路技術在計算機制造業上得到了迅猛發展，設計計算機視覺檢測技術系統所需要花費的成本已經大大的得到了降低，因而這種系統在工業制造領域中得到了廣泛的應用[2]。制造業朝著自動化和智能化的方向發展,這種趨勢不僅使計算機集成制造的飛速發展，也給計算機輔助質量系統提出了需求。目前柔性制造系統在制造業中得到了推廣，研究新型的檢測技術以推動現代制造業進一步發展是十分必要的，在此條件下的計算機視覺檢測技術得以不斷的發展且人們對其的思考和研究的力度大大增加。以計算機為基點的視覺檢測系統，其在相應的時間范圍內所獲取的圖像信息較為豐厚。有豐厚的圖像信息為支撐，對所獲取的圖像信息作更進一步的分析及相關問題或環節的優化并解決有著較為重大的意義，利用計算機對圖像信息來對相關圖像信息的處理是制造業中較為常用的檢測手段之一。

1 計算機技術在視覺檢測技術簡介

1.1 數字技術處理原理

人工智能的有效實現離不開計算機這一高效的視覺信息處理工具，從其過程來看，數字圖像處理就是以計算機為主要方式，將數字等相應的信息作適當的處理并予以有效的反映。依據數字圖像處理的相應特點，可對其計算機處理作如下的劃分：圖像預處理也就是噪聲去除、分割處理分割后區域[3]、測量、圖像判讀以及圖像技術。以上方面，依據處理中所出現的相關方法和其處理程度又可細化為圖像的深度處理、圖像的擴展分析以及圖像的高效理解三個維度。將這三個維度作一定的結合并有效的處理好三者的關系即圖像工程就得以產生。

1.2 視覺模擬技術的發展

計算機研究人員對計算機視覺技術的研究雖然很早就有工程師們涉及，但是它進入實質性的研究階段還是從上個世紀70年代開始的，上述階段的研究主要是從相關學科方法的綜合運用出發，以此對成像和它的逆過程作多角度和多層次的分析和研究。這一研究中,因Marr在分析和研究覺處理模型的相關特點時，找準了其核心和算法，且對其核心作了凸顯性的分析與注重，從其較為寬泛的角度對這一模型作了較為合理的分析，故其較具代表性。在這一時期用到了Bayesian network、EM、HMM、Kalman filter/Condensation、Particle filter等數學工具，它們在推動實際信息處理技術的同時，也得到了完善和發展。

1.3 工業視覺檢測技術的維度要求

目前來看，在工業制造業中，其使用的視覺檢測系統包括光源與鏡頭、監視器與CCD照相機、圖像捕獲卡與圖像處理軟件、輸入輸出單元等部分。一般的視覺檢測系統中所采用的格式是圖像格式，其數據為二值圖像數據，它借用相應的轉化手段將其圖像數據作相應的處理并輸送到監視器。此系統部件中，較為敏感的是CCD，對于單個幾何元素的測量它可以促使其有效的實現。但是對家具、食品和精度要求相對比較高的制造業來講，這時候使用二值圖像、灰度圖像和彩色圖像進行檢測是遠遠不夠的,因為這些圖像數據格式檢測的僅僅是物體的二維特征，而樣品的三維信息則大量丟失。基于此境遇下的彩色圖像視覺檢測的使用需要對其抽象度作相應的提升，以保證能夠準確而及時的對樣品的相關變化作出判斷，有效而及時的發現輪廓部分以及色差的具體變化并作合理適時的分析。深度圖像最顯著的特征是，它能夠把樣品表面的信息清晰描述出來，這也是它推動三維測量今后用于制造業的視覺檢測的必然趨勢的原因之一。

1.4 CAD的計算機視覺技術

對于視覺計算機技術范疇的界定，大體上可以將視覺監視、立體視覺與運動跟蹤等方面包括進來，因其存在一定的特性，如其被測目標的影像信息的有效控制是通過圖像傳感器來完成的，其采樣也是以空間和幅度兩個維度來予以合理的量化，在對相應的信息作數字化處理后即可將其輸入到計算機中，計算機再對其作有效的分析與處理，隨之相應的圖像信息也就產生。通過這個過程滿足制造業在監控和檢測方面的需求，主動控制產品質量，保證產品品質。

1.5 總體應用情況

計算機視覺檢測系統在制造業中有其相應的功能，具體而言，就是有效的利用視覺傳感器對目標樣品的信息作相應的處理，以促使其轉換為實用的圖像信分號，盡而再經過圖像處理系統對其作相應的分析與處理，在這一過程中，圖像處理系統的作用較為明顯，它對采集到的圖像信息，依據相應的基點對其作深入的分析，并轉化為有用的數字信號，后再對其某些特性作分析，以對機器的運行作有效的控制。因其計算機檢測系統所面對的信息量過大、檢測精度較高且范圍較廣的現實情況，故此，就需要對檢測的精度及其范圍作相應的量化，以使其在更多的領域得以廣泛的應用。如美、德、日本等發達國家，計算機視覺檢測系統在制造業的應用更為廣泛，特別是在電子制造業中應用應用尤為廣泛，在其它產業中，如汽車制造業、紡織業和木材加工業等也具有廣泛的應用前景。而這一系列的廣泛前景與其所具有的特性是密不可分的，如在檢測產品質量上計算機視覺檢測系統具有可視化、非接觸、定位準確、結果量化、自動化等較為厚實的特點。利用計算機視覺檢測技術還可以測量人體的三維數據，為服裝制造CAD提供可供參考的數據；此系統的應用就目前現狀來看，在工業機器人的手眼系統上的應用較為成功。除此之外，在棒材生產、無縫鋼管直線的在線檢測以及自由曲面檢測等方面這項技術也同樣得到了廣泛應用，此系統的有效利用，對于之前傳統方法而言，其效度較高，且不會因為主觀的因素對其系統的檢測產生影響，它完全可以消除傳統方法使用中所存在的缺陷。

2 具體應用

2.1 拔絲模孔型檢測

對于工業上檢測技術的具體應用，較為突出的是工業攝像機圖像的有效使用。它以卡、光學成像系統為主要基點、將計算機和監視器進行有效的組合，盡而在這兩者的基礎上形成并構建起現代拔絲模孔型視覺檢測系統，這種系統具有較大的實用性。這個系統的具體工作流程是，首先把硅膠注入法待檢測拔絲模具得到具有模型尺寸和形狀的凸模，之后以光學系統的載物臺為依托，將其凸模置于上，憑借光學成像系統對其作相應的放大以使其有效的成象突顯于CCD，在這一過程中，利用采集卡對相應的像作實施合理的采集，通過上述步驟的處理和進行，拔絲模孔形尺寸的大小也就得以確定。

2.2 車身視覺檢測技術

集團化生產，原材料和零部件的標準化供應縮短了現代汽車制造業的生產周期，這同時也使視覺檢測技術在汽車制造業中有了立足之地。從其車身視覺檢測技術的構成或特性來看，它涉及到三維視覺傳感器、機械及定位、標定、電氣控制與接口和計算機等要件或因素，在這一系列的要件或因素中，又可將某些要件作相應的細化。這個系統運作時，首先車身的初步定位是由在電氣控制系統控制下完成的；其次，依據專門的控制系統對所需測的具體位置作明確的定位，以此為支撐，再充分利用計算機系統對其檢測點圖像作適時的分析與處理；最后，再將其被測點的一系列參數經由計算機系統作確定。

2.3 智能焊接方面的應用

隨著焊接技術的發展，它要求焊接技術能夠自動識別目標環境，要能夠隨時精確地跟蹤焊接軌跡，而且要可以調整焊接參數。如大型輪船焊接、潛艇焊接是制造它們的最重要的一環，焊接的品質直接關系到后面的組裝是否能順利正常，即使組裝成功，也會對船只今后的使用壽命以及使用的安全性產生致命性影響。計算機視覺檢測技術在焊接方面的應用也較為廣泛，如紅外攝像儀、高速攝像機以及CCD攝像機等高精度圖像傳感器和智能化圖像處理方法的有效應用，裝有這樣系統的焊接機器能夠很好地實現獲取和處理強弧光以及有飛濺干擾情況的焊縫焊接，能夠檢測焊縫空間位置并規劃焊矩姿態，它對焊接熔池的特征參數的提取是隨時進行的，它不光能夠預測焊接組織結構以及性能等,而且還能夠實現特殊場合的自動焊接。

2.4 提高手機生產檢測的精度和速度

G3時代和智能機時代的到來，使手機技術也越來越趨于高精尖化，這時候傳統的人工生產檢測手段在檢測速度和精度上就無法滿足生產要求，此境遇下計算機視覺檢測技術的有效應用，能夠對手機內部零件的狀況作有效的分析與檢測，與此同時，手機電路板組件中的多個連接器也可進行相應的適時檢測，以確保器件的正常化，而這一適時檢測的重點是連接器和PCB底板的位置及連接器內部零件的尺寸、間距等相關參數，以及對連接器裝配精度是否符合標準和內部零件損壞與否進行檢測。與人工檢測相比，它具有速度快、結果準確、擴展性強和性價比高的優點，該系統大大提高了質量檢驗的精度和效率，對于產品質和生產成本而言，都能起到相應的效果與作用。

3 我國計算機視覺檢測技術的不足

盡管從理論上講計算機視覺檢測技術在制造業生產中具有上述的諸多優點，但是它在我國畢竟是一門新興的技術，還有待于完善和發展，目前這項技術有一些不足之處：技術標準上的不完善與規范度的不完整；計算理論和傳感器研究與開發的力度不強且能力有限；計算定量技術模型和標定方法的不完善。雖然還面臨以上問題或存在一定的不足，但其有效的應用在我國現階段仍有較大的作用，它的應用對于我國制造業的發展具有較大的意義。

4 結束語

雖然計算機視覺檢測技術還有待進一步的發展和完善，但是它已經顯示出了極強的生命力，它的發展必然推動制造業的發展，同時也會對計算機技術其巨大推動作用，它將完全取代以往的視覺檢測技術。

[1]馬玉真, 胡亮, 方志強, 等. 計算機視覺檢測技術的發展及應用研究[J]. 濟南大學學報, 2004, 18(30): 222-227.

[2]陳熙霖. 視覺計算—人類感知能力的延伸[J]. 測控技術,2000, 19(5): 7-12.

[3]崔玉亮. 計算機視覺檢測技術在二維尺寸檢測中的應用[J]. 山東礦業學院學報, 1997, 16(3): 284- 287.

[4]荊仁杰. 計算機圖像處理[M]. 杭州: 浙江大學出版社,1990.