機器視覺檢測技術在工業檢測中的應用

摘要：隨著科學技術的發展，傳統的人工檢測技術已無法滿足需要，機器視覺檢測技術以其精確度高、成本低的優勢在工業領域中得到了推廣和應用，本文首先對機器視覺檢測技術進行了簡要介紹，接著以某工廠無紡布口罩的生產為例，闡述了機器視覺檢測技術的應用。

Machine vision inspection technology in industrial applications Detection

Chen Ying

(Changsha Social Work College,Hunan Changsha,410004)

Abstract：With the development of science and technology, the traditional manual testing technology have been unable to meet this need, machine vision inspection technology for its high precision, low cost advantage in the field of industrial promotion and application, this paper first on the machine vision inspection technology are briefly introduced, and then to a non-woven masks of factory as an example, this paper expounds the application of machine vision inspection technology.

Keywords：Machine vision; Industrial test

1　機器視覺檢測技術概述

在工業生產中，需要將不合格的產品分揀出來，以提高產品的出廠合格率，傳統的檢測技術依靠人工來完成，需要質檢人員用肉眼對產品進行外觀檢測，對合格和不合格的產品用手工進行逐一分揀。這樣一來，就需要大量的勞動力，給企業增加了巨大的人工成本和管理成本。另外人工檢測方法還存在著主觀判斷誤差以及疲勞的問題，極易造成檢測質量不穩定，導致漏檢、誤檢等情況的發生。

現代檢測技術是工業發展的基礎，測量的精度和效率在一定程度上決定了制造業乃至科學技術發展的水平。機器視覺檢測技術的誕生很好地順應了現代生產模式的發展，其憑借其精確性、重復性、速度高、客觀性、成本低等優勢在工業檢測領域得到了推廣應用。

機器視覺檢測技術是在數字計算機科學與圖像處理技術的迅猛發展基礎上發展起來的，以圖像在線檢測識別技術為基礎，采用無接觸式視覺傳感器，將視覺檢測系統安裝在生產線上，通過工業相機和圖像處理單元等設備獲取產品的外觀圖像，判斷產品的質量，對生產過程進行實時反饋,以此來更好地指導生產,具有自動化、客觀性、非接觸和高精度的優勢，實現了產品缺陷檢測、圖像顯示、報警、缺陷分類、設備故障診斷、缺陷剔除等功能，提高了產品的合格率。機器視覺一般由五部分組成：照明、鏡頭、相機、圖像采集卡、視覺處理器。工作流程如下：首先使用CCD 攝像機將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統；之后圖像處理系統對圖像的亮度、顏色等進行處理并將轉化成數字化信號；最后根據計算機設計好的系統對被檢測物品的尺寸、角度等進行判斷，將符合要求的圖像判定為合格產品，將不符合要求的圖像歸為瑕疵產品，并將不合格的產品送入廢品箱。

機器視覺檢測按照劃分標準的不同有著不同的分類，按照安裝載體的不同可分為在線檢測系統和離線檢測系統；按照檢測技術的不同可分為立體視覺檢測技術、斑點檢測技術、尺寸測量技術、OCR技術等。

制造業競爭加劇、成本壓力迫使其重視生產效率質量促進機器視覺技術的應用。機器視覺檢測技術不僅能有效提高檢測精度，而且提升了用戶檢測工作的效率，特別是在一些不適合于人工作業的危險工作環境，視覺檢測技術改變了以往人工視覺經常出現誤差的狀況，使誤判情況大大降低。同時，機器視覺技術還能在超標準排放煙塵、污水等方面發揮作用。利用機器視覺，能夠及時發現機房及生產車間的的火災、煙霧等異常情況。利用機器視覺中的面相檢測、人臉識別技術，可以幫助企業加強出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。近年來新興行業的發展給機器視覺市場也帶來了新的市場空間。在太陽能領域，太陽能電池和模塊生產者使用機器視覺來檢測產品、識別和跟蹤產品以及裝配產品。在交通監控領域，可以利用車牌識別技術、圖像分析技術，自動識別車牌，發現違章停車、逆行、發現交通肇事車輛等。

2　機器視覺檢測技術具體應用

隨著社會生產的發展，人們對于口罩外觀質量的要求日趨嚴格。無紡布口罩的生產流程主要有：口罩定型、口罩成型、焊接沖切、上鼻梁條、耳帶焊接、文字移印共六道工序，在口罩焊接沖切的過程中，如果對杯型口罩本體和口罩外套進行壓合、焊接、切邊的操作的過程不當就會使口罩出現瑕疵，影響產品的品質及企業的信譽。因此在無紡布口罩生產的過程中，應當采取一定的措施檢測并剔除含有毛發、污點的口罩，保證口罩的品質。無紡布口罩的成品和半成品在流水線上以每秒近十片的速度流轉，有時運行速度超過了每分鐘一千米，在這種速度下傳統的人工檢測技術無法適應高速生產線，而且人工檢測方法效率低下，勞動成本高，容易漏檢給企業造成損失。所以通過機器視覺技術進行無紡布口罩表面瑕疵檢測為口罩質量檢測提供了很好的方案。

機器視覺系統的工程程序為：首先將標準的樣品放到傳送帶上，將樣品移動到高速CCD線陣照相機下方，照明系統發出的平行光源照亮物體，選用畸變小的光學鏡頭，將被檢測樣品的三維場景的圖像采集到計算機內部，形成二維圖像，精確地反映樣品表面的實際情況，建立標準樣本特征庫。為了對樣品進行精確的測量，可以在攝像機視場內不同方位對標定標準樣品進行多次標定，然后求其均值作為最終的標定系數，這樣既可消除鏡頭畸變引起的誤差又可去掉標定過程引入的隨機誤差。這種標定方法具有標定精度高、過程簡單、成本低廉的優勢，相較于標準的網格平面體標定方式更加容易實現，以標準樣品為標定物，保證了被測樣品各位置的光學參數與標定得到的參數相一致，確保了應用系統的標定精度和穩定性。標定方法的確定為下一步樣品的檢測和相機抓拍的控制提供了基礎。

其次采用閉環控制方法，精確抓拍高速運動工件的圖像，以防止工件抓拍不完整為后續檢測工作帶來困難，其控制過程為：傳感器檢測到工件的工位信息后,將工件的工位信息發送給相機控制單元,相機控制單元控制相機快門開啟,完成相機拍照(工件圖像曝光),獲取工件圖像,該圖像傳送到工件圖像分割與定位單元進行處理,定位出工件圖像在整幅圖像中的位置,計算出工件圖像中心與整幅圖像中心的位置偏差,將位置偏差反饋到相機控制單元,相機控制單元根據本次的位置偏差調整下次的相機快門開啟時間,以便讓工件圖像處于整幅圖像中心位置,實現相機精確抓拍工件圖像的控制。

再次對工件圖像進行快速處理，對這些信號進行各種運算來提取產品的異常特征，如表面是否有毛發、異物、污點，以及耳繩、鼻梁線等部件有無缺失等等。

最后將被檢測工件圖像與標準樣本特征庫中的特征進行對比,找出被檢測工件圖像特征與特征庫中的特征不相符的部分,若不相符的部分超出規定的范圍,即可以判定為瑕疵工件。通過系統設計的剔廢機構自動將有異常特征的廢件剔除，從而實現口罩缺陷的自動識別、剔廢功能，檢測精度達到縱橫向均為0.01毫米。

3　結語

綜上所述，社會對產品品質和效率要求的不斷提高，機器視覺檢測技術有著廣闊的應用前景，運用機器視覺來代替人眼進行瞄準和讀數，降低了勞動強度，減少了人為誤差，使檢測的精度得到了大幅度提高，對于節約成本，降低原材料損耗，提高經濟效益有著重大意義。