試論機器視覺在自動化生產線狀態檢測與故障診斷中的應用

劉康生

摘 要：經濟和科技的發展給各領域帶來了新的機遇，也帶來了更加激烈的市場競爭，在這種環境下，企業必須大力發展自動化生產技術，同時要加強對自動化生產線的檢測與控制。機器視覺是一種新型的檢測技術，近年來在生產領域中的應用越來越廣泛，本文將探究機器視覺在自動化生產線狀態檢測與故障診斷中的應用。

關鍵詞：自動化生產線；狀態檢測；故障診斷；機器視覺

引言：隨著科技水平的日益進步，各生產領域的生產工藝也逐漸變得復雜化，為了適應市場對產品數量和質量的需求，生產企業要加強對生產過程的控制。自動化生產線已經被廣泛的應用到各生產領域中，在運行的過程中也可能出現故障和問題，需要先進的自動化監控技術對其進行控制，機器視覺是一種較好的選擇。

1機器視覺技術的定義

機器視覺技術是基于計算機技術和信號處理技術產生的，人們可以通過攝像機來獲取圖像，將圖像轉換為數字信號的形式，用計算機對數字信息進行處理，這就是機器視覺的概念。從本質上講，用機器代替人工對生產過程進行監控就是機器視覺。機器視覺系統就是通過電子產品將被檢測的目標信息轉化成圖像信號，再傳送到專用的視覺系統中，通過分析像素的顏色和亮度等信息，生成數字形式的信號，計算機系統可以對這些信號進行運算，從而抽取目標特征，根據計算和分析的結果控制生產設備的運行狀態。機器視覺的綜合性很強，融合了多種技術，如機械工程技術、光源照明技術、圖像處理技術、控制技術、光學成像技術、模擬與數字視頻技術、傳感器技術等。

2自動化生產線的狀態檢測和故障診斷方法

在傳統的生產線檢查和故障診斷的工作中，通常采用人工方式，工作人員需要對生產設備進行觀察并手動檢查，通過這種方式確認生產設備的運行是否正常，這種形式降低了檢測與診斷工作的效率，也不能保證工作的精度，并且具有一定的危險性，在這種情況下，應用機器視覺技術是一種較好的選擇。自動化生產線中的生產設備數量眾多，相應的，故障源也很多，以往，要想提高檢測與診斷的效率和精確性需要通過安裝多個傳感器來實現。對于一些復雜的自動化生產線，故障的發生可能涉及到多個環節，難以直接查找故障源，需要通過故障診斷專家系統來實現故障診斷，這是一種人工智能計算機程序。隨著科技的發展，遠程監控系統產生，這種方法已經在我國的汽車生產線上得到應用[1]。近年來，機器視覺技術興起，并不斷的發展，這種技術可以自動的處理大量的數據，便于信息的加工和集成控制，因此，在各領域的生產線中有較好的應用前景。

機器視覺的工作原理是通過計算機設備對人類視覺進行模擬，從而產生的一種智能行為，計算機從拍攝的實物圖像中提取關鍵信息，并對信息進行處理，在實際檢測中應用。這種方法可以通過圖像獲取大量的信息，通過形狀、尺寸、亮度、顏色等各種信息，對生產線的生產狀態進行判斷，不需要安裝過多的傳感設備，具有成本低、操作簡單等特點，并且檢測效果具有實時性、迅速性以及非接觸性等特點，檢測效果比較精確，該技術在自動化生產線的檢測與診斷中有重要的作用。

3機器視覺在生產線狀態檢測和故障診斷中的應用

3.1在刀具狀態在線檢測中的應用

在刀具生產過程中，機器視覺已經成為一種重要的檢測手段。檢測的形式可以分為三種，第一，對刀具表面直接檢測，通過表面圖像進行分析與診斷。第二，間接監測，將觀測點設置在工件表面，對工件表面的文理進行分析，判斷加工的情況。第三，準直接檢測法，將觀測點設置在刀具刃口處，根據刀具刃口的切削圖像分析刀具磨損的情況，并采用統計的方法，明確切削形態圖與刀具磨損情況的關系。

3.2在氣動系統中應用

在自動化生產線上，機器視覺的應用在氣動系統中有良好的效果。在該系統的檢測中，CCD攝像機是主要的傳感器件，通過圖像采集卡獲得系統的圖像信息，將圖像傳輸到計算機中，計算機系統會對圖像進行分析，從而判斷氣動系統的運行狀態，確定故障所在位置，并對故障進行分析處理。為了提高系統的通用性，系統在正式投入使用之前需要經歷一個自學習的過程。其中包括工件擺放的位置、速度、順序等參數，保存好這些狀態參數，為以后的工作提供參考。自學習結束后可以正常工作，工件的檢測工作與自學習過程中的檢測相似，明確掌握工件的位置后，與自學習中得到的參數進行比較，分析系統運行的狀態，判斷系統是否存在問題。對已有的故障進行分類，在人機界面上顯示故障分析結果，為工作人員提供數據參考。

3.3在容器容積及包裝檢測中的應用

對于一些包裝行業，如制藥和食品行業，逐一檢測的方式已經不再適用于高度自動化的生產形式，機器視覺檢測技術的應用能夠彌補傳統檢測方式效率低、風險大、準確性低的缺陷。例如，在純凈水灌裝生產線上，體積檢測工作就可以利用CCD對灌裝瓶進行拍攝，獲得相關圖像，再進行邊緣監測，確定瓶中的液面位置，對于液面高度不合格的灌裝瓶要及時的分離出來，并確定生產設備故障存在的位置，及時的調整生產線的運行狀態。在醫藥生產中，機器視覺的應用也是比較有效的。通過CCD照像機拍攝規范的藥板以及包裝線上的藥板圖像，采用目標分割及定位的方法對數據進行分析處理，對比分析結果，發現問題產品并及時的剔除。

3.4在印刷電路板生產線上的應用

印刷電路板是電子產品中的重要組成部分，電路板的質量對電子產品的質量有重要的影響，隨著電子技術的發展，印刷電路板也不斷向多層次、高密度的方向發展，這就造成了連鎖反應，一個環節出現問題會影響多個環節，造成嚴重的時間浪費及成本浪費。機器視覺監測技術是一種有效的檢測方式。機器視覺對印刷電路板的生產檢測方式有這樣幾種：第一，參考比較法，比較被測電路印刷版與標準電路印刷版的特征和相關指標，確定印刷電路板的缺陷，利用形態變換檢測原理，對圖像進行消除噪聲的處理，形成偽標準圖像，以此作為標準，比較待測二值圖像模板與標準二值圖像模板，不同的部分就是缺陷存在的位置[2]。另外，還有連接表驗證法。在不同的焊盤區域設立連接表，根據圖像的結構進行分析，不必將兩個圖像完全對準，也不需要校正幾何形變，檢測的方法比較簡單，但是一些細小的缺陷可能無法檢測出來。第二，利用規則校驗法，檢驗印刷電路板的質量與設計規范是否相符，主要從尺寸和形態入手，針對產品的一些細小缺陷進行檢驗，具有較好的效果。這種方式的運算量很大，對于大的缺陷檢測效果不理想。第三，混合類型法，這種方法是將參考比較法和規則校驗法結合在一起，汲取兩者的優勢，實現對產品的全面檢測。

結語：綜上所述，自動化生產線是企業發展的重要基礎，其運行狀態決定了生產的效率和質量，對企業發展有直接的影響，因此，需要采用先進的技術手段對自動化生產線進行狀態檢測與故障診斷，機器視覺技術能夠起到良好的檢測和診斷的效果，為自動化生產線的運行提供一定的保障。

參考文獻：

[1]沈長青.旋轉機械設備關鍵部件故障診斷與預測方法研究[D].中國科學技術大學，2014.

[2]許海霞.機器視覺標定與目標檢測跟蹤方法及其應用研究[D].湖南大學，2011.endprint