機器視覺技術及其在機械制造自動化中應用的探討

劉澤宇

（廣州中國科學院工業技術研究院，廣東 廣州 511458）

隨著科學技術的高速發展，機械設備越來越人性化。有些企業開始以人的思維模式過程為基礎，研發出人工智能的軟件或機器設備；有些企業則選擇將人類的外部感官作為研究對象，制造出機械臂、機械眼睛等等，所以機器視覺技術的發展對于機械制造行業非常重要。

1 概述

機器視覺技術是一項覆蓋多領域學術技術的科學技術。包括人工智能學、生物學、心理學、物理學、計算機科學與技術、圖像的處理及分析等。這種技術主要就是來模仿人類的功能性視覺，在進行機械制造的自動化生產流水線中，視覺系統根據攝像機的錄制和傳輸功能，將線上的物品形成特定的形象，并且傳入處理系統中進行信息處理，完成物品的色彩、光亮度、圖案的填充，之后再對這些特點進行分析和研究轉化成數字信號，判斷分析后得出監測結果（如圖1所示）。

圖1 視覺技術在機械制造自動化中的工作流程

在機械制造自動化執行相關指令的過程中，有一個系統非常重要，叫做指揮系統。就是以監測的結果為執行標準，由此作出相應的其他指令并控制。機器視覺技術的優點是噪音相對較少，測量結果的精準度較高，雖然工藝看起來較為復雜，但在實際的流水線作業過程中，僅僅需要0．1s的反應時間，效率非常高；就算在周圍環境惡劣或工作時間較長的情況下，也可以有效實踐，對監測物品的信息化處理的程度較強。

2 實施機器視覺技術的重要意義

將機器視覺技術替代傳統的人工作業的監測方式，不僅能夠提高產品的質量，而且使企業的生產效率增加。隨著科學技術的不斷更新，現代化的機械制造行業的發展趨勢越來越趨于智能化。人類利用視覺技術在生產過程中實時掌控成本的監測檢驗，保證其出場的質量，這種生產的模式、性能及自動化的運用，正好填補機械制造工業中危險系數高的生產工作環境，經常用機械來代替人工的視覺技術。另外，在產量較大的機械制造過程中，由于監測人員的專業水平及專業知識的參差不齊，無法保證所有的人工檢查產品都能夠滿足產品質量的要求，也不能對精準度提供保障，機器視覺技術衡量產品的標準都是固定的，除了系統發生問題，否則對商品監測時的要求都是一致的，可以提高企業的生產效率和自動化程度，達成了機器視覺的信息整合，是計算機集成技術的實現基礎。

3 在機械制造自動化的工作中加入機器視覺技術的應用

3.1 應用于監測質量的施工過程中

機器視覺技術的主要功能就是對生產線上的產品外觀進行檢查，保證其質量的一道檢測裝置，已經被廣泛運用在許多機械制造行業的生產過程中，尤其受到大型機械零件的青睞，例如：生產汽車零件、輪船零件、飛機零件等。這些零件的生產量較龐大，所以只依靠人工檢測無法保證產品的質量。機器視覺技術對產品在監測時，圖像顯示非常清晰，外觀的缺陷非常明顯，正好可以彌補人工檢測的不足。例如：在對曲軸進行檢測的過程中，曲軸輕微彎曲有時候無法用肉眼識別，有些與標準只相差幾毫米，但利用機械視覺技術就可以及時對零件進行檢測，而且這個技術的檢測項目非常全面，還可以同時對零件的細節處理、孔洞內的細節處理、橫截面及連接處的細節處理進行檢查。需要注意的是，技術人員必須要在施工前進行標準設定、誤差設定和零件允許的誤差范圍進行設定，然后將生產線上的產品與標準值相比較并篩選。不合格的產品需要立刻廢棄，防止混入市場的產品營銷中，影響產品總體質量及企業的發展。

機械視覺技術的表現形式不只有攝像和拍攝照片，還有紅外線掃描及聲吶掃描。這也是機械制造行業發展的重要證明，還有X光、激光等高科技技術，都可以作為機械制造行業的“眼睛”。

3.2 應用于測量的施工過程中

在機械制造的自動化過程中，測量與檢測之間存在著共同的特點。檢測一般有兩種方法，第一種方法是將產品與標準件進行全方位的比較，若超出已知的誤差數值，則不合格；第二種方法是先測量零件的精準度，然后再對標準件的精準度進行測量，兩者相對比得出是否合格的結論。由于第二種檢測的方法過于復雜，所以應用第一種檢測產品質量的企業較多。但第一種方法的中心點在于標準件的長度、大小、接口大小等是否準確，只有標準件的相關數值準確，才能夠保證后續檢測的產品質量能夠達標，同時在機械制造中，機器視覺技術還有許多其他的應用。在測量中加入機械視覺技術方法的具體操作，就是先固定其位置，然后確定好測量點之間的距離，通過機器視覺技術的掃描，形成圖像并做好相關的處理，然后計算距離或計算出信號反射時的相關參數。測量中的原則是由簡到難，先由簡單的基礎結構開始，逐漸向復雜的測量技術過度，若想要對復雜構成的零件進行測量，可以將其分解成幾個簡單的組成部分，將測量好的數值進行整合，降低測量的工作難度。

還可以在機械視覺技術中加入光學投影技術，大量等寬等距離的平行夾縫光學儀器叫做光柵，可以運用這種顯示技術來提高測量的精準度，使其精準度以微米為計算單位，但是這種技術存在一個缺點，就是成本投入較高，降低企業的盈利，所以很少有企業選擇這種方式。但這種發展趨勢卻是機器視覺技術和機械制造行業的發展方向，相信隨著科學技術的不斷完善，可以降低其成本投入，這是一個全面化、精準化的發展目標。

利用測量儀器對定制的零件進行測量叫做逆向工程測量。首先需要對零件進行測量并得出數據，然后建立三維立體的坐標，運用CAD軟件對其進行圖像的加工，最后運用CNC加工機制造出模型。在整個工藝的進程中，測量數據的準確程度影響著整個模型的質量，這是逆向工程中最重要的環節。在科技的發展過程中，機器視覺技術也被應用在逆向工程零件的檢測中，這項技術是以三角法作為建立的基礎，讓線和光對零件進行表面輪廓的測量，同時投射出平面的條紋光結構，形成不同的變形條紋，再對零件的表面輪廓進行研究分析。值得注意的是，在基于CCD軟件對圖像的提取時，要進行3次的信號轉換后才可以對其進行保存，即需要通過視頻—模擬—數字之間3種信號的轉換。另外，將分析后的圖像存儲信息傳輸給監視設備，利用計算機系統對圖像進行處理，才可以得出相對準確的零件模型圖。

3.3 應用于焊接機器人的施工中

許多零件的磨損度由于各方面原因不能進行測量，所以在機器人焊接過程中，加入機器視覺技術。這是一種利用射線探傷儀器、紅外線攝像儀器、CCD攝像儀器等增加機器人焊接的視覺能力，幫助焊接機器人提高焊接的質量。視覺能力由一維、二維、三維這3種傳感組成。對一維傳感的組件進行檢測有一個或者多個的接收光電單位；二維傳感就是利用電力設備或者機械設備對零件進行平面掃描；對多個一維傳感和二維傳感信息進行信息處理及整合，可以得到三維傳感。因為焊接工作的危險性較大，容易對施工人員的生命安全產生威脅，所以只能利用焊接機器人進行工作，不能人為操作。但是現階段，擁有機器視覺技術的焊接機器人不能實現大規模的應用，其技術還有許多需要完善和研究的問題，科學技術人才要幫助機器人進一步實現實時同步、可靠、智能、可控制能力及焊接精準度的全面提升，實現機械制造行業全面自動化的理想化工作狀態，推動我國制造行業的不斷發展。

4 結語

綜上所述，機械制造的重要組成部分就是機器視覺技術，是保障機械制造自動化的發展基礎。簡單的采集功能、分析功能、傳輸數據功能，已經無法滿足現階段的機械制造自動化的發展需要，這樣的趨勢間接證明了機械制造行業的發展方向正在朝著開放性轉變。所以必須要不斷的對機器視覺技術進行完善和更新。