機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用

傅春浩 田志勇

摘要：隨著國家經濟的快速發展，自動化運行管理系統的技術體系不斷完善，在產品的生產制造領域中，自動化控制系統得到了大范圍的應用，不但降低了產品生產制造流程中企業的人力成本，還提升了產品的生產效率。其中，現階段產品的機械制造自動化生產過程中，仍舊存在著一定的問題，其主要問題具有共同的人為因素影響。

關鍵詞：機器視覺技術;機械制造;自動化;應用

引言

由機械化的智能為基礎增加人工組件的技術就叫做機械視覺技術。與傳統的傳感器相比較，機械視覺技術能夠辨識更多的信息，還可以進行簡單的邏輯思維判斷，為機械制造行業的發展提供了基礎。

1機器視覺技術的技術原理與技術主要優勢

（1）機器視覺技術是涉及人工智能、影像圖形、信息化電子技術、神經生物學等多項技術體系與學科的交叉型技術。在其應用過程中，機器視覺技術會模擬人的視覺功能，并從所監測區域內的事物中采集、挖掘相關數據信息，并此基礎上，進行數據二次分析、提煉處理。（2）機器視覺技術的主要技術優勢有以下兩方面：一方面，機器視覺技術的客觀性與公正性較高。在機器制造自動化生產過程中，受到工作人員的主觀因素所干擾，對于所生產產品的型號規格、形狀、尺寸等視覺觀察的科學性與合理性得不到有效保障，并且此問題在現階段產品生產質量要求逐漸提升的時代背景下，問題的嚴峻性逐漸凸顯。而機器視覺技術在機械制造自動化生產過程中的靈活運用，極大提升了對產品的視覺客觀性，并在一定程度上提高了產品檢測工作的質量與效率;另一方面，機器視覺技術具有較強的適應性。在機械制造自動化生產應用過程中，機器視覺技術與相應的機械設備之間具有較強的適應性，可在短時間之內將機器視覺技術的測量精度與檢測效率提升到預期范圍內。

3機器視覺技術在機械制造自動化中的具體應用

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機械工件測量應用

機械視覺技術被廣泛運用在機械工件測量過程中，其內容涉及以下四個方面。第一，機械視覺技術主要利用參照物和間距之間的比較，對某些零部件使用精細化測量方法，相關檢測系統包含三個，分別是計算機系統、攝像頭系統以及光學系統，其工作原理是利用測量部件在平行光當中呈現的具體投影，使用顯微光學鏡仔細檢查部件的輪廓，并且把獲得的數據信息經過放大之后輸入到計算機當中，這樣便可以獲得成像數據信息，獲得此輪廓的實際位置，為了得到更加精確的參數，只要將部件在攝像頭的范圍中進行引動，便可以保證數據信息測量的精準性以及可靠性，該系統被充分運用在大批量部件生產作業的測量過程中，根據體積比較小的部件進行測量的時候，具備十分明顯的優點。第二，機器視覺技術可以預調以及測量工件。在傳統測量過程中，經常使用光學投影展開準確定位，利用光柵數顯表可以把其具體讀數測量出來，此技術的要求比較高，消耗了更多的人力，但是很難保證其工作效率。而新型預調測量設備的使用，把傳統測量手段和機械視覺技術整合起來，也就是說，在光柵技術前提下增添相應的自動化技術、機械視覺技術以及計算機技術，轉變了傳統的預調測量手段，讓其操作程序更加簡單，這在很大程度上提升了作業質量與效率，保證了測量作業的精準性、真實性以及可靠性。第三，機械視覺技術被運用在逆向工程項目當中工件測量。此工程項目指的是使用測量設備展開定制工件的測量作業，依照相關數據信息建立一個完善的三維坐標圖，之后利用CAD/CAM加工圖像，最終使用CNC加工機建立相應模型。數據信息的精準性對模型質量產生著最為直接的影響，其在逆向工程當中產生著非常重要的作用。隨著我國社會進步與科學技術的發展，機器視覺技術被廣泛運用在工件測量作業過程中，也就是現階段的輪廓測量技術，此技術得以形成的前提條件是三角方法，使用線結構光測量工件的具體輪廓。讓工件的表層出現不一樣的條紋，分析工件表層的輪廓。與此同時，使用CCD社區圖像的時候，通過三次信號的運轉之后才能存儲，分別是視頻、模擬以及數字三種信號。之后把保留的信息傳送到監視器當中，利用計算機技術處理相關圖像，最終便可以得到一個工件模型圖。第四，計算機視覺技術被廣泛運用在工件磨損的測量作業過程中，某些部件在不同因素的影響之下，經常發生磨損現象，一般情況下，要想保證其檢修作業的正常展開，應做好針對性的檢測以及評估作業，只有這樣，才可以保證零部件的使用與工業發展實際要求相符。然而，在具體情況當中，把高速切割機當做例子，需要將刀具拆除，才可以展開檢測作業，這樣一方面提高了檢測作業的困難程度，另一方面為檢測作業的順利進行增添了更多的風險問題。所以機械視覺技術在工件損壞測量作業當中的額廣泛運用，可以節省道具拆卸與安裝的環節，不斷優化檢測程序，防止零部件出現二次傷害。

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。

結語

針對機械制造自動化生產過程中存在的工件質量檢測效率低下、工件檢測精度不足等問題，選以機器視覺技術在機械制造自動化中的應用為解決途徑，并闡述了機器視覺技術的主要應用方向、技術優勢以及未來發展趨勢等。

參考文獻

[1]何勇，孫釗，李華廈.機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用[J].科學技術創新，2017（24）：119.

[2]李仁杰.機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用[J].科學技術創新，2017（12）：80.