基于計量器具的機器視覺圖像識別速度檢測方法研究

摘 要：隨著人工智能和大數據技術的快速發(fā)展，新質生產力正在逐步成為推動高質量發(fā)展的核心動力。機器視覺作為人工智能領域的重要組成部分，它通過獨特的技術優(yōu)勢和應用價值，實現對傳統(tǒng)生產力的創(chuàng)新驅動。本文通過分析機器視覺圖像的識別響應速度，對比現有的硬件和軟件技術基礎，針對當前檢測技術面臨的操作復雜、缺少溯源等問題，提出了一種基于計量器具的創(chuàng)新檢測方法。

關鍵詞：新質生產力，機器視覺，圖像識別速度，計量器具

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.22.028

0 引 言

機器視覺作為人工智能領域的重要分支，是新質生產力的重要組成部分之一。其意義在于，利用機器視覺的圖像處理代替人眼實現測量與判斷。從技術上來看，機器視覺堪稱一項卓越的綜合技術，巧妙融合了圖像處理、機械工程技術、控制理論、電光源照明、光學成像、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術[1]。機器視覺系統(tǒng)首先通過機器視覺產品獲取目標轉化為圖像信號，再經由圖像處理系統(tǒng)，提取目標的形態(tài)信息，進而根據像素分布、亮度、顏色等特征轉化為數字化信號，接著圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算，以揭示目標的特性，并依據判斷結果控制現場設備動作[2]。這不僅拓展了視覺領域的深度應用，也為智能化發(fā)展提供了無限可能。

視覺圖像識別的響應時間受圖像采集、數據傳輸、算法處理等軟硬件多方面制約。圖像識別的響應速度越快意味著視覺系統(tǒng)能夠實時處理的工件數量越多，流水線上的工作效率也就越高。比如：近年來隨著網上購物的普及，各地區(qū)之間的物流包裹增多，快遞行業(yè)迅猛發(fā)展，對快遞包裹的分揀效率提出了更高的要求，分揀流水線上每小時要大約處理7000多個包裹；在食品生產企業(yè)，瓶裝水生產線每小時則要生產8000多瓶。這就要求視覺識別系統(tǒng)的響應速度要高于流水線的原有工作速度，并且在識別準確度不受影響的情況下，識別響應速度越快，視覺系統(tǒng)能夠適應的應用場景越豐富。

機器視覺圖像識別的響應速度的檢測主要有兩種方式：一種是機器視覺系統(tǒng)研發(fā)企業(yè)在研發(fā)生產階段，通過技術手段在算法處理環(huán)節(jié)導入預先采集的圖片數據碼流，通過獲取分析系統(tǒng)日志中輸出的時間戳進行判斷；另一種是在運行的流水線上，記錄待測系統(tǒng)在n段相同時間T內處理的工件數量。方式一欠缺對實際應用場景的考慮，其檢測的響應速度低于實際值，方式二的測試方法雖然是在實際應用場景下進行檢測，但實際操作復雜度高，運行流水線的速度以及穩(wěn)定性的可控性不高，并且缺少專業(yè)的計量器具對檢測數據進行溯源。為此本文提出了基于計量器具的機器視覺圖像識別速度檢測方法研究。

1 檢測系統(tǒng)總體方案

為了提高檢測的溯源能力和增強檢測的可操作性，通過對機器視覺在流水線的工作情況進行分析，模擬檢測系統(tǒng)的實際運行場景，提出的機器視覺圖像識別速度檢測系統(tǒng)總體框架如圖1所示。

檢測系統(tǒng)主要由3部分組成，包括計量檢測單元、圖像識別單元和電動轉盤單元。

1.1 計量檢測單元

計量檢測單元是整套系統(tǒng)的溯源基礎和根基，為檢測系統(tǒng)提供基礎檢測數據支撐，其主要由轉速計和電子秒表組成：

（1）轉速計：Fluke 931型手持式儀器，可以準確地測量每分鐘轉數（R PM）或表面速度以及距離，使用“紅外光束”功能進行非接觸式轉速測量，其光學（非接觸式）測量量程為1～99999轉/分，精度±0.02%。計量檢定依據JJG 105—2019《轉速表》[3]檢定規(guī)程分別對通用技術要求、最小測量范圍、最大允許誤差和示值變動性等幾個項目進行檢定，檢定結論為符合0.5級。

（2）電子秒表：弈圣YS-2018B夜光金屬電子秒表，最長計時9小時59分59秒，精度為0.001秒。計量檢定依據JJG 237—2010《秒表》[4]檢定規(guī)程分別對標準值10 s、10 min、1 h進行測量，所有測試項誤差均為0.00 s，檢定結論為合格。

1.2 圖像識別單元

圖像識別單元是本檢測系統(tǒng)的目標檢測對象，根據其結構的組成劃分，目前市場上主流的機器視覺設備主要包括兩大類：PC-Base控制系統(tǒng)和智能相機。其中PC-Base控制系統(tǒng)由光學鏡頭、光源、工業(yè)相機、圖像采集卡、算法處理平臺和工控機等組成；智能相機則是將PC-Base控制系統(tǒng)集成到一臺設備上，集圖像采集、算法處理和工控機于一體，二者實現的主要功能基本相似。

圖像識別單元中的部件對機器視覺圖像識別的響應速度都會存在影響。比如：光學鏡頭的好壞直接影響成像質量的優(yōu)劣，影響算法的處理速度和實現效果；視覺光源的色彩、照明強度和均勻性會影響到圖像采集的質量和特征的分辨度；圖像傳感器的曝光方式、分辨率和最大幀率等參數都會對圖像采集速度進行限制[5]；算法處理平臺和工控機更是對后期圖像處理、算法執(zhí)行、數據輸出等進行限制。

1.3 電動轉盤單元

電動轉盤單元是整套檢測系統(tǒng)的核心檢測裝置，由線性可調節(jié)電機、鋁合金圓盤、圓形ABS箱體、反光貼以及若干被測工件組成。其檢測機理是根據被測機器視覺設備圖像識別需求，選取印有識別特征的工件固定在轉盤上，并通過在其中一個工件側面黏上反光貼實現使用轉速計對轉盤轉速的測量。

2 檢測方法

根據總體檢測系統(tǒng)的總體框架，設計單周期的檢測流程，如圖2所示。

檢測時，實驗人員為2人，按照檢測流程依次執(zhí)行，記錄檢測系統(tǒng)在轉盤轉速R 不變的情況下，n 段時間T i內處理的工件數量Q i（第i 次檢測，i 取值[1，n]），具體步驟如下：

根據被測設備圖像識別速度要求選取S 個工件固定在轉盤上；

在其中一個工件側面黏上反光貼，啟動轉盤調節(jié)調試旋鈕，使用轉速計測量得到轉盤轉速R；

使用電子秒表倒計時功能設置檢測時間間隔T，倒計時開始同時啟動圖像識別單元對工件進行檢測，倒計時結束停止檢測，并記錄檢測工件數Qi；

綜合本周期記錄的各項數據，計算理論檢測總工件數Wi，見公式（1）。

Wi =S×R×Ti （ 1）

式中：

Wi ——第i次檢測周期內總工件數；

S ——固定在轉盤上的工件數；

R ——計測量得的轉盤轉速；

Ti ——檢測周期倒計時時間。

通過對比Qi與Wi，判斷本周期內圖像識別單元實際檢測數量是否與理論數量相等，若|Qi -Wi |lt;S，則說明本周期檢測有效，否則說明圖像識別單元存在漏檢或誤檢情況，存在檢測識別異常或超出圖像識別單元檢測能力，需要重新配置圖像識別單元或調整轉盤轉速重新開始；

計算機器視覺圖像識別的響應速度V，見公式（2）。

式中：

V ——速度；

Wi ——第i檢測周期內總工件數；

Ti——檢測周期倒計時時間；

n ——總的時間間隔數量。

3 檢測結果分析

以檢測標準木塊有無為例，設置轉盤轉速為120.0 r/min，轉盤上均勻固定3個木塊數，進行5次檢測，檢測周期分別為60 s、120 s、180 s、240 s和300 s，并對轉速R 進行2次測量，記錄的檢測數據如表1所示。

依據公式（2），檢測速度V≈12（件/秒）。

上述實驗的檢測結果可以說明被測機器視覺系統(tǒng)在進行檢測標準木塊有無時，圖像識別響應速度約為每秒鐘12件。

在實際進行檢測時，可以根據實際圖像識別需求將木塊替換為印有識別特征的工件，比如：標簽碼、二維碼、OCR字符等。

4 結 語

當前，機器視覺已經廣泛應用到食品、藥品、物流、汽車電子、新能源等多個領域[6]，為了提高視覺圖像識別速度的檢測溯源能力和增強檢測的可操作性，研究提出了基于計量器具的機器視覺圖像識別速度檢測方法，實現了對傳統(tǒng)方法的優(yōu)化和創(chuàng)新，此次檢測方法的研究對提高機器視覺設備質量、產品性能等具有良好的現實意義。

參考文獻

[1]付斌斌.工業(yè)機器視覺的應用與發(fā)展趨勢[J].中國工業(yè)和信息化，2021（11）：18-24.

[2]顏發(fā)根，劉建群，陳新，等.機器視覺及其在制造業(yè)中的應用[J].機械制造，2004（11）：28-30.

[3]轉速表檢定規(guī)程：JJG 105—2019[S].

[4]秒表檢定規(guī)程：JJG 237—2019[S]..

[5]張永恒.基于機器視覺的CMOS圖像傳感器表面缺陷檢測研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2020.

[6]李延浩.機器視覺在多領域內的應用[J].電子技術與軟件工程，2018（1）：93-94.

作者簡介

霍洪強，通信作者，碩士研究生，工程師，研究方向為新一代信息技術及檢驗檢測技術。

郭曉輝，本科，高級工程師，研究方向為檢驗檢測技術。

朱南，博士研究生，高級工程師，研究方向為檢驗檢測認證技術。

胡鑒清，碩士，工程師，研究方向為檢驗檢測認證技術。

楊杰，碩士，高級工程師，研究方向為檢驗檢測認證技術。

楊德維，碩士，高級工程師，研究方向為檢驗檢測技術。

謝佩章，博士研究生，高級工程師，研究方向為檢驗檢測認證技術。

（責任編輯：張佩玉）