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智能机器视觉的应用及发展

作 者:康耐德智能关注:423发表时间:2019-02-14 08:40:58来源:网络资源

现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用,如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了[ 机器视觉 ]检测技术的概念。 


机器视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同,视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量,如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等,它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。视觉检测技术在国外发展很快,早在20世纪80年代,美国***标准局就曾预计未来90%的检测任务将由视觉检测系统来完成。因此仅在80年代,美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场,可见视觉检测系统确实很有发展前途。在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器,如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。 

视觉系统的输出并非图像视频信号,而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。通常,[机器视觉]检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。 


先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如:面积、长度、数量、位置等。后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。上位机(如PC和PLC)实时获得检测结果后,指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作(如定位和分类)。

现代视觉理论和技术的发展,不仅在于模拟人眼能完成的功能,更重要的是它能完成人眼所不能胜任的工作。在当今电子、光学和计算机等技术不断成熟和完善的基础上,视觉技术这个新兴技术门类也得到迅速发展。 


[机器视觉]的特点是自动化、客观性、非接触和高精度。与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉系统强调的是精度、速度以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉特别适用于大批量生产过程中的质量检查,如:零件装配完整性、装配尺寸精度、零件加工精度、位置/角度测量、零件识别、特性/字符识别等,主要应用于包括汽车、制药、电子与电气、制造、包装、食品、饮料、医等领域,用于对汽车仪表盘加工精度的检查、高速贴片机上对电子元件的快速定位、对管脚数目的检查、IC表面印字符的辨识、胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查、轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查、食品包装上对生产日期的辨识、对标签贴放位置的检查以及医疗方面对细胞数量和性质的判断等。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,易于自动处理,也易于与设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,采用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量不仅效率低而且精度不高,而用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度;此外,机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。国际上视觉系统的应用方兴未艾,仅1998年的市场规模已达46亿美元,而在国内,工业视觉系统尚处于概念导人期,各行业的***企业在解决了生产自动化的问题以后,才开始将目光转向视觉测量自动化。


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