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机器视觉技术原理解析及常用方向总结

机器视觉技术原理解析及常用方向总结

    机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置)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,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。下图展示了在视频行业的一个典型机器视觉应用案例。维视图像是国内最早从事机器视觉软硬件自主研发及系统集成的公司,在该行业已经积累了十余年的经验,本文将从维视多年来实战的角度,为读者建立一个通俗易懂的概念。

 

 食品行业机器视觉系统

 

    机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于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,常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效率低且精度不高,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。而且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。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同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,人们将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。

 

    一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、相机(包括CCD 相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

 

    系统可再分为:主端电脑(Host Computer)、影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCT镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LC机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。

 

    机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。

 

  工作原理图

 

    机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:

 

    1. 检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量等)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测等)。在维视图像应用案例中,比较典型的如手机外观检测、饮料瓶数量计数、药品泡罩机质量检测、印刷品质量监控等等。

 

    2. 机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。维视图像在机器人视觉方面除了在工业领域有大量应用外,更是创造性的将这些技术运用在了高校及职业院校的机器人、视觉教学实训科研工作中,受到了广大师生的一致好评。

 

    当然,机器视觉的应用不限于此,近些年的发展更是日新月异,随着工业4.0和中国智造2025概念的普及,机器视觉的应用必将更上一个新的台阶。