前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇機器視覺概念范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

機器視覺概念范文第1篇

關鍵詞：機器視覺；自動化；圖像處理

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2013）23-0012-021 機器視覺的定義

機器視覺是用機器來代替人的眼精來做測量和判斷的一門技術。機器視覺系統是通過圖像攝取裝置將被攝取目標轉換成圖像信號，并且傳送給專用的圖像處理系統，把圖像信息轉變成數字化信號；圖像系統對處理好的信號進行運算抽取目標特征，從而根據目標特征來控制現場設備的動作。

2 機器視覺技術的發展

機器視覺這門技術從80年代開始全球獲得了蓬勃發展，不斷涌現出新的理念。在中國該項技術自起步發展至今，機器視覺已經有20多年的歷史，其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。研究領域發展十分迅速。機器視覺的發展已有20多年。1990年以前，僅僅在大學和研究所中有一些研究圖像處理和模式識別的實驗室。1990～1998年為初級階段。主要的國際機器視覺廠商還沒有進入中國市場。越來越多的電子和半導體工廠帶有機器視覺的整套的生產線和高級設備被引入中國。1998～2002年定義為機器視覺概念引入期。在此階段，許多著名視覺設備供應商，開始接觸中國市場尋求本地合作伙伴。從2002年至今，我們稱之為機器視覺發展期，中國機器視覺呈快速增長趨勢并且應用范圍廣泛。

現在，機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領域，目前國際上從事機器視覺技術研究較為成功的企業主要有：美國邦納工程公司、捷達科技有限公司、東芝泰力株式會社等。國內深圳、廣州、西安等地此項技術發展較為迅速。比如深圳市視覺龍科技、廣州三拓識別技術有限公司等。

3 機器視覺技術的工作原理

機器視覺是一項包括了光學成像、傳感器、圖像處理、機械工程等光、機、電及計算機圖像處理的綜合技術。

它一般包括照明、鏡頭、CCD相機、圖像處理軟件、圖像處理單元、監視器和動作執行機構等。其工作流程如圖1所示。首先光源投射到被測物體，通過CCD相機捕捉獲取被測目標的相關圖像信息，然后通過PC機等設備A/D變換轉換成數字信號傳給圖像處理單元，圖像處理單元對捕捉到的像素進行分析運算來提取目標特征，輸出判別結果，最后把處理過的相關信息傳輸給執行機構。

4 機器視覺技術的特點

機器視覺系統最大特點是可以提高生產的柔性和自動化程度。通常機器視覺可以代替一些人的視覺難以滿足要求的場合或者不適合人工作業的工作環境。另外機器視覺系統在檢查大批量生產過程中體現了速度快、精度高等特點。比如產品包裝生產線的自動化程度很高，用視覺識別系統代替人工進行在線檢測，可以大大提高生產效率。雖然機器視覺系統的優點很突出但是也有它的局限性，所以要根據檢測對象的不同特點采取適合的方案。

5 機器視覺技術的應用

當前機器視覺的應用主要體現在以下三個方面：

第一是檢測功能，它是機器視覺系統在實際中應用最多的一項功能。能夠檢測出包裝、印刷有無錯誤、劃痕等表面的相關信息。

第二是定位功能，能夠自動判斷被檢測物體的位置，并將位置信息輸出。它主要在全自動裝配和生產過程中使用。比如自動包裝、機械手等執行機構。

第三是測量功能，主要是自動測量被檢測物體的外輪廓尺寸等，提高了人工作業的測量精度。

6 機器視覺技術的發展趨勢

構建一個合格的機器視覺系統離不開合理的硬件搭配和可靠的控制程序。對于視覺系統的未來研究過程中，圖像處理技術和運動控制技術將是整個視覺控制系統開發工作的重點。機器視覺的發展趨勢主要有四點。

趨勢一：產品標準化。目前從事機器視覺軟硬件開發研究的公司中都開發自己獨立的產品，導致各個公司生產的硬件產品不能通用，軟件兼容性也存在一定的問題，造成了資源的浪費。因此，有必要設立產品軟硬件的行業標準，規范各種接口定義和技術指標，降低用戶使用成本。

趨勢二：產品集成化。越來越多的公司正在開發集成有圖像處理芯片的攝像機，這類攝像機在完成圖像采集任務的同時，可以對圖像進行預定的處理，輸出用戶指定的信息或者一定標準的圖像，由于采用硬件處理圖像，一般可以達到很高的處理速度，減少系統等待時間。

趨勢三：圖像處理軟件的人性化。雖然現在的圖像處理軟件還需要具有圖形處理知識背景的工程人員去使用，但是這些軟件都在向著一個共同的趨勢改變，那就是軟件使用變得越來越簡單，功能劃分越來越細致具體。很多開發軟件還提供了開發助手等工具，使即使沒有專業知識的工程人員也可以很快的編寫出滿足要求的處理流程并自動生成程序代碼。

趨勢四：機器視覺與運動控制、網絡化等技術的結合。視覺系統涉及到多種領域，是一種高度專業化的產品，在實際產品生產線上對多工序同步連續檢測時，必須使視覺系統具備分布式聯網能力。

7 機器視覺技術存在的問題

機器視覺系統在應用中也同時存在著一定的問題，比如：如何準確高速地識別出目標、解決實時性問題的能力、多傳感器融合問題、視覺系統與執行機構的協調問題、系統的穩定性問題等問題。機器視覺技術比較復雜，機器視覺不能通過省法來來描述整個視覺過程。所以機器視覺系統的建立十分復雜。但隨著機器視覺技術逐漸的成熟和發展，它一定將在制造企業中得到越來越廣泛的應用。

參考文獻：

[1] 梅江平.高速包裝機器人技術與應用[J].機器人技術與應用，2007，（5）：18-20.

[2] 謝勇，彭濤.機器視覺及其在現代包裝中的應用[J].株洲工程院學報，2002，（4）：1-4.

機器視覺概念范文第2篇

【關鍵詞】機器視覺 ITO 斑馬紙 圖像處理 偏移計算

1 前言

過去幾十年中，中國作為“世界工廠”，憑借著人口紅利，較低的人力成本，打造出了“中國制造”的品牌，但是隨著人力成本的上升、經濟轉型升級，以往粗放型生產模式已經不能適應現代化工廠生產線的需求。隨著德國在2013年的《高科技戰略2020》中工業4.0概念的提出，如何從“中國制造”向“中國智造”轉變成為了當務之急。

產品在其生產制造過程中有著大量的檢測、驗證工序，利用機器視覺所具有的非接觸、速度快、精度高以及高性價比等特點代替以往的以人工為主的生產檢測方式，可以大大減少在檢測和驗證工序的人力成本、時間成本，提高生產效率、質量以及生產的自動化程度；機器視覺檢測技術在智能生產的過程中必將發揮其至關重要的作用。本文主要就機器視覺在生產過程中的熱壓焊接目標的位置偏移檢測技術進行設計并加以說明，拋磚引玉，希望能夠使機器視覺檢測技術在生產制造過程中得到更廣泛的應用，推動從“中國制造”到“中國智造”的轉變。

2 簡介

2.1 ITO與斑馬紙

ITO導電玻璃是一種無色透明的物質，具有良好的導電性，耐堿性易被酸刻蝕。普遍應用于LCD、TP、CF、OLED、TFT等產品。普通的ITO玻璃由ITO層、SiO2層、玻璃基板三部分構成，如圖1所示。

LCD液晶屏實物圖如圖2所示。

從圖2可以看出，在一般環境光下ITO玻璃為透明、半透明狀態，這對機器視覺的檢測提出了一定的要求，也是本機器視覺系統解決的難點之一。

斑馬紙，也稱為熱壓密封連接器，俗稱導電紙，是一種可彎折、性能穩定、使用簡便的連接傳導的電子元配件，在液晶顯示器與電路板、電路板與電路板等的電子、電器的相互連接等方面有廣泛的運用。

2.2 需求說明

目前國內生產線上對LCD熱壓焊接工序主要依靠人工通過專門的熱壓焊接機進行對齊和焊接，整個工序分成多個步驟，首先放置液晶屏與斑馬紙并通過專門的顯示設備人工將其對齊并熱壓然后再放置電路板將電路板與斑馬紙另一端對齊并熱壓焊接；這種方法耗費過多人力且效率低下難以滿足批量生產的要求。

本系統的目的即開發一種僅需將ITO導電玻璃、斑馬紙、電路板按規定放置，通過機器視覺檢測三者相對偏移數值并通過伺服運動平臺對偏移進行修正，最后進行熱壓焊接的設備，提高LCD熱壓焊接工序的工作效率，以期能夠滿足批量生產的要求。

3 系統架構簡述

本系統采用機器視覺技術來實現對LCD、斑馬紙、電路板三者位置偏移的計算，并通過精密伺服運動平臺對偏移進行糾正，最后使用熱壓焊接頭對目標進行焊接；系統控制示意圖如圖3所示。

由于本文篇幅限制，僅對系統中的機器視覺部分進行展開和說明。

4 機器視覺系統

機器視覺系統是整個偏移檢測及校準系統的核心部分。由于本系統應用于位置偏移的檢測，為了防止對圖像的處理使真實偏移數值出現失真，不能對原始圖像進行過多的圖像處理操作；因此原始圖像的質量就成為了機器視覺部分中最為重要的關鍵，原始圖像質量的好壞直接影響整個機器視覺系統的可靠性和穩定性；這對機器視覺系統的圖像采集設備提出了更高的要求。

4.1 硬件選型

視覺系統的硬件部分主要由攝像機、光源及其他控制器件組成，其主要功能為將目標物體的圖像轉化為可被計算機處理的數據，為之后軟件的圖像處理提供必要的素材。經過多方參考比對和實驗，攝像機最終選用130萬像素CCD相機；由于ITO玻璃的物理特性，使用一般的光源，攝像機成像系統難以清晰的識別ITO層上的電路管腳，從而影響機器視覺識別的最終結果；通過對多種照明方式的反復試驗，最終選取同軸光源對標的物進行照明，能有效增強標的物在攝像機成像時的對比度。另外，考慮到應用場景環境光的不可控性，而本系統對于外界環境光的要求又十分嚴苛，所以在系統內搭建小型光學暗室使視覺環境可控。

視覺系統硬件部分如圖4所示。

4.2 軟件系統設計

圖像處理軟件的功能是通過硬件將被測標的物的圖像保存至計算機內存中，再使用圖像處理算法對圖像進行處理（包括二值化、邊緣檢測等），使圖像中的關鍵信息能夠被識別，從而達到檢測LCD、斑馬紙、電路板三者位置偏移的數值并對其進行修正的目的。通過硬件系統采集到的原始圖像如圖5所示。

本軟件系統開發環境以Windows XP為操作系統并以Visual Studio 2010為開發平臺使用VC++作為開發語言；系統軟件主要分為系統設置模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、偏移檢測模塊和結果顯示模塊。

圖像處理模塊中，由于本系統是對標的物位置偏移的檢測，為了防止圖像在處理過程中出現不必要的誤差，所以對原始圖像并未進行過多的圖像處理操作，圖像處理的操作主要是圖像的二值化和圖像的邊緣檢測以及一定的降噪處理。二值化以后的圖像如圖6所示。

偏移檢測模塊實現對圖像的偏移量的檢測和計算，斑馬紙在生產過程中由于生產工藝的問題存在一定的公差，所以在計算偏移量時采用的是取平均偏移量的計算方法，即分別對ITO、斑馬紙和電路板金手指選取多個管腳導線并計算它們的中值相對于原始圖像的位置，從而計算它們之間的位置偏移量。各部分邊緣檢測效果圖如圖7、圖8、圖9所示。

系統通過邊緣檢測獲得圖像中所有管腳導線的邊緣相對于原始圖像的位置，并計算各自中線相對于原始圖像的位置，中線位置的偏移量即各部分之間的偏移量，隨后通過伺服控制模塊對各部分進行位置調整，即可實現各部分對齊的目標。

由于斑馬紙生產工藝的限制，每張斑馬紙均存在一定的公差，使得想要做到各部分完全精確的對齊非常困難，但是通過對多個管腳導線的位置取中值的做法可以緩解這種公差對對齊效果的影響，使最終的對齊效果能夠滿足LCD熱壓焊接的要求。

5 結語

目前對于LCD熱壓焊接工序，生產企業主要采用人工檢驗并調整的方式，存在諸如耗時長、人工成本高等問題。本系統通過引入機器視覺技術對ITO、斑馬紙及電路板金手指的位置偏移檢測實現自動化，提高生產效率，減少人力成本并保證產品質量。

機器視覺概念范文第3篇

關鍵詞：機器視覺；圖像處理；零部件尺寸

引言

目前，在新興市場經濟和新型技術不斷崛起的背景下，生產出高品質且價格低廉的產品是企業發展的急切需求，然而近些年來在國內現有生產條件下生產出的產品存在著很大的問題。傳統意義上的生產需要設備處于時常工作狀態以便于隨時檢測，然而這樣的工作方式導致了設備在一定的時間內出現設備閑置的現象，大大的浪費了生產資源并無法實現可靠的自動化生產；還有一個更為重要的原因在于工業生產線上生產出的產品，對于其尺寸精度的測量人們大多數都通過自己的主觀意識或者粗淺的測試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測出的精度根本滿足不了客戶的需求。基于上述諸多問題的提出，一種基于機器視覺的檢測方法應運而生，此概念的提出為生產加工業實現自動化、智能化帶來了空前的變革。隨著機器視覺的應用，機器視覺的應用大大的提高了產品的質量、降低了人口紅利并能在一定程度上降低生產成本，帶動生產加工業走向自動化、智能化的道路[1]。

1 系統的整體結構

本研究是基于工業生產線上對不同零部件尺寸的檢測，機器視覺的零部件尺寸檢測主要分為圖像采集、圖像分析處理、顯示結果及控制三個部分。系統主要由計算機主機、工業相機、LED光源和光電傳感器、PLC可編程控制器以及單片機控制器、暗箱等。其工作過程是：首先初始化設備并自檢設備，然后計算機主機通過軟件驅動工業相機（面陣式CCD傳感器），但是工業相機在此時只是處于一個等待采集圖像信號的狀態，當光電傳感器沒有檢測到物體時，此時工業相機繼續等待采集圖像信號；當光電傳感器檢測到產品經過時，打開LED光源并觸發工業相機采集零部件數字圖像信號，然后關閉LED光源，單片機控制器經過USB串口通信方式將數據傳輸給計算機主機進行圖像處理，圖像處理后判斷物體是否合格，不合格就放入不合格產品收集箱，合格就檢測下一個產品。

2 圖像的處理及分析

2.1 標定文件的生成

在圖像處理過程中，更值得說明的是標定文件的生成是有嚴格要求的，其處理的步驟依次為創建標定模板、初始化內參、指定描述文件、收集標定數據、配置校正、標定計算、獲得標定參數、生成標定文件等步驟。在標定的過程中運用到了標定板，在這里我們規定其大小必需為視野圖像的1/4。系統以二十幅不同位姿的標定板圖像進行標定并設置好標定圖像的原始位姿，從而生成標定文件[2]。

2.2 灰度轉換

在實際的生產加工中，由于復雜的環境因素的影響很多零部件并不是像我們想象中的那么容易區分。因此，為了快速準確的識別我們必須對其進行灰度轉換。RGB圖像每個像素顏色都對應三維空間上的一個點，而灰度圖像像素的顏色可以對應于一條直線來表示。因而，很容易得出彩色圖像轉換為灰度圖像實質是尋求一個在三維空間上的映射。

2.3 濾波降噪

在圖像采集過程中由于零部件結構的復雜程度不一，因而圖像中的噪聲是不可避免的，噪聲會影響系統對檢測區域的識別與判定。所以降噪濾波在整個檢測系統中起到了不可替代的作用。對于噪聲的處理有線性的濾波方法和非線性的濾波方法，如均值濾波為線性方法，采用mean_image算子對圖像灰度值進行平均處理從而達到降噪平滑圖像的效果。中值濾波為非線性的方法。然而對于精度要求比較高的零部件尺寸檢測，這兩種濾波方法都不能達到我們預期的效果。所以本文采用另一種可靠的濾波方法――高斯濾波。使用高斯濾波器，可以完成高精度的測量任務。

2.4 圖像匹配

在工業生產加工中，我們所檢測的零部件往往不是單一的，有時候會涉及各種各樣的零部件，通過模板匹配技術就可以實現。模板匹配可以用來做完整性檢測、區分不同類型的物體和得到目標物體在圖像中的位姿。模板的匹配有幾種不同的匹配方式：基于灰度值的匹配、使用圖形金字塔進行的匹配、基于灰度值的亞像素精度的匹配、帶旋轉和縮放的模板匹配。在應用匹配的時候我們主要是用來區分不同類型的物體，很多其他的技術都能分別出不同的物體，但對某種特殊類型的物體來說，實現一個可靠的識別算法是很復雜的。另外如果被識別物體經常發生變化。就必須為每種物體開發一個新的識別算法。通過模板匹配技術就可以實現上述功能。

2.5 提取亞像素邊緣

亞像素精度輪廓表示圖像中兩個區域之間的邊界，這兩個區域中一個區域的灰度值大于灰度閾值，而另一個區域的灰度值小于灰度閾值。為了獲得這個邊界我們需要將圖像的離散轉換成一個連續函數，而通過雙線插值的方法就能完成這種轉換。在零部件尺寸檢測的工業生產中，通過工業相機采集回來的零部件圖像往往都是像素精度的，在零部件尺寸檢測中我們需要達到比圖像像素分辨率更高的精度，因此從圖像中提取亞像素精度是達到高精度要求的唯一有效的途徑。調用edge_sub_pix算子、gen_polygons_xld算子、select_contours_xld、算子和union_straight_contours_xld算子，通過濾波器canny可以對零部件目標Region進行亞像素邊緣提取，并可以直接返回由像素點組成的邊緣，具有亞像素精度。

2.6 轉換為世界坐標

在圖像的分析與處理過程中，由于工業相機采集回來的圖像會出現一定程度上的畸變，那么這個時候我們就要對圖像進行一定程度的校正。轉換為世界坐標的目的在于使用標定后的攝像機可以在世界坐標系內進行未失真的測量。這對于零部件尺寸的檢測有著很好的效果。這種未失真的檢測用立體重構的方法也可以實現，但是立體重構的方法需要多個攝像機在不同的位置上同時拍攝同一物體，但是在實際應用中由于成本和安裝空間的限制，這種未失真的方法是不可取的。因此在零部件檢測中，我們選擇了轉換為世界坐標來達到未失真的測量。通過set_origin_pose算子設置原始位姿獲得系統參數，然后運用image_points_to_world算子轉換為世界坐標。

3 結束語

基于機器的零部件尺寸檢測技術，在工業生產中起著舉足輕重的作用。隨著機器視覺的應用，我們不難發現，機器視覺的應用大大的提高了產品的質量、降低了人口紅利并能在一定程度上降低生產成本，帶動生產加工業走向自動化、智能化的道路。在機器視覺的應用中，物體特征的提取和尺寸的精確定位及測量是生產線上不可替代的環節。

參考文獻

機器視覺概念范文第4篇

2015年，馬云在德國CeBIT2015開幕式上向德國總理默克爾演示了由曠視科技Face++提供支持的Smile to Pay“刷臉”技術，這令其為更多人知曉，成為人工智能圈的明星。

2011年，曠視科技由3個85后的年輕人成立，是一家專注于圖像識別和深度學習的技術公司，被外界熟知為“Face++”，是國內人臉識別領域知名的創業公司，創業之初獲得了聯想之星的一筆天使融資；2013年獲得創新工場百萬美元 A 輪投資。2014年11月，獲得2200萬美元B輪融資，投資方包括了啟明創投、創新工場等，2015年完成B輪4700萬美元融資。根據工商信息，公司還獲得了來自螞蟻金服（上海云鑫創業投資有限公司）的投資。

曠視科技品牌市場總經理謝憶楠接受采訪時介紹，曠視科技目前主要在深度學習、機器視覺方面進行更深入的技術研發，并保持在泛金融、泛安防兩個領域的產品領先地位，逐步向物聯網、人工智能方向摸索。

1.12億剛需用戶

據統計，2016年采用曠視科技的人臉識別技術“刷臉”的用戶已經達到了1.12億，這些用戶主要來自泛金融領域。人臉識別為他們的身份信息提供了很好的保護，并很順暢地通過實名驗證拿到貸款。

泛金融用戶的快速增長，一方面來源于政策的推動，另一方面是“刷臉”技術實質性解決了用戶的遠程風控問題。謝憶楠對記者表示，“我們的很多技術已經實現了融合，包括人臉識別 、文字識別、SAAS等，他們解決了用戶對安全和業務遠程化的要求，榛チ網金融的產業化提供了支撐。”

今天泛金融已經不是一個概念，實際上每個行業對于泛金融的需求都存在，這些行業基本上與金融交易服務都存在交叉點，在實名認證方面有共同的需求，實名驗證技術也讓服務的雙方都獲得保障，這樣就能維持一個良好的秩序。

實名認證對金融業務的擴展也有很大的幫助。一般金融服務網點越多，服務才有更好的保障。在今天的移動化時代，如果服務受制于實名認證這個難題，金融服務網點的整體流程就可能出現問題。比如網貸企業一旦沒有遠程驗證這樣的技術手段，就沒辦法實時批復這樣的業務，所有的業務還是要到線下去做，這樣一來，互聯網金融本身的實時化、網絡化的優勢就不存在了。

在金融服務實名化需求增多的背景下，曠視科技抓住了這一機遇，他們努力在泛金融行業的移動化方面起到推動作用。而人臉識別技術和生物識別相比，也具備一定的優勢：它能讓用戶的服務得到升級，信息安全得到保障。

“1.12億用戶，這是我們2016年的里程碑，今后人臉識別會逐漸走向更多的人群，走向我們的生活。” 謝憶楠說。

做中國的谷歌+華為

一進曠視科技公司，其門禁系統特別引人注目，這其實是一個“攝像頭+門禁控制+后臺”的員工、訪客管理的綜合系統。通過這樣的門禁智能識別系統，讓數據流通了起來。攝像頭拍攝的視頻流被分解成很多的信號，會對員工和訪客進行識別和分類，并記錄下來。

說到人工和機器的不同，謝憶楠這樣解釋，“對人來說，記錄這些信號可以通過眼睛來解決，而機器通過視頻感應器將這些線下的數據收集起來，這也是物聯網概念的核心所在。”

在物聯網方面，曠視科技主要關注兩點：一個是智慧安防，另一個是智能商業。智慧安防方面，曠視推出了實時的警務信息告知器，之前警務情況主要是經過事后的方式來處理，不能通過視頻信號去實時地去判斷。通過開發遠程認證識別產品和技術，可以把攝像頭變成實時數據的感知器，讓警員能夠實時地處理問題。

“我們在杭州和無錫分別做了一些項目，通過這些應用，警察可以遠程了解在地鐵的人哪些是在逃犯，并馬上通知現場的同事實施抓捕。從發現到實施抓捕，整個過程下來只需要25分鐘。”

智能商業是一個大BI的概念，它的一個重要應用領域就是地產和樓宇的自動化，比如大樓的智能出入管理。過去的門禁卡和保安系統解決不了身份惟一性，也控制不了大樓里面發生的安全隱患。拿2016年的頤和酒店事件來看，盡管保安就在現場，但是沒能現場進行阻止，主要的原因就在于他不知道當事人的身份信息，是訪客還是房客？沒有清晰的認知信息，讓管理人員無從下手。

過去在賣場里面的人群很多，這些人到底處于什么樣的年齡、性別和特征喜好分布，都是無從知道的。智能零售主要就是通過物聯網來感知這些數據的，并將這些數據串聯起來，產生最有效的信息。

未來，無論是智能安防，還是智能零售，都離不開物聯網技術。曠視科技也逐漸明確了自己的定位――數據服務提供商。“我們只是通過人臉識別技術為各行業提供各種數據服務，解決他們業務上的難題，至于這些數據到底是什么，我們并不關心。”

“實際上我們做的事情主要還是以深度學習、機器視覺的技術研發為主，同時也會提供一些行業解決方案，有點像谷歌+華為的綜合體。” 謝憶楠表示。

未來，探索機器人領域

智能制造是當前的熱點，越來越多的企業已經將巨大的人力物力投入到可感知的機器人領域。曠視科技的計劃是先專注在物聯網領域，包括智能制造，隨后才會逐步進入半自動化的、有感知能力的機器人領域。

在制造領域有很多不同的工藝和要求，比如色彩、尺寸、力度等等，這些工作在人工時代會有不小的誤差，但是采用機器人會做的更加精準。在流程控制上也比較標準化，一個程序就能讓所有的機器整齊劃一地操作工具。

曠視科技的另一個觸角伸向了硬件領域。據研究機構統計，隨著物聯網、智能硬件的發展，未來數年聯網設備的規模可能是數百億只的量級。今后所有的應用都可能會通過軟件和硬件來共同實現，對于關注物聯網的企業來說，只關注軟件是遠遠不夠的，軟硬融合是未來市場的發展方向。

機器視覺概念范文第5篇

關鍵詞：焊接自動化；圖像處理；應用；發展趨勢

中圖分類號：C37 文獻標識碼：A

一、概述

隨著計算機視覺技術的發展,近年來利用機器視覺直接觀察焊接熔池,對焊

接質量進行閉環控制是通過圖像處理獲取熔池的幾何形狀信息,已是當前研究的主要方向。

和傳統的手工焊和半自動焊接過程相比,使用機器視覺進行直接觀測焊接熔池有著很明顯的優點,采集的數字圖像信息豐富,表象直觀,且數字化的圖像數據可以實時傳輸到計算機高速緩存內,提取特征信息, 進行實時處理,同時作出在線判決,可以實現焊接過程質量實時控制和傳感。

在傳統的手工焊接和半自動焊接過程當中,對于一個有經驗的焊工,通過直接觀察熔池的行為、接頭的位置、焊道外形及電弧形狀,能夠感知焊接的狀態。若是感覺到實際焊接過程中同最佳狀態不一致,為了達到最佳狀態可以通過調節各參數,以獲得高質量的焊縫。可以把這個過程劃分為眼－腦－手的控制過程。圖像處理在焊接過程中的重要意義就等同于手工焊接過程中人的眼睛,可以實現采集和處理焊接位置的傳感、焊接時熔池、焊道對中、熔寬和熔深的信息,然后利用計算機發出指令,實現焊接過程的各種工藝參數如電流、電壓、焊接速度的調節和電弧或焊絲的對中。

二、圖像處理的概念

圖像處理(image processing)，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。一般圖像處理就指的是對數字圖像處理。數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經過采樣和數字化得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值為一整數，稱為灰度值。圖像處理技術的主要內容包括圖像壓縮，匹配、描述和識別以及增強和復原這3個部分。常見的處理包括有圖像復原、圖像數字化、圖像增強、圖像編碼、圖像分析和圖像分割等

三、焊接圖像攝取方法

圖像的處理一般包括量化、圖像識別和圖像預處理等幾個步驟。圖像預處理包括圖像增強、圖像變換和圖像恢復,盡量把因為隨機因素的干擾和攝像中各種條件的限制而產生的不足和噪聲減小,繼而可以獲取焊縫位置的精確信息;量化由圖像卡完成;圖像識別包括邊緣提取和圖像分割等,可借助小波變換、快速傅立葉變換、概率統計等數學工具對圖像進行理解、分析、模式識別和特征提取。

從國內外大量文獻來看,利用機器視覺采集焊接熔池圖像的方法主要分為被動式直接視覺傳感和主動式直接視覺傳感兩大類,視覺傳感器常采用CCD攝取原始圖像。CCD是英文(Charge-Coupled Devices)的縮寫,意即“電荷耦合器件”。具有體積小、耐震動、重量輕、穩定性好、壽命長、速度高,幾何失真小及耐高壓等一系列優點。CCD是固態圖像傳感器的一種,固態圖像傳感器是指把布設在半導體襯底上的許多感光小單元的光－電信號,用所控制的時鐘脈沖讀取出來的一類功能器件。

動式直接視覺傳感利用窄帶復合濾光系統濾除非連續光譜的電弧強光,并采用高強脈沖激光或具有圖像增強器的高頻閃光燈作為輔助光源,可有效地抑制弧光獲得清晰圖像。被動式直接視覺傳感是利用焊接過程中的結構光進行成像。主被動式直接視覺傳感存在強光干擾的問題,激光焊接中,通常采用中性減光的辦法解決強光干擾的問題;在電弧焊中,對于短路電弧焊和脈沖電弧焊.可在短路期間或基值電流期間獲取圖像數據,或者在攝像機前通入部分保護氣,減少煙霧和飛濺的影響;TIG/MIG/MAG焊時弧光在600～700nm波段內相對光強最弱最穩定,選用這一波段內的干涉濾光片和防熱玻璃可有效地排除弧光及紅外干擾。

四、圖像處理在焊接中的應用

現如今，對于圖像處理主要集中應用在脈沖機器人焊接、TIG焊、激光焊和焊縫質量的檢測等領域。圖像技術在機器人焊接領域應用較廣。由于機器人需要有很強的適應能力,借助三維視覺傳感系統和計算機圖像處理技術,焊接機器人可對焊接環境進行實時控制。通過圖像的采集,可幫助機器人進行焊縫的對中,為機器人焊接提供實時特征信息,如熔深、熔寬和熔池的形狀等,從而實現焊接過程的智能控制。目前國內哈工大的吳林教授在這方面作了較深入的研究,從焊縫位置的傳感到熔滴的過渡,從過程實時控制到最后焊接質量的檢測都進行了較為系統的研究。

哈工大的何景山博士在脈沖TIG焊熔深及熔透的彩色圖形法傳感方面進行了較深入的研究。圖像處理目前用得最廣的領域是在脈沖TIG焊中,國內外許多學者都對該領域進行了積極的探索。首先創建了一套適用于脈沖TIG焊的彩色圖像法熔深和熔透的傳感系統,通過對脈沖峰值和脈寬的控制實現對熔深和熔透的控制,其控制信息來源于基值期間,進行圖像信息的采集。

此外，圖像處理還在焊接的其它領域中有一定的應用。有的將圖像處理用于焊接缺陷的自動監測與缺陷尺寸的保真,也都收到了良好的效果。有些科技工作者還將圖像處理用于水下濕法焊接,通過復合濾光技術和水下CCD攝像系統,采集出了藥芯焊絲水下濕法焊接電弧區域的圖像,用中值濾波和梯度算子的電弧區域圖像邊緣檢測方法,有效地區分了電弧燃燒區域和電弧氣泡區域。哈爾濱工業大學的何景山、楊春利等人結合采用埋弧焊進行容器類焊接結構制造過程中的工藝特點及實際工況,設計了一種將微型攝像機、微型半導體激光發生器及具有濾光功能的光學系統三者集成一體的焊縫視覺傳感器。

焊接控制過程中的一個重要環節就是焊接縫隙檢測,圖像處理在這方面的應用也有許多學者研究。為了實現電弧焊過程的自動對中和焊縫質量控制,必須對焊接縫隙的相對位置和坡口幾何參數進行檢測。西安交大的梁晉、賈昌申等在《圖像法焊接縫隙檢測的研究》一文介紹了一套自行設計的計算機焊接縫隙檢測系統,包括圖像采集卡、計算機接口、光學傳感器、圖像處理軟件,分析了它們的基本結構和工作原理,討論了提高光學傳感器、圖像處理軟硬件等抗干擾能力的措施。該系統工作原理是:由光源和CCD攝像機組成的光學傳感器攝取圖象,CCD攝像機把圖象轉換為電信號,再經圖象采集卡把模擬信號變為數字信號存儲于計算機內,計算機對此信號進行必要的處理,即可得到縫隙位置和坡口幾何參數信息,在監視器屏幕上顯示出來,或經過D/A電路給執行機構,修正焊槍位置,實現閉環對中控制。有的將圖像分割和小波分析應用于焊接領域,小波分析在焊縫視覺跟蹤過程中檢測焊縫,采用多次小波變換可獲得清晰的焊縫邊緣,大大簡化了硬件設備；圖像分割法可減小焊縫識別的圖像處理的復雜性,使得焊接過程的實時性增強。

五、圖像處理在焊接中應用的展望

為焊接現象的描述及內在規律的解釋提供了極佳的條件和直接的證據,推動焊接理論和實踐的發展就是通過圖像傳感的這種方法。同時也使得研究者能夠觀察到其它傳感方法所不能觀察到的被強光所淹沒的豐富直觀的信息。

把圖像處理技術應用到現代焊接技術中,將會推動焊接過程質量實時傳感與控制的發展和成熟,使得焊接過程通過閉環反饋控制而實現完全自動化,保證焊接質量,提高焊接生產效率。

總之，作為智能控制中關鍵技術―數字圖像技術,在焊接過程中發揮的作用將會越來越大,將為焊接智能化生產作出貢獻。現代工業正朝著信息化和智能化方向發展,現代焊接技術也必然要實現智能化。

參考文獻：

[1]段佳佳,楊迎春.圖像處理在自動焊接中的應用[J].電子測試,2012,02:12-15.

[2]陳彥賓,李俐群,陳鳳東,陳杰.圖像處理在自動焊接中的應用和展望[J].材料科學與工藝,2003,01:106-112.

作者簡介：