机器视觉系统的应用研究

摘 要：机器视觉是一项涵括了光、机、电及计算机图像处理的综合技术，目前机器视觉已经广泛地应用于各个方面，代替了许多人类需要完成的重复复杂的任务。

关键词：机器视觉；自动化；图像处理

中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）23-0012-021 机器视觉的定义

机器视觉是用机器来代替人的眼精来做测量和判断的一门技术。机器视觉系统是通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，并且传送给专用的图像处理系统，把图像信息转变成数字化信号；图像系统对处理好的信号进行运算抽取目标特征，从而根据目标特征来控制现场设备的动作。

2 机器视觉技术的发展

机器视觉这门技术从80年代开始全球获得了蓬勃发展，不断涌现出新的理念。在中国该项技术自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。研究领域发展十分迅速。机器视觉的发展已有20多年。1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。1990～1998年为初级阶段。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。越来越多的电子和半导体工厂带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。在此阶段，许多著名视觉设备供应商，开始接触中国市场寻求本地合作伙伴。从2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，中国机器视觉呈快速增长趋势并且应用范围广泛。

现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，目前国际上从事机器视觉技术研究较为成功的企业主要有：美国邦纳工程公司、捷达科技有限公司、东芝泰力株式会社等。国内深圳、广州、西安等地此项技术发展较为迅速。比如深圳市视觉龙科技、广州三拓识别技术有限公司等。

3 机器视觉技术的工作原理

机器视觉是一项包括了光学成像、传感器、图像处理、机械工程等光、机、电及计算机图像处理的综合技术。

它一般包括照明、镜头、CCD相机、图像处理软件、图像处理单元、监视器和动作执行机构等。其工作流程如图1所示。首先光源投射到被测物体，通过CCD相机捕捉获取被测目标的相关图像信息，然后通过PC机等设备A/D变换转换成数字信号传给图像处理单元，图像处理单元对捕捉到的像素进行分析运算来提取目标特征，输出判别结果，最后把处理过的相关信息传输给执行机构。

4 机器视觉技术的特点

机器视觉系统最大特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。通常机器视觉可以代替一些人的视觉难以满足要求的场合或者不适合人工作业的工作环境。另外机器视觉系统在检查大批量生产过程中体现了速度快、精度高等特点。比如产品包装生产线的自动化程度很高，用视觉识别系统代替人工进行在线检测，可以大大提高生产效率。虽然机器视觉系统的优点很突出但是也有它的局限性，所以要根据检测对象的不同特点采取适合的方案。

5 机器视觉技术的应用

当前机器视觉的应用主要体现在以下三个方面：

第一是检测功能，它是机器视觉系统在实际中应用最多的一项功能。能够检测出包装、印刷有无错误、划痕等表面的相关信息。

第二是定位功能，能够自动判断被检测物体的位置，并将位置信息输出。它主要在全自动装配和生产过程中使用。比如自动包装、机械手等执行机构。

第三是测量功能，主要是自动测量被检测物体的外轮廓尺寸等，提高了人工作业的测量精度。

6 机器视觉技术的发展趋势

构建一个合格的机器视觉系统离不开合理的硬件搭配和可靠的控制程序。对于视觉系统的未来研究过程中，图像处理技术和运动控制技术将是整个视觉控制系统开发工作的重点。机器视觉的发展趋势主要有四点。

趋势一：产品标准化。目前从事机器视觉软硬件开发研究的公司中都开发自己独立的产品，导致各个公司生产的硬件产品不能通用，软件兼容性也存在一定的问题，造成了资源的浪费。因此，有必要设立产品软硬件的行业标准，规范各种接口定义和技术指标，降低用户使用成本。

趋势二：产品集成化。越来越多的公司正在开发集成有图像处理芯片的摄像机，这类摄像机在完成图像采集任务的同时，可以对图像进行预定的处理，输出用户指定的信息或者一定标准的图像，由于采用硬件处理图像，一般可以达到很高的处理速度，减少系统等待时间。

趋势三：图像处理软件的人性化。虽然现在的图像处理软件还需要具有图形处理知识背景的工程人员去使用，但是这些软件都在向着一个共同的趋势改变，那就是软件使用变得越来越简单，功能划分越来越细致具体。很多开发软件还提供了开发助手等工具，使即使没有专业知识的工程人员也可以很快的编写出满足要求的处理流程并自动生成程序代码。

趋势四：机器视觉与运动控制、网络化等技术的结合。视觉系统涉及到多种领域，是一种高度专业化的产品，在实际产品生产线上对多工序同步连续检测时，必须使视觉系统具备分布式联网能力。

7 机器视觉技术存在的问题

机器视觉系统在应用中也同时存在着一定的问题，比如：如何准确高速地识别出目标、解决实时性问题的能力、多传感器融合问题、视觉系统与执行机构的协调问题、系统的稳定性问题等问题。机器视觉技术比较复杂，机器视觉不能通过省法来来描述整个视觉过程。所以机器视觉系统的建立十分复杂。但随着机器视觉技术逐渐的成熟和发展，它一定将在制造企业中得到越来越广泛的应用。

参考文献：

[1] 梅江平.高速包装机器人技术与应用[J].机器人技术与应用，2007，（5）：18-20.

[2] 谢勇，彭涛.机器视觉及其在现代包装中的应用[J].株洲工程院学报，2002，（4）：1-4.

[3] 潘春洪，张彩霞.计算机视觉简述[J].自动化博览，2005，（5）：92-95.

[4] 李朝晖，张弘.数字图像处理及应用[M].北京：机械工业出版社，2004.