图像传感器在生产线中的应用

骆丁菱 贵州电子信息职业技术学院

图像传感器在生产线中的应用

骆丁菱 贵州电子信息职业技术学院

伴随着制造业的进一步升级发展，在生产线中采用一些传感器及其原理可以提升工业生产中的质量控制，如产品监测、生产线控制，从而达到自动化生产目标。现代化的产品生产线设计中利用感光器件的主要应用路径是利用工业摄像机达到监测功能实践。下面就以感光器件中的图像传感器为主题探讨在工业生产线中对它的应用问题。

图像传感器 生产线 应用

近年来美、德、法分别提出了制造业的升级优化战略，包括工业4.0、工业互联网等；我国在这股制造业发展新潮流中也开展了诸多基于“互联网+”的新战略，构建了产业升级转型、全球电力工业互联网等发展计划，尤其是在“一带一路”的发展势头越来越好的情况下，我国实施进一步制造业升级转型有了更好的技术支持，并且为其基于产品的生产到销售建立了全程的产业链。从其前景观察生产线的进一步智能化将会成为工业生产的必然趋势。以下就以此为背景对主题展开具体讨论。

1 图像传感器

图像传感器于1969年由贝尔发明，目前的感光器件中的图像传感器多作为工业摄像机的核心组成部分而得到应用。从类型分析，图像传感器有两种，分别是CMOS、CCD。从原理方面分析，图像传感器主要是在高感光度半导体材料基础上，能够将光线照射下的电信号转换为数字信号，从而完成光-电-图像的转换，其过程主要可完成高效化的信息存储、编辑、传送、接收。

2 图像传感器在生产线中的应用

以CCD图像传感器为例，我国的研发较为稳定，从第一代到第二代发展时间短、速度快，而且在成果转化率方面相对成熟，已经接近世界发达国家水平。从特征方面分析，由于CCD工艺相对特殊，因而能够在低照度、信噪比、通透感、色彩还原各功能中体现出显著优势。从应用方面观察，我国已经在交通、医疗等高端领域实施了大规模、较大范围的应用；伴随着制造业向自动化、智能化、一体化方向的快速发展，目前借助互联网+的思维一些企业也初步实现了基于图像传感器的生产线设计与生产应用，其效果相对传统生产线效果更佳，对于产品质量的控制、生产流程的严格监测具有一定的促进作用。

2.1 生产流程中的对应设置应用

目前在工业生产线中应用图像传感器，其实质要求与生产流程相对应，使生产流程的各个环节得到具体的生产自动化监测。比如，以汽车零配件生产为例，就需要在产品设计、模具制作、材料制作、生产加工、流水线转运、质量检测、包装各个环节安装与之匹配的工业摄像机，并利用互联网技术实现电脑设计平台、数控机、流水线各环节之间的信息联网，并在联网设计中开发一个与生产汽车配件工艺相匹配的控制系统。生产线自动化中应用图像传感器通常会选择与生产线相匹配的传感器，先将产品的图像、数据、参数进行前期设置，并将图像传感器对应的匹配到生产线之中，使生产线中的每一个开关、质量指标检测能够得到图像传感器方面的监测；而这牵涉到对于产品属性及相关要素的分析，以及对应的系统设置。比如，具体到实践操作中即要求将产品在生产线中的生产实践各环节中的光信号通过摄像机转换为图像传感器中的图像进行与对应产品设计匹配的图像识别，从而以参数匹配达到对产品的监测。而生产线中的整体化应用则主要集中体现在各个环节设置的图像传感器之间的信息共享，即令每个环节的图像传感器得到了图像既能够实施单独的监测，也能够使其合并在整体的产品成品方面，实现对整体产品的有效监测。

2.2 循序渐进原则下的应用实践

由于光电传感器在生产线中的应用较多，图像传感器相对偏少。因而目前制造业生产线中应用图像传感器处于尝试阶段，所以实践应用中必要先将人机进行结合，实施人为管理操作下的图像传感器应用，即对于设置在生产线各流程之中的图像传感器必要进行人为监测，经过试行阶段后可以再尝试进一步的全面推广应用，从而在循序渐进原则之下逐步实现图像传感器在生产线中的全面应用。比如，以汽车配件生产线为例，先可以尝试在一些基础和零件生产中小范围应用，并借助应用经验进一步扩大对其它零部件方面的监测应用。根据目前现状建议在应用的初期增加技术投入力度，并设置专门的团队进行相关的技术研发，提高技术创新能力，推进生产线全面智能化发展。

3 结束语

我国在图像传感器的研发方面虽然比较早，但在自动化生产线中的应用比发达国家较晚，尤其是应用技术相对欠缺，因此从一般的生产线应用效果分析还处于初步发展阶段。因此建议在新时期面对制造业升级转型发展、产业结构优化升级的机会，必要借助企业合用、技术研发投入与知识产权保护多个路向为其进一步的发展提供保驾护航的作用。尤其是应该在自动生产安装、调试方面增加一些资金投入，提高图像传感器在生产线中的应用自动化水平，为其生产的全面智能一体化奠定基础。

[1]熊平.CCD与CMOS图像传感器特点比较[J].半导体光电,2014(1)

[2]董建婷,杨小乐,董杰等.面阵CMOS图像传感器性能测试及图像处理[J].红外与激光工程,2013(12)