机器视觉技术在机械制造自动化中的应用分析

摘 要 本文中介绍了机器视觉技术的组成及原理，列举了机器视觉技术在机械制造自动化中的应用情况，对从事检测、测量及焊接方面的各种机器视觉系统进行分析，指出系统的特点及使用领域，为机器视觉技术与机械制造自动化的进一步融合提供参考。

关键词 机器视觉技术；机械制造自动化；应用；分析

前言

随着红外线成像技术以及视频技术的不断发展，机器视觉技术在机械制造业中的应用越来越广泛，机器视觉技术利用计算机进行物象识别及测量判断，可在高危环境下取代人工监控，实现自动化作业。极大的提高工作效率，降低劳动危险性。对促进生产企业实现机械制造自动化有十分重要的意义。

1 机器视觉技术概述

1.1 系统组成

机器视觉系统利用图像摄取装置获得目标图像信号，并利用图像处理系统转变成数字化信号，图像系统根据数字化信号抽取目标特征进行判别并控制现场的设备动作。图1为典型采用机械视觉的分拣系统，该机器视觉系统主要包括光敏传感器、传送器、显示器、打印机、计算机、图像采集卡、分检机构及光源等部分。通过给视觉系统配置不同的动作执行机构可扩展不同的系统功能[1]。

1.2 工作原理

机器视觉系统主要功能是代替人类来进行目标物的测量及判断。视觉系统采用CCD照相机获取目标图像信号，图像处理系统根据图像信息的亮度、像素分布及颜色等特征将其转变成相应的数字化信号。图像系统通过对这些运算数字化信号进行运算来获得目标物的长、宽、高、数量及位置等特征。视觉系统根据预设的条件输出具体的数值（尺寸、偏移量、角度、数量等）或逻辑判断（合格、不合格、有或无等）。系统根据输出的检测结果，发出相应的信号控制执行机构实现动作[2]。

2 在机械制造中的实际应用

2.1 用于精密测量

（1）零件位移精密测量。精密位移检测系统由光源、CCD摄像头和计算机处理系统等部分组成。利用平行光束照射检测部位，显微像组将检测部位边缘轮廓成像在CCD像面上，利用计算机对图像进行计算得到被测部位轮廓位置。检测系统可根据两次输出的位置差计算被测量物体的位移量。这种检测系统适用于尺寸较小、形状简单的大批量产品，精度能达到0.01mm[3]。

（2）刀具磨损测量。利用机器视觉可在线检测刀具磨损程度，该系统最关键的问题是误差因素控制，将光纤插入镜头周围提供光源，选择合适的拍摄角度、最佳光线照射强度及角度，减小阴影，降低误差。该系统通过计算刀具磨损前后的横向尺寸差来测量磨损度。系统体积小、夹具自由转动角度大、测量精度高、速度快，适用于测量几何形状简单的刀具[4]。

（3）在逆向工程中的应用。逆向工程可实现对现有工件（样品、不规则自由曲面、模型）的快速复制。通过测量仪器测量出轮廓坐标值，经编辑、修改、拟合曲面后得到工件的图形存档，可通过CNC或快速成型机制作样品模型。因此逆向工程的关键问题是轮廓坐标值采集的准确性。轮廓视觉测量技术可快速准确的得到工件的轮廓坐标值数据。该系统利用平面条纹结构光照射测量工件，利用CCD摄像机摄取变形条纹图像并转换成模拟信号进行存储。同时将模拟信号传送到监视器上进行图像处理，便可得到工件的三维数字化轮廓图像[5]。

2.2 在检测方面的应用

（1）检测工件表面缺陷。基于CCD的产品表面缺陷检测技术可快速准确的检测到缺陷零部件，确保工件表面质量。以连杆结合面爆口视觉检测系统为例，该系统采用方形框式LED漫反射光源照射破口区域，利用光电耦合CCD元件得到坡口区域的电量信号，经过图像处理系统根的计算分析得到所需的数据。根据系得到的像素值与实际值之间的对应比例值判断工件接合面是否合格[6]。

（2）激光机器视觉检测系统。激光机器视觉检测系统目前已经广泛应用于汽车、电子及机械加工行业中。比较典型的是“白车身二维激光视觉检测系统”， 该系统利用CCD技术及激光技术可实现7min完成汽车白车身检测工作，系统稳定可靠， 可适用车型范圍广[7]。

2.3 在焊接机器人中的应用

机器视觉技术在焊接机器人的应用，使焊接机器人不仅具有对常规焊缝的视觉感知能力，还可以处理强弧光及飞溅干扰下的焊缝图像，实时提取焊接参数信息，并预测焊接组织性能，可在高危场合高质量完成自动焊接作业。焊接机器人的视觉传感系统一般由多个低维传感器组成（一维视觉传感、二维视觉传感、三维视觉传感）。对采集的信息进行综合处理。焊接机器人视觉系统需要具备的功能有优化焊接参数、识别焊接特征、调节焊接位姿、跟踪焊缝、规划焊接路径、控制焊缝熔透等[8]。

3 结束语

机器视觉技术在机械制造中的应用，极大地提高了生产率，工件的检测或测量结果快速准确。采用机器视觉系统的焊接机器人可实现自动化作业及代替人力在高危环境中施工。随着科技的发展，机器视觉技术将极大促进机械制造自动化的发展。

参考文献

[1] 孙永忠.机器视觉技术及在机械制造自动化中的应用[J].设备管理与维修，2018，（15）：119-120.

[2] 滕悦，徐少川.机器视觉技术在机械制造自动化中的应用[J].科技与创新，2017，（21）：143，146-147.

[3] 杨帆，潘云峰，杨斌.简析机器视觉技术在机械制造自动化中的应用[J].山东工业技术，2017，（20）：53.

[4] 仇文平.浅析机器视觉技术在机械制造自动化技术中的应用[J].内燃机与配件，2017，（16）：114-115.

[5] 陈世豪.机器视觉技术在机械制造自动化中的应用[J].科技创新与应用，2017，（13）：128.

[6] 王晖.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用分析[J].黑龙江科技信息，2017，（11）：76.

[7] 白宁.浅谈机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].石化技术，2017，24（03）：72.

[8] 陈晓斐.机器视觉技术在机械制造自动化中的应用分析[J].中国设备工程，2017，（01）：168-169.

作者简介

张小现（1986-），男，籍贯：湖南省衡阳，学历：本科，毕业院校：湖南理工学院；研究方向：自动化工程与机器视觉。