视觉检测技术的流程及管理探讨

吴贺　贾滨　沈伟

摘要 视觉检测技术是当今科技发展、技术应用一个重要的领域，虽然视觉技术经过了30余年的研究，但是这一技术还有极大的发展空间，并且随着智能时代的到来，必将迎来更广阔的发展空间。本文分析了视觉检测技术的应用和管理经验，对于探索和发展面向对象和用户的视觉检测实用技术很可能是未来视觉技术的发展方向之一。

关键词 视觉检测技术；光源；镜头；摄像机；管理

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2016）14-0063-03

随着工业4.0、大数据、机器智能时代的到来，各种高新技术在很多行业得到了快速的发展，其中视觉识别、视觉检测技术也得到了更为广泛的应用和发展，在机械制造行业、食品行业、医药行业、汽车行业、军工行业等领域均有广泛应用，其中视觉检测技术在生产、包装过程中的运用得到了高速发展，是视觉技术重要发展方向之一。

1视觉检测原理

视觉检测就是通过图像信号传感、处理、分析与計算来实现物体参数的检测。按照这样的原理形成的面向工程的仪器设备我们称之为视觉检测技术装置。这样的装置安装在生产制造系统中，与生产制造系统的机械传输部分统一受到主控计算机整体控制，实现物料输入、视觉检测、图像分析、数据传输、计算机系统判断、系统输出控制分类处理，这样一套流程。视觉检测装置与生产线有机结合充分体现了高效率、高精度和高考靠性的特点。

1.1视觉检测系统的优势

视觉检测系统的优势主要有节约时间、降低生产成本、优化物流过程、缩短机器停工期、提高生产率和产品质量、减轻测试及检测人员劳动强度、减少不合格产品数量、提高机器利用率。

1.2视觉检测装置组成

视觉检测装置组成主要由光源、镜头、相机、图像采集卡、软件组成。1）光源：根据相机的光谱响应特性、物品形状、打光方式、辅助手段（采用偏光片、滤光片、漫射片）等因素选择合适的光源，种类有LED、荧光灯、卤素灯（光纤光源）、特殊光源，为满足应用，要通过理论分析和实验测试综合考虑光源的使用。2）镜头：根据相机接口类型、物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变范围、放大率、聚焦、变焦范围、光圈等因素选择镜头，镜头类型有标准、远心、广角、变焦放大、远摄/近摄等。3）摄像机（图像传感器）：指标，像元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵敏度、速度、噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等。分类，线/面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/cMOS。4）图像采集卡，根据精度、速度和可靠性选择。主要指标：采集频率（速度）、接口、预处理功能、支持相机种类、控制功能、输入输出点数；分类：模拟/数字、单通道/多通道。5）软件。

2单摄像系统和多摄像系统

对于目标识别和跟踪、物体位移的偏差检测等情况要采用单一摄像机的图像采集和处理系统；而应用于机器人导航、三维测量、虚拟现实环境构建等情况采用双摄像头或多摄像头组成的图像采集和处理系统。采用不同的图像采集方式相应要采用不同的图形处理算法和处理技术。也就是说我们要采集同一事物或物体的图像，可以选用单一摄像机同步跟踪、多角度拍摄，也可以选择在不同位置、角度安装多台摄像机来实现拍摄。单一摄像机同步跟踪可适用于静止物体和运动物体采集图像，多摄像机方式却只是用于静止物体或是低速运动的物体的拍摄。

3图像处理算法

可以根据被测物体不同特点选择不同的算法，通常包括摄像机标定算法、图像输入处理、图像滤波、边缘提取、特征选取、图像匹配、深度识别、深度图生成、与其他类型传感信号的融合和先验知识的融会贯通等。

下面介绍我们为不同工况配置的不同的视觉检测方案，其中实例1“标签批号（数字、条码）在线视觉检测”是比较简单的运动物体的图像识别；而实例2是对玻璃容器中的液体的容积、细小异物进行检测，因为液体药品中细小异物的分辨、玻璃瓶造成的虚假干扰信息等因素，造成了对于这类物品的视觉检测很困难，如配置方案不合理，就很难做出精准的判断，造成良品的错误剔除，或是有问题的药品被当作是良品放行，其中后者会造成更加严重的危害，使注射药品的患者处于风险中，这是制药企业完全不能接受的。

3.1实例1：标签批号（数字、条码）在线视觉检测

如图2所示产品物料在传输带上水平运动，传输速度为60～70m/min，标签粘贴在物料上表面，标签面积为3mm×8mm，需要检测标签上的批号信息的有无和字迹是否清晰，采用的固定单摄像机的图像采集和处理系统，由传感器触发，设置延时（根据现场试验设定），保证摄像机拍摄准确落在标签位置，采用了LED同步光源，图像处理采用了图像增强与滤波、图像边界检测方法。将采集到的每个物料标签图像与初始设定的标准图像进行相似度比较，对于相似度应大于80%给予放行，否则作为异常品处理。经过充分的验证试验，试验中对于良品和异常品（人为挑选）判定准确率达到了100%。

3.2实例2：瓶装药品（液体）在线视觉检测

被检测物体是封装在2mL西林瓶中的透明液体，需要检测各种细小异物，并且要区分开细小异物是在瓶子内部还是在外部，瓶子内部有可见异物按照异常品处理，而瓶子外部的细小异物对于药品质量没有任何影响，属于良品。

此方案中采用了多检测站位，多组摄像机的图像采集和处理系统。需要的检测成像区域的面积为130mm×90mm，因此采用了640mm×480mm的30万像素相机。在同一站位拍摄24张以上的照片，将这些照片在软件系统内进行叠加比对分析（实验证明，提高对细小异物的检出率，通过提高照片数量的方式优于单纯提高摄像机像素的方式）。但是如果相机和光源都是固定不动的，但是瓶子却在连续运动，反而造成了致命的缺陷，因为在拍照时瓶子的背景在不断的变化，使得获取的照片背景无法保持一致，同时瓶子对于相机来说位置也在不断变化，造成相机的对焦不稳定，而要检测较小的异物时，摄像机的灵敏度一定会高，此时在进行照片比对时，背景的变化就会被摄像机检测到，误判为异物，造成误剔除。基于上述苛刻情况，必须保证相机一产品一光源的同步性，在执行检测时，三者始终保持没有相对位移，只有这样才能保证照片背景的一致性，也能保证相机对焦的稳定性，最大程度的减少误判，保证机器检测的高精度（如图3所示）。endprint

根據可见异物不同特征对检测形式分类：“可反射类微粒”检测、“不可反射微粒”检测和“液位”检测。

站位一：不可反射类微粒检测——针对如黑色异物、金属、纤毛类能够吸收光线的异物，检测前，瓶子高速旋转后突然停止，LED照明矩阵从背部给瓶子打光，配以白色背景，即可有效辨识异物，见图4。

站位二：可反射类微粒检测——针对玻璃、化学纤维、白色异物等不可吸收光线的异物，瓶子高速旋转后突然停止，LED照明系统从底部和背部给瓶子打光，同时配以黑色背景，即可有效辨识异物。

站位三：偏振光异物检测（图5），对于带气泡的液体，可以使用偏振光技术来避免气泡对检测过程及结果的影响，从而完成对颗粒物和纤毛等的检测。

以上3个站位组成了对玻璃容器内液体异物及容积的视觉检测装置，进过充分的验证测试，此方案可保证在正常生产条件下，良品检出率为≥98%，异常品剔除率为100%。

实例2综合运用了多种视觉检测方法，软件中也采用了多种算法（本文中未作详细表述），体现了视觉检测技术的高水平的应用。对于探索和发展面向对象和用户的视觉检测实用技术很可能是未来视觉技术的发展方向之一。

4视觉检测系统的管理

高效率、高精度的视觉检测系统离不开管理，有效的管理是系统安全运行的保障。首先，是技术人才的培养。只有具备较高技术能力的操作员、技术员，掌握了该系统的原理、维护保养技术，才能保证系统的正确使用和维修维护。其次，是良好的运行环境。视觉检测设备对于环境湿度、灰尘比较敏感，湿度条件较差或是灰尘大的环境均会影响设备的运行，甚至会造成镜头和其他部位的损坏。再次，是制定维护保养规程和计划。严格按照规程和计划执行，视觉设备比较娇贵，很多外界因素，包括人为因素都会造成设备故障，这就需要经常的保养和维护。最后，建议对视觉检测系统制定精准度验证标准和周期。该系统的硬件是由光学原件和电子元器件构成的，可能会突然发生（或是缓慢的发生）异常，导致检测结果的改变，这一改变有时难以立即被我们发现，造成持续的误判危害，所以要验证。我们可以根据所检测物品的质量特征制定精度标准；根据对系统的风险评估结果制定验证周期。这对于保证视觉检测系统的精确性可靠性是重要的。我们通过上面的管理手段，可以保证视觉检测系统更加可靠持久地为我们服务。

5结论

视觉检测技术经过三四十年的研究，取得了非常大的发展，但是和人类的视觉功能比起来，当前的视觉识别技术发展水平还差很多，科学研究工作还要解决一个又一个难点来提升视觉技术水平。我们也要不断优化视觉检测系统的检测方法，不断提升视觉检测技术的管理，让这一技术更好地发展，更好地为人类服务。endprint