机器视觉技术及其在机械制造自动化中应用的探讨

2019-01-23刘泽宇

中国设备工程 2019年1期

刘泽宇

（广州中国科学院工业技术研究院，广东广州 511458）

随着科学技术的高速发展，机械设备越来越人性化。有些企业开始以人的思维模式过程为基础，研发出人工智能的软件或机器设备；有些企业则选择将人类的外部感官作为研究对象，制造出机械臂、机械眼睛等等，所以机器视觉技术的发展对于机械制造行业非常重要。

1 概述

机器视觉技术是一项覆盖多领域学术技术的科学技术。包括人工智能学、生物学、心理学、物理学、计算机科学与技术、图像的处理及分析等。这种技术主要就是来模仿人类的功能性视觉，在进行机械制造的自动化生产流水线中，视觉系统根据摄像机的录制和传输功能，将线上的物品形成特定的形象，并且传入处理系统中进行信息处理，完成物品的色彩、光亮度、图案的填充，之后再对这些特点进行分析和研究转化成数字信号，判断分析后得出监测结果（如图1所示）。

图1 视觉技术在机械制造自动化中的工作流程

在机械制造自动化执行相关指令的过程中，有一个系统非常重要，叫做指挥系统。就是以监测的结果为执行标准，由此作出相应的其他指令并控制。机器视觉技术的优点是噪音相对较少，测量结果的精准度较高，虽然工艺看起来较为复杂，但在实际的流水线作业过程中，仅仅需要0．1s的反应时间，效率非常高；就算在周围环境恶劣或工作时间较长的情况下，也可以有效实践，对监测物品的信息化处理的程度较强。

2 实施机器视觉技术的重要意义

将机器视觉技术替代传统的人工作业的监测方式，不仅能够提高产品的质量，而且使企业的生产效率增加。随着科学技术的不断更新，现代化的机械制造行业的发展趋势越来越趋于智能化。人类利用视觉技术在生产过程中实时掌控成本的监测检验，保证其出场的质量，这种生产的模式、性能及自动化的运用，正好填补机械制造工业中危险系数高的生产工作环境，经常用机械来代替人工的视觉技术。另外，在产量较大的机械制造过程中，由于监测人员的专业水平及专业知识的参差不齐，无法保证所有的人工检查产品都能够满足产品质量的要求，也不能对精准度提供保障，机器视觉技术衡量产品的标准都是固定的，除了系统发生问题，否则对商品监测时的要求都是一致的，可以提高企业的生产效率和自动化程度，达成了机器视觉的信息整合，是计算机集成技术的实现基础。

3 在机械制造自动化的工作中加入机器视觉技术的应用

3.1 应用于监测质量的施工过程中

机器视觉技术的主要功能就是对生产线上的产品外观进行检查，保证其质量的一道检测装置，已经被广泛运用在许多机械制造行业的生产过程中，尤其受到大型机械零件的青睐，例如：生产汽车零件、轮船零件、飞机零件等。这些零件的生产量较庞大，所以只依靠人工检测无法保证产品的质量。机器视觉技术对产品在监测时，图像显示非常清晰，外观的缺陷非常明显，正好可以弥补人工检测的不足。例如：在对曲轴进行检测的过程中，曲轴轻微弯曲有时候无法用肉眼识别，有些与标准只相差几毫米，但利用机械视觉技术就可以及时对零件进行检测，而且这个技术的检测项目非常全面，还可以同时对零件的细节处理、孔洞内的细节处理、横截面及连接处的细节处理进行检查。需要注意的是，技术人员必须要在施工前进行标准设定、误差设定和零件允许的误差范围进行设定，然后将生产线上的产品与标准值相比较并筛选。不合格的产品需要立刻废弃，防止混入市场的产品营销中，影响产品总体质量及企业的发展。

机械视觉技术的表现形式不只有摄像和拍摄照片，还有红外线扫描及声呐扫描。这也是机械制造行业发展的重要证明，还有X光、激光等高科技技术，都可以作为机械制造行业的“眼睛”。

3.2 应用于测量的施工过程中

在机械制造的自动化过程中，测量与检测之间存在着共同的特点。检测一般有两种方法，第一种方法是将产品与标准件进行全方位的比较，若超出已知的误差数值，则不合格；第二种方法是先测量零件的精准度，然后再对标准件的精准度进行测量，两者相对比得出是否合格的结论。由于第二种检测的方法过于复杂，所以应用第一种检测产品质量的企业较多。但第一种方法的中心点在于标准件的长度、大小、接口大小等是否准确，只有标准件的相关数值准确，才能够保证后续检测的产品质量能够达标，同时在机械制造中，机器视觉技术还有许多其他的应用。在测量中加入机械视觉技术方法的具体操作，就是先固定其位置，然后确定好测量点之间的距离，通过机器视觉技术的扫描，形成图像并做好相关的处理，然后计算距离或计算出信号反射时的相关参数。测量中的原则是由简到难，先由简单的基础结构开始，逐渐向复杂的测量技术过度，若想要对复杂构成的零件进行测量，可以将其分解成几个简单的组成部分，将测量好的数值进行整合，降低测量的工作难度。

还可以在机械视觉技术中加入光学投影技术，大量等宽等距离的平行夹缝光学仪器叫做光栅，可以运用这种显示技术来提高测量的精准度，使其精准度以微米为计算单位，但是这种技术存在一个缺点，就是成本投入较高，降低企业的盈利，所以很少有企业选择这种方式。但这种发展趋势却是机器视觉技术和机械制造行业的发展方向，相信随着科学技术的不断完善，可以降低其成本投入，这是一个全面化、精准化的发展目标。

利用测量仪器对定制的零件进行测量叫做逆向工程测量。首先需要对零件进行测量并得出数据，然后建立三维立体的坐标，运用CAD软件对其进行图像的加工，最后运用CNC加工机制造出模型。在整个工艺的进程中，测量数据的准确程度影响着整个模型的质量，这是逆向工程中最重要的环节。在科技的发展过程中，机器视觉技术也被应用在逆向工程零件的检测中，这项技术是以三角法作为建立的基础，让线和光对零件进行表面轮廓的测量，同时投射出平面的条纹光结构，形成不同的变形条纹，再对零件的表面轮廓进行研究分析。值得注意的是，在基于CCD软件对图像的提取时，要进行3次的信号转换后才可以对其进行保存，即需要通过视频—模拟—数字之间3种信号的转换。另外，将分析后的图像存储信息传输给监视设备，利用计算机系统对图像进行处理，才可以得出相对准确的零件模型图。

3.3 应用于焊接机器人的施工中

许多零件的磨损度由于各方面原因不能进行测量，所以在机器人焊接过程中，加入机器视觉技术。这是一种利用射线探伤仪器、红外线摄像仪器、CCD摄像仪器等增加机器人焊接的视觉能力，帮助焊接机器人提高焊接的质量。视觉能力由一维、二维、三维这3种传感组成。对一维传感的组件进行检测有一个或者多个的接收光电单位；二维传感就是利用电力设备或者机械设备对零件进行平面扫描；对多个一维传感和二维传感信息进行信息处理及整合，可以得到三维传感。因为焊接工作的危险性较大，容易对施工人员的生命安全产生威胁，所以只能利用焊接机器人进行工作，不能人为操作。但是现阶段，拥有机器视觉技术的焊接机器人不能实现大规模的应用，其技术还有许多需要完善和研究的问题，科学技术人才要帮助机器人进一步实现实时同步、可靠、智能、可控制能力及焊接精准度的全面提升，实现机械制造行业全面自动化的理想化工作状态，推动我国制造行业的不断发展。