基于智能制造系统图像识别机器的视觉技术的研究

邱力军，李泽星

（西京学院，陕西 西安 710123）

随着最新的科学技术的发展，工业机器人已经成为现代化制造业的关键因素，它们不仅极大地改善了制造过程的效率，而且还极大地提高了产品的品质。为了提高工业制造的精度，机器视觉技术已被广泛应用于智能制造设备，以达到更高的精确度和更快的速度，这不仅有助于提升生产效率，也有助于实现更加可靠的质量控制。本文旨在全面研究机器视觉的关键技术，并详细阐述其在智能制造中的具体应用，从而为相关专家提供宝贵的参考意见与建议。

1 机器视觉的智能制造系统图像识别的关键技术

1.1 图像匹配

在进行视觉技术应用时，需要对机器设备中的相关数据进行分析和处理。而要实现这一目标，就必须依靠相应的技术手段来完成。其中，最重要的一项就是图像匹配。通过这项技术可以有效地将视觉技术与智能化生产相结合，从而使得整个生产过程更加高效、便捷。目前，我国已经研发了多种类型的机器人，并且也有越来越多的企业开始使用这些机器人来代替人工操作，以提高工作效率。但是，由于不同型号的机器人其性能有所差别，所以它们所适用的领域也存在一定的差异。因此，在选择具体的机器人之前，应该充分考虑到实际情况，这样才能够保证最终选用的机器人能够满足当前的需求，进而最大限度地发挥出机器人自身的优势。

图像匹配不仅仅是为了检测两幅图像的相似性，它还可以根据算法的需求，对两幅图像进行更加精确的比较，从而更好地识别出它们之间的差异。通过图像匹配算法，可以有效地识别出两幅不同图像中的物体之间的相似性。因为图像的复杂性和光照、角度和环境的差异，要想提高图像匹配的准确性，就必须选择合适的特征点来简化图像，以达到最佳的识别效果。

1.2 特征值提取

特征选取是图像识别的关键，它可以快速、准确地提取图像信息，并将其划分为独立的子集，如孤立点、连续曲线、连续区域等。通过这种方式，可以更加有效地识别图像，从而提高识别的速率和准确性。图像通常具有多种特征，包括颜色、纹理、形状和局部。

目前，随着我国科学技术水平不断提升，已经开始广泛使用各种先进的数字相机，越来越多的企业正在使用智能化的机器人来取代传统的人工操作，以此降低成本投入。但是，在实际运行期间，仍然会出现一些问题，比如，无法精准定位目标物体或者是存在一定误差等。针对这一现象，为了有效解决上述问题，应该采取以下措施：（1）合理选择摄像头位置。通常来说，摄像头安装在机器人上部比较合适，因为这样不仅可以减少外界因素对拍摄效果造成的影响，还可以避免机器人受到伤害。（2）确定最佳拍摄角度。如果拍摄角度不合适，那么将会直接导致拍摄出来的图片模糊不清晰，甚至还会产生变形。（3）调整焦距。一般来说，摄像头都具有自动变焦功能，只需按照要求设置即可。

1.3 图像预处理

在进行机器视觉的智能制造系统中的图像识别时，需要对采集到的图像进行一定程度上的预处理。这种预处理是为了能够让机器视觉的智能制造系统更好地适应不同环境下的应用需求，并且还可以提高图像识别的准确率和效率。因此，图像预处理就成为机器视觉的智能制造系统图像识别过程中所必不可少的一个环节。目前，在机器视觉的智能制造系统中主要采用以下几类图像预处理方法：（1）图像增强；（2）边缘检测；（3）图像分割；（4）形态学操作等。虽然每种图像预处理技术都具备独特的优势和应用范围，但仍然存在一些缺陷，比如，当采用图像增强技术进行图像处理时，可能会出现图像模糊、色彩褪色等问题，严重影响最终的效果；在使用图像分割这一图像预处理方式时，如果没有选择合适的分割算法，则可能会造成图像信息丢失或者错误分割等问题，进而影响图像的识别结果；在使用形态学操作这一图像预处理方式时，虽然具有很强大的实用性，但是却不能保证最终得到的图像效果与实际要求相符合，甚至还会出现过度腐蚀或膨胀等情况，严重影响了图像识别的精度。由此可见，要想充分发挥出各种图像预处理方法的优势作用，同时又避免它们所带来的不利影响，相关人员必须结合具体的应用场景、目标对象以及自身经验来合理选取适合的图像预处理方法，这样才能最大限度地提升图像预处理的整体效果。

1.4 图像定位分割

图像分割是一种非常重要的技术，它能够通过观察图像的细节来识别出不同的部分，比如，颜色、纹理和形状。通过对这些部分进行分析，能够更好地了解整个图像的结构和功能。图像分割技术可以通过多种方法来实现最优的效果，包括全局能量最小化、动态规划和图论方法，以及局部能量最小化，比如，变分法和ICM 法。虽然模拟退火法的要求比动态规划法高，但它仍然具备良好的应用性，能够应对各种复杂的能量函数；而图论法则则可以将这些技术应用于各种不同的能量函数，获得更加准确的最优解，从而使得它的应用范围变得更加广泛。

在对视觉进行处理时，需要利用相关技术和设备来完成。而这些技术和设备都是由不同的学科所组成的，所以它们之间存在很大的联系性。因此，要想让机器能够更好地实现智能化，就必须将各个方面的知识结合起来。例如，在机器视觉中，图像定位分割就是其中一个非常重要的部分。因为只有做好这项工作才能保证后续工作的顺利开展。同时也可以看出，图像定位分割这一步骤与整个机器视觉系统有着密切关系。如果没有做好该环节，那么将会影响接下来所有工作的正常运行。在进行机器视觉系统中的图像识别时，要想实现对目标对象的准确、快速地检测和定位是十分重要的。而且这项工作也需要相关人员具备一定的专业知识以及丰富的经验才能完成。因此，为了能够更好地满足当前时代发展的要求，就必须不断地加强对机器视觉领域的技术创新与研发力度，并将其应用到实际生产过程中。

1.5 图像获取

在进行机器视觉的智能化发展过程中，需要对相关的技术和设备进行有效的应用。其中最重要也是最基础的就是图像获取这一方面，其主要包括以下几个部分：首先，要能够实现对视觉系统所需的各种类型的摄像机、镜头等硬件设施进行合理的选择；其次，还应该能够利用计算机来完成相应的图像处理工作，从而使得最终获得到的图像具有更高的清晰度以及分辨率；最后，还可以通过一些其他的方式来对图像进行采集。随着科学技术水平的不断提升与进步，当前已经出现了很多种不同种类的机器视觉系统，并且这些系统都有着各自的优势特点。比如，在工业生产中比较常见的有PLC 控制系统、机器人控制系统等，这就要求我们要结合实际情况，科学合理地选择适合自身需求的机器视觉系统。

2 机器视觉技术在智能制造中的应用

2.1 机器视觉的感知技术在智能制造中的应用

随着劳动力成本的持续攀升、工业机器人的普及，它们的使用范围正在迅猛扩大，从而解决了当前制造业所面临的巨大挑战。工业机器人的出现，使得装配、分拣、搬运等环节的工作变得更加便捷，它们可以提前编程并进行示范，拥有较强的自主判断能力，这有助于促进智能制造的发展。随着先进的机器视觉技术的发展，它在目标识别、定位以及其他相关领域的应用变得更加广泛，为工业生产提供了更多的可能性，并且在实践中表现出了显著的成就。

机器视觉技术具有出色的自适应性和智能化特性，它可以实现高精度的图像采集、处理、配准和联合控制，从而大大提升了感知能力。通过机器视觉技术，工业机器人可以实现更加高效的产品检测、精确的测量和自动化生产线，而且它们的视觉功能也大大提升了，无须事先进行离线编程，极大地提高了生产效率。通过利用感知技术，可以实现自动识别和处理场景信息，实现超越预期的运动轨迹，实现对指定物体的快速抓取，大大提升了生产效率，实现了智能化和灵活性。

2.2 机器视觉的动态监控与反馈技术在智能制造中的应用

随着科技的发展，自动化生产线的应用已经显著改善了传统的生产制造方式，它不仅有助于提高生产效率，而且还具有较低的维护费用，因此，如果发生了故障，将会极大地破坏整条生产流程，并且可能造成产品质量的急剧下滑，从而使企业面临极其沉重的经济负担。通过机器视觉技术的动态监测与反馈，能够有效地解决各种挑战。利用先进的视觉技术，如动态监控与反馈，可以实时跟踪生产线，并将相关信息及时传达给管理部门，有效地防止产品质量问题的发生，并且具备良好的容错能力，从而有效地减少停工的情况，并且大大降低了生产的缺陷率。

2.3 机器视觉技术在智能制造中的应用实例

（1）通过机器视觉技术，医疗器械行业能够实现自动化的缺陷检测，从而有效地筛选出不合格的产品，例如，西门子的机器视觉系统能够实时监测注射针的外观缺陷，并且能够有效地剔除不符合标准的产品。（2）利用机器视觉技术，可以大大提升电子制造的效率，尤其是在芯片的焊接方面，可以将细的铝或金线精确地放置在极小的垫面上，实现精准的焊接位置定位和处理，从而达到高精尖的生产效果。此外，机器视觉已经被广泛地应用到汽车制造的各个环节，从工况监测、产品检测到质量控制，其实际的效果日益突出。

3 结语

总而言之，机器视觉的图像识别技术已被广泛应用于各行各业，但仍有待于不断改进和完善。随着环境的变化，摄像头的性能和处理器的性能都会有所提升，而且不同的算法可以带来更加准确的结果。同时，它在日常生产生活中的应用越来越广泛。然而，传统的图像识别算法虽然精度高，但识别速度却不够快，因此，如何有效地利用这2 种技术的优势，以及如何提升图像识别的准确性和速度，已经成为当今研究的一个重要课题。本文主要针对这一问题进行了深入探讨，并提出了相应的解决方案，以期为今后相关领域的发展提供参考依据。