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机器视觉介绍

时间:2012-07-01 13:53来源:shixinhua.com 作者:石鑫华 点击: 99999次
定义 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分
定义
    机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
  
机器视觉(Machine vision)概述
 
  机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。
 
  正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统工作原理图
机器视觉系统工作原理简图
 
基本构造
    一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、 相机(包括CCD 相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。
 
  系统可再分为
 
  主端电脑(Host Computer)
 
  影像采集卡(Frame Grabber)与影像处理器
 
  影像摄影机
 
  CCTV镜头
 
  显微镜头

        远心镜头

        百万像素镜头 
 
  照明设备
 
  Halogen光源(卤素灯)

        LED光源
 
  高周波萤光灯源
 
  闪光灯源
 
  其他特殊光源
 
  影像显示器
 
  LCD
 
  机构及控制系统
 
  PLC、PC-Base控制器
 
  精密桌台
 
  伺服运动机台
 
工作原理
  机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、位置坐标、个数、颜色、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。
 
机器视觉在国内外的应用现状
  在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外,机器视觉还用于其他各个领域。
 
  而在中国,视觉技术的应用开始于90年代,因为行业本身就属于新兴的领域,再加之机器视觉产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白。到二十一世纪,大批海外从事视觉行业技术人员回国创业,视觉技术开始在自动化行业成熟应用,2004年,在国内视觉行业具有划时代意义的是推出国内首款高性能机器视觉软件开发包CKVision,代表了国内视觉技术已经日益成熟,目前在我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少,因此,以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。
 
产生发展
  机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术,后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中,采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线,用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域,这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述,以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明,只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,即把目标分为若干子目标的分析方法,运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中,A.古兹曼提出运用启发式知识,表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如最小二乘法匹配之类的数值计算程序。
  70年代,机器视觉形成几个重要研究分支:①目标制导的图像处理;②图像处理和分析的并行算法;③从二维图像提取三维信息;④序列图像分析和运动参量求值;⑤视觉知识的表示;⑥视觉系统的知识库等。
 
应用领域
  机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:
  1. 检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
  2. 机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。
  此外还有:   1.自动光学检查   2.人脸侦测   3.无人驾驶汽车   

机器视觉特点
   1.摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配,拍摄到理想的图像;
   2.零件的尺寸范围大,可以小于1mm,也可以大于1m,厚度可以不同;
   3.系统根据操作者选择不同尺寸的工件,调用相应视觉程序进行尺寸检测,并输出结果;
   4.针对不同尺寸的零件,排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度,使零件在固定路径上运动并进行视觉检测;
   5.机器视觉系统分辨率达到2500×2000以上,现在比分辨率的相机可以很容易做到1600万像素,精度可达微米级;
   6.废品漏检率为可接近0,在光照条件好时产品特征明显时,完全无漏检;
   7.系统可通过显示图像监视检测过程,也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果;
   8.具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能;
   9.系统能够自检其主要设备的状态是否正常,配有状态指示灯;同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限;
   10.实时显示检测画面,中英文多语言界面,可以浏览最近几次不合格品的图像,具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能;
   11.能生成错误结果信息文件,包含对应的错误图像,并能打印输出。
     12.可保存检查结果数据,并且对所有产品数据进行分析,控制产品质量。
 
应用实例
  1. 基于机器视觉的仪表盘智能集成测试系统
 
  仪表盘上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等,其生产批量大,出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括:检测速度表等五个仪表指针的指示误差;检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查,误差大,可靠性差,不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统,改变了这种现状,实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速质量检测,克服了人工检测所造成的各种误差,大大提高了检测效率。
 
  整个系统分为四个部分:为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。
 
  2. 金属板表面自动控伤系统
 
  金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求,但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响,而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查,在生产过程中高速、准确地进行检测,同时由于采用非接角式测量,避免了产生新划伤的可能。
 
  该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检查钢板X方向的移动相结合,取得金属板表面的三维图像信息。
 
  3. 汽车车身检测系统
 
  英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测,是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子,该系统由62个测量单元组成,每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机,用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下,通过软件校准车身的精确位置。
 
  测量单元的校准将会影响检测精度,因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置,可对摄像顶进行在线校准。
 
  检测系统以每40秒检测一个车身的速度,检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较,测量精度为±0.1mm。 ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性,如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明,该系统是成功的,并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。
 
  4. 纸币印刷质量检测系统:
 
  该系统利用图像处理技术,通过对纸币生产流水线上的纸币20多项特征(号码、盲文、颜色、图案等)进行比较分析,检测纸币的质量,替代传统的人眼辨别的方法。
 
  5. 智能交通管理系统:
 
  通过在交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯)时,摄像头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号,存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。
 
  6. 金相分析:
 
  金相图象分析系统能对金属或其它材料的基体组织、杂质含量、组织成分等进行精确、客观地分析,为产品质量提供可靠的依据。
 
  7. 医疗图像分析:
 
  血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。
 
  8. 瓶装啤酒生产流水线检测系统:
 
  可以检测啤酒是否达到标准的容量、啤酒标签是否完整
 
  9. 大型工件平行度量仪:
 
  采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
 
  10. 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件:
 
  以频闪光作为照明光源,利用面陈和线陈CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件,实现热轧螺纹
 
  视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化,消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
 
  12. 金属表面的裂纹测量:
 
  用微波作为信号源,根据微波发生器发出不同波涛率的方波,测量金属表面的裂纹,微波的波的频率越高,可测的裂纹越狭小。
 
  总之,类似的实用系统还有许多,这里就不一一叙述了。

前景展望
  由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
 
  但是机器视觉技术比较复杂,最大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程,从而用计算机加以模拟己的视觉过程。因此建立简单的测试测量机器视觉系统是比较容易实现的,但是要想达到与人眼一样的程度,还是是十分困难的。
 
  可以预计的是,随着机器视觉自身的软硬件技术成熟和发展,它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

(责任编辑:石鑫华)
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