樊東 陳津徽 張?jiān)?/p>

摘?要：人工智能背景下，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)快速發(fā)展。本文首先對(duì)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的系統(tǒng)組成做了簡(jiǎn)單介紹，然后對(duì)其在工業(yè)上部分應(yīng)用的研究現(xiàn)狀做了總結(jié)，最后闡述了機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展前景及發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)技術(shù);工業(yè);研究現(xiàn)狀

1 緒論

隨著人工智能的快速發(fā)展，自動(dòng)化生產(chǎn)水平大幅提高，各生產(chǎn)領(lǐng)域中，一貫的人工作業(yè)已滿(mǎn)足不了生產(chǎn)需求，因此急需一種技術(shù)將其取代。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能[1]，是一門(mén)比較復(fù)雜，多學(xué)科交叉的技術(shù)。經(jīng)過(guò)近70年的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)、工業(yè)等領(lǐng)域，提高了生產(chǎn)的靈活性及自動(dòng)化程度，滿(mǎn)足當(dāng)前大批量重復(fù)性生產(chǎn)的要求。

2 機(jī)器視覺(jué)概述

工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)上，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)主要包括圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、控制決策系統(tǒng)[2]。

圖像采集系統(tǒng)中，光源及光照方式的選擇、相機(jī)及鏡頭的選型會(huì)影響到采集圖像的質(zhì)量。對(duì)于光源，常用的有LED燈、熒光燈、鹵素?zé)舻龋渲蠰ED燈憑借功耗低等諸多優(yōu)點(diǎn)，被人們廣泛采用。照明方式有多種，研究人員可根據(jù)研究對(duì)象特點(diǎn)及自身需求選擇最合理的方案。相機(jī)方面，按芯片類(lèi)型可分為CCD相機(jī)、CMOS相機(jī)，兩個(gè)各有優(yōu)點(diǎn)，可根據(jù)實(shí)際需要選擇。曝光時(shí)間、相機(jī)幀率、相機(jī)接口等參數(shù)也都是需要考慮的因素。鏡頭的選型中，最重要的參數(shù)是焦距。鏡頭的分辨率、景深、畸變等參數(shù)也對(duì)成像有一定的影響。而且，所選鏡頭應(yīng)與相機(jī)有高程度的配合[3]。

圖像處理系統(tǒng)中，最需要關(guān)注的就是算法，包括圖像增強(qiáng)、邊緣銳化、特征提取、圖像識(shí)別與理解等[4]。使用恰當(dāng)?shù)乃惴ǎ梢缘玫捷^好的效果，為后續(xù)工作的方便進(jìn)行奠定了基礎(chǔ)。

控制決策系統(tǒng)中，包含了各類(lèi)機(jī)械裝置，其控制系統(tǒng)根據(jù)圖像處理后的結(jié)果，按照研究要求標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)不合格的工件進(jìn)行剔除。

3 機(jī)器視覺(jué)工業(yè)應(yīng)用研究現(xiàn)狀

3.1 尺寸測(cè)量與缺陷檢測(cè)

工業(yè)領(lǐng)域中所生產(chǎn)的工件幾乎都需要檢測(cè)，其中主要包括產(chǎn)品的尺寸測(cè)量和缺陷檢測(cè)。尺寸測(cè)量中，無(wú)論是微小零件的精密測(cè)量，還是軸類(lèi)零件、螺紋幾何參數(shù)、薄片零件等，都達(dá)到了很高的精度。伍濟(jì)鋼[5]對(duì)薄片零件尺寸測(cè)量進(jìn)行研究，提出一種輪廓矢量化的測(cè)量方法，最終檢測(cè)精度達(dá)到1um，李亞茹[6]在1.2m×2.6m的測(cè)量區(qū)域內(nèi)，對(duì)板材進(jìn)行測(cè)量，精度達(dá)到了1mm/m。缺陷檢測(cè)中，易松松[7]實(shí)現(xiàn)了對(duì)幾種LED屏幕的檢測(cè)，麥國(guó)銘[8]實(shí)現(xiàn)了光滑注塑產(chǎn)品的缺陷分割，其他諸如玻璃、薄膜等的缺陷，也都相應(yīng)得到了檢測(cè)且效率較高。

3.2 機(jī)器人視覺(jué)定位應(yīng)用

工業(yè)領(lǐng)域中，視覺(jué)定位可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)產(chǎn)品的自動(dòng)化，例如，搬運(yùn)、定位、焊接等。市面上Matlab、OpenCv、LabView、Halcon等成熟的軟件都可用于視覺(jué)定位。視覺(jué)定位方法有很多，按傳感器的數(shù)量多少可分為單目視覺(jué)定位、雙目視覺(jué)定位以及全方位視覺(jué)定位[9]。當(dāng)前，學(xué)者們研究較多的還是單目視覺(jué)定位算法，楊平[10]結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景對(duì)無(wú)人倉(cāng)中的快遞抓取機(jī)器人進(jìn)行了研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，對(duì)快遞的位置估計(jì)上，位置誤差、高度距離誤差、角度平均誤差都在一個(gè)很低的范圍內(nèi)。梁亮[11]進(jìn)行了仿人機(jī)器人室內(nèi)自主定位的研究，設(shè)計(jì)了一種基于單目視覺(jué)的多信息融合的定位算法，較其他方法降低了誤差。

3.3 汽車(chē)制造質(zhì)量檢測(cè)

我國(guó)的生產(chǎn)制造業(yè)正朝著自動(dòng)化方向發(fā)展，特別表現(xiàn)在汽車(chē)制造業(yè)中。在汽車(chē)儀表板檢測(cè)上，基于機(jī)器視覺(jué)的儀表板總成智能集成測(cè)試系統(tǒng)[12]可對(duì)5個(gè)儀表的指針誤差，24個(gè)信號(hào)報(bào)警燈等進(jìn)行檢查。另外，對(duì)于同步環(huán)裝配質(zhì)量的檢測(cè)，可以使裝錯(cuò)、漏裝等情況杜絕。汽車(chē)車(chē)身檢測(cè)中，最為著名的是英國(guó)的ROVER汽車(chē)公司800系統(tǒng)汽車(chē)車(chē)身輪廓尺寸精度的100%檢測(cè)，該系統(tǒng)檢測(cè)速度快，精度高，達(dá)到±0.01mm。最后是對(duì)差動(dòng)齒輪的檢測(cè)，福克斯公司以SIMATIC710為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)了其監(jiān)測(cè)方式，該監(jiān)測(cè)方式接連運(yùn)用兩種不同的方法，可以保證很高的精度。

4 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者加大了對(duì)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的研究力度，政府部門(mén)也有對(duì)自動(dòng)化生產(chǎn)相關(guān)政策的扶持，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將如雨后春筍般迅速發(fā)展。人工智能大背景下，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等也為機(jī)器視覺(jué)技術(shù)指明了方向，將它們相互結(jié)合，可以提升工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)水平，進(jìn)一步解放人類(lèi)的雙手。發(fā)展道路上，所面對(duì)主要問(wèn)題主要是算法的更新，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了多種算法，但是大部分都還處于實(shí)驗(yàn)階段，相信經(jīng)過(guò)反復(fù)的錘煉，定能在機(jī)器視覺(jué)技術(shù)中大放異彩。

參考文獻(xiàn)：

[1]韓茜茜，耿世勇，路向陽(yáng).基于機(jī)器視覺(jué)的尺寸測(cè)量應(yīng)用綜述[J].河南科技，2019（5）：8-10.

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[5]伍濟(jì)鋼，賓鴻贊.機(jī)器視覺(jué)的薄片零件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)[J].光學(xué)精密工程，2007，15（1）.

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[7]易松松.基于機(jī)器視覺(jué)的手機(jī)面板缺陷檢測(cè)方法研究[D].

[8]麥國(guó)銘.表面光潔的注塑制品外觀(guān)缺陷視覺(jué)檢測(cè)方法研究[D].

[9]周應(yīng)東.工件視覺(jué)定位和識(shí)別的關(guān)鍵算法研究[D].

[10]楊平.供件機(jī)器人單目視覺(jué)抓取技術(shù)應(yīng)用研究[D].

[11]梁亮.仿人機(jī)器人室內(nèi)自主定位研究[D].

[12]劉武.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)及其在汽車(chē)制造質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用[J].汽車(chē)實(shí)用技術(shù)，2018（20）：75-76.

作者簡(jiǎn)介：樊東（1992-），男，漢族，江蘇連云港人，碩士，研究方向：圖像處理。

*通訊作者：張?jiān)肌?/p>