机器视觉技术在机械制造及其自动化中的应用

杨树军 苏世卿

（新乡职业技术学院 河南省新乡市 453006）

近年来，基于普遍应用自动化技术的影响下，有关技术体系愈加成熟。通过自动化技术生产产品能够减小机械生产的人工成本，并且提升生产质量和效率，引导企业提高经济效益。然而，纵观自动化技术的实际应用现状而言，当今机械制造领域的自动化技术应用仍然面临很大的缺陷，其中人为因素是造成相关问题的主导因素。想要很好地优化这种现状，机械制造务必紧跟社会发展的节奏，清楚机器视觉技术的价值，以机械制造技术进行机械制造生产，进而实现机械制造自动化水平的深入提升，奠定我国现代化工业发展的良好基础。下面，笔者主要对机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用问题进行了简要地阐述。

1 机器视觉技术概述

机器视觉技术囊括了很多学科的技术，其中涵盖图像分析和处理、计算机技术、生物学、人工智能、物理学等[1]，此技术重点对人的功能视觉进行模仿，在机械制造自动化生产流水线上，视觉系统结合摄像机的录制以及传输作用建构线上物品为一定的形象，以及在处理系统中传输和处理信息，以填充物品图案、亮度、色彩，然后在分析之后向数字信号转化，最终获得相应的监测结果。

机械制造自动化对有关指令的执行中存在一个十分关键的系统，即指挥系统，其执行的指标是监测结果，然后做出其它的一些有关指令及实现控制操作。机器视觉技术的检测结果准确性高、噪音小，尽管该技术比较复杂，可是在自动化流水线生产中，只要求0.1s 的反应时间[2]，因此具备十分高的效率。即使在长时间运行或复杂环境条件下也能够有效应用，其具备非常强的物品监测和信息化处理能力。总之，机器视觉技术的应用，可以提升产品生产质量和效率。基于科技的持续进步，机械制造领域的智能化水平不断提升，人们可以应用机器视觉技术优化机械制造自动化过程。

2 机器视觉技术在机械制造自动化中的具体应用

随着社会经济的发展和科技的进步，机器视觉技术不断进步，机械制造自动化中普遍地应用此技术，其具体应用如下所述。

2.1 机器视觉技术在机械制造工件检测中的应用

（1）应用工件表面缺陷的检测。当今在内燃机、摩托车、汽车等制造领域应用的主导检测手段是人工目测，如此的手段劳动强度大、精确度小、效率低。而机器视觉技术的应用能够实现检测精确性与规范性的提升。CCD 摄像技术可以对工件表面缺陷进行检测[3]，以及优化管理零件表面质量。例如，连杆结合面爆口以小于4mm2的坡口面积作为一般的检测指标，以及所有方向坡口的线性长度应小于3mm，在检测时结合CCD 摄像技术和LED 漫反射光源可以协同检测坡口范围，光线照射工件表面之后向CCD 元件中反射，且形成电量信号。然后结合机器视觉系统对发射与形成在CCD 元件上的图像电量信号进行分析计算，在处理之后得到有意义的数据信息，最后二值化处理图像以及对处理结果进行计算与分析。以固有样件作为参照，能够应用光源设定比对与灰度二值化阈值的处理方法[4]。在优化光源亮度及处理二值化阈值之后再优化处理灰度二值化阈值，以使机器视觉系统对对象边界分辨率提升，最终结合优化之后光源亮度的边界改变以及阈值形成的像素值取得检测结果。

（2）激光机器视觉检测系统的应用。外国的一些汽车制造、电子制造、机械制造等行业业已成功地应用激光机器视觉检测系统进行一系列的检测。而我国结合激光技术与CCD 摄像技术成功研制了视觉传感器，可以对物象的三维坐标进行精确检测，且在七秒之内检测完汽车整体的辐射性，提高了100%的工作效率。

（3）应用于金属板面的检测。金属板被广泛地应用于机械制造中，首先对金属板进行检测，可以实现产品精度的提升。以往检测中应用加控针需要跟金属板面进行直接的接触，这样会使金属板存在划伤的风险性。而机器视觉技术应用远程摄像的方式勿需跟金属板面直接接触，不但提高了检测的精确性，而且不再对金属板进行操作，并且可以对金属板面综合分析，且准确记录信息，以及在显像仪上呈现检测得到的三维图像，引导工作者精准定位金属板瑕疵，且实时处理。

2.2 机器视觉技术在机械制造精密测量中的应用

（1）应用于零件尺寸的精密测量。基于计算机处理系统和CCD 摄像头光学系统组成的检测系统可以精密测量零件。首先在物象目标检测位置上照射光源的平行光束，应用显微光学镜技术方式，可以在CCD 镜面形成物象目标边缘轮廓的图像，结合计算机处理的手段能够获得物象目标边缘轮廓，并且能够重复测量存在物移的物象目标的边缘轮廓，以及对重复测量之后的轮廓差值进行计算，以取得位移量，且充当物象目标尺寸值。当在线检测具备简单形状、较小尺寸的物象目标的工件时适宜应用如此的技术。例如一系列电子接插件要求的生产效率和成品尺寸精确标准都比较高，机器视觉技术的应用可以实现0.01mm 级的成品尺寸精度。

（2）应用于刀具磨损的精密测量。由于受到外界因素的严重影响，造成难以提高刀具磨损测量的精确性。在以往测量刀具磨损时先将刀具卸下，而机器视觉技术提高了测量工作的便捷性。可以改进机器视觉系统，结合光纤技术将光源插入镜头周围，以减小阴影形成的测量误差，实现夹具转动角度与范围的提升及取像设备大小的降低，结合试验明确最为理想的光线照射角度和强度，且取得最优拍摄视角，大大提升了机器视觉系统的应用范围。结合刀具磨损前后面临的横向尺寸差对刀具磨损值进行精确地计算，以在线测量简单几何形状的刀具，实现图像处理过程的简化和测量信噪比的减小，从而提升测量速度与精度。

（3）应用于工件预调测量。在以往应用光学投影定位进行工件预调测量、以光栅数显表测量工件读数，如此的测量技术要求投入较大的人力，并且需要具备较高的技术水平，工作效率也不高。机器视觉技术的应用可以生产先进的预调测量仪，从而有效统一计算机技术、光栅技术、机器视觉技术、自动控制技术，这实现了测量精度与效率的提升、操作程序的简化。

（4）应用于逆向工程的测量。逆向工程是结合3D 测量仪测量一系列模型、样品、工件等，取得轮廓坐标值，建构曲面且实现编辑和文件形式的转换，且基于策略数据构建三维坐标图，再结合加工得到要求的模具，也能够结合迅速成型机生产样品模型。最终模型的质量保障在于准确的三维测量数据。以CCD 光电技术和三角法能够迅速测量轮廓视觉，而物象表面轮廓构造的测量介质是线结构光。激光可穿越振幅光栅系统，要么结合干涉仪形成干涉条纹，然后转换测量目标为平面条纹构造进行投射，再结合条纹变形法生成改变值（物体表面深度和曲率）CCD 摄像系统提取条纹图像之后能够对物体表面构造改变进行分析。结合机器视觉系统可以把取得的图像自由地转换为数字信号、模拟信号、视频信号[5]，且结合模拟信号数值予以像素化处理，让图像可以向三位模型或轮廓图像转换。如此的数字化处理方法可以通过很多像素的形式呈现计算机最后得到的图像数据，各个像素具备特定坐标，且对应物体上的一系列点，结合灰度值表征像素。

2.3 机器视觉技术在机械制造工件定位中的应用

机器视觉技术的应用可以精确地定位处理被加工零件，仅仅要求安装摄像机就能够在自动化设备上自动定位被加工零件，以及还能够自动卸料，切实使无人化操作实现，大大提升机械制造的自动化水平。一般而言，定位精确受到摄像机像素以及数量、定位时间的影响，应全面兼顾成本和定位需要应用适宜数量的摄像机，这样不但能够实现工作目标，而且节省了成本支出。例如，确定定位时间为2s，应用的摄像机像素为100 万，平面工作台面积是300×300的条件下，使用1 个摄像机能够达到0.1mm 的定位精度，而使用两个摄像机能够达到0.05mm 的定位精度，以及使用3 个摄像机能够达到0.02mm 的定位精度。总之，有关工作者只要根据实际需要对定位精度进行确认即可。

2.4 机器视觉技术在机械制造机器人自动焊接中的应用

在很多领域，机器视觉技术都具备非常关键的应用作用，其可以提升自动焊接效率，也可以确保焊接的安全系数的增加，焊接机器人可开展可视化分析工作，并且感知焊接过程以及明确焊接位置等。对于机器视觉技术在机器人自动焊接中的应用而言，其重点是结合图像采集软件进行工作。机器视觉技术的应用可以提高机械制造的自动化水平，以及在进行焊接时，可以通过该技术检测熔池形状和控制熔透等，这都有利于顺利地开展焊接工作，且奠定之后生产工作的良好基础。在目前，我国应用的机器视觉技术重点体现在汽车、航天等领域，这一系列领域对机械制造的标准和要求比较高，要求各个环节都严格根据标准进行，即使面临较小的失误，也会造成最后结果状态的不标准。而在焊接中机器视觉技术具备非常重要的作用和无可替代的价值，可以用机器人焊接取代传统的人工焊接，并且提升机器人焊接的精度和安全性，以及完善人工操作面临的缺陷，例如在恶劣的环境状况下，机器视觉技术可以获取一维到三维的数据[6]，这都是人工方式难以完成的操作，并且机器视觉技术能够有效整合获取的数据，以服务于机械自动化生产工作，切实使机器人自动焊接实现，保障生产的正常开展。当然，机器人焊接工作还要求我们进一步探究，在机器人焊接中应用机器视觉技术也存在一些难以攻克的难题，有关工作者需要不断摸索和实验，提高应用的智能化水平以及可控性和稳定性。

3 结论

综上所述，基于科技的不断发展，机器视觉技术不断进步，其被普遍地应用于机械制造自动化中，通过上述机器视觉技术在机械制造工件检测、精密测量、工件定位、机器人自动焊接中的应用，能够明确机器视觉技术的应用，不但确保了机械数据收集和处理效率、质量的提升，奠定了我国机械制造自动化迅速发展的坚实基础，而且有利于其它新型产业的发展。为此，有关工作者应学习和掌握有关技术，进一步探究机器视觉技术的应用领域和完善技术体系，从而确保机械制造自动化领域的稳定与健康发展。