引言

       隨(sui)著我(wo)國(guo)(guo)工(gong)(gong)業持續(xu)發展(zhan)，工(gong)(gong)業主導地(di)位不斷提(ti)高，我(wo)國(guo)(guo)的(de)(de)工(gong)(gong)業生產結構(gou)產業結構(gou)從勞動密(mi)集(ji)型逐漸轉(zhuan)向(xiang)技術(shu)、知(zhi)識密(mi)集(ji)型，產業發展(zhan)的(de)(de)動能(neng)也逐漸從要(yao)素驅動轉(zhuan)向(xiang)效(xiao)率(lv)驅動和創新驅動。與此同時(shi)，隨(sui)著5G網絡(luo)時(shi)代(dai)的(de)(de)到來，人民的(de)(de)生產生活將愈來愈智能(neng)化(hua)。為(wei)(wei)建設(she)現代(dai)化(hua)強(qiang)國(guo)(guo)，提(ti)高工(gong)(gong)業生產的(de)(de)作(zuo)業效(xiao)率(lv)和經(jing)(jing)濟效(xiao)益，實現國(guo)(guo)家經(jing)(jing)濟增長(chang)再創新的(de)(de)高度。我(wo)國(guo)(guo)工(gong)(gong)業生產的(de)(de)智能(neng)化(hua)水(shui)平仍(reng)然是工(gong)(gong)業領域的(de)(de)一個重(zhong)要(yao)的(de)(de)研究點，未來工(gong)(gong)業智能(neng)化(hua)的(de)(de)發展(zhan)尤為(wei)(wei)重(zhong)要(yao)。

       近(jin)年來(lai)(lai)，隨著(zhu)工(gong)業(ye)智(zhi)能化(hua)(hua)的(de)(de)迅速發展，具有便(bian)捷性(xing)、精確性(xing)、迅速性(xing)、智(zhi)能化(hua)(hua)等優點的(de)(de)機(ji)(ji)器(qi)視(shi)(shi)(shi)(shi)覺(jue)技(ji)(ji)術(shu)被廣(guang)泛(fan)應用于(yu)(yu)工(gong)業(ye)生產各(ge)領(ling)域，其作為一種現代化(hua)(hua)檢測手段，越來(lai)(lai)越受到人們的(de)(de)重(zhong)視(shi)(shi)(shi)(shi)。機(ji)(ji)器(qi)視(shi)(shi)(shi)(shi)覺(jue)技(ji)(ji)術(shu)涉及計算機(ji)(ji)科學(xue)、人工(gong)智(zhi)能、信(xin)號處理、圖(tu)像(xiang)處理、機(ji)(ji)器(qi)學(xue)習、光學(xue)、自(zi)動化(hua)(hua)等多(duo)個領(ling)域。機(ji)(ji)器(qi)視(shi)(shi)(shi)(shi)覺(jue)通(tong)(tong)過(guo)(guo)光學(xue)設備和傳感器(qi)獲取到目標(biao)(biao)物(wu)體的(de)(de)圖(tu)像(xiang)信(xin)息(xi)(xi)，然(ran)后將圖(tu)像(xiang)信(xin)息(xi)(xi)轉(zhuan)化(hua)(hua)成(cheng)數字化(hua)(hua)信(xin)息(xi)(xi)，進而通(tong)(tong)過(guo)(guo)計算機(ji)(ji)分析(xi)數據(ju)(ju)顯示在電子屏幕上(shang)或者通(tong)(tong)過(guo)(guo)控制單(dan)元指導機(ji)(ji)器(qi)完成(cheng)任務。機(ji)(ji)器(qi)視(shi)(shi)(shi)(shi)覺(jue)偏重(zhong)于(yu)(yu)信(xin)息(xi)(xi)技(ji)(ji)術(shu)工(gong)程化(hua)(hua)和自(zi)動化(hua)(hua)，但(dan)又構建在計算機(ji)(ji)技(ji)(ji)術(shu)視(shi)(shi)(shi)(shi)覺(jue)效果(guo)方(fang)法論的(de)(de)基礎上(shang)，它的(de)(de)重(zhong)點是感知目標(biao)(biao)物(wu)體的(de)(de)位置信(xin)息(xi)(xi)、大小形態、顏色(se)信(xin)息(xi)(xi)及存在狀態等數據(ju)(ju)信(xin)息(xi)(xi)。

     

       本文(wen)主要(yao)通過(guo)論(lun)述機器視覺(jue)技術在工業生(sheng)產(chan)智(zhi)能化(hua)中的(de)(de)(de)應用，分析機器視覺(jue)的(de)(de)(de)優點(dian)及(ji)現如今存在的(de)(de)(de)問題(ti)，并針(zhen)對(dui)問題(ti)提出(chu)解(jie)決性的(de)(de)(de)方法，進(jin)而剖析機器視覺(jue)技術在工業智(zhi)能化(hua)生(sheng)產(chan)上(shang)的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)趨(qu)勢及(ji)方向，期望能為現代化(hua)的(de)(de)(de)智(zhi)能工業生(sheng)產(chan)的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)提供借鑒(jian)。

機器視覺的研究與發展

       機器視覺的概念始于20世紀50年代，最先應用于“機器人”的研制。通過機器視覺傳感器采集圖像信息并處理，進而通過計算估計下一步的位置來控制機器人運動。
       20世紀50年代：機器視覺的研究主要集中在二維圖像的簡單分析和識別上，像字符，工件、圖片的分析和處理等，多用于航天、工業的制造與研究。
       20世紀60年代：利用計算機程序從數字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結構，提出基于機器視覺的多面體零件特征提取技術，進而為識別三維物體和三維計算機視覺研究打下堅實的基礎。
       20世紀70年代：這個時期才有人首次提出較為完整的機器視覺理論，也陸續出現了一些視覺應用系統．簡單的視覺應用系統小部分的代替人工生產，讓工業生產逐步向自動化方向發展。
       20世紀80年代：機器視覺技術在這個時期獲得蓬勃發展，隨著一些新概念、新方法、新理論的不斷涌現。機器視覺技術也不斷和其他技術相結合，產生新的生產方式應用于工業生產中，機器視覺也逐漸被人們熟知和應用，使其工業生產中掀起新的生產浪潮。
       20世紀90年代(dai)：機(ji)器視覺技術開始應(ying)用于零部件(jian)的裝配。同時，這(zhe)一(yi)時期有人提出(chu)將機(ji)器視覺和(he)神(shen)經(jing)網絡(luo)技術相結(jie)合，實(shi)現(xian)了(le)(le)(le)對(dui)機(ji)械零件(jian)表面(mian)粗糙度的非接(jie)觸測量。這(zhe)一(yi)技術的實(shi)現(xian)讓(rang)眾多機(ji)械零件(jian)表面(mian)的檢(jian)(jian)測得(de)到(dao)了(le)(le)(le)應(ying)用，代(dai)替了(le)(le)(le)人工檢(jian)(jian)測，提高了(le)(le)(le)工業生產(chan)效(xiao)率，讓(rang)眾多工人的雙(shuang)手和(he)雙(shuang)眼從工廠(chang)生產(chan)中(zhong)解放出(chu)來。

        21世紀：現(xian)如今，機器視覺(jue)的發展已(yi)相對(dui)成(cheng)熟，很(hen)多(duo)企業(ye)(ye)借助(zhu)機器視覺(jue)的優點(dian)將(jiang)其大量(liang)應用于(yu)工業(ye)(ye)生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)中(zhong)。現(xian)如今的時代(dai)是智能(neng)(neng)化(hua)(hua)(hua)的時代(dai)，現(xian)代(dai)工廠的生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)也不(bu)斷(duan)追求自動化(hua)(hua)(hua)以及機械化(hua)(hua)(hua)，倡導將(jiang)傳統的人(ren)工生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)解放出(chu)來，越(yue)來越(yue)多(duo)的產(chan)(chan)業(ye)(ye)已(yi)經(jing)在工業(ye)(ye)生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)智能(neng)(neng)化(hua)(hua)(hua)方面做的相當(dang)出(chu)色。機器視覺(jue)技術作為工業(ye)(ye)智能(neng)(neng)化(hua)(hua)(hua)生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)中(zhong)的關(guan)鍵技術，也不(bu)斷(duan)的被人(ren)們改進。

        由此可見，機器視覺技術一步步地發展到現階段，已經相對成熟，并且在各個領域都大規模是使用，尤其在工業領域發揮了至關重要的作用。但是國內的機器視覺技術相對起步較晚，相比國外還有一定的差距，還需要在技術、算法等方面努力跟進。

機器視覺在工業機器人中的應用

        工業(ye)(ye)(ye)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)是(shi)現(xian)(xian)代(dai)科技的(de)主要代(dai)表技術(shu)，工業(ye)(ye)(ye)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)以(yi)其方(fang)便(bian)精確，省時(shi)省力(li)，而(er)被(bei)廣(guang)泛應(ying)用于家電、電子、服裝、汽車、食品(pin)、等行業(ye)(ye)(ye)。隨著現(xian)(xian)代(dai)科技的(de)高(gao)速(su)發(fa)展，高(gao)標準(zhun)、高(gao)效率(lv)已經成為眾多企業(ye)(ye)(ye)追求的(de)目標，在這種發(fa)展背景下(xia)，工業(ye)(ye)(ye)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)應(ying)運而(er)生。其中讓(rang)筆者印象深刻的(de)就是(shi)京東自(zi)動(dong)(dong)化機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)倉庫，碩大的(de)倉庫里面成千上萬的(de)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)不停(ting)地在貨架之間來回(hui)運動(dong)(dong)，將物(wu)品(pin)分類(lei)、投放、運輸。在工業(ye)(ye)(ye)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)領域中機(ji)(ji)器(qi)(qi)視覺具有(you)如下(xia)功能。

        度和效率，使(shi)工業生產(chan)更(geng)加的(de)自動化(hua)和智能化(hua)。

機器視覺中的關鍵技術

       通俗來說，機器視覺的作用是代替了人眼來做測量和判斷，機器視覺系統利用照相機和照明設備獲取圖像信息，然后傳送給圖像處理系統，圖像處理系統將圖片進行顏色、亮度處理，然后將圖像信息轉換成數字信號，最后通過計算機進行處理、分析。機器視覺中的兩大關鍵技術：圖像采集和圖像分析與處理。
（1）圖像采集
        圖像的獲取是機器視覺技術中至關重要的一步，他是后續圖像處理的保障。利用攝像頭進行圖像捕捉，攝像頭的選擇因功能而異；有時，圖像的質量優劣還與光線強度有關，因此，會添加照明功能輔助圖像采集。
圖像采集工作涉及到圖像傳感器的使用，一般靈敏度高、像素大、動態范圍大、功耗低的圖像傳感器較受人們歡迎。目前市場上普遍使用的傳感器是CCD，其靈敏度高、讀取噪聲低，因此在圖像傳感器占據一定的市場。日常生活中常見的圖像采集有數碼相機、手機、各式各樣的攝像頭、多媒體等，圖像采集的速度、質量直接影響到后面圖像的處理以及機器的控制。
（2）圖像分析與處理
         圖像分析一般利用數學模型對圖像的色彩、透明度、色差進行分析，進而提取出有用的圖像信息。主要包括圖像信息識別與讀取、圖像的存儲、圖像數據變換、圖像分割、模型匹配以及解釋。圖像分析步驟如圖1所示。

圖1 圖像分析步驟

        對于分析好的圖像信息，下一步就需要進行處理。一般的圖像處理方法是數字處理，主要技術和方法包括去噪、增強、復原、提取特征等。圖像處理所需的硬件有數字圖像采集器以及圖像處理計算機，主要的圖像處理操作，還是要通過圖像處理軟件來完成。涉及的算法有傅里葉變換、正余弦變換、沃爾什變換，微分計算、濾波處理等。
        圖(tu)像是機(ji)器獲取和信息交流的(de)(de)主(zhu)要(yao)來源。通(tong)過圖(tu)像的(de)(de)獲取、分(fen)(fen)析與(yu)處理，將外界信息轉化成(cheng)可供計算機(ji)分(fen)(fen)析的(de)(de)數字信號，進而(er)通(tong)過分(fen)(fen)析系統傳輸(shu)給控(kong)制(zhi)系統，發出下一條動(dong)作的(de)(de)指令(ling)，控(kong)制(zhi)機(ji)器完成(cheng)任務。

 

機器視覺技術在工業應用中的發展趨勢

        機器視覺技術的優點：可以利用機器進行非接觸測量，可以利用機器實現在人無法工作和到達的區域完成對目標物的檢測；機器比人眼對光更加敏感，可檢測人眼看不見的紅外及微弱光檢測測量，解決了人眼的缺陷，擴大了人眼的視覺范圍；機器不會產生疲勞，可以長時間的穩定工作，機器視覺可以進行長時間工作、分析、處理與操縱；利用了機器視覺解決方案，可以節省大量勞動力資源，有效降低企業生產成本，為現代化工業生產帶來可觀利益。
       現在科技技術發展較迅速，機器視覺技術的應用也相對成熟，但是還是存在諸多問題：當工業生產車間現場的噪聲很大時，機器視覺系統往往會受到干擾，會造成設備靈敏度的降低或設備的損壞；另外工業生產現場有的處于高溫，有的處于低溫，這就要求機器設備要有一定的抗干擾能力和穩定性。圖像的采集有時還會受光照強度的影響，當光線昏暗時，就會影響目標物圖像的提取、識別及分析，進而有可能造成生產產品次品率上升，影響生產的精度及效率。如何解決這些問題并提高機器性能，進行有效的圖像識別，使機器視覺技術在工業智能化生產中得到高效的利用，是當下研究的關鍵。
（1）研發出高效率的圖像處理軟件和硬件。圖像采集部分的快慢主要依賴于硬件的速度，高質量的硬件可有效減輕主機的負擔，提高系統的對圖像的分辨效率、采集效率、圖像處理的速度及處理分析效率。高質量的軟件也尤為重要，質量高的軟件可以讓機器的命令執行速度更加高速有效。
（2）開發適用性強、高效、穩(wen)定、實時的智(zhi)能(neng)(neng)算法。智(zhi)能(neng)(neng)、高效、穩(wen)定化的智(zhi)能(neng)(neng)算法可(ke)有效提高系(xi)統的分(fen)析處理速度，并(bing)且改善復(fu)雜環境(jing)(jing)下(xia)系(xi)統抗干擾(rao)能(neng)(neng)力較差的缺點，使系(xi)統有較強的即時性、魯棒性、穩(wen)定性、抗干擾(rao)性以及環境(jing)(jing)適應性。

結語

       由此(ci)(ci)可(ke)見，機器視(shi)覺技(ji)(ji)術在(zai)(zai)工(gong)業制(zhi)造(zao)有著(zhu)(zhu)廣泛的(de)需求，在(zai)(zai)工(gong)業領(ling)(ling)域(yu)有著(zhu)(zhu)較大(da)(da)的(de)發展空(kong)間(jian)。機器視(shi)覺技(ji)(ji)術的(de)利用(yong)可(ke)有效(xiao)的(de)降低生產(chan)成本(ben)，節(jie)約勞動力(li)(li)，提高生產(chan)效(xiao)率，降低產(chan)品次品率；另外，還可(ke)以(yi)實現(xian)非接觸測(ce)量。機器視(shi)覺技(ji)(ji)術的(de)優點如此(ci)(ci)之多，因此(ci)(ci)，對制(zhi)造(zao)業領(ling)(ling)域(yu)智能化的(de)發展也具有較大(da)(da)的(de)影響。但是(shi)，現(xian)在(zai)(zai)的(de)機器視(shi)覺技(ji)(ji)術還有待提高，許多技(ji)(ji)術難題還亟(ji)待解決，當下任務應(ying)著(zhu)(zhu)力(li)(li)解決機器視(shi)覺技(ji)(ji)術在(zai)(zai)工(gong)業生產(chan)上的(de)智能化、自動化應(ying)用(yong)，以(yi)便以(yi)后全面投(tou)入工(gong)業領(ling)(ling)域(yu)生產(chan)，進而為我國的(de)現(xian)代(dai)化強國建(jian)設做(zuo)出貢獻(xian)。