机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

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现代科技的发展不断推动机械制造业的技术水平 ，红外线成像技术以及视频技术在机械制造业的应用越来越广泛 ，机器视觉技术正是在这样的基础上发展而来 ，该技术能够利用计算机取代人眼进行物象识别并实现精密测量 ，-些T作诚存在环境恶劣等因素 ，难以采取人工监控 ，必须依靠机器视觉技术实现作业。该技术的推广应用有效提高企业的工作效率 ，并节约了劳动资源 ，是近年来机械制造业中最令人瞩目的研究领域。

因此 ，研究机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用具有十分重要 的意义。本文概述了机器视觉技术 ，并通过检测 、精密测量等方面对机器视觉技术在机械制造自动化的应用进行了详细的分析研究 ，旨在为研究机器视觉技术提供-些有价值的参考。

1机器视觉技术概述机器视觉技术是-种利用计算机模拟人类的视觉功能提取物象信息 ，经过识别分析后实现精密测量、实际检测以及智能监控的技术。机器视觉系统利用 CCD摄像机将具体物象转变为图像传输入处理系统 ，对图像的颜色、亮度、分布情况等信息进行综合分析 ，将这些信息转化为数字信号 ，再次进行特征分析判断 ，最终得ff检测结果输出。指挥系统根据检测结果作为执行指标 ，根据结果做 相对相应的操作指示 ，进行实际动作控制。该技术具有T作速度快、运行噪声低、测量精准度高、作业灵敏、运用灵活等优点 ，并且T作时间持久 ，能够适应更重环境 ，物象数据信息化处理程度高。

2机械制造自动化中的应用2.1在工件检测中的应用机器视觉技术能够探测部件表面缺陷。机械加T、内燃机、摩托乍以及汽车制造等领域的生产方式均为大批量机械生产 ，南于数日过大 ，在进行技术标准检测过程中 ，若使用人lI 检测方式 ，则必须花费大量人力资源以及时间 ，由于检查人员的技术水平参差不齐 ，且容易受到疲劳、粗心、视觉分辨等人为凶素影响 ，检测过程缺乏规范化 ，检测结果不够准确 ，无法达到7伟确监控 ，影响到产品叶J产品质。机器视觉技术能够弥补人丁检测现的各项不足 ，对部件表面缺陷进行有效探测 ，节约人力资源 ，提高检测结果的准确性 ，对产品质量实现有效控制。

较为典型的实例为连杆结合面爆口检测 ，结合面破口线性长度不超过 2.5 mm(方向任意)或结合面破口面积不超过3 mm 即为合格。机器视觉检测系统在工件破口区域进行 LED漫反射照射 (设定照射形状为方框式 )，利用光电耦合 CCD元件将反射图像转化为电量信号 ，处理系统结合图像以及电量信号进行综合分析计算后得 出数据结果。在应用过程中 ，系统采取对 比形式设定灰度二值化光源以及阔值 ，就是使用标准T件设定为参照物 ，分析得出各种数值后作为数据标准 ，进行待测工件检测。

目前 ，国外关于使用机器视觉技术的激光机器视觉检测系统已经成功在机械加T、汽车制造、电子生产等领域中应用。

许多国家投入资源进行该技术的应用研究 ，并取得理想成果。

北美汽车lT业研究院关于 BIN-PICKING研究成果为 ：结合模型数据与三维成像进行识别判断 ，准确定位成像最佳点 ，能够在7秒内完成激光雷达扫描二箱。我国研制的激光视觉检测系统中 ，利用CCD技术、激光技术作为视觉传感器 ，能够准确测量物象的三围坐标 ，能够在 7秒内将整个汽车车身检测完毕 ，T作效率提高 100%。

2.2在工件测量中的应用1)机器视觉技术能够对零件进行精密测量 ，检测系统包括计算机处理系统、CCD摄像头以及光学系统 ，工作原理为 ：通过在需测量零件照射平行光束提供光源 ，利用显微光学镜放大零件边缘轮廓后再使用 CCD摄像头成像输入计算机处理系统进行成像数据处理 ，得出零件边缘轮廓的精确位置。若想获取位移量 ，仅需将测量零件进行位移后再次进行测量 ，计算出两次结果之差 ，若在测量过程中 ，被测零件两条边缘轮廓线出现在同-成像中 ，该位移量则为被测零件的相应尺寸。该系统对于大批量生产零件的测量检查 ，特别是形状简单、体积较小的零件测量检查十分具有优越性。

2)机器视觉技术能够进行T件预调测量。以往的二预调测量方式是使用光学投影进行定位 ，使用光栅数显表进行测量读数 ，该种方式技术水平要求高 ，且耗费人力资源较多 ，T作效率却难以提高。新型预调测置仪将传统的i914量方法与机器视觉技术相结合 ，即在光栅技术基础上加人自动控制技术、计算机系统处理技术、机器视觉技术 ，颠覆以往的预调测量方式 ，简化了操作流程 ，极大程度上提高了T作效率以及测量精度。

3)逆向-r程中的1 件测量。逆向1-程是指利用测量仪对定制T件进行测量 ，根据测量数据建立i维坐标图后使用CAD/CAM系统进行图像加[，最后由CNC加T机完成模型。其中测量数据的精确度决定了模型质量 ，在逆向工程中起到关键作用。

随着科技的发展 ，机器视觉技术被用于逆向工程工件测量中 ，即目前的快速轮廓视觉测量技术 ，该技术的建立基础为三角法 ，2013年第6期总第126期SILIC0N VALLEY利用线结构光进行T件表面的轮廓测量。在T件表面投射平面条纹结构光，形成不同的条纹变形 ，进行T件表面轮廓变化分析。

其中 ，CCD在进行条纹图像摄取时 ，经过三次信号转后才进行保存 ，即视频信号--模拟信号--数字信号。同时将存储信息输 至监视器 ，使用计算机处理系统进行图像处理 ，最终得I叶JT件模型图。

4)机器视觉技术能够进行T件磨损度测量。南于受到各种因素限制 ，许多T件难以进行磨损度测量 ，例如在进行高速切割机的道具磨损度测量时 ，必须拆卸下刀具 ，增加了测量难度。

闪此可利用机器视觉技术进行磨损度测量 ，避免了刀具拆装的程序 ，简化了测量过程。

2.3在焊接机器人中的应用机器视觉技术在机器人焊接中的应用 ，是指利用 x光探伤仪、红外摄像仪、CCD摄像机等处理技术使焊机具备视觉功能 ，从而提高机器人焊接质量。视觉功能包括-维传感、二维传感以及 维传感三种传感 ，-维传感的检查组件为-个或多个光电接收单位 ，即单光电 ；二维传感的平面陈列成像通过电或机械扫描获取 ；通过对多个-维或二维传感信息数据的综合处理 ，可获得三维传感。由于焊接下作危险系数大 ，许多操作无法实现人为直接操作 ，-些T作环境也无法直接进行人T作业。例如核辐射环境 、水下、熔池、溶液飞溅等环境。机器视觉技术的应用弥补了人下作业的不足 。能够进行熔池数据的实时提取 ，在弧光飞溅且强烈的情况下实现焊缝阿像的提取 ，对焊接性能、焊接结构以及焊接组织进行预测 ，确保焊接质量。

目前 ，该技术在熔池形状、焊道形貌检测 ，焊道控制、熔透控制 ，焊缝跟踪得到推广应用 ，进-步提高了机器人焊接的智能化、自动化程度。由于焊接过程复杂、视觉系统应用造价(上接第113页)所以 ，为了保证数据的完全安全性 ，通过适当增加密钥长度的·方式成为了当前加密处理数据的必要途径 ，这也导致了对称数据变异算法 ，例如 3DES算法。下-步加密的输入 ，直到完成所有的加密操作程序 ，最后通过逆、另外对称数据加密技术还包括-种典型的算法--AEs加密技术 ，其与DES技术不同点在于密钥长度相对较长 ，在网络通信过程中具有比DES加密技术较高的安全性和加密效率。在加密过程中 ，其同样采用对称分组加密的方法 ，设计密钥长度包括 128位 、l92位 、256位。

3.2非对称数据加密技术应用这种加密算法是加密与解密过程分别采川不同的密钥进行加密、解密 ，-般分为 公钥”、私钥”两种形式。其巾 ，公钥”是指已经公开的加密技术 ，采用这种加密技术时 ，至需要接收端利Hj私钥进行解桁之后就能够获得真实数据。这种方式能够达到合理避免数据窃听、泄露等问题。该项加密技术具有密钏机制-- ISA。 具体的加密操作步骤为 ：1)埘数据的所有 f.土重新进行编码 ，扶得新的编打码内容 ；2)选定就 -个 rl卡lj对较大的数 n，较大的素数P、q；3)选扦-个较大的数 k，保证 (k，(P-1)(q-1))l，这时k!Jlj足加密密钥 ；4)将需要加密的数据划分成为多个 ，在数据链巾将各个字母 做.-个独立的部分 ；5)将每组数据的所有二进制编码连接起来成为-个完整的整数 ；6)通过对没分组数据进行 k次方求解之后 ，利用求解模 n运算 ，最终得到了密文。

而解密步骤则是 ：找到数m，确保 k mlmod((P-1) (q-1))，其中k是数据加密所采用的解密密钥。这种算法的密钥比对称算法解密密钥较长 ，所以其在网络通信过程中具有较好的安全新。当时 ，在加密过程中由于其计算量过大 ，导致加密速高等问题 ，目前机器视觉技术在机器人焊接中的应用难以实现大规模普及应用 ，还需进行深入研究 ，进-步了解该系统的实时性 、可靠性、智能性、可控性以及精确性等。其中对于焊缝熔透控制、焊缝跟踪、焊接路径规划、焊炬位姿调节、焊接参数优化以及接头特征识别等方面的机器视觉技术应用研究 ，均取得了卓越成效。目前 ，已经有实力雄厚的企业进行机器视觉技术焊接机器人的开发 ，相较于以往的焊接机器人 ，机器视觉技术焊接机器人性能更为优越 ，功能也更为强大 ，应用领域更为广泛 ，发展前景值得期待。目前机器视觉技术焊接机器人已经在管道 、航天、汽车等领域的焊接生产中得到应用 ，并取得良好成效。

3结束语综上所述 ，南于机械制造行业对机器视觉技术的需求越来越大 ，应用范同正逐步扩大 ，对于该技术的要求也不断提高 ，直接催动了机器视觉技术的发展。各同十分重视该项技术的发展研究 ，投入大量资源进行研究。基于这样的发展形势下 ，机器视觉技术已不能局限于单纯的采集数据、分析处理以及结果判定 ，未来的发展方向应更具开放性 ，与自动化紧密融合是目前该项技术的必然发展趋势 ，并且随着技术的不断发展与进步 ，最终实现机械制造的智能化。