机器视觉检测技术在工业中的应用

机器视觉检测技术在工业中的应用

魏朝阳 张相法 位星 刘云飞 王永凯 王大鹏 王飞宇 李军督

摘要：随着我国科技的不断发展，大部分的人工检测设备已经不能满足需求，而机器视觉检测通过精准度高以及成本价格低廉的优势在工业中得到了广泛的运用。在工业实际生产中，运用机器视觉检测技术能够高效的分拣出不合格的产品，有效的提高了分拣产品的效率。因此，本文将分析机器视觉检测技术在工业中的应用，从而提升企业的经济效益。

关键词：机器视觉检测技术；工业检测；应用

引言：现阶段，在科技不断进步的基础上，很多工业的生产线上都朝向高速化以及全自动化的目标发展，大部分的生产工序都运用机器进行生产，在进行自动化生产的过程中，想要保证生产线的效率和质量，就需要进行精准的检测。利用机器视觉检测技术不但能够快速的将不合格的产品剔除，提高提升自动化生产的力度，还能保证产品的质量，提高企业的效益和形象。

一、机器检测的概述

机器视觉检测技术是通过计算机科学以及图像技术的有效发展的前提下将其相结合的方式进行发展的，以图像检测识别的功能为前提，再运营无接触的视觉传感器技术，将视觉检测技术运用在工业生产线上，运用相机和图像的处理系统等机器获得产品外部的图像来判断工业产品的质量并对生产进行反馈，从而实现有效的指导生产产品。其特征是具有自动化、非接触、高精准度等，展现了检测产品的瑕疵、图像显示、瑕疵分类、设备诊断、剔除瑕疵等技术，提升了产品质量并提高了生产速度。机器视觉检测是利用计算机技术模拟人工视觉功能提取产品图像中的信息并进行分析，从而达到检测、测量以及控制的目的。自动化技术以及电脑技术是机器视觉迈入工业生产中重要的元素，它的工作流程是根据光学系统将需要检测的产品转换成图像，然后传送给专门的图像处理器，通过像素分布的亮度、颜色等信息转变成数字形式的信号，控制系统根据这些数字形式的信号进行有效的计算并判断，最后根据判断的结果进行控制操作单元，将符合要求的产品定为合格品，不符合图像要求的产品作为瑕疵产品并进行剔除。

机器视觉检测技术是根据不同的检测标准进行分类的，根据不同的工作形式可以分为在线检测系统和离线检测系统；根据不同的检测技术可分为立体检测技术、斑点检测技术、测量检测技术以及OCR技术等。

工业生产环境竞争激烈以及成本的压力需要加强产品生产的效率和质量，促使了机器视觉检测技术的广泛运用。机器视觉检测技术不但可以提高检测产品的精准度还能提升产品检测的速度，尤其是在比较危险的工作状况下，视觉检测技术能够大大提高检测工作的安全性。另外机器视觉检测技术还可以在排放烟尘以及污水等情况下展现其相应的作用。运用机器视觉检测技术能够快速的发现生产环境中出现的火灾以及烟雾等状况。运用机器视觉检测技术中人脸识别功能能够协助工业企业强化生产环境中出入位置的管控，实现提升工厂管理能力以及减少成本的目标。近几年新行业的快速发展也给机器视觉检测技术市场提供了发展条件。比如在太阳能行业领域中，太阳能的电池生产过程中可以利用机器视觉检测技术进行检测产品、识别、跟踪以及装配等方面。再比如，交通监控领域中，运用机器视觉检测技术中的识别车牌、图像识别等技术，来快速的发现违章、交通事故等方面。

二、机器视觉检测技术的优点

第一，人工检验技术比较的优点。人工检验技术的运用方式是不能避免主观形式的风险，比如，人工检测的过程出现眼疲劳、在生产过程中无法一直集中注意以及高速生产人工检测无法跟上生产速度等，例如，在进行生产饮料灌装生产的过程中速度已经达到1200瓶/分钟以上，这运用人工检测技术已经远远不能跟上生产的速度了，同时，人的主观意识强烈，不能一直保持检测指标统一。若运用精准度非常高以及检测速度更加快的机器视觉检测技术,可以减少人工检测受外界影响的因素，同时可以设定统一的检测指标，保证产品质量的统一性。

第二，光电技术比较的优点，在广泛运用视觉检测技术之前，自动化生产线上大部分运用的是光电技术来协助人工展开大部分的检测工作。但光电技术在设定以及调试的过程中过于复杂。在包装的过程中出现变化就会出现检测结果不准确等现象。另外，光电技术检测的项目和功能比较简单，不能同时检测多个项目，为了能够实现控制检测产品质量的目标，就需要在生产线上配备更多的光电技术仪器来达到多项目同时检测的目的。运用机器视觉检测技术可以实现复杂的检测任务，可以通过实际生产线上的检测需求进行设置，能够实现多种检测任务同时进行。既节省了生产线上的空间也可以对检测设备进行有效的管理。

三、机器视觉检测技术在工业中的应用方法

机器视觉系统的程序，首先将标准的产品样品放置在传送带上，并把样品传送到CCD线阵中照相机的下边的位置上，照明技术发出平行光源将样品照亮，通过工业相机镜头将样品形成的三维图像运用计算机运算成二维的图像，精准的展现出样品的表面状况，并建立标准样本数据库。想要实现更加精准的测量目的，可以在照相的环境上将不同体位的样品进行标定，并计算出平均值成为最终的标定数据，这样可以纠正由于摄像头畸变产生的误差以及在标定数据的过程中产生的误差。这种方式具有过程简便、成本低以及标定精准等特点，比标准的网格平面标定方式非常容易实现。用标准的样品作为标定产品，保障了生产现场的测验品的参数与标定的参数一致，确保了系统的标定精准度以及稳定性。确定标定方法能够为之后检测产品以及相机抓拍工作奠定基础。

其次运用闭环控制方法，能够拍摄到高速运转的产品的图像，防止由于未拍摄到图片或者拍摄到的产品不完整导致影响后续的工作进度，它控制的过程是将传感器检测到的产品位置信息之后，将其发送到相机控制系统，然后相机控制系统启动快门，完成产品曝光，从而获得产品的图像，将图像传送到分割图像系统和定位系统，定位系统定位到产品的图像的位置在整个篇幅中所在的位置，并算出产品图像中间位置与篇幅中间位置的偏差并反馈到相机控制系统，在下一次快门启动拍摄时产品图像位置是在整篇幅图像中心位置，从而能够体现相机拍摄过程中能够精准控制产品图像的位置。

维视图像在机器视觉技术的应用中取得一定了成果，例如维视图像的MV-E系列大幅画面的控制，通过大面积PCB板的进行检测，以便于获取准确的信息图像，如下图1所示，作为截取的部分图片，可以发现检测的难点，在优化运用阶段，应了解检测工作要点，突破PCB检测瓶颈问题，更好的实施后续检测。目前，以维视图像作为代表的机械视觉供应商，可以有效将其融入到制造工业当中，尤其是尺寸测量与外观缺陷改进，可以有效将技术的优势展现，从而朝纵向发展，提升检测的准确性。

图1 部门检测图

再次，能够对产品信号进行有效的运算，从而获得产品中存在的异常情况，比如检测产品时产品中是否有头发、污点等影响产品质量的情况，同时也能计算出产品中是否缺少零部件并进行快速的分拣出来。

最后，将被检测产品的图像与标准的样本的图像进行对比，同时检测出两者中不相符的部分，如果不相符的部分已经超过设定的范围则被分为不合格的产品，运用剔除系统将不合格的产品剔除，从而实现将不合格的产品快速自动识别并剔除的目的，将检测产品质量的精准度达到最高值。

结束语：总而言之，人们对产品的质量以及产品生产效率的要求越来越高，人工检测技术已经不能满足人们的需求，所以，运用机器视觉检测技术能够提升检测效率的同时也能提升产品的质量。不仅防止人工检测技术存在的误差也能减少人工投入的成本，进一步提升了工业行业的经济效益。

参考文献

[1]周博文. 药品灌装生产线视觉检测技术及应用研究[J].湖南大学,2021.

[2]陈英. 机器视觉检测技术在工业检测中的应用[J]. 电子测试,2015(18):79-80.

[3]杨阳,席天明,杜丽娟,吴志才. 机器视觉检测技术在食用油包装行业的应用[J]. 现代食品,2020(23):108-110.

[4]潘长开,余颖舜. 机器视觉技术在汽车制造生产线缺陷检测中的应用[J]. 机械设计,2021,38(11):148.