机械制造自动化中机械视觉技术的应用

机械制造自动化中机械视觉技术的应用

贺煜

612601198908201816

摘要：随着机械制造业对视觉技术的需求不断增大，对视觉技术水平的要求也相应提高，从而推动了机器视觉技术行业的发展。现如今，在机械制造业中广泛应用了视频技术和红外线成像等相关技术。其中，计算机视觉技术在一些特定场合得到了重点运用，通过采用计算机相关的监控人员对图像进行理解，实现了机械制造自动化的具体应用。本文就现状主要对机器视觉技术进行简要阐述，并分析了其在机械制造自动化当中的具体应用方式。

关键词：机器视觉技术；自动化；技术应用

一、引言

现今科技的持续发展推动了机械制造业的技术水平提升，其中机器视觉技术应运而生。该技术通过计算机取代人眼进行物体识别，并进行准确的测量和定位。在一些恶劣的工作环境下，人工监控存在一定难度，而机器视觉技术则能够应用于这些情况下完成任务。广泛应用机器视觉技术不仅能有效提高工作效率，还可以节省劳动资源。因此，对机器视觉技术及其在制造自动化中的应用进行详细研究具有重要意义。

二、机械视觉技术的概念

机器视觉技术是一种利用计算机和摄像机等设备，使机器能够模拟人眼对图像进行感知、分析和处理的技术。它通过获取物体的视觉信息，进行图像识别、图像处理、图像分析和图像理解等操作，从而实现对物体的检测、测量、定位以及质量控制等功能。机器视觉技术的主要目标是让机器具备类似于人眼的视觉能力，能够通过摄像机获取图像或视频数据，并进行图像处理和分析，最终得到有用的信息或作出相应的决策。这种技术在制造业中广泛应用，例如在产品质量检测、自动化生产线上的物体定位和识别、安全监控系统等领域都能发挥重要作用。

机器视觉技术通常包括图像采集、图像预处理、特征提取与选择、目标检测与定位、图像分类与识别等步骤。借助各种算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等，机器视觉技术不断发展和进步，为自动化和智能化的生产提供了强大支持。

三、机器视觉技术的技术原理与技术主要优势

（一）客观性与公正性

机器视觉技术本身具有客观性和公正性的特点，这是因为它是基于图像数据和算法进行分析和决策的。机器视觉技术对物体的检测、识别和测量等任务是以图像数据为依据进行操作的。相对于人的主观判断，机器通过对事先定义好的规则和算法进行处理，能够更加客观地对图像进行分析，并进行一致性的判断和评估。而且机器视觉技术在进行图像处理和分析时是基于事先设定的参数和算法进行的。这些参数和算法是经过科学验证和精确设计的，不受情绪、偏见或个人偏好的影响。因此，在相同的条件下，机器视觉技术所做出的判断和决策是相对公正和一致的。然而，需要注意的是，机器视觉技术的客观性和公正性是建立在合理和准确的数据采集、适当的算法选择和正确的参数设置基础上的。如果数据质量不佳、算法有偏差或参数设置不当，可能会导致结果的不准确或不公正。因此，在应用机器视觉技术时，仍然需要谨慎评估和监控，确保其结果的客观性和公正性。

（二）较强的适应性

机器视觉技术具有较强的适应性，可以适用于各种不同的应用场景和领域。首先，机器视觉技术可以适应不同类型的图像数据。无论是静态图像还是实时视频，机器视觉技术都能够对其进行处理和分析。它可以处理来自不同类型摄像机的图像数据，包括可见光图像、红外图像、深度图像等。这使得机器视觉技术在许多领域都有广泛的应用，如工业制造、医学影像、安防监控、无人驾驶等。其次，机器视觉技术可以适应各种不同的任务和目标。它可以用于物体检测、识别和分类，如人脸识别、车牌识别、产品质量检测等。同时，它还可以进行图像分割、目标跟踪、姿态估计等复杂的任务。机器视觉技术还可以与其他技术结合，如自然语言处理、机器学习等，进一步扩展其应用领域和功能。此外，机器视觉技术也具有一定的灵活性和可调节性。通过优化算法和参数设置，可以根据具体需求进行调整和改进。例如，在不同环境光照条件下的图像处理，可以通过调整算法参数来适应不同的光照情况。

总的来说，机器视觉技术在适应不同场景、不同任务和不同数据类型方面具有较强的灵活性和适应能力，这使得其在各个领域的应用都有很大的潜力和广阔的前景。

四、机器视觉技术在机械制造的自动化当中的具体应用

（一）应用于自动检测设备中

  机器视觉技术在自动检测设备中有广泛的应用，可以提高检测效率和准确性。机器视觉技术可以用于产品质量检测。通过对产品图像进行分析和比对，可以检测出产品表面的缺陷、异物、变形等问题。例如，在制造业领域，机器视觉系统可以对零件、组装品或成品进行自动检测，以确保其符合规定标准和质量要求。机器视觉技术还可以应用于自动辨识和分类。例如，在包装行业，机器视觉系统可以对产品进行自动辨识和分类，将不合格的产品从良品中剔除，提高生产线的效率和产品的一致性。此外，机器视觉技术还可以用于自动检测和监控系统。例如，在安防监控领域，机器视觉系统可以对视频图像进行实时分析，检测出异常行为、入侵事件等，并及时进行报警和处理。这有助于提高安全性和预防潜在风险。

机器视觉技术还可以应用到其他许多场景，包括医学影像分析、交通监管、军事目标识别等。总之，机器视觉技术在自动检测设备中的应用可以提高生产效率、减少人为错误，并且在一些场景下可以实现自动化和智能化的监测与控制。

（二）应用在全自动设备的工件自动定位中

机器视觉技术在全自动设备的工件自动定位中发挥着重要作用。它可以通过对工件图像进行分析和处理来实现准确的自动定位。

机器视觉系统可以利用图像处理算法对工件图像进行特征提取和边缘检测。通过检测工件的边缘或关键特征点，并结合预先设定的模板或规则，可以确定工件在图像中的位置和姿态。然后可以根据事先建立的模型或算法匹配实际工件与理想模板之间的差异。通过比对实际工件与模板之间的特征、形状、颜色等信息，可以精确定位工件，并进行姿态校正。除此之外，视觉系统还可以根据事先建立的模型或算法匹配实际工件与理想模板之间的差异。通过比对实际工件与模板之间的特征、形状、颜色等信息，可以精确定位工件，并进行姿态校正。

总之，机器视觉技术在全自动设备的工件自动定位中能够实现高精度、高效率的定位功能。它可以提高生产线的自动化程度和运行效率，减少人为干预和误差，并且在生产过程中实现更精准的操作和控制。

（三）应用于焊接机器人中

机器视觉技术在焊接机器人中的应用可以提高焊接过程的精确性、效率和一致性。机器视觉系统通过图像分析识别焊接目标，例如焊缝或工件表面。它能够精确定位焊接点的位置和姿态，使焊接机器人能够准确地对焊接区域进行定位。基于工件表面的图像信息，系统可以生成焊接路径，并将路径指导给焊接机器人。这有助于确保焊接路径在工件表面的正确位置上，并根据实际变形进行调整，提高焊接质量和稳定性。它还可以

可以实时检测焊接缺陷，如焊缝不齐、气孔、裂纹等。通过分析焊接图像和与预设标准进行比较，它能够及时报警并采取相应的措施，确保焊接质量符合要求，避免潜在危险。

五、结论

机器视觉技术与制造业的加工密切相关。制造业对机器视觉技术的需求是决定性因素，并受到了技术和商业等多方面因素的影响。随着制造业的进步和发展，对机器视觉技术的需求不断增加，推动了机器视觉技术从简单的数据采集、传递和动作判断转向更加开放的发展方向。这也意味着机器视觉与自动化将更加紧密地融合，促进了机械制造和自动化技术朝着智能化方向发展。

参考文献

[1]端文龙.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].硅谷，2013（6）.

[2]王洪涛.浅析机器视觉技术在机械制造自动化中的应用[J].电子制作，2012（11）.

[3]马贺贺，齐亮，张茂松，等.机器视觉技术在生产制造智能化进程中的发展应用[J].装备机械，2014（3）