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机器视觉技术及其工业应用

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摘要

机器视觉是一门交叉学科，有着广泛的应用领域。近年来，随着理论的创新和技术的发展，该学科发展迅猛。本文介绍了机器视觉的关键技术，如光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集、信号处理、执行机构等的发展状况。同时，从自动检测、智能装配、视觉伺服三个方面对工业机器视觉应用系统进行了综述。

关键词：机器视觉；工业应用

0 引言：

机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。它综合了各种技术, 其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软、硬件技术和人机接口技术等。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径, 同时它具有实现非接触测量、具有较宽光谱相应范围、可长时间工作等优点。

近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术以及数字图像处理与分析理论的不断发展完善，加之大规模集成电路的飞速发展与应用，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，如工业制造、医学、导航和遥感图像分析等。特别是近几年发展十分迅速。本文在查阅大量文献资料的基础上，对机器视觉的技术发展及其工业应用作一综述。

1关键技术：

图1 典型工业机器视觉系统

参见图 1 ，我们可以发现机器视觉是一项综合技术, 它包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术( 图像增强和分析算法、图像卡、I/ O 卡等)。这些技术在机器

视觉中是并列关系, 相互协调应用才能构成一个完整的工业机器视觉应用系统。机器视觉强调能够适应工业现场恶劣的环境、有合理的性价比、较强的通用性和可移植性, 即实用性；它更强调高速度和高精度, 即实时性。

机器视觉应用系统中, 用到很多技术, 但关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机( CCD) 、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。下面对这些关键技术的发展现状进行简要阐述。

1.1 光源照明

好的光源和照明是目前机器视觉应用系统成败的关键, 应当具有以下特征:（1）尽可能突出目标的特征,在物体需要检测的部分与非检测部分之间尽可能产生明显的区别, 增加对比度

（2）保证足够的亮度和稳定性；

（3）物体位置的变化不应影响成像的质量。

光源按其照射方法可分为背向照明、前向照明、结构光照明和频闪光照明等。背向照明是被测物放在光源和摄像机之间, 其优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧, 这种方式便于安装；结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上, 根据它们所产生的畸变, 解调出被测物的三维信息；频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步, 这样能有效地拍摄高速运动物体的图像。

照明亮度、均匀度、发光的光谱特性要符合实际的要求, 同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命.

1.2光学镜头

光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头, 简称镜头, 其功能就是光学成像。镜头是系统中的重要组件,对成像质量有着关键性的作用, 在组建机器视觉系统时, 硬件设备要根据实际需要选择合适口径和焦距的镜头。

1.3 摄像机

视觉图像获取有两种方式：主动视觉和被动视觉。主动视觉是指通过器件本身发光来产生视觉图像。被动视觉则指由传感器被动接收目标环境反射光来产生视觉图像。摄像机是常用的被动视觉传感器，其核心部件是电子藕合器件（CCD）。

CCD是近几年发展起来的新技术，以其体积小、重量轻、寿命长且抗冲击、清晰度高等特点在机器视觉系统中得到广泛应用。

1.4 图像采集卡

图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。由于图像信号的传输需要很高的传输速度，通用的传输接口不能满足要求，这是需要图像采集卡的主要原因。

1.5 图像信号处理

图像信号的处理是机器视觉系统的核心。视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像变换、数据编码压缩、图像增强复原、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，为了提高系统的实时性，图像处理的很多工作都可以借助硬件完成，如DSP芯片、专用图像信号处理卡等，软件主要完成算法中非常复杂、不太成熟或尚需不断探索和改进的部分。

处理时间上，要求处理速度必须大于等于采集速度，才能保证目标图像无遗漏，完成实时处理。

1.6 执行机构

要实现工业领域机器视觉系统的最终目的还需执行机构来完成。不同的应用场合，执行机构可能不同，比如机电系统、液压系统、气动系统。无论哪一种，除了要严格保证其加工制造和装配的精度外，在设计时还应对动态特性，尤其是快速性和稳定性给予充分重视。

2工业应用

视觉的最大优点是与被观测的对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，这是其它感觉方式无法比拟的。另外，视觉方式所能检测的对象十分广泛，可以说是对对象不加选择。

理论上，人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微波、超声波等人类就观察不到，而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外

线、微波、超声波等图像。因此可以说是扩展了人类的视觉范围。另外，人无法长时间或在某些恶劣环境下观察对象，机器视觉则不知疲劳，对环境的适应性强，能始终如一地观测，所以机器视觉可以广泛地和长时间地用于恶劣的工作环境。正因为具有上述特点，机器视觉才得以在工业应用中大显身手，被广泛应用于汽车、电子、电气、机械、制药、玻璃 (陶瓷)、包装、印刷、运输、纺织等各个行业。

目前，机器视觉的应用很大程度上仍局限于二维图像的处理和识别，三维机器视觉的应用还很有限。工业视觉系统的应用大致分为三个方向：自动检测、智能装配以及视觉伺服系统。以下就从这三个方面介绍机器视觉的工业应用状况。

2.1 自动检测

自动检测是生产自动化的重要环节。机器视觉在自动检测中的应用极为广泛，它包括几何量计量测试和自动视觉识别检测。

几何量计量测试技术是制造技术中不可缺少的环节。通用的光学仪器几何量测量技术读数过程繁琐，测量时间长，人员主观误差较大，自动化程度低。机器视觉测量技术是测试领域中的新兴一族。得益于计算机视觉技术的发展，目前有结构光测量、层析三维数字化测量、工业CT法、立体视觉、激光扫描测量和激光雷达等方法。它们各有优缺点：

（1）采用结构光的三角测量法，具有较高的测量精度和一定的测量范围。原理是用一光束以一定角度投影到被测物表面，再以一定角度用摄像机摄取图像，最后依据三角定理从二维图像中提取第三维信息。该方法无法获取被测物体内部的数据。

（2）层析三维数字化测量技术是对物体被铣出的等间隔断层进行拍照，然后进行图像处理，提取出断层上物体的轮廓信息，进行三维重建，最后得出物体的CAD模型。该方法可实现任意复杂物体的完整测量，精度可达5.3um。这种方法虽然避免了结构光法的缺点，但是有检测速度慢且具有破坏性等缺点。

（3）工业CT法利用断层扫描实现了结构的无损测量，但精度低且设备昂贵。

（4）立体视觉属于三维测量，是人工智能与测量技术交叉而形成的智能测量。基本过程是用两个摄像机从不同位置对物体摄像，在两个摄像机的图像平面上提取和匹配需要检测的特征点，求出特征点在两个图像平面的坐标，再利用

成像公式计算出测量点的三维空间坐标。该方法具有测量速度快、系统成本低、安装方便等优点，充分体现了机器视觉在几何量计量测试中的应用价值和前景。

自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等等。这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟。其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容。

2.2 智能装配

现代机电产品的装配工作量占整个产品制造工作量的20%、70%，装配时间占整个产品制造时间的40%、60%，装配成本约占产品成本的30%、50%，且装配质量对产品性能有直接影响。装配工作由于其多样性和复杂性，在实现自动化方面难点很多。上世纪80年代，装配机器人的应用和柔性装配系统的出现使自动装配系统得到迅速发展。20世纪90年代后，应用，领域对自动装配技术提出了更高的要求。采用机器视觉技术的智能装配就是这股技术革新浪潮中的热点之一。视觉系统可以大大缩短产品开发时间，在不变更硬件的情况下处理各种零部件。机器视觉技术不仅可以用于完成一些看起来很简单的任务，更可在恶劣或有害的工作环境下实现装配。

目前，在工业领域中，已经有很多以机械手、视觉系统为主体的带感觉的机器人系统进入实用阶段。例如晶体管自动焊接系统、管子凸缘焊接机器人、有视觉的装配机器人、汽车车轮装入轮毅作业的自动系统等。机器人应用视觉的方式有很多种，如对机械手定位以及跟踪目标提供反馈控制信息；确定和辨别零件的位置方位以拾取零件；控制对零件的装配；引导焊缝机器人等。

智能装配中的机器视觉的难点在于对三维物体的定位和识别，主要研究重点是立体匹配和三维重建。

2.3 视觉伺服

视觉的非接触测量特性使它对视觉伺服系统极为有用。一种典型的应用是将视觉传感和操作集成在一个开环系统中，系统的精度直接依赖于视觉传感和执行机构的精度。其控制采用开环视觉方法，即从图像中抽取检测物体的特征信息后驱动相应的执行机构运动，视觉信息仅作为指令依据。

通常人们按照误差信号的不同将视觉伺服控制系统分为三类：基于位置的视觉伺服系统、基于图像的视觉伺服系统以及由上述两种方法组合而成的混合视觉系统。在基于位置的伺服系统中，误差信号在笛卡尔坐标系中给出。由于使用简单的比例控制即可以使该系统稳定，因此此类系统的控制间题实质上转变成根据图像估计出目标相对位置的间题。在基于图像的伺服系统中，误差信号由图像特征参数直接定义，主要涉及两方面间题：（1）图像的特征选择和提取。（2）控制系统的分析和综合。同基于位置的伺服系统不同，在基于图像的伺服系统中，图像特征的选择将直接决定控制率和最终系统的稳定性和鲁棒性等性能，因而所选择的特征往往因系统而异，目的是使整个系统便于分析和设计。

3 存在的问题

虽然机器视觉技术目前已得到广泛应用，且有很好的实际效果，但由于其自身或配套技术上存在的一些问题，它在应用上还是受到一定限制，比如，目前存在的最主要的实时性问题。

在工业检测、机器人视觉控制和监控等领域的机器视觉应用中，实时性是衡量机器视觉系统的重要指标，目前在机器视觉的实时性研究方面，主要分为硬实时和软实时。在硬实时方面，目前由于硬件设备的迅猛发展已经有了比较好的解决方案。而在软实时方面，主要是靠算法提高图像处理速度。尽管国内外都提出一些新的算法，但是很多仍处于实验室阶段，在复杂的工业现场仍存在准确性、鲁棒性下降等问题。而且目前已应用的算法也普遍存在算法效率低、速度慢的问题，特别是在存在较多噪声的工业现场，机器视觉系统的抗干扰能力较差，造成准确度和精度下降。

另外，目前的机器视觉主要应用在2维、215维图像的处理分析中，而这样往往无法精确得到复杂物体的图像。

4 结论

纵观国内外发展的现状，机器视觉技术研究正处于一个蓬勃向上的发展大潮流中。各行各业对机器视觉系统的迫切需求是促使机器视觉系统研究的巨大动力。机器视觉的应用目前主要集中在检测、定位、运动控制、机器人和计量等几

个领域。而在近2年，在运动控制、生产流水线、诊断、测试和数控设备等几个领域对于机器视觉的应用需求增长最为迅速。

目前国内外都在大力发展机器视觉产业，并在逐渐形成细分组成机器视觉产业的“视觉软件”、“机械手”、“造型设计”、“相机系统”、“光源”等微观个体，从而加快了这个产业的发展。我国虽然与国外在这个领域存在一定差距，特别是缺少自己的核心技术，及时跟踪国际发展趋势，结合我国各行各业（不仅仅是工业，也包括农业、军事、交通、安全等各领域）的实际，大力发展机器视觉技术，开发实用的机器视觉应用系统是广大科研工作者应当重视的问题。我们应当积极推动机器视觉在中国的发展，提高其应用技术水平，从而为我国的现代化建设做出贡献。

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