机器视觉在精密测量中的应用
机器视觉技术工程应用案例简介
自主研发的开放式数控系统（1）
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自主研发的开放式数控系统（2）
机器视觉应用往往与运动控制技术相关联，因此，现简单介绍一下我们自主研 发的开放式数控系统。
1. 开放式专用数控系统主要特点 （1）开放性：允许第三方做二次开发，订制特殊功能； （2）嵌入式：基于ARM或DSP，降低成本，增加可靠性； （3）运动控制：步进电机与伺服电机接口； （4）逻辑控制：PLC或MPC功能； （5）通信能力：有现场总线通信与以太网通信功能； （6）机器视觉信号接口：以太网口。 2. 开放式专用数控系统主要技术指标 （1）控制轴数：16轴，联动轴数：3轴； （2）直线插补、圆弧插补、螺旋线插补、NURBS插补、回零、急停等运动
该系统采用自主开发的智 能相机和数控子系统。
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检测系统的人机界面之一
计算机辅助图案设计系统（1）
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计算机辅助图案设计系统（2）
该系统用于绗缝设备和激光打标/切割设备的图案设计， 其主要功能有： 1. 图像采集：通过数字摄像头连续采集花纹图案的图像，再 通
过图像采集卡将图像传送到计算机内。 2. 摄像头参数设置与调整功能：用户可根据实际情况通过人 机
中； 6. 如果进料盒中的器件还未取完，就回到第一道工序重复上述的流程。 7. 进料盒取空或出料盒满的话，设备暂停，人工方式更换进料盒或出料
盒。
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高速卷簧机技术改造中的机器视觉应用（1）
测 试 工 作 现 场 的 图 片
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高速卷簧机技术改造中的机器视觉应用（2）
—推杆与送线轮运动特征测量
机器视觉弹簧机械性能自动检测系统 （1）
基于机器视觉技术的疲劳裂纹自动检测实验系统
第２ ９卷 第 ２期
２ ２年 ２ 月 ０１
机
电
工
程
Ｖ０．２ ． １ ９ Ｎｏ２ Ｆｂ ０２ ｅ ．２ １
Ｊｕ ｎ ｌ ｆＭｅ ｈ ｎｃ ｌ＆ Ｅ ｅ ｔ ｃ ｌ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ ｒａ ｃ ａ ｉａ ｏ ｌｃｒ ａ ｇｎ ｅｉ ｉ Ｅ ｎ
基于机器视 觉技术的疲劳裂纹 自动检测实验 系统
针 对机 械 产 品 中经 常 出现 的破 坏～ 疲 劳 断裂 …， 以及 传统的实验室用 于金属疲 劳和断裂性能的疲劳
易 实现 自动记 录等 问题 ， 出基 于机 器 视觉 的裂 纹检 提 测方 案 。机器 视觉 检 测技术 是 近年来 工 业在 线检 测应
用中的研究热点之一 ， 因其可 以大幅降低检测成本及 提 高产 品质量 、 生产速度和效 率 ， 在工业检测 和控制 领域得到了广泛 的应用 。此外作为非接触测量方法 ，
Ｉ Ｑ Ｖ ｓ ｎ Ｔ ｅｍ ｘ ｍ ｃａｋｌ ｇ ｅ ｓｒ ｇｅ ｏ ．４ ａｅ ｎｔｉ ｏｌ ｅｄ ｔ ｔ ｇｍ ｔｏ ． ｎ ｈ ｒｗｈｒｔ ｏ ｅ ＭＡ ｉ ｏ． ｈ ａｉ ｒｃ ｎｔ ｍ ａｕｉ ｒ ｒｉ ０１ ８ｍｍ ｂ ｓｄｏ ｓ ｎｉ ｅ ｃｉ ｅ ｄ Ａ ｄｔｅｇｏ ｔ ａ ｆｈ ｉ ｍｕ ｅ ｈ ｎ ｒ ｓ ｈ ｎ ｅ ｎ ｈ ｅ ｔ
机器视觉技术在工业检测中的应用
机器视觉技术在工业检测中具有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：
1.瑕疵检测：机器视觉可以用于检测产品表面的瑕疵，如裂纹、划痕、
气泡等。
通过对产品图像进行分析和比对，可以实现高效快速的瑕疵检测。
2.尺寸测量：机器视觉可以用于测量产品的尺寸和几何参数，如长度、
宽度、直径等。
通过图像处理和计算算法，可以精确测量产品的尺寸，并与标准尺寸进行比对。
3.字符识别：机器视觉可以用于识别产品上的文字和标识，如序列号、
日期、条形码等。
通过图像处理和模式识别算法，可以快速准确地读取产品上的字符信息。
4.颜色检测：机器视觉可以用于检测产品的颜色，判断产品是否符合要
求。
通过对图像进行颜色分析和比对，可以实现对产品颜色的自动检测和分类。
5.精密组装：机器视觉可以用于辅助精密组装过程中的定位和对齐。
通
过对零部件图像进行分析和匹配，可以实现高精度的自动定位和对齐，提高组装效率和质量。
总的来说，机器视觉技术在工业检测中可以提高检测效率、减少人力成本，并
且可以实现对细微缺陷的准确检测和测量，提高产品质量和工艺控制水平。
机器视觉
机器视觉系统视觉检测技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术，它综合运用了电子学、光电探测、图象处理和计算机技术，将机器视觉引入到工业检测中，实现对物体（产品或零件）三维尺寸或位置的快速测量，具有非接触、速度快、柔性好等突出优点，在现代制造业中有着重要的应用前景。
图1-1 视觉检测一．机器视觉简介美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化对机器视觉下的定义为：机器视觉（Machine Vision）是指光学的装置和非接触的传感器自动的接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置。
机器视觉主要由视觉传感器（如工业相机）代替人眼获取客观事物的图像，利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些职能行为，从图像中提取信息，并进行处理与分析，最终用于实际的检测、测量与控制。
图1-2 机器视觉机构图机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:⒈检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。
至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
二．机器视觉系统典型的机器视觉系统：光源，镜头，相机，图像处理单元（图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通信/输入输出单元等。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
图2-1 机器视觉检测流程图2.1光源光源是影响机器视觉系统图像质量的重要因素，照明对输入数据的影响至少占到30%。
机器视觉检测定位测量的应用案例
由于系统在拾取产品的同时必须还要检测料带上的元件状态，如果同时还要 检测料盘产品，时间势必会增长很多，从而影响到取料分料的速度，因此采用 离线方式提前对料盘产品进行扫描的方式解决了此问题，大大节省了时间以便 进行料带产品的定位和分析。
连接器在线检测视觉集成系统软件(视觉图像分析处理) 检测项目： ● SMT引脚或耳扣（hold down）等共面度； ● 接触端（contact）伸出高度； ● 正位度及漏脚。 性能指标： ● 半自动人工上下料，自动送料；● 检测精度<0.01mm； ● 重复性指标 GRnR<10%。 检测说明： 连接器俗称端子，用于手机、电脑、便携设备等中的连接器，由于装配过程 十分精密，因此设备制造商对连接器的尺寸要求相当高，为了增加产品的质量 和市场竞争力，目前大部分连接器要求采用全检的方式，因此采用视觉设备对 提高产品质量稳定性、减少人力成本有着很大的优势。开发设计的本设备采用 了百万像素相机和远心测量镜头以及针对不同产品采用的组合LED照明方式，软 件核心采用高性能的HexSight视觉软件。采用半自动人工上下料，自动送料和剔除不合格品，并对产品进行过程统计。
每次换料时耐心的将晶圆与电机位置调到最佳，而且每次开始时都需要操作员 手工进行晶片对位。 因为边界定位采用传感器，机器需要操作员不断手工调节 边界传感器位置，较为繁琐。
* 效率较低：由制作工艺本身造成的晶圆上存在相当数量的坏料或空料，传统 的光电传感器识别准确度不高，导致后期成品合格率下降，影响生产效率。
所谓COG（Chip On Glass）技术，指的是运用一种包含金属颗粒的粘性膜（异 方向性导电膜ACF），通过预压将IC芯片邦定在LCD玻璃板上，使IC与LCD玻璃板 之间的线路连通。正如上面谈到的一样，IC芯片面积小，但I/O端数量多。要想 使IC与LCD玻璃板之间的线路很好的连通，就需要对IC和LCD进行非常精确的定 位，保证足够的定位精度。
机器视觉技术与应用实战-机器视觉应用场景
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉在工业的四大典型应用
检测类 占比61.8%（在线检测、离散检测、防呆监视等） 测量类占比12.8%（1D、2D、3D测量） 定位类 占比11.7%（定位引导、对位贴合等） 字符识别和读码 占比8.8%（一维码、二维码） 其他应用方向 占比4.7%
可以在线测量，就是在生产线上对产品进行检测，这样 可以及时地得到产品的测量信息，并实时反馈给生产设 备，来改进工艺、提高制造精度、降低废品率。
《机器视觉技术与应用实战》
四大典型应用 · 视觉测量（二）
传统人工测量
机器视觉3D高度差测量
常用高度规测量，需要实时记录测量点的数据、测 激光线扫：利用结构光在相机上的成像可通过三角关系
我国已成为全球最大的电子信息产品制造基地，智能终端、通信设备等多个领域的电子信息产 品产量位居世界前列。电子行业是机器视觉行业最大的下游应用领域，贡献了机器视觉近50%左右 的需求。
小到电容、连接器等元器件，大到手机 键盘、PC主板、硬盘等各个环节。
有手机产业链、平板产 业链、笔电产业链等。
《机器视觉技术与应用实战》
《机器视觉技术与应用实战》
机器人行业
机器人是自动执行工作的机器装置，既可以接受人类的指挥，也可以运行预先编排的程序，还 可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动，能够协助或取代人类的工作。
机器人打磨、机器人抛光、机器人装配、机器 人焊接、机器人贴膜、机器人上下料、机器人 码垛、机器人无序分拣、机器人有序引导、柔 性检测机器人等。
汽车制造行业
汽车制造业是生产各种汽车主机及部分零配件并进行装配的工业部门，主要包括汽车整车制造 行业、汽车零部件及配件行业等子行业。汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求，多个环节实现 无人化生产。
基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计
基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计作者：张苏新韩仲洋黄天宇张云昊来源：《现代信息科技》2021年第01期摘要：通过对机器视觉硬件电路的设计，同时使用VisionPro软件进行工件尺寸测量的编程设计，完成了工件尺寸测量实训教学项目的设计，具体完成了工件的长度、角度、孔径和直径的尺寸测量。
该实训项目包含了工件测量的常用测量变量，对于通过VisionPro软件进行工件测量的教学具有良好的教学效果，能够让学生更好地掌握机器视觉检测的应用。
关键词：机器视觉;实训教学项目;VisionPro中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）01-0149-04Design of Practical Teaching Project of Workpiece Dimension MeasurementBased on Machine Vision TechnologyZHANG Suxin，HAN Zhongyang，HUANG Tianyu，ZHANG Yunhao（Suzhou Vocational University，Suzhou 215104，China）Abstract：By the means of designing of machine vision hardware circuit，and making the programming design of workpiece dimension measurement by VisionPro software，the design ofpractical teaching project of workpiece dimension measurement is completed. For more，the dimension measurement of the length，angle，aperture and diameter of the workpiece are completed. The training project includes the common measurement variables of the workpiece measurement. Which has good teaching effect for the teaching to measure the workpiece through VisionPro software，and can make students better master the application of machine vision detection.Keywords：machine vision;practical teaching project;VisionPro0 引言传统的工件尺寸测量都是检测技术员借助仪器仪表完成的。
机械加工中常用的精密测量技术
机械加工中常用的精密测量技术摘要：将精密测量技术运用于机械加工中，能够在提升机械加工质量方面起到重大帮助。
本文详细分析了几种常用的精密测量技术，以此帮助人们更好的了解精密测量技术的使用价值与运用要点，为提高机械加工质量奠定技术基础。
关键词：机械加工；常用；精密；测量技术精密测量技术的使用，能够让机械加工制造精密程度得到显著提高，使得加工质量更加具有保障，特别是在进行微型零部件生产制造时，精密测量技术为加工生产带来了诸多的便利。
由于机械加工操作流程较为复杂，尽管有制定一系列配套的生产加工标准，不过，由于是实行批量化加工，如果某一环节出现异常，就会对整个加工生产工作都带来影响，使得出现大量的残次品。
为此，就需要结合具体的加工生产规范，提高对精密测量技术的运用，及时发觉加工生产中产品参数偏离规定值的情况，并加以有效纠正，以此保障整个加工制造流程的质量。
1.精密测量技术的简要介绍为确保机械加工产品的外形大小与规定相符，就应当对其实行精确化测量，使之制造精细度可以满足相应生产要求。
而随着科技水平的不断提高，各种先进技术相继研发运用，在目前应用的测量技术中结合了计算机技术与软件、声光学技术、传感技术等，提高了测量的精细度和准确度，使得测量结果与实际情况之间的误差越来越小，做到了逻辑式检测。
随着光能、阻抗、超声检测技术的运用，并融合了多种复杂、特殊的传感技术，就此形成了精密测量技术[1]。
2.机械加工中精密测量技术的应用2.1石英传感器精密检测技术的应用石英是一种超导体材料，把它运用于传感器中，既可以提高传感器灵敏性，还在提高检测效果方面起到了较大促进作用。
并且，石英传感器内的敏感元件主要分布于石英晶体中，如此只需机械加工产品的精密检测技术人员掌握石英晶体特征，便能轻松熟悉传感器运作方式，以此防止石英传感器在实际运用时发生运作混乱、操作不当等情况。
并且，将石英传感器运用于机械加工产品的检测工作中，还可以促使传感器内使用的石英晶体在测量时发生正压电效应，以此提升检测效果的准确性与精确性，保证工作人员可以按照所掌握的检测结果来对加工生产流程加以优化改进，以免在开展机械加工时发生异常问题，从而威胁加工产品的质量[2]。
机械加工中常用的精密测量技术
机械加工中常用的精密测量技术摘要：精密检测技术在机械加工制造领域中的运用，可以极大地提高机械加工质量，尤其是微型零部件、异性零部件的生产加工中，精密检测技术给予了很多加工制造指导。
机械加工制造生产过程复杂，虽然制定了严格的生产加工工艺标准，在批量生产加工，若生产加工出现问题，未能及时测量发现，就会影响整个加工制造进度和质量，而且产生次品和废品。
结合当前对机械加工制造要求，加大对精密测量技术推广应用力度，及时检测机械加工制造中关于精度、质量等方面的问题，便能确保机械加工制造质量。
关键词:精密测量技术；机械加工；机器视觉检测引言工业离不开机械设备和零部件生产，在市场需求不断扩大的情况下，机械制造行业迎来新的发展机遇，同时也面对着较大的挑战。
由于我国对机械制造工艺和技术的研究较晚，整体的技术水平还有待进一步提升。
面对新的发展形势，分析当前机械制造工艺的变化以及精密加工技术与其他先进技术融合产生的价值，可使生产企业明确认识到必须对机械制造进行改革，加强对各类智能化和专业化技术的应用。
面对不同的产品类型和特质，选择不同组合的技术，使产品品质更高，整体的制造和生产流程规范高效，不断提升行业发展水平，使我国机械制造业能够紧跟世界发展的脚步，成为我国的支柱产业。
1机械制造工艺及其精密加工的特点1.1系统性系统性就是机械制造技术和精密加工技术的融合，使整体的制造成为系统化的过程，各技术的协调和配合可更高效地完成生产任务，整体的制造过程更加人性化和专业化。
具体而言，以成组的工艺为制造活动的基础，在可控制的范围内运用自动化系统对数据和参数进行识别，制订出制造的流程和方案。
在正式进行制造时选择符合制造工艺的单元，依据参数进行批量的生产。
这种系统性的生产制造模式，与传统机械制造相比较，更利于生产准确性提升，对于企业自身的发展有着促进的作用。
例如，智能手机的生产和制造，就集合了声控和光感等技术，并引入高精密的工业生产手法，使各类现代技术结合成完整的加工系统，加工制造和生产高效有序地进行。
基于机器视觉在轴类零件检测中的应用
基于芯片视觉检测的测量系统控制系统研究
基于芯片视觉检测的测量系统控制系统研究摘要：人工智能带动了机器视觉和自然语言处理的发展，工业自动化的健全更是带动了电子零部件及其检测技术的发展。
本设计将基于机器视觉技术主要运用Halcon算法和C#语言，设计出一款基于芯片视觉检测的测量系统。
本文主要研究内容为控制系统设计部分，主要涵括了硬件设备的选型、调试；基于MVS客户端对于工业相机的拍图测试；相机触发方式的考虑；基于Arduino使用UNO 板通过驱动器对于步进电机的控制最终得以显示出各引脚间及主体的相对距离, 以及相对芯片的合格率。
关键字：机器视觉；C#；芯片测量1引言随着经济的全球化发展和现今时代的技术革命，特别是计算机和信息技术的发展和革命创新，现代制造业及相关企业的进步日益显著。
现代制造业重中之重的标志是精度优、速度快、自动化程度高、批量大和标准性强。
在生产线上，还有精密部件的检查和测量，这正是确保产出的质量的最重要步骤。
工业自动化的发展目前伴随着信息时代的发展。
为适应电子信息产业的蓬勃发展，有关电力电子行业的元件的封装的方法和技术现在正朝着高速、微观和高性能的水平趋近。
表面贴装技术是现今世界范围内使用量最多使用范围最广的密封操作。
这种现今最普遍的的封装方法造就了一种非常重要的产品，也就是芯片。
在芯片的日常制造的途中，针对芯片的尺寸测量和缺陷等问题的检测正成为一个越来越重要的步骤。
芯片测量技术在整个芯片制造过程中发挥出的作用愈发显著。
现今，这主要是通过人工用眼睛进行视觉测量和激光回波测量出结果。
这两种测量方法都是非物质的，导致测量误差较大，而长时间单调重复工作会引起工人的视觉疲劳，进而导致新的不稳定性因素；此外，恶劣的工作环境会对雇员的健康形成不同程度的损害。
通过这点可得，上述方式造成的危害不可逆，并且也已经不能符合现今制造企业发展的需要。
本设计的构想为了引入机器视觉的可视化测量，灵活、实时、精度高、无接触。
为此，基于自身知识储备及研究方向的探索，设计出一款智能设备及控制系统，针对芯片表面非接触使用，且减轻人工负担，来进行芯片主体及引脚相对长度的测量。
机器视觉在汽车制造业中的应用
机器视觉在汽车制造业中的应用“机器视觉”（Machine Vision）又称图像检测技术，它是将被测对象的图像作为信息的载体，从中提取有用的信息来达到测量的目的。
具有非接触、高速度、测量范围大、获得的信息丰富等优点。
通过CCD（Charge Coupled Device）摄像头与光学系统、数字处理系统的结合，可实现不同的检测要求。
CCD元件可理解为一个由感光像素组成的点阵。
因此，面阵CCD的每个像素都一一对应了被测对象的二维图像特征，即通过对像素点成像结果的分析可以间接分析对象的图像特征。
“机器视觉”的用途很多，随着上世纪九十年代以来光电、自动化和计算机图象处理技术的迅速发展，机器视觉已在包括汽车制造业在内的很多工业部门得到越来越广泛的应用。
作为一种新颖而又实用的传感技术，图像检测单元近年已实现产品化，一些知名的厂商，如日本的松下公司、德国的西门子公司等都推出了品种规格齐全的系列化产品，包括光源、摄像头、处理器等，这对图像检测技术的推广应用创造了很有利的条件。
与此同时，所颁布的相关标准，不但规范了生产，而且为用户在不同情形下选用合适的检测单元，以及更快、更好地进行系统设计提供了依据。
国内在这方面尚处于起步阶段，即使在近20年获得迅速发展的汽车制造业，机器视觉的应用也相当有限。
但通过以下应用实例，可以清楚地看出这项新技术的应用前景。
图像检测技术在精密测量中的应用精密测量是机器视觉的一个重要应用领域，其对被测对象进行测量的原理如下：检测系统主要由光学系统、CCD摄像头和计算机处理系统等组成。
由光源发出的平行光束照射到被测对象的检测部位上，其边缘轮廓经过显微光学镜组成像在摄像机的面阵CCD像面上，经计算机进行图像处理后获得被测对象边缘轮廓的位置。
如果使被测对象产生位移，再次测量其边缘轮廓位置，则两次位置之差便是位移量。
显然，若被测对象的两条平行的边缘轮廓能处于同一幅图像内，则其二者位置之差即为相应尺寸。
人工智能在计量校准领域的应用与发展
人工智能在计量校准领域的应用与发展摘要：随着经济的发展和社会的进步，人工智能技术逐渐兴起并开始广泛地应用于各个领域。
相比于先进的现代化科学技术的飞速发展，计量校准技术却显露出较为滞后的窘境，现有的计量校准技术及其设备难以满足时代的发展和行业的要求，换而言之，计量校准行业需要迎接来自于市场时代的挑战。
对此，人工智能技术在计量校准领域的应用引起了广泛的关注和重视，以人工智能技术自身特有的优势促进计量校准行业的进一步发展。
关键词：人工智能计量校准应用发展引言随着我国经济的发展和社会的进步，计量校准行业的重要性愈发凸显。
在一定程度上来看，计量和测量不管是在理论上还是在技术设备上都是密不可分的。
缺少计量的测量数据没有任何的意义，而精密的测量技术及其设备正是计量校准领域的核心关键所在。
随着科技的不断发展，测量技术及其设备取得了长足的进步，计量校准技术也随着取得了一定程度的提升，逐步摆脱了传统的基本模式，迈向了动态化、现场化以及系统化的发展方向。
1计量校准领域的发展现状1.1 计量校准技术精度较低对于计量校准技术来说，其参考的关键依据主要是检定规范或者校准规定等，所使用的计量器具仍然在沿用精度较低的标准器具，开展相应的计量校准工作。
比如，在电子万能试验机的相关规范和标准当中，要求其校准器具选用百分表和钢直尺。
但是在实际的计量校准过程中，位移和应变控制要求达到千分之一的更高精度，如此一来，以百分表和钢直尺为计量校准器具的位移和应变控制就难以满足相关的要求。
1.2越来越多的原位、动态、多参数的计量校准需求第一，随着科学技术的不断发展与进步，设备的复杂程度越来越高，且功能性越来越丰富，很多时候都需要进行原位校准。
相比于目前较为常用的拆分送检式的校准模式，工况原位校准能够更真实、更贴切地反映出设备的实际工作情况。
而且原位校准方法省去了拆卸需要耗费的时间和人力成本，在一定程度上提高了生产的效率。
第二，动态化计量校准主要是对设备的力学性能进行衡量，也能够提升力学性能校准的可靠性和精确性。
光学定位技术在工业领域的应用考核试卷
B.避障
C.速度控制
D.以上都是
23.以下哪个不是光学定位系统中的坐标转换方法？（）
A.单目视觉
B.双目视觉
C.三目视觉
D.四目视觉
24.光学定位技术在工业自动化中的应用主要有哪些？（）
A.位置检测
B.运动控制
C.机器视觉
D.以上都是
25.以下哪个不是光学定位系统中的误差校正方法？（）
A.硬件校正
B.工件装配
C.激光切割
D.仓库管理
5.影响光学定位系统精度的因素有（）
A.系统硬件
B.环境光线
C.软件算法
D.传感器参数
6.光学定位系统在自动化控制中的应用包括（）
A.位置反馈
B.运动控制
C.传感器融合
D.机器视觉
7.光学定位技术在精密测量中的应用领域有（）
A.零件检测
B.位移测量
C.精度分析
D.温度控制
光学定位技术在工业领域的应用考核试卷
考生姓名：答题日期：得分：判卷人：
本次考核旨在评估考生对光学定位技术在工业领域应用的掌握程度，包括基本原理、系统构成、实际应用案例以及未来发展趋势等方面的知识。
一、单项选择题（本题共30小题，每小题0.5分，共15分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
A.边缘检测
B
20.光学定位技术在工业检测中的应用主要包括哪些？（）
A.表面缺陷检测
B.精度测量
C.位置检测
D.以上都是
21.以下哪个不是光学定位系统中的误差来源？（）
A.系统误差
B.环境误差
C.硬件误差
D.以上都是
22.光学定位技术在机器人路径规划中的应用主要解决什么问题？（）
基于机器视觉尺寸测量装置的误差不确定度评定
CN31-14242021/2 总第285期基于机器视觉尺寸测量装置的误差不确定度评定唐松 张一帆 沈意吉 / 上海市计量测试技术研究院摘 要 针对难以利用传统测量方式完成具有特殊结构的机械构件边沿高度测量的现状，提出了一种基于机器视觉的机械构件边沿高度的尺寸测量装置，并重点对可能影响该装置测量结果不确定度的来源进行分析和评定。
实验结果表明：设计的测量装置的不确定度评定结果在1 μm ，完全满足生产要求。
关键词 机器视觉；尺寸测量；不确定度；万向节外圈0 引言随着生产科技的迅猛发展，人们对零部件尺寸测量方法和工具的测量准确度、测量效率及其自动化程度提出了越来越高的要求[1]。
基于机器视觉的几何尺寸测量技术作为一种非接触的无损测量方法，具有自动化水平高、柔性好以及智能程度高等优点，现已成为几何尺寸测量领域的研究热点。
同时，在类似万向节外圈外卡槽等具有特殊结构的机械构件边沿高度测量领域，传统测量方式很难在满足测量准确度的情况下实现在线自动测量。
通过综合分析相关机械构件边沿处待测几何量的特点和现有的测量技术，本文设计了基于机器视觉的测量技术的机械构件边沿尺寸自动测量装置，并针对测量结果进行了不确定度的评价。
1 测量原理及误差来源1.1 测量原理如图1所示，基于机器视觉的机械构件边沿高度测量装置（以下简称测量装置）由CCD 相机、双远心光学镜头、平行背光光源、精密定位平台组成。
将被测物体置于平行背光光源前,光线均匀地由被测物体背后射出，经过具有稳定放大倍数和大景深、微畸变的双远心光学镜头，可在CCD 相机的感光元件上形成清晰的被测物体轮廓信息，最后利用图像处理技术来实现对被测物体轮廓信息的亚像素的定位和拟合，完成亚像素级准确度的测量。
1.2 测量误差来源测量装置的测量误差来源主要有两个方面，一方面由测量过程引入的系统测量误差；另一方面由参考标准二等量块偏差引入的测量误差。
其中，由测量过程引入的系统测量误差包含了图像获取系统和定位成像系统引入的测量误差。
机器视觉高精度测量技术在农业工程中的应用
机器视觉高精度测量技术在农业工程中的应用李晓斌，郭玉明(山西农业大学工学院，山西太谷030801)摘要：基于机器视觉的高精度测量技术在国内外已广泛应用于工业、医学、农业等领域，近年来在农业工程相关研究与应用中也得到了长足进展，应用对象涉及到蔬菜、水果、农作物和相关农业作业装备等。
为此，从机器视觉定量检测和精确检测的角度出发，综述近年来机器视觉检测技术在农产品分级、农业机器人动作规划、植物生长参数检测和播种机排种性能试验等方面的应用以及进展，同时也简要讨论了该技术在非农业领域的应用现状和在农业工程领域的发展趋势，为农业现代化新技术的应用提供参考。
关键词：机器视觉；高精度测量；农业工程；应用中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1003—188X(2012》05一o007一05 0引言1在农产品分级中的应用机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器运动的装置…。
根据这个定义，一个完整的机器视觉测量系统通常由光源系统、图像采集系统(面阵或线阵C C D)、机架以及运动控制系统和图像处理系统等组成。
要实现机器视觉高精度测量，必须首先选择合适的光源，然后控制其方位和亮度，进而通过ccD将被测物的光信号转变为电信号传输给计算机，最后通过相应算法来获得物体的精密尺寸等数据。
其中，图像处理及边缘检测算法、系统标定、平台搭建和软件实现等是机器视觉高精度测量的关键技术。
随着现代化农业的发展和新技术的不断涌现，机器视觉测量技术在农业工程领域的应用也日趋广泛。
由于机器视觉能在一定程度上模拟并超越人的眼睛，并可对农产品或工业产品的形貌特征和位移尺寸等几何量进行实时、在线和精密测量，同时更具有无损、高效和高精度等优点，因而在工农业自动化和智能化作业方面发挥了重要作用。
本文对机器视觉高精度测量技术及其在农业工程中的应用进行综述和分析，为相关研究提供参考。
精密检测技术在机械加工制造领域中的应用分析
精密检测技术在机械加工制造领域中的应用分析发布时间：2021-04-20T10:02:05.670Z 来源：《科学与技术》2021年1月第2期作者：王巍田盼林奇[导读] 测量领域的精确检测技术被用于加工制造业，为制造业的繁荣提供了很好的机会。
王巍田盼林奇西北工业集团有限公司陕西西安 710043摘要：测量领域的精确检测技术被用于加工制造业，为制造业的繁荣提供了很好的机会。
随着科学技术的发展，我国不仅逐步普及了先进的加工技术，而且在精密检测领域进行了广泛的研究，大大提高了检测精度。
精密测试结合了多种技术，可确保制造的产品满足精度要求，并确保精确的零部件尺寸和形状。
制造业中准确的检测技术已成为当时发展的一个组成部分，它有助于社会的发展，具有现代性。
关键词：机械加工；制造；精密检测技术；检测仪器引言测量科学中的精密测试应用于工程行业，为制造业的扩展提供了极好的途径。
随着科学检测技术的发展，我国进行了深入的研究，大大提高了测量精度，使现代制造技术得以引入工程行业，推动了精密检测技术的发展。
精度检查包括多种技术，确保制造的产品满足精度要求，零件尺寸和形状准确。
机械工业中的精密检测技术是当代发展的重要组成部分，推动着社会发展。
1精密检测技术的简要介绍要使技术产品规格和尺寸符合设计精度要求，必须对产品进行批量测试，以使设计精度和质量符合设计标准。
伴随着技术和智能开发的检测技术将计算机和软件、光学、声学和感官技术结合起来，形成了逻辑检测方法。
采用光学检测技术、光能检测技术、电气工程技术、阻抗检测技术、超声波检测技术和专为精确检测而设计的混合应用技术。
2精密检测技术的种类2.1机械加工制造中激光的精密检测技术激光目前被广泛应用于各种领域，在这些领域中，使用激光在机器制造中进行精确检测，采用激光特异性特性，既能提供定向照明，又能提供亮度非常高的特性，为先进的仪器仪表提供技术支持。
激光采集采用碰撞、散射和光发射，其中碰撞是两个波重叠时形成新合成波的现象。
机械制造自动化机器视觉技术论文
机械制造自动化机器视觉技术论文摘要：本文首先介绍了机器视觉技术的概念与特点，随后介绍了机器视觉技术在机械制造自动化领域的三大应用方向，旨在点明机器视觉技术的美好发展前景，使机器视觉技术得以在机械制造自动化领域得到更加广泛的应用。
机器视觉技术是科学技术在机械设备上的一种应用，其从拟人角度入手，通过模仿人类思维形成机械思维过程，以人工智能的方式来实现与“人眼”相同的功能，进而在人类无法适应的恶劣环境下进行作业。
如果说机械臂是模仿人类外部器官所制成的机械设备，那么机器视觉则是模仿人眼所操纵的智能摄像机、照相机设备，目前，机器视觉技术在机械制造自动化领域可以实现数据采集与信息判断的目标，对推动机械生产自动化有着非常重要的意义。
一、何为机器视觉技术所谓机器视觉技术，是利用机械来模拟人眼以获取图像信息，在摄取图像后，机械会借助其内部设置的计算机进行读图，对图像中含有的信息进行判断。
目前，摄取图像的技术有很多，摄取难度也不大，电子摄像器材更是种类繁多且价格便宜，对于机器视觉技术而言，难点在于对图像的判断与解析。
大部分图像都具有线条、颜色等基本元素，人眼可以通过大脑来分析与判断上述基本元素，而机器视觉技术虽然可以与人眼一样摄取图像，在一定程度上模仿人类的思维，但是其思维原理依然与人类有所不同，就工作原理而言，机器视觉技术是将收集而来的图片信息进行处理，将其整理后使其变为简化图，再将简化图中含有的信息转化为数字信号，计算机基于模型将特定的片段筛选识别出来，再转化为人类所能理解的信息。
单纯看笔者的描述，机器视觉技术的处理过程具有很大的负载，而在实际指向时仅需要不到0.1s的反应时间。
而在机械制造自动化领域，机器视觉系统仅需要处理少量信息，因此具有极高的效率，其较高的灵敏度与稳定的工作状态使得其在机械制造领域具有非常好的应用效果。
二、机器视觉技术的现实应用（一）应用方向之一——质量检测机器视觉技术可以安装在检测装置之上，用于检测产品外观是否存在瑕疵甚至是故障。
基于机器视觉的高精度测量与装配系统设计
基于机器视觉的高精度测量与装配系统设计焦亮;胡国清;吕成志;赵朋飞【摘要】在对某些精密产品实现自动化生产过程中,存在难以对装配该产品所需的多种装配小零件进行高精度自动测量与装配的问题;针对该问题,搭建了基于机器视觉技术的自动化测量与装配系统;基于Halcon图像处理软件平台,对零件图像进行了中值滤波、图像增强等预处理;采用了Canny算法对零件求取像素精度的边缘,并运用椭圆曲线拟合法获取了亚像素精度边缘;建立了两种相机镜头畸变模型,采用径向排列约束(RAC)标定法与张正友标定法对相机进行了标定,并对标定精度进行了对比;实验结果表明:本系统的装配同轴度精度能达到0.05 mm,零件尺寸测量标准差低于3.8 μm,满足工业需求,可以解决工业实际问题.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)007【总页数】5页(P72-75,81)【关键词】机器视觉;自动化装配;亚像素精度;畸变模型;相机标定【作者】焦亮;胡国清;吕成志;赵朋飞【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院,广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广州 510640【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着工业自动化的发展，机器视觉广泛应用于工业领域，主要集中在电子行业、半导体行业、航天、测量等行业。
机器视觉作为工业机器人获得外界环境信息的主要手段，可以提高工业生产的柔性与自动化程度，这使得对多种小零件的高精度测量与装配工作实现全自动化生产装配成为可能，可以提高装配效率，一般小零件的高精度装配对环境洁净度要求较高，实现自动化生产装配后，有利于对装配环境的保持与维护，减少了对装配环境维持的成本，提高了工业生产的稳定性与合格率。
机器视觉具有高效率和针对性强两大特点，面对各类工业需求，运用机器视觉技术开发相应的设备与解决方案，并取得了较理想的效果，王冠英等人采用线阵CCD 扫描仪与Matlab图像处理技术相结合的方法，对织针针坯模具进行快速、准确地非接触测量，并取得了3 μm的测量精度[1]；查英等人运用机器视觉技术构建了针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题的在线视觉系统，取得了100%的识别零件正确率[2]；李钊宝等人运用基于转轴法的外切矩形法对工件进行定位，并通过双线性差值算法实现工件边缘的亚像素提取，最终实现了0.015 mm的测量重复性精度 [3]；郭瑞等人设计了视觉系统到机器人的坐标标定及坐标值计算，实现了视觉系统对机器人精确定位的引导[4]。
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图 1 是机器视觉系统的基本结构, 在一定的光照
收稿日期 : 2002- 03- 26 基金项目 : 航天工 业总公司 八 五 工艺预先研究计划课题 ( 42 2 910023) 作者简介 : 廖强 ( 1963- ) , 男 , 重庆垫江人 , 重 庆大学 副教授 , 在读 博士研 究生。主 要从事机 械制造、 机械 电子 工程方 面的 研 究。
机器视觉在精密测量中的应用
廖
摘
强, 周
1
忆, 米
1
林, 徐宗俊
2
1
( 1. 重庆大学 机械学院 , 重庆 400044; 2. 机械传动国家重点实 验室 , 重庆 400044)
要: 机器视觉技术正广泛地应用于各个方面, 从工业检测到文件处理, 从医学图象到遥感图象,
从毫微米技术到多媒体数据库 , 不胜枚举 。可以说 , 需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉 。 文章围 绕自行研制的二维显微摄象精密检测系统, 描述了机器视觉的基本原理、 基本组成以及制造业中精密测 量的现状和发展趋势 ; 展示了机器视觉技术在机械制造微尺寸精密测量中的成功应用 , 以及其在精确定 量感知等方面特有的优越性。 关键词: 精密测量; 机器视觉 ; 微小尺寸 中图分类号: TP391. 4 文献标识码: A 器视觉就是使机器具备 看 的功能, 使机器能认识和 看懂所要看的东西, 能确定它所见范围内目标的位置。 然而 , 视觉本身也是人类最复杂的感知过程之一, 视觉 数据中通常含有大量的无关或者甚至 使人误解的偏 差, 而其数据本身并不显示出相应的相关性和不相关 性。所以, 机器视觉所要完成的是一系列复杂的信息 处理任务。 目前, 由于对于人的视觉生理机制还缺少足够的 了解 , 在一定程度上限制了机器视觉的发展。然而 , 正 是如此激发了人们对其进行深入研究的激情 , 从上世 纪 80 年代至今, 全球性的机器视觉研究热潮 , 经久不 衰。机器视觉获得了蓬勃发展 , 新概念、 新理论、 新方 法不断涌现, 在各个方面得到了广泛的应用, 从工业检 测到文件处理, 从医学图象到遥感图象 , 从毫微米技术 到多媒体数据库 , 不胜枚举。可以说, 需要人类视觉的 场合几乎都需要机器视觉。而许多人类视觉无法感知 的场合, 如精确定量感知、 危险场景感知、 不可见物体 感知等, 机器视觉更具优势。可以说, 机器视觉的发展 不仅将大大推动智能系统的发展, 也将拓宽计算机与 各种智能机器的研究范围和应用领域
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地给出平台的精确位置信息 , 并且提供整个检测系统 的参考坐标系。
图 3 测量系统基本组成
3. 2
系统特点 本系统基于机器视觉 , 集精密制造、 测量技术 , 计 1) 非接触性测量, 不会对工件造成永久性损伤; 2) 测量方法灵活, 既可以手动, 也可以实现全自
算机技术 , 光电技术等于一体 , 具有以下特点 :
5) 本系统利用边缘轮廓跟踪的方法来获取工件 的边缘轮廓图像 , 再利用高精度的边缘提取算法, 精确 的确定工件的边缘轮廓曲线。所得结果 , 从宏观来看 是一条连续的曲线 ( 直线 ) , 从微观来看是一系列离散 的数据点。它们完 全再现了实际工件的 边缘变化趋 势, 无常规测量中的漏点之嫌 , 完全再现了工件边缘轮 廓的变化趋势( 当然这也要取决于边缘提取的精度 ) ,
[ 2- 3]
1
1. 1
机器视觉
基本原理 人类在征服自然、 改造自然和推动社会进步的过
程中 , 为了克服自身能力、 能量的局限性 , 发明和创造 了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器, 我们通常称为智能机器, 它能模拟人类的功能 , 能感知 外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感 知外部世界主要是通过视觉、 触觉、 听觉和嗅觉等感觉 器官 , 而视觉, 是人类最重要的感觉功能。视 , 就是看; 觉, 就是感觉、 感知。通过看来感知外部世界丰富多采 的信息。 百闻不如一见 , 这句话生动地说明了视觉 对获得客观世界信息的重要性。据统计 , 人所感知的 外界信息有 80% 以 上是由视觉得到的 , 通 过视觉, 我们可以感受到物体的位置 , 亮度以及物体之间的相 互关系等。因此 , 对于智能机器来说, 赋予机器人类的 视觉功能对发展智能机器是极其重要的 , 由此形成了 一门新的学科 机器视觉。 机器视觉是研究用计算机来模拟生物视觉功能的 科学和技术, 机器视觉的主要目标是用图象来创建和 恢复现实世界模型, 然后认知现实世界。简单的说 , 机
图 2 Marr 视觉理论的分层模型
常完美的地步, 而我们对它的认识却非常肤浅。自 70 年代末, 80 年代初, MIT 的马尔 ( D. Marr) 教授创立了 视觉计算理论, 使视觉的研究前进了一大步。马尔首 先解决了研究视觉理论的策略问题, 他认为视觉是一 个复杂的信息处理问题, 要完整地理解视觉, 必须从 3 个不同的层次上对它进行解释 :
常生活中的化学纤维 , 都有微小尺寸测量的问题。如: 制导系统的毫米级大小的轴承 ; 机械加工中的小孔、 细 丝、 小球面 ; 光学加工中的镀层厚度; 计算机中磁头 磁盘间的微小间隙等等 , 尽管微小尺寸测量的对象各 种各样, 测量方法不尽相同, 但它们共同的特点是: 测
第 1 个层次是信息处理问题的计算机理论 , 在这 个层次上所研究的是对什么信息进行计算和为什么要 进行这些计算; 第 2 个层次是算法; 第 3 个层次是执 行, 它研究完成某一特定算法的具体机构。
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3. 1
基于机器视觉的精密测量系统
系统基本组成 本系统是机器视觉技术在 ( 几何量 ) 精密测量中比
图 4 直径为( 0. 2mm) 的内孔轮廓 图5 复杂( 任意) 轮廓零件跟踪结果
较成功的应用, 它主要由专用显微图像处理单元、 精密 移动平台、 步进控制单元及高精度计量光栅组成, 其基 本结构如图 3 所示。其中, 显微摄像 ( CCD) 部分完成 对工件轮廓图像的摄取 , 图像处理单元对得到的数字 图像进行滤波, 校正等预处理之后 , 再通过精心设计的 边缘提取算法, 最终给出工件边缘的精确位置及其走 向; 控制部分则根据图像处理部分给出的位置信息控 制平台进行相应的移动 , 以便完成对整个工件边缘的 精密检测任务。而精密光栅则在整个测量过程中准确
动跟踪工件轮廓 ; 3) 适应范围广 , 从十几丝至三十毫米的二维外轮 廓及孔均可测量 , 特别是对于微小零件 , 复杂边缘轮廓 ( 如图 4、 图 5) , 更显其独到之处, 而这些都是常规方法 很难或无法实现的。如使用三坐标测量仪就无法测量 图 4、 图 5 所示的零件 , 而用常规的光学方法其精度却 难到达; 4) 稳定性好 , 抗干扰力强 , 可在常规环境中使用。 对同一工件, 在同一状态下进行长时间 ( 3 h 以上) 大量 测量 , 其误差为 3 m;
从计算理论这个层次来看, 马尔教授提出视觉信 息处理必须用三级内部表 像加以描述。这三级表像 是: 要素图 ( 图象的表像) , 2. 5 维图 ( 可见表面的表像) 和三维模型表像 ( 用于识别的三维物体表像) 。 因此, 机器视觉可以看作从三维环境的图象中抽 取、 描述和解释信息的过程, 它可以划分为以下 6 个主 要部分: 感觉、 预处理、 分割、 描述、 识别、 解释。再根据 实现上述各过程所涉及的方法和技术的复杂性将它们 归类 , 可分为 3 个处理层次: 低层视觉处理 ; 中层视觉 处理和高层视觉处理。这种划分对于将机器视觉系统 的固有 处理过 程加以 分类 提供了 一种有 用的结 构。 Marr 理论是计算机视觉研究领域的划时代的成就, 虽 然它还不十分完善, 但它给了我们许多研究计算机视 觉的珍贵的哲学思想和研究方法, 同时也给计算机视 觉研究领域创造了许多新的研究起点
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重庆大学学报
( 自然科学版 )
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再则 , 数据一经确定就不会改变, 在今后的各种处理过 程中 , 就不存在工件安装、 环境变化等因素的影响。 6) 系统界面友好, 操作方便、 直观。
达到实用 , 还有很多工作要做。 参பைடு நூலகம்文献 :
[ 1] [ 2] [ 3] [ 4] 罗宇华 . 计算机视觉 [ M] . 北京 : 人民邮电出版社 , 1990 章毓晋 . 图象分割 [ M] . 北京 : 科学出版社 , 2001 贾云得 . 机器视觉 [ M] . 北京 : 科学出版社 , 2000 [ 美 ] D. 马 尔 . 视 觉 计 算 理 论 [ M ] . 北 京 : 科 学 出 版 社 , 1988 [ 5] [ 6] 张 鄂 . 几 何 量测 量仪 器 的新 进展 [ J] . 航空 计 测技 术 , 1995, 15( 1) : 3- 9 钟玉琢 . 机 器人 视觉 技 术 [ M ] . 北京 : 国 防 工业 出 版社 , 1994
2002 年 6 月 第 25 卷第 6 期
重庆大学学报
( 自 然科学版 )
Vol. 25 No. 6 Jun. 2002
Journal of Chongqing University( Natural Science Edition)
文章编号: 1000- 582X( 2002) 06- 0001- 04
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重庆大学学报
( 自然科学版 )
2002 年
( 包括可见光, 红外线甚至超声波等各种成象手段) 条 件下 , 成象设备 ( 摄象机, 图像采集板等 ) 把三维场景的 图像采集到计算机内部 , 形成强度的二维阵列 原 始图象; 然后, 运用图像处理技术对采集到的原始图像 进行预处理以得到质量改善了的图像; 其次, 运用机器 视觉技术从图像中提取感兴趣的特征, 构成对图像的 描述 ; 进一步, 运用模式识别技术对抽取到的特征进行 分类整理 ; 最后 , 运用人工智能得到更高层次的抽象描 述。完成视觉系统的任务。
第 25 卷第 6 期
廖
强 等:
机器视 觉在精密测量中的应用