智能制造概论 课件 3.5机器视觉识别技术

《智能制造概论》课程3.5机器视觉识别技术3.5机器视觉识别技术

3.5.1机器视觉识别技术概述

1.机器视觉识别的定义机器视觉识别技术是一项综合技术，是包含图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、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、模式识别技术等诸多领域的交叉学科。

机器视觉识别主要从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终应用于实际检测、测量和控制。

机器视觉是一种为自动化检测、过程控制和机器人导航等应用提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法。3.5.1机器视觉识别技术概述

机器视觉识别技术具有识别速度快、信息量大、功能多等特点。在大规模工业生产流程中，采用人工视觉检验产品质量效率低且精度不高。相比之下，采用机器视觉检测技术能够显著提升生产效率和生产流程的自动化水平。此外，机器视觉技术便于信息的整合与处理，是构建计算机集成制造系统的技术基础。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理机器视觉系统的目的是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，得到人的视觉系统所能得到的信息。机器视觉识别技术广泛应用于生产制造等行业，可用来保证产品质量、控制生产流程、感知环境等。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理

3.5.1机器视觉识别技术概述机器视觉识别工作原理示意图

2.机器视觉识别的工作原理

一个典型的机器视觉应用系统主要包括以下模块：图像捕捉模块、光源系统模块、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统是通过图像摄取装置（CMOS和CCD两种相机）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。图像处理系统首先会对图像信号进行数字化转换，再分析图像的像素分布、亮度、颜色等信息，以提取出被摄目标的形态信息。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理图像处理系统软件将获取的物品图像与预先摄取并存储于图像数据库的物品信息进行比较，搜寻并获取与物品信息相匹配的存储图像，通过进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件（包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等输出结果）实现自动识别，进而根据识别的结果来控制现场的设备动作。3.5.1机器视觉识别技术概述

2.机器视觉识别的工作原理机器视觉识别系统有效提高了生产的灵活性和自动化程度。对于那些不适宜人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

此外，在需要大量重复性操作的生产线上，机器视觉检测的应用极大地提升了生产效率和自动化程度。借助先进的智能化算法，机器视觉能够实现工件识别的极高精确度，其识别准确率可达到99%乃至完美的100%，从而确保了生产的高质量和稳定性。3.5.1机器视觉识别技术概述3.5机器视觉识别技术

3.5.2机器视觉识别的关键技术

1.照明光源照明在机器视觉系统中扮演着至关重要的角色，它直接影响到输入数据的质量。鉴于被测物体的特性、周围环境以及检测标准的多样性，通用的机器视觉照明设备并不存在。针对每一个特定的应用场景，都需要量身定制相应的照明方案，以确保系统能够获取到高质量、准确的图像数据。

照明方案在设计时，主要考虑物体本身特征与光学特性、距离、背景，根据检测要求选择光的强度、颜色、光谱组成均匀性、光源的形状、照射方式等。目前使用的照明光源主要包括高频荧光灯、卤素灯和发光二极管（LED）等。3.5.2机器视觉识别的关键技术

2.镜头在机器视觉系统中，镜头相当于人的眼睛，其核心功能是将目标物体的光学影像清晰地投射到图像传感器的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的品质对视觉系统的整体效能具有直接且关键的影响。选择镜头时，应注意考虑分辨率、焦距、光圈、景深、成像尺寸、视场角、畸变等。合理挑选镜头、设计优化成像光路是视觉系统的关键技术之一。3.5.2机器视觉识别的关键技术

3.高速摄像机摄像机是一种光电转换设备，其功能是将光学成像系统捕捉到的图像转换成视频格式的数字电信号。通常，摄像机由以下几个主要部分组成：核心光电转换元件、外围电路、输出控制接口。要根据不同的实际应用场景选择不同的相机，除考察其光电转换器件外，还应综合考虑系统速度、检测的视野范围、系统所要达到的精度等因素。3.5.2机器视觉识别的关键技术

4.图像采集处理卡在机器视觉系统中，由于计算机无法直接解读摄像机输出的模拟视频信号，因此需要通过图像采集处理卡这一媒介，将模拟信号转换成数字图像，使其能被计算机直接处理。同时，图像采集处理卡还提供高速接口，确保计算机与机器视觉系统之间的数据传输效率。图像采集处理卡是进行视频信息量化处理的重要工具，其核心任务是将模拟视频信号转换成数字格式。3.5.2机器视觉识别的关键技术

5.视觉处理软件

在机器视觉系统中，视觉信息的处理依赖于特定的视觉处理技术。视觉处理软件通常被划分为两个阶段：图像预处理和特征分析。图像预处理阶段涵盖了多个方面，如提升图像质量（图像增强）、数据的编码与传输、图像的平滑处理、边缘的锐化、图像的分割、特征的提取，以及图像的识别与理解等关键步骤。经过图像预处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，同时便于计算机对图像进行分析、处理和识别。3.5.2机器视觉识别的关键技术

5.视觉处理软件

图像特征分析是对目标图像进行检测，并计算各种物理量，以此来获取对目标图像的客观且准确的描述。这一分析过程主要包括图像的分割、特征提取（几何形状、边界描述、纹理特性）等。机器视觉中常用的算法包括搜索、边缘（edge）、Blob分析、卡尺工具（calipertool）、光学字符识别、色彩分析等。3.5.2机器视觉识别的关键技术

6.硬件处理平台从硬件平台的角度来看，计算机在CPU和内存性能上的提升为视觉系统提供了强有力的支持。特别是多核CPU与多线程软件的结合，能够显著提升系统的运行速度。此外，随着DSP（数字信号处理器）和FPGA（现场可编程门阵列）技术的不断进步，嵌入式处理模块因其出色的数据处理能力、高度的集成模块化设计，以及无需依赖复杂操作系统的优势，而日益受到重视。3.5.2机器视觉识别的关键技术3.5机器视觉识别技术

3.5.3机器视觉识别的应用

1.产品质量检测

表面缺陷检测：在机械制造行业，机器视觉可对零件表面进行实时检测，识别划痕、裂纹、凹坑、脏污等缺陷，确保产品质量。例如，在焊接作业中，机器视觉系统能快速检测焊点质量，识别虚焊、漏焊等问题。

尺寸测量：通过高精度相机和图像处理算法，机器视觉可对产品的几何尺寸进行精确测量，如长度、宽度、高度、直径等，能够满足严格的质量标准。

颜色识别：机器视觉可以对产品的颜色进行检测和分类，确保产品颜色的一致性和符合性。3.5.3机器视觉识别的应用

2.引导与定位

机器人引导：在制造业自动化生产线中，机器视觉可为机器人提供精确的定位信息，引导机器人完成抓取、装配、焊接等操作。例如，在汽车制造领域，汽车装配线中采用机器视觉系统可识别汽车零部件的位置和姿态，引导机器人进行精确装配。

物料分拣：在制造业的物流和仓储领域，机器视觉可对物料进行快速识别和分类，实现自动化分拣。例如，机器视觉运用在物料分拣中，视觉系统计算物料位置后，机械臂将其精准抓取并放置到指定区域，结合传送带分拣口或AGV（自动导引车），实现全流程自动化。3.5.3机器视觉识别的应用

3.生产过程监控

生产过程监控：机器视觉可对生产过程进行实时监控，及时发现生产过程中的异常情况，如设备故障、工艺偏差等，并发出警报。例如，在钢铁生产中，机器视觉系统可监控钢水的流动情况，及时发现堵塞或泄漏等问题。

安全监控：在智能制造环境中，机器视觉可用于安全监控，识别人员的违规行为、危险区域的入侵等，保障生产安全。3.5.