机器视觉检测技术在工业检测中的应用

机器视觉检测技术在工业检测中的应用

吴崇龙

(身份证号码：44080319880423xxxx)

摘要：机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，通过摄像机等得到图像，然后将它转换成数字化图像信号，再送入计算机，利用软件从中获取所需信息，做出正确的计算和判断，通过数字图像处理算法和识别算法，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别，根据识别结果来控制现场的设备动作。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，计算机视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。正广泛地应用于医学、军事、工业、农业等诸多领域中。

关键词：机器视觉；工业检测；应用

视觉技术在国内外发展极其必要。2008年经济危机极大冲击了美国至全球的各个领域。美国汽车制造业“BigThree”频临破产，进一步自动化是唯一出路。美国政府推行“MadeinUS”计划。出台多个政策刺激鼓励企业技术发明创新，视觉技术的应用就显得非常必要。近年在国内，劳动力工资成本大幅提高，很多生产企业迁移到人力资源更低廉的国家和区域，食品、医药质量事件不断。“MadeinChina”在世界声誉亟需提高，为提高质量保持竞争力，各领域的视觉检测及高度自动化势在必行。视觉检测对工业自动化的重要性与日俱增，工业自动化需求对视觉技术的推动高度集成化。在工业生产中，相对于传统的一些测量方法，机器视觉最大的优点是快捷、安全、可靠性大，精确和智能化，机器视觉精准地采集图片和算法分析，提高了产品验证的一致性，无接触并适应各种高温低温环境的测量，提升了产品生产的安全性、降低工人劳动强度，更实现企业高效安全生产和自动化管理，这些都具是不可替代的。下面通过举例证明这些方面的应用。

1机器视觉检测技术具体应用

随着社会生产的发展，人们对于口罩外观质量的要求日趋严格。无纺布口罩的生产流程主要有：口罩定型、口罩成型、焊接冲切、上鼻梁条、耳带焊接、文字移印共六道工序，在口罩焊接冲切的过程中，如果对杯型口罩本体和口罩外套进行压合、焊接、切边的操作的过程不当就会使口罩出现瑕疵，影响产品的品质及企业的信誉。因此在无纺布口罩生产的过程中，应当采取一定的措施检测并剔除含有毛发、污点的口罩，保证口罩的品质。无纺布口罩的成品和半成品在流水线上以每秒近十片的速度流转，有时运行速度超过了每分钟一千米，在这种速度下传统的人工检测技术无法适应高速生产线，而且人工检测方法效率低下，劳动成本高，容易漏检，给企业造成损失。所以通过机器视觉技术进行无纺布口罩表面瑕疵检测口罩质量检测提供了很好的方案。

机器视觉系统的工程顺序为：首先将标准的样品放到传送带上，将样品移动到高速CCD线阵照相机下方，照明系统发出的平行光源照亮物体，选用畸变小的光学镜头，将被检测样品的三维场景的图像采集到计算机内部，形成二维图像，精确地反映样品表面的实际情况，建立标准样本特征库。为了对样品进行精确的测量，可以在摄像机视场内不同方位对标定标准样品进行多次标定，然后求其均值作为最终的标定系数，这样既可消除镜头畸变引起的误差又可去掉标定过程引入的随机误差。这种标定方法具有标定精度高、过程简单、成本低廉的优势，相较于标准的网格平面体标定方式更加容易实现，以标准样品为标定物，保证了被测样品各位置的光学参数与标定得到的参数相一致，确保了应用系统的标定精度和稳定性。标定方法的确定为下一步样品的检测和相机抓拍的控制提供了基础。

其次采用闭环控制方法，精确抓拍高速运动工件的图像，以防止工件抓拍不完整为后续检测工作带来困难，其控制过程为：传感器检测到工件的工位信息后,将工件的工位信息发送给相机控制单元,相机控制单元控制相机快门开启,完成相机拍照(工件图像曝光),获取工件图像,该图像传送到工件图像分割与定位单元进行处理,定位出工件图像在整幅图像中的位置,计算出工件图像中心与整幅图像中心的位置偏差,将位置偏差反馈到相机控制单元,相机控制单元根据本次的位置偏差调整下次的相机快门开启时间,以便让工件图像处于整幅图像中心位置,实现相机精确抓拍工件图像的控制。

再次对工件图像进行快速处理，对这些信号进行各种运算来提取产品的异常特征，如表面是否有毛发、异物、污点，以及耳绳、鼻梁线等部件有无缺失等等。

最后将被检测工件图像与标准样本特征库中的特征进行对比,找出被检测工件图像特征与特征库中的特征不相符的部分,若不相符的部分超出规定的范围,即可以判定为瑕疵工件。通过系统设计的剔废机构自动将有异常特征的废件剔除，从而实现口罩缺陷的自动识别、剔废功能，检测精度达到纵横向均为0.01毫米。

2机器视觉识别技术应用实例

当前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和生产效率。企业中用于检测输血袋编号。在血袋生产过程中，血袋上的字符编号的正确和唯一是必不可少的检测信息。依靠工人的肉眼逐条检测带状转印薄膜上的字符串，来追踪血袋编号是否错印，劳动强度大，效率低,不能从根本上保证检测质量。一旦血袋编号出现重印、错印将会发生严重医疗事故，因此一种基于机器视觉技术的血袋编号字符的提取、识别与错误反馈于一体的检测系统就适时、必要地诞生了，用以提高一次性血袋出厂编号的检测精度和自动化水平，保证产品质量，解决生产实际问题。

2.1字符在线识别系统组成

为达到识别目的，识别系统由硬件和软件构成。硬件系统主要有血袋编号检测台机械结构、LED阵列照明系统、血袋编号图像采集系统、摄像机和计算机等。软件部分是系统的核心，主要由图像预处理、字符定位、字符倾斜校正、字符分割、字符识别等部分组成。

2.2识别系统的实现

本系统基于labVIEW编程、图像处理、微型计算机接口技术等实现输血袋的文字在线识别。使用图像灰度化技术、平滑、校正、直方图均衡化等技术进行图像预处理。使用投影定位法等对字符进行定位。使用投影法、模版匹配等进行倾斜角度调整。使用垂直投影法对字符进行分割。使用了BP神经网络来识别分割后的字符。为提高识别率，设计训练了三个神经网络:字母网络、数字网络、字母与数字网络。

2.3实验结果

利用该系统做过多次实验，测试了大量数据，整体看，系统稳定可靠，系统对输血袋文字识别程度非常高。本系统提高生产效率和生产过程的自动化程度，并为机器视觉系统应用于此种生产线，提供了成功的先例和经验。但由于各种原因，也会对识别的结果有一定的影响，因此，在识别率方面，尚有一定的差距。

结语

综上所述，社会对产品品质和效率要求的不断提高，机器视觉检测技术有着广阔的应用前景，运用机器视觉来代替人眼进行瞄准和读数，降低了劳动强度，减少了人为误差，使检测的精度得到了大幅度提高，对于节约成本，降低原材料损耗，提高经济效益有着重大意义。

参考文献:

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