機器視覺技術的發(fā)展及其應用

機器視覺技術的發(fā)展及其應用機器視覺技術的發(fā)展及其應用秦亞航1，蘇建歡2，余榮川1(1.廣西科技大學電氣與信息工程學院，廣西柳州545006;2.河池學院，廣西宜州643006)【摘要】機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。隨著信號處理理論和計算機技術的發(fā)展，該技術迅速發(fā)展。本文介紹了機器視覺的關鍵技術的發(fā)展現(xiàn)狀，其中包括光源照明技術、光學鏡頭、攝像機及圖像采集卡、圖像信號處理、執(zhí)行機構等，并論述了其主要的應用領域以及存在的一些問題?！娟P鍵詞】機器視覺；圖像采集；圖像處理DevelopmentofMachineVisionandApplicationsQINYa-hang1，QINWei-nian，SUJian-huan2，YURong-chuan1（CollegeofElectricalandInformationEngineering，GuangxiUniversityofScienceandTechnology，Liuzhou545006，China；HeChiUniversiry，Yizhou643006，China）【Abstract】Thecharacteristicsofthemachinevisionsystemistoimprovetheflexibilityandautomationofproduction.Withthedevelopmentofsignalprocessingtheoryandcomputertechnology,thetechnologyisdevelopingrapidly.Thispaperintroducesthedevelopmentstatusofthekeytechnologyofmachinevision,includinglightingtechnology,opticallens,cameraandimageacquisitioncard,imagesignalprocessing,actuators,etc,anddiscussesitsmainapplicationfieldandsomeproblems.【Keywords】Machinevision;Imageacquisition;Theimageprocessing0前言機器視覺可以理解為基于視覺技術的機器系統(tǒng)或學科。美國制造工程協(xié)會機器視覺分會和美國機器人工業(yè)協(xié)會的自動化視覺分會對機器視覺下的定義為：“機器視覺是通過光學裝置和非接觸的傳感器自動地接受和處理一個真實物體的圖像，通過分析圖像獲得所需信息或用于控制機器運動的裝置”[1]。機器視覺是計算機學科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發(fā)展，也大大地推動了機器視覺的發(fā)展。1機器視覺的發(fā)展歷史模式識別：起源于20世紀50年代的機器視覺，早期研究主要是從統(tǒng)計模式識別開始，工作主要集中在二維圖像分析與識別上，如光學字符識別OCR、工件表面圖片分析、顯微圖片和航空圖片分析與解釋。積木世界：20世界60年代的研究前沿是以理解三維場景為目的的三維機器視覺。1965年，Roberts從數(shù)字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結構，并對物體形狀及物體的空間關系進行描述。他的研究工作開創(chuàng)了以理解三維場景為目的的三維機器視覺的研究。起步發(fā)展：1977年，DavidMarr教授在麻省理工大學的人工智能實驗室領導一個以博士生為主體的研究小組，于1977年提出了不同于“積木世界”分析方法的計算視覺理論，該理論在80年代成為機器視覺領域中的一個十分重要的理論框架。蓬勃發(fā)展：20世紀80年代到20世紀90年D攝像機按照其使用的CCD器件可以分為線陣式和面陣式兩大類。線陣CCD攝像機主要用于檢測條狀、筒狀產(chǎn)品。目前在機器視覺系統(tǒng)中，以面陣CCD的應用居多[4]。圖像采集卡又稱為圖像卡，它將攝像機的圖像視頻信號送到計算機的內(nèi)存，供計算機處理、存儲、顯示和傳輸?shù)仁褂?。其主要模塊組成及功能如下：①A/D轉換模塊，將圖像信號放大和數(shù)字化；②相機控制模塊，負責提供相機的設置及實現(xiàn)異步重置拍照、定時拍照；③PCI總線接口及控制模塊，主要通過PCI總線完成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的傳輸；總線控制器應用了burst模式，使傳輸速率可達到132Mbytes/s。④顯示模塊，負責高質量的圖像實時顯示；⑤數(shù)字輸入/輸出模塊，本模塊允許圖像采集卡通過TTL信號與外部裝置進行通信，用于控制和響應外部事件。2.4圖像信號處理技術圖像信號的處理是機器視覺系統(tǒng)的核心。視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像變換、數(shù)據(jù)編碼壓縮、圖像增強復原、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。隨著計算機技術、微電子技術以及大規(guī)模集成電路的發(fā)展，為了提高系統(tǒng)的實時性，圖像處理的很多工作都可以借助硬件完成，如DSP芯片、專用圖像信號處理卡等，軟件主要完成算法中非常復雜、不太成熟或尚需不斷探索和改進的部分。處理時間上，要求處理速度必須大于等于采集速度，才能保證目標圖像無遺漏，完成實時處理。2.5執(zhí)行機構機器視覺系統(tǒng)的最終功能的實現(xiàn)還需執(zhí)行機構來完成.不同的應用場合，執(zhí)行機構可能不同，比如機電系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、氣動系統(tǒng)，無論哪一種，除了要嚴格保證其加工制造和裝配的精度外，在設計時還應對動態(tài)特性，尤其是快速性和穩(wěn)定性給予充分重視[5]。3機器視覺的典型應用3.1工業(yè)自動化生產(chǎn)線應用目前機器視覺在工業(yè)上應用廣泛，主要有1、引導和定位：上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。2、外觀檢測：檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無質量問題，該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。3、高精度檢測：有些產(chǎn)品的精密度較高，達到0.01～0.02m，甚至μ級，是人眼無法檢測出來的，必須使用機器來完成。4、識別：數(shù)據(jù)的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。3.2圖像自動解釋應用對放射圖像、顯微圖像、醫(yī)學圖像、遙感多波段圖像、合成孔徑雷達圖像、航天航測圖像等的自動判讀理解。由于近年來技術的發(fā)展，圖像的種類和數(shù)量飛速增長，圖像的自動理解已成為解決信息膨脹問題的重要手段。3.3軍事應用軍事領域是對新技術最渴望、最敏感的領域，對于機器視覺同樣也不例外。最早的視覺和圖像分析系統(tǒng)就是用于偵察圖像的處理分析和武器制導。機器視覺廣泛應用于航空著陸姿勢、起飛狀態(tài)；彈道/火箭噴射、子彈出膛、火炮發(fā)射；爆破分析炮彈爆炸、破片分析、爆炸防御；撞擊、分離以及各種武器性能測試分析，點火裝置工作過程等。4機器視覺面臨的問題對于人的視覺來說，由于人的大腦和神經(jīng)的高度發(fā)展，其目標識別能力很強。但是人的視覺也同樣存在障礙例如，即時具有敏銳視覺和高度發(fā)達頭腦的人，一旦置身于某種特殊環(huán)境（即時曾經(jīng)具備一定的先驗知識），其目標識別能力也會急劇下降。將人的視覺引入機器視覺中，機器視覺也存在著這樣的障礙。它主要表現(xiàn)在三個方面：一是如何準確、高速（實時）地識別出目標；二是如何有效地增大存儲容量，以便容納下足夠細節(jié)的目標圖像；三是如何有效地構造和組織出可靠的識別算法，并順利地實現(xiàn)。前兩者相當于人的大腦這樣的物質基礎，這期待著高速的陣列處理單元，以及算法（如神級網(wǎng)絡、分維算法、小波變換等算法）的新突破，用極少的計算量及高度的并行性實現(xiàn)功能。另外，由于當前對人類視覺系統(tǒng)和機理、人腦心理和生理的研究還不夠，目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)絕大多數(shù)是只適用于某一特定環(huán)境或應用場合的專用系統(tǒng)，而要建立一個可與人類的視覺系統(tǒng)相比擬的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。正因為如此，賦予機器以人類視覺功能是幾十年來人們不懈追求和奮斗的目標[6]。5結束語由于機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域。但是機器視覺技術比較復雜，最大的困難在于人的視覺機制尚不清楚。盡管每一個正常人都是“視覺專家”，卻不可能用\o"內(nèi)省法"內(nèi)省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統(tǒng)是十分困難的任務。可以預計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用?！緟⒖嘉墨I】[1]張云,吳曉君,馬廷武,龐連軍.基于機器視覺的零件圖像采集及識別的研究[J].電子工程，2006:32(10):29.[2]郭靜,羅華,張濤.機器視覺與應用[J].電子科技,2014,27(7):185-188.[3]余文勇,石繪.機器視覺自動檢測技術[M].化學工業(yè)出版社,2013,10:6-7.[4]韓冰,林明星,丁鳳華.機器視覺技術及其應用分析[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程.2008,12(10):24-27.[5]章煒.機器視覺技術發(fā)展及其工業(yè)應用[J].紅外,2006,27(2):13.[6]趙鵬.機器視覺理論及應用[M].電子工業(yè)出版社,20