机器视觉检测试验台架模块化设计【文献综述】.doc

1、毕业论文文献综述机械设计制造及其自动化机器视觉检测试验台架模块化设计1机器视觉技术机器视觉技术是20世纪70年代在遥感图像处理和医学图像处理技术成功应用的基础上逐渐兴起的，并应用于多种领域。在我国，机器视觉仍属新兴行业，但是随着产业化的发展对机器视觉技术的需求必将呈上升趋势。机器视觉技术的出现极大的减轻了人工检测的压力，提高了产品的检测质量和检测速度，因而在工业生产等各个领域迅速得到了应用。同时，专业生产机器视觉产品及其集成系统的公司也纷纷成立并致力于机器视觉系统和部件的研究，经过多年的发展，机器视觉系统已经相当完善1。11机器视觉技术的基本原理机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物

2、的图像中提取息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、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执行模块，如图12所示。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/D转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，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、人机接口技术

3、等。机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。它更强调实时性，要求高速度和高精度。12机器视觉系统的工作过程和特点一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下（1）工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中，向图像采集部分发送触发脉冲。（2）图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。（3）摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。（4）摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以

4、事先设定。（5）另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。（6）摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。（7）图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。（8）图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。（9）处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。（10）处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的

5、要求3。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于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；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉

6、的需求将越来越多。2机器视觉关键技术的发展现状在机器视觉系统中，关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等几个方面。21光源在机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，起着非常重要的作用，它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别，增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理，物体的几何形状、背景

7、等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。表1列出了几种主要光源的相关特性。在光源方面值得注意的是，LED光源因其显色性好，光谱范围宽，能覆盖可见光的整个范围，且发光强度高，稳定时间长，随着其制造工艺和技术的成熟，价格的降低，它必将得到越来越广泛的应用，成为图像领域新的亮点。还有高频荧光灯因其发光强度，性价比好，在某些应用场合也是很好的选择4。22光学镜头光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要。一个镜头的成像质量优劣，即其对像差校正的优良与否，可通过像差大小来衡量，常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、

8、色差等六种。对定焦镜头和变焦镜头来讲，同一档次的定焦镜头的像差肯定比变焦镜头的小，因为变焦镜头必须折衷考虑，使各种不同焦距下的成像质量都相对较好，不允许出现某个焦距在变焦范围内下很差的情况。所以在机器视觉应用系统中，根据被测目标的状态应优先选用定焦镜头。此外再综合考虑图像的放大倍率、视场大小、光圈大小、焦距、视角大小等因素进行具体选择。23摄像机和图像采集卡摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据，是整个系统成功与否的又一关键所在。目前在机器视觉系统中，CCD摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。CCD摄像机按照其

9、使用的CCD器件可以分为线阵式和面阵式两大类。线阵CCD摄像机一次只能获得图像的一行信息，被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过，才能获得完整的图像，因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。目前的线阵CCD摄像机产品主要有两大类，一类以BASLERL301BC和L301KC为代表，如图2所示，从中可以清楚地看到在同一时刻，R、G、B传感器输出的信息不是对应被摄物料的同一位置，而是三个不同的位置，即存在R、G、B错位的问题。另一类以DALSA公司的TR33和TR34系列的摄像机为代表，如图3所示，采用了三棱镜分光技术把物料上同一位置反

10、射回来的光线的红色分量送到R传感器输出，绿色分量送到G传感器输出，蓝色分量送到B传感器输出，即同一时刻，R、G、B传感器输出的信息是被摄物料的同一位置的颜色信息。第一类产品价格比较便，在检测精度和系统实时性要求不是很高的应用场合使用较广泛；第二类产品的价格则比较昂贵，主要用于检测精度高、实时性强、必须获得高质量图像的系统。在机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设备。它一般具有以下功能模块1图像信号的接收与A/D转换模块，负责图像信号的放大与数字化；2摄像机控制输入输出接口，主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、定时拍照等；3总线接口，负责

11、通过计算机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输速率可高达130MBPS，完全能胜任高精度图像的实时传输，且占用较少的CPU时间；4显示模块，负责高质量的图像实时显示；5通讯接口，负责通讯。目前，图像采集卡种类很多，按照不同的分类方法，有黑白图像和彩色图像采集卡，有模拟信号和数字信号采集卡，有复合信号和RGB分量信号输入采集卡。在选择图像采集卡时，主要应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配等因素5。24图像处理软件图像处理软件好比人的大脑，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等算法内容，有些具有数据库记录和网络通信功能

12、，通过数字I/O板通信和记录数据，加上一定的判据或图像处理算法区分优劣部件来实现机器视觉系统质量检测的总目标89。这里包含图像与处理分析的许多算法是不同公司的特色，也是公司保密的主要对象和竞争的砝码，用户可以选择图形化或基于代码的编程环境，其中图形化编程界面通常比其他高级编程语言简单，但是在需要一些特殊的特征或功能时有一定的局限性；而基于代码的软件包，尽管非常困难和需要编码经验，但在编写复杂的特殊应用检测算法时具备更大的灵活。现在著名的图像处理软件产品有美国DT公司DTVF，美国NI公司LABVIEW、OPENCV、EVISION，加拿大CORECO公司WIT、IFC等等12。25执行机构对于

13、一个系统而言，系统功能的最终实现是要靠执行机构来完成的，它是系统的最后一个也是最关键的环节。对于不同的应用场合，执行机构可以是机电系统、液压系统、气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外，其动态特性，特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。3机器视觉检测的典型应用在当前国际、国内市场竞争激烈的环境中,如何提高产品质量,降低生产成本已成为企业面临的重要课题。作为企业生产重要环节的产品检测也愈来愈受到重视。传统的检测工作通常是由人工来完成,不仅工作量大,而且往往容易受到检测人员主观因素的影响,因而不能够保证检测的效率与精度。以图像处理技术为基础

14、的机器视觉技术是一种有效的解决手段。简单来说,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉检测是非接触无损检测,与传统的检测手段相比,它具有不可替代的优越性。机器视觉特别适用于大批量生产过程中的测量、检查和识别,常见的应用行业包括汽车、电子与电气、制药、食品、饮料、包装等6。31表面缺陷常见的工件表面缺陷主要有划痕、裂纹、孔洞、污渍等,缺陷反映到视觉上就是与标准工件的效果不一致。以计算机为核心的检测系统基本原理是先保存一幅标准工件图像。然后在线采集待检工件,并不断将待检工件和标准工件的图像目标进行比较,得到缺陷图像,再对缺陷图像进行特征统计,就可以对工件表面质量进行判断。在高速生产线上,

15、由于工件在传动过程中难免会发生平移和旋转,比较检测工件和标准工件图像前必须将待检测工件图像的目标和标准工件图像的目标对准,即求出两者的位置变换参数。如果将两幅图像的每一个像素点都进行一一对应,运算量将很大而难以接受。由于平移和旋转变换时所有的像素点都是遵循同样的变换规则,如果在图像上选取了部分点组成点集,通过求出这些点集的位置变换参数,同样也得到整幅图像的变换参数,但计算量则显著下降了。角点是图像中目标边缘上发生了剧烈曲率变化的一些像素点。所以以目标的角点为识别特征,应用遗传算法确定目标对准操作的变换参数,可以建立一个应用机器视觉技术的工件表面质量时实时检测系统。图47就是一个典型的工件表面质

16、量的检测流程。图4工件表面质量检测流程32工件计数工件计数是现在企业流水线作业需要做到的基本要求。传统的人工计数和手工分离其存在的问题是工人劳动强度大，计数误差较大。而机器视觉技术的出现很好的解决了上述问题。棒材在线视觉自动计数分离系统基于机器视觉技术，打破了传统机械式和光线遮挡型光电计数的设计思路。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉是一项综合技术，包括数字图像处理技术、控制技术、光源照明技术、光学技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软技术、人机接口技术等。机器视觉强调实用性，能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的

17、通用性和可移植性，同时它更强调实时性，要求高速度和高精度。整套系统分为2个子系统，即棒材自动计数系统和棒材自动分离系统。棒材自动计数系统采用非接触式机器视觉技术和计算机比较控制技术，完美地实现了高精度计数的目的，统计精度可优于001；棒材自动分离系统由精密机械分离装置、液压装置、链轮传动装置及计算机控制系统组成，该系统能精确分离任意规格、任意设定支数的棒材10。4机器视觉技术的市场现状和发展趋势机器视觉自起步发展到现在，已有接近30年的历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。据不完全统计，目前全球整个视觉市场总量大概在70亿美元这个规模，并且按

18、照每年88的速度在增长。而在中国，由于工业自动化程度还没有达到国外的先进水平，所以机器视觉在中国的应用还处于起步阶段，但是随着制造业对自动化的需求以及对生产质量和管理水平的不断提高，中国对于机器视觉的需求将会不断上升11。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。另外，由于用户的需求是多样化的，且要求程度也不相同。那么，个性化方案和服务在竞争中将日益重要，即用特殊定制的产品来代替标准化的产品也是机器视觉未来发展的一个取向。机器

19、视觉的应用也将进一步促进自动化技术向智能化发展。参考文献1陈发东,张晓芳,赵寰宇,张涛,于国英机器视觉技术及其应用概况J人工智能及识别技术,2007,183170117022唐向阳,张勇,李江有黄岗,杨松,关宏机器视觉关键技术的现状及应用展望J昆明理工大学学报理工版,2004,29237403李树杰中国机器视觉的发展趋势J赤峰学院学报自然科学版,2010,26137414章炜机器视觉技术发展及其工业应用J红外,2006152585李福建,张元培机器视觉系统组成研究J广角,2004,29437406贾虹,卢炎麟,陈永清,侯伟基于机器视觉的加工面缺陷检测方法J轻工机械,2007,25729327吕

20、文阁,刘建群,杜建辉应用机器视觉的工件表面质量检测J机床与液压,2006,1241541568FUNCKJW,ZHONGY,BUTLERDA,ETALIMAGESEGMENTARTIONALGORITHMSAPPLIEDTOWOODDEFECTDETECTIONJCOMPUTERSANDELECTRONICSINAGRICULTURE,2003,411571799范小涛,夏雨人一种基于图像处理的PCB检测算法研究J计算机工程与应用,200413919210童明胜基于机器视觉技术的棒材自动计数分离系统J电气传动,2010,401727511钱竟业机器视觉的发展方向探讨J新自动化,2006,32343812MOHANMTRIVEDI,CHUXINCHEN,SURESHBMARAPANE,AVISIONSYSTERMFORROBOTICINSPECTIONANDMANIPULTIONJIEEECOMPUTER,200969197