机器视觉技术在工业4.0中的应用

裴柏淞

渤海大学，辽宁锦州，121013

0 引言

机器视觉是一门利用计算机和图像处理技术来模拟人类视觉功能的科学，它可以让机器自动获取、分析、理解和处理图像信息，从而实现对目标物体的检测、识别、测量和控制等任务。机器视觉是一种利用图像处理和分析技术，使计算机能够模拟人类的视觉功能，从而实现对目标物体的识别、定位和控制的技术。在工业4.0的背景下，机器视觉技术在各个领域都有广泛的应用，如自动检测、自动装配、机器人视觉定位与控制等[1]。

1 机器视觉技术的原理与发展状况

机器视觉技术是人工智能和计算机视觉的重要分支，也是工业4.0中的关键技术之一。机器视觉技术主要包括以下几个步骤：图像采集、图像预处理、图像分割、特征提取、特征匹配和结果输出。图像采集是指通过摄像机或其他传感器，将物体的形状、颜色、纹理等信息转换为数字信号的过程。图像预处理是指对采集到的图像进行滤波、增强、校正等操作，以提高图像质量和可分析性的过程。图像分割是指将图像划分为若干个有意义的区域或对象的过程。特征提取是指从图像中提取出能够描述物体性质和状态的信息，如边缘、角点、轮廓、纹理等的过程。特征匹配是指根据特征之间的相似性或距离，将图像中的物体与已知的模板或数据库中的物体进行对应或分类的过程。结果输出是指将匹配或分类的结果以数字或图形的形式显示或传送给其他设备或系统的过程[2]。

机器视觉技术近年来快速发展，表现在以下方面：首先是硬件设备的更新换代，如摄像机的分辨率、速度和灵敏度的提高，传感器的多样化和集成化，处理器的性能和并行度的增强等；其次是软件算法的创新和优化，如深度学习、神经网络、遗传算法等人工智能方法在图像处理和分析中的广泛应用，以及针对不同场景和任务的专用算法和模型的设计和实现等；最后是应用领域的拓展和深入，如机器视觉技术在制造业、医疗业、农业、交通业等各个行业中发挥着越来越重要的作用，实现了对产品质量、生产效率、安全监控等方面的提升和保障[3]。

机器视觉技术在工业4.0中具有重要的应用价值。工业4.0是指以智能制造为核心，以物联网、云计算、大数据等为支撑，实现工业生产过程中各个环节和各个层次之间信息化、数字化和智能化的新型工业模式。机器视觉技术作为工业4.0中实现智能制造的关键技术之一，可为工业生产提供支持，提高产品质量，通过对产品外观、尺寸、缺陷等进行精确检测和评估，保证产品符合标准和要求，通过对生产线上各个环节进行自动化控制和调节，实现生产过程中资源优化配置和节约[4]。可借助该技术优化安全管控机制，提高安全性能，通过对生产现场进行实时监控和预警，防止事故发生和扩散，保护人员和设备的安全。

2 机器视觉技术的基本类型

2.1 光源技术

光源技术是机器视觉系统中的重要组成部分，可直接影响图像的质量和特征提取的效果。光源技术原理是利用不同波长、方向、强度和形状的光线来照射目标物体，从而产生不同的反射、透射、散射和折射等现象，使得物体表面或内部的特征在图像中得以显示。光源技术应用方式有两种：一种是环境光源，即利用自然光或人工光源来照射物体，这种方式简单易行，但是受到环境因素的干扰较大，难以保证图像的稳定性和一致性；另一种是专用光源，即根据物体的形状、材质、颜色和反射特性等因素，设计合适的光源来照射物体，这种方式可以有效提高图像的质量和可靠性，但是需要较高的成本和专业知识[5]。在运用光源技术时，应把握技术要点，选择合适的光源类型，如白光、单色光、红外光、紫外光等；选择合适的光源形状，如点光源、线光源、面光源、环形光源等；选择合适的光源位置，如正面照明、侧面照明、背面照明等；选择合适的光源参数，如亮度、色温、波长等。机器视觉技术核心模块的功能与内在原理如表1所示。

表1 机器视觉技术核心模块功能

2.2 图像采集技术

图像采集技术是机器视觉系统中的关键环节，负责将物体反射或透射的光线转换为数字信号，并传输给计算机进行处理。图像采集技术的原理是利用图像传感器来接收物体发出或反射的光线，并将其转换为电信号，然后通过模数转换器将电信号转换为数字信号，并通过接口卡或网络传输给计算机。图像采集技术具体应用方式有：模拟图像采集方式，利用模拟信号传输方式来传输图像信号，这种方式具有成本低、设备简单等优点，但是容易受到噪声和干扰的影响，导致图像质量下降；数字图像采集方式，即利用数字信号传输方式来传输图像信号，这种方式具有抗干扰能力强、传输速度快、图像质量高等优点，但是需要较高的硬件配置和软件支持。为有效运用图像采集技术，应选择合适的图像传感器，如CCD、CMOS等；根据探测要求采用合适的图像分辨率，如640×480、1280×1024等；灵活调节图像格式，基于生产空间环境，选择灰度图像、彩色图像、二值图像等格式。

2.3 图像分析与处理技术

图像分析与处理技术是机器视觉系统中的核心部分，负责对采集到的数字图像进行各种算法运算，从而提取出物体的特征信息，并进行识别、测量和控制等操作。图像分析与处理技术原理是利用计算机对数字图像进行各种数学和逻辑运算，从而实现对图像的增强、滤波、分割、特征提取、匹配、分类等功能。技术人员可采用传统图像处理方法，即利用已有的算法和工具来对图像进行处理，这种方式具有成熟稳定、效果可靠等优点，但是难以适应复杂多变的场景和需求；还可采用基于人工智能的图像处理方法，利用深度学习等技术来对图像进行处理，这种方式具有自适应能力强、泛化能力好等优点，但是需要大量的数据和计算资源。在运用图像分析与处理技术时，必须选择合适的图像预处理方法，如灰度化、直方图均衡化、中值滤波等；提取图像的几何特征、纹理特征、颜色特征等；采用切实有效的图像识别方法，如模板匹配法、特征匹配法、神经网络法等[6]。机器视觉技术图像分析的具体步骤如图1所示。

图1 机器视觉技术图像分析的具体步骤

3 机器视觉技术在工业4.0中的应用路径

3.1 自动检测

自动检测是指利用机器视觉系统对产品或零件的质量、尺寸、形状、位置等进行快速、准确和无损的检测，以保证产品的合格率和一致性。例如，在汽车制造中，机器视觉系统可以对车身表面的涂装、划痕、凹陷等进行检测，以及对车灯、轮胎、车牌等进行检测，从而提高产品的质量和安全性。技术人员可利用机器视觉技术，对生产线上的原材料、半成品和成品进行实时、高精度的检测，针对尺寸、形状、颜色、缺陷、条码等特征进行评估，搜集温度、压力、湿度等环境参数，通过与数据库或云端平台的数据交互，可以实现对检测结果的智能分析和判断，以及对异常情况及时报警和处理。自动检测系统可提高产品合格率，减少人工巡检和抽检的时间和人力成本，增强生产过程的可追溯性和透明性。

3.2 自动装配

自动装配是指利用机器视觉系统对零件或组件的位置、方向、形状等进行识别和定位，以指导机械臂或其他设备进行精确的装配操作，以提高生产效率和减少人工干预。例如，在电子行业中，机器视觉系统可以对电路板上的元器件进行识别和定位，以指导贴片机进行精确的贴装操作，从而提高产品的性能和可靠性。为搭建自动检测与自动装配系统，技术人员应确定应用场景和需求，分析目标物体的特征和难点，选择合适的图像采集设备和光源，同时设计图像处理和分析算法，根据目标物体的特征，选择合适的图像预处理、特征提取、分类识别、边缘检测、轮廓匹配等方法，实现对目标物体的自动检测或定位。设计控制系统，根据图像处理和分析算法的输出结果，控制相应的机械臂或其他装置，实现对目标物体的自动抓取或装配。最后应测试和优化系统，对系统进行实际运行测试，评估系统的性能和稳定性，根据测试结果进行调整和优化[7]。

3.3 机器人视觉定位与控制

机器人视觉定位与控制是指利用机器视觉系统对机器人本身或其周围环境的信息进行获取和分析，以实现对机器人的运动轨迹、姿态、速度等进行控制和调节，以适应不同的任务和场景。例如，在仓储物流中，机器视觉系统可以对货物的位置、形状、条码等进行识别和定位，以指导移动机器人进行有效的搬运和分拣操作，从而提高仓储效率和降低成本。为借助机器视觉技术在工业4.0中做好机器人视觉定位与控制，需选择合适的相机和镜头，根据不同的工作场景和目标，选择适合的分辨率、视场、光圈、焦距等参数，以保证图像的清晰度和准确度。同时应设计合理的光源和背景，根据不同的目标特征和颜色，选择合适的光源类型、位置、角度和亮度，以提高图像的对比度和稳定性。同时，避免背景干扰和反光，以降低图像的噪声和误差。可采用高效的图像处理算法，根据不同的目标形状、大小、姿态和运动状态，选择合适的图像预处理、特征提取、匹配、跟踪、测量等算法，以提高图像的识别率和速度。最后应构建准确的坐标系和模型，根据不同的相机和机器人之间的相对位置和姿态，建立准确的相机坐标系和世界坐标系，并进行标定和校正，以保证图像与实际物体之间的一致性。同时，建立合理的机器人运动模型和控制策略，以保证机器人的快速和精确响应。

4 机器视觉技术在工业4.0应用中的发展趋势

4.1 开发智能算法，提升系统分析处理速度

机器视觉系统需要对大量复杂的图像数据进行快速准确的分析处理，这对算法的性能和效率提出了更高的要求。为此，需要借鉴人工智能、深度学习、神经网络等领域的最新成果，设计更智能、更自适应、更鲁棒的算法，实现对图像数据的自动学习、分类、识别和优化，提高系统的响应速度和准确率[8]。

4.2 研发高效率图像处理软件与硬件

机器视觉系统的软硬件平台是支撑算法运行的基础，也是影响系统性能的关键因素。为了满足工业4.0中对图像处理的高速度、高清晰度、高稳定性等要求，需要开发更先进、更高效、更兼容的图像处理软件与硬件，如基于云计算、边缘计算、物联网等技术的分布式图像处理平台，以及基于FPGA、GPU、ASIC等芯片的高性能图像处理器。

4.3 强化机器视觉系统抗干扰能力

机器视觉系统在工业4.0中广泛应用于各种复杂多变的生产环境中，如车间、仓库、运输等场景，这就要求系统具有较强的抗干扰能力，能够适应不同的光照条件、背景干扰、目标变化等因素，保证图像采集和处理的质量和稳定性。为此，需要采用多种技术手段，如增强图像预处理和后处理功能，使用多模态或多视角的图像采集设备，结合多传感器信息融合技术等，提高系统的抗干扰能力。

5 结论

综上所述，机器视觉技术在工业4.0应用中有着广阔的前景和巨大的潜力，但也面临着诸多挑战和问题，需要不断创新和完善，以适应工业4.0中对生产效率和质量的更高要求。