市场竞争推动机器视觉发展

　　在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计的检测工人来执行这道工序，这在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”）。而当今企业之间的竞争，显然已经不允许0.1%的缺陷存在。

　　这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置及角度测量，零件识别，特性字符识别等，其最大的应用行业为：制药、制造、食品、饮料、医学等，如：对高速贴片机上对电子元件的快速定位；对管脚数目的检查；对IC表面印字符的辨识；胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查；轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查；食品包装上面对生产日期的辨识；对标签贴放位置的检查。目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，1998年的市场规模为 46亿美元，而在我国国内，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向视觉测量自动化方面。

　　机器视觉系统的构成和分类

　　机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分COMS和CCD两种）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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据别的结果来控制现场的设备动作。

　　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。另外，机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成的基础技术。

　　一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯（输入输出单元）等，其工作流程为：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，控制驱动执行机构进行相应的处理。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。

　　总之，应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。作为高精度、非接触的测量方案，视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，在整个测量控制系统中，往往要与运动控制系统配合完成位置矫正和进给控制。另外，生产线上对多工序进行同步连续检测时，必须使视觉系统具备分布式联网能力。机器视觉与运动控制，网络通讯等先进技术的结合正在改变工业自动化生产的面貌。