機器視覺技術在工業4.0中的應用

裴柏淞

渤海大學，遼寧錦州，121013

0 引言

機器視覺是一門利用計算機和圖像處理技術來模擬人類視覺功能的科學，它可以讓機器自動獲取、分析、理解和處理圖像信息，從而實現對目標物體的檢測、識別、測量和控制等任務。機器視覺是一種利用圖像處理和分析技術，使計算機能夠模擬人類的視覺功能，從而實現對目標物體的識別、定位和控制的技術。在工業4.0的背景下，機器視覺技術在各個領域都有廣泛的應用，如自動檢測、自動裝配、機器人視覺定位與控制等[1]。

1 機器視覺技術的原理與發展狀況

機器視覺技術是人工智能和計算機視覺的重要分支，也是工業4.0中的關鍵技術之一。機器視覺技術主要包括以下幾個步驟：圖像采集、圖像預處理、圖像分割、特征提取、特征匹配和結果輸出。圖像采集是指通過攝像機或其他傳感器，將物體的形狀、顏色、紋理等信息轉換為數字信號的過程。圖像預處理是指對采集到的圖像進行濾波、增強、校正等操作，以提高圖像質量和可分析性的過程。圖像分割是指將圖像劃分為若干個有意義的區域或對象的過程。特征提取是指從圖像中提取出能夠描述物體性質和狀態的信息，如邊緣、角點、輪廓、紋理等的過程。特征匹配是指根據特征之間的相似性或距離，將圖像中的物體與已知的模板或數據庫中的物體進行對應或分類的過程。結果輸出是指將匹配或分類的結果以數字或圖形的形式顯示或傳送給其他設備或系統的過程[2]。

機器視覺技術近年來快速發展，表現在以下方面：首先是硬件設備的更新換代，如攝像機的分辨率、速度和靈敏度的提高，傳感器的多樣化和集成化，處理器的性能和并行度的增強等；其次是軟件算法的創新和優化，如深度學習、神經網絡、遺傳算法等人工智能方法在圖像處理和分析中的廣泛應用，以及針對不同場景和任務的專用算法和模型的設計和實現等；最后是應用領域的拓展和深入，如機器視覺技術在制造業、醫療業、農業、交通業等各個行業中發揮著越來越重要的作用，實現了對產品質量、生產效率、安全監控等方面的提升和保障[3]。

機器視覺技術在工業4.0中具有重要的應用價值。工業4.0是指以智能制造為核心，以物聯網、云計算、大數據等為支撐，實現工業生產過程中各個環節和各個層次之間信息化、數字化和智能化的新型工業模式。機器視覺技術作為工業4.0中實現智能制造的關鍵技術之一，可為工業生產提供支持，提高產品質量，通過對產品外觀、尺寸、缺陷等進行精確檢測和評估，保證產品符合標準和要求，通過對生產線上各個環節進行自動化控制和調節，實現生產過程中資源優化配置和節約[4]?？山柚摷夹g優化安全管控機制，提高安全性能，通過對生產現場進行實時監控和預警，防止事故發生和擴散，保護人員和設備的安全。

2 機器視覺技術的基本類型

2.1 光源技術

光源技術是機器視覺系統中的重要組成部分，可直接影響圖像的質量和特征提取的效果。光源技術原理是利用不同波長、方向、強度和形狀的光線來照射目標物體，從而產生不同的反射、透射、散射和折射等現象，使得物體表面或內部的特征在圖像中得以顯示。光源技術應用方式有兩種：一種是環境光源，即利用自然光或人工光源來照射物體，這種方式簡單易行，但是受到環境因素的干擾較大，難以保證圖像的穩定性和一致性；另一種是專用光源，即根據物體的形狀、材質、顏色和反射特性等因素，設計合適的光源來照射物體，這種方式可以有效提高圖像的質量和可靠性，但是需要較高的成本和專業知識[5]。在運用光源技術時，應把握技術要點，選擇合適的光源類型，如白光、單色光、紅外光、紫外光等；選擇合適的光源形狀，如點光源、線光源、面光源、環形光源等；選擇合適的光源位置，如正面照明、側面照明、背面照明等；選擇合適的光源參數，如亮度、色溫、波長等。機器視覺技術核心模塊的功能與內在原理如表1所示。

表1 機器視覺技術核心模塊功能

2.2 圖像采集技術

圖像采集技術是機器視覺系統中的關鍵環節，負責將物體反射或透射的光線轉換為數字信號，并傳輸給計算機進行處理。圖像采集技術的原理是利用圖像傳感器來接收物體發出或反射的光線，并將其轉換為電信號，然后通過模數轉換器將電信號轉換為數字信號，并通過接口卡或網絡傳輸給計算機。圖像采集技術具體應用方式有：模擬圖像采集方式，利用模擬信號傳輸方式來傳輸圖像信號，這種方式具有成本低、設備簡單等優點，但是容易受到噪聲和干擾的影響，導致圖像質量下降；數字圖像采集方式，即利用數字信號傳輸方式來傳輸圖像信號，這種方式具有抗干擾能力強、傳輸速度快、圖像質量高等優點，但是需要較高的硬件配置和軟件支持。為有效運用圖像采集技術，應選擇合適的圖像傳感器，如CCD、CMOS等；根據探測要求采用合適的圖像分辨率，如640×480、1280×1024等；靈活調節圖像格式，基于生產空間環境，選擇灰度圖像、彩色圖像、二值圖像等格式。

2.3 圖像分析與處理技術

圖像分析與處理技術是機器視覺系統中的核心部分，負責對采集到的數字圖像進行各種算法運算，從而提取出物體的特征信息，并進行識別、測量和控制等操作。圖像分析與處理技術原理是利用計算機對數字圖像進行各種數學和邏輯運算，從而實現對圖像的增強、濾波、分割、特征提取、匹配、分類等功能。技術人員可采用傳統圖像處理方法，即利用已有的算法和工具來對圖像進行處理，這種方式具有成熟穩定、效果可靠等優點，但是難以適應復雜多變的場景和需求；還可采用基于人工智能的圖像處理方法，利用深度學習等技術來對圖像進行處理，這種方式具有自適應能力強、泛化能力好等優點，但是需要大量的數據和計算資源。在運用圖像分析與處理技術時，必須選擇合適的圖像預處理方法，如灰度化、直方圖均衡化、中值濾波等；提取圖像的幾何特征、紋理特征、顏色特征等；采用切實有效的圖像識別方法，如模板匹配法、特征匹配法、神經網絡法等[6]。機器視覺技術圖像分析的具體步驟如圖1所示。

圖1 機器視覺技術圖像分析的具體步驟

3 機器視覺技術在工業4.0中的應用路徑

3.1 自動檢測

自動檢測是指利用機器視覺系統對產品或零件的質量、尺寸、形狀、位置等進行快速、準確和無損的檢測，以保證產品的合格率和一致性。例如，在汽車制造中，機器視覺系統可以對車身表面的涂裝、劃痕、凹陷等進行檢測，以及對車燈、輪胎、車牌等進行檢測，從而提高產品的質量和安全性。技術人員可利用機器視覺技術，對生產線上的原材料、半成品和成品進行實時、高精度的檢測，針對尺寸、形狀、顏色、缺陷、條碼等特征進行評估，搜集溫度、壓力、濕度等環境參數，通過與數據庫或云端平臺的數據交互，可以實現對檢測結果的智能分析和判斷，以及對異常情況及時報警和處理。自動檢測系統可提高產品合格率，減少人工巡檢和抽檢的時間和人力成本，增強生產過程的可追溯性和透明性。

3.2 自動裝配

自動裝配是指利用機器視覺系統對零件或組件的位置、方向、形狀等進行識別和定位，以指導機械臂或其他設備進行精確的裝配操作，以提高生產效率和減少人工干預。例如，在電子行業中，機器視覺系統可以對電路板上的元器件進行識別和定位，以指導貼片機進行精確的貼裝操作，從而提高產品的性能和可靠性。為搭建自動檢測與自動裝配系統，技術人員應確定應用場景和需求，分析目標物體的特征和難點，選擇合適的圖像采集設備和光源，同時設計圖像處理和分析算法，根據目標物體的特征，選擇合適的圖像預處理、特征提取、分類識別、邊緣檢測、輪廓匹配等方法，實現對目標物體的自動檢測或定位。設計控制系統，根據圖像處理和分析算法的輸出結果，控制相應的機械臂或其他裝置，實現對目標物體的自動抓取或裝配。最后應測試和優化系統，對系統進行實際運行測試，評估系統的性能和穩定性，根據測試結果進行調整和優化[7]。

3.3 機器人視覺定位與控制

機器人視覺定位與控制是指利用機器視覺系統對機器人本身或其周圍環境的信息進行獲取和分析，以實現對機器人的運動軌跡、姿態、速度等進行控制和調節，以適應不同的任務和場景。例如，在倉儲物流中，機器視覺系統可以對貨物的位置、形狀、條碼等進行識別和定位，以指導移動機器人進行有效的搬運和分揀操作，從而提高倉儲效率和降低成本。為借助機器視覺技術在工業4.0中做好機器人視覺定位與控制，需選擇合適的相機和鏡頭，根據不同的工作場景和目標，選擇適合的分辨率、視場、光圈、焦距等參數，以保證圖像的清晰度和準確度。同時應設計合理的光源和背景，根據不同的目標特征和顏色，選擇合適的光源類型、位置、角度和亮度，以提高圖像的對比度和穩定性。同時，避免背景干擾和反光，以降低圖像的噪聲和誤差?？刹捎酶咝У膱D像處理算法，根據不同的目標形狀、大小、姿態和運動狀態，選擇合適的圖像預處理、特征提取、匹配、跟蹤、測量等算法，以提高圖像的識別率和速度。最后應構建準確的坐標系和模型，根據不同的相機和機器人之間的相對位置和姿態，建立準確的相機坐標系和世界坐標系，并進行標定和校正，以保證圖像與實際物體之間的一致性。同時，建立合理的機器人運動模型和控制策略，以保證機器人的快速和精確響應。

4 機器視覺技術在工業4.0應用中的發展趨勢

4.1 開發智能算法，提升系統分析處理速度

機器視覺系統需要對大量復雜的圖像數據進行快速準確的分析處理，這對算法的性能和效率提出了更高的要求。為此，需要借鑒人工智能、深度學習、神經網絡等領域的最新成果，設計更智能、更自適應、更魯棒的算法，實現對圖像數據的自動學習、分類、識別和優化，提高系統的響應速度和準確率[8]。

4.2 研發高效率圖像處理軟件與硬件

機器視覺系統的軟硬件平臺是支撐算法運行的基礎，也是影響系統性能的關鍵因素。為了滿足工業4.0中對圖像處理的高速度、高清晰度、高穩定性等要求，需要開發更先進、更高效、更兼容的圖像處理軟件與硬件，如基于云計算、邊緣計算、物聯網等技術的分布式圖像處理平臺，以及基于FPGA、GPU、ASIC等芯片的高性能圖像處理器。

4.3 強化機器視覺系統抗干擾能力

機器視覺系統在工業4.0中廣泛應用于各種復雜多變的生產環境中，如車間、倉庫、運輸等場景，這就要求系統具有較強的抗干擾能力，能夠適應不同的光照條件、背景干擾、目標變化等因素，保證圖像采集和處理的質量和穩定性。為此，需要采用多種技術手段，如增強圖像預處理和后處理功能，使用多模態或多視角的圖像采集設備，結合多傳感器信息融合技術等，提高系統的抗干擾能力。

5 結論

綜上所述，機器視覺技術在工業4.0應用中有著廣闊的前景和巨大的潛力，但也面臨著諸多挑戰和問題，需要不斷創新和完善，以適應工業4.0中對生產效率和質量的更高要求。