機器視覺(jué)的五大典型架構和應用案例

　　如今，隨著(zhù)工業(yè)4.0的到來(lái)，機器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化中逐漸起著(zhù)十分重要的地位，機器視覺(jué)技術(shù)的不斷創(chuàng )新，推動(dòng)了工業(yè)自動(dòng)化、智慧安防以及人工智能等行業(yè)的進(jìn)步，機器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展為這項技術(shù)所能應用的領(lǐng)域也帶來(lái)了更多發(fā)展潛力與機會(huì )。

　　大家都說(shuō)人類(lèi)感知外界信息的80%是通過(guò)眼睛獲得的，圖像包含的信息量是最巨大的。那么機器視覺(jué)技術(shù)的出現，就是為機器設備安上了感知外界的眼睛，使機器具有像人一樣的視覺(jué)功能，從而實(shí)現各種檢測、判斷、識別、測量等功能。

　　今天，咱們就來(lái)感受一下機器視覺(jué)技術(shù)的魅力。

　　機器視覺(jué)的五大典型架構

　　1.照明

　　還記得當初在參加一場(chǎng)有關(guān)機器視覺(jué)技術(shù)會(huì )議的時(shí)候，一位技術(shù)大牛特意強調了機器視覺(jué)中關(guān)于照明的重要性。據了解，照明是影響機器視覺(jué)系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質(zhì)量和應用效果。

　　光源可分為可見(jiàn)光和不可見(jiàn)光。常用的幾種可見(jiàn)光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈?？梢?jiàn)光的缺點(diǎn)是光能不能保持穩定，如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實(shí)踐過(guò)程中急需要解決的問(wèn)題。另一方面，環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量，所以可采用加防護屏的方法來(lái)減少環(huán)境光的影響。

　　照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優(yōu)點(diǎn)是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線(xiàn)光源等投射到被測物上，根據它們產(chǎn)生的畸變，解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

　　2.鏡頭

　　鏡頭相當于人類(lèi)眼球的存在，它在機器視覺(jué)系統中主要負責光束調制，并完成信號傳遞。據了解，目前為止市面上大多數的鏡頭都能夠滿(mǎn)足機器視覺(jué)應用的需求，但是更專(zhuān)業(yè)的機器視覺(jué)系統可能需要定制的鏡頭和涂層。幸運的是，許多具有內部生產(chǎn)能力的鏡頭制造商，已經(jīng)準備好定制鏡頭來(lái)滿(mǎn)足這些應用需求。當然，這些定制鏡頭會(huì )比較昂貴，因此它們通常僅用于那些對成本不敏感的特定成像系統中(例如軍事應用)，或是大批量消費產(chǎn)品的生產(chǎn)線(xiàn)中。

　　3.工業(yè)相機

　　工業(yè)相機在機器視覺(jué)系統中最本質(zhì)的功能就是將光信號轉變?yōu)殡娦盘?。與普通相機相比，它具有更高的傳輸力、抗干擾力以及穩定的成像能力。按照不同標準可有多種分類(lèi)：按輸出信號方式，可分為模擬工業(yè)相機和數字工業(yè)相機;按芯片類(lèi)型不同，可分CCD工業(yè)相機和CMOS工業(yè)相機。

　　4.圖像采集卡

　　雖然圖像采集卡只是完整的機器視覺(jué)系統的一個(gè)部件，但是它扮演一個(gè)非常重要的角色，直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數字等。比較典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆網(wǎng)采集卡。這些采集卡中有的內置多路開(kāi)關(guān)，可以連接多個(gè)攝像機，同時(shí)抓拍多路信息。

　　5.機器視覺(jué)軟件

　　機器視覺(jué)軟件是機器視覺(jué)系統中自動(dòng)化處理的關(guān)鍵部件，根據具體應用需求，對軟件包進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，可自動(dòng)完成對圖像采集、顯示、存儲和處理。通過(guò)前期傳送給專(zhuān)用的圖像處理軟件，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;機器視覺(jué)軟件再對這些信號進(jìn)行各種運算來(lái)抽取目標的特征，進(jìn)而根據判別的結果來(lái)控制現場(chǎng)的設備動(dòng)作。

　　五個(gè)常見(jiàn)應用領(lǐng)域

　　機器視覺(jué)可說(shuō)是工業(yè)自動(dòng)化系統的靈魂之窗，從物件/條碼辨識、產(chǎn)品檢測、外觀(guān)尺寸量測到機械手臂/傳動(dòng)設備定位，都是機器視覺(jué)技術(shù)可以發(fā)揮的舞臺，因此它的應用范圍十分廣泛，行業(yè)應用領(lǐng)域更是多到令人眼花繚亂。

　　1.圖像識別應用

　　圖像識別，是利用機器視覺(jué)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域中最典型的應用就是二維碼的識別了，二維碼就是我們平時(shí)常見(jiàn)的條形碼中最為普遍的一種。將大量的數據信息存儲在這小小的二維碼中，通過(guò)條碼對產(chǎn)品進(jìn)行跟蹤管理，通過(guò)機器視覺(jué)系統，可以方便對各種材質(zhì)表面的條碼進(jìn)行識別讀取，大大提高了現代化生產(chǎn)的效率。

　　2.圖像檢測應用

　　檢測是機器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域最主要的應用之一，幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測，而人工檢測存在著(zhù)較多的弊端，人工檢測準確性低，長(cháng)時(shí)間工作的話(huà)，準確性更是無(wú)法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的效率。因此，機器視覺(jué)在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發(fā)行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑒于生產(chǎn)過(guò)程的嚴格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺(jué)檢測系統;印刷過(guò)程中的套色定位以及較色檢查、包裝過(guò)程中的飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查，產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等;玻璃瓶的缺陷檢測。機器視覺(jué)系統對玻璃瓶的缺陷檢測，也包括了藥用玻璃瓶范疇，也就是說(shuō)機器視覺(jué)也涉及到了醫藥領(lǐng)域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀(guān)缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

　　3.視覺(jué)定位應用

　　視覺(jué)定位要求機器視覺(jué)系統能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領(lǐng)域，設備需要根據機器視覺(jué)取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進(jìn)行綁定，這就是視覺(jué)定位在機器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域最基本的應用。

　　4.物體測量應用

　　機器視覺(jué)工業(yè)應用最大的特點(diǎn)就是其非接觸測量技術(shù)，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無(wú)磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見(jiàn)的測量應用包括齒輪、接插件、汽車(chē)零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

　　5.物體分揀應用

　　實(shí)際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個(gè)環(huán)節，通過(guò)機器視覺(jué)系統將圖像進(jìn)行處理，實(shí)現分揀。在機器視覺(jué)工業(yè)應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動(dòng)分揀、棉花纖維分揀等。

　　gongkong預測

　　此前，得益于工業(yè)機器人市場(chǎng)的爆發(fā)，2010-2011年中國工業(yè)領(lǐng)域機器視覺(jué)市場(chǎng)曾出現過(guò)大幅增長(cháng)，增速在30%左右。

　　gongkong市場(chǎng)研究顯示，去年以來(lái)，國內工業(yè)領(lǐng)域機器視覺(jué)市場(chǎng)規模達到26億元，實(shí)現大幅增長(cháng)，這是我國智能制造產(chǎn)業(yè)鏈初步形成拉動(dòng)的效果。其中，電子制造行業(yè)是拉動(dòng)市場(chǎng)增長(cháng)的主要因素。未來(lái)，伴隨中國智能制造的深入推進(jìn)，行業(yè)對機器視覺(jué)的需求也將逐漸增加。

　　gongkong預測，機器視覺(jué)市場(chǎng)將保持良好增長(cháng)態(tài)勢，預估今年增速在20%左右，市場(chǎng)規模將超過(guò)30億元。