浅谈机器视觉系统

蔡文平 李华 李崇伟

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉（即图像摄取装置，分CMOS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，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统是一种通过光学成像技术代替人工检测，减轻人员劳动强度，提高产品质量，降低成本和废品率的装置！机器视觉系统可根据采模数据全程监控产品质量，降低了人为因素带来的产品缺陷。提高生产效率降低成本，同时减少了不必要的浪费。

本文介绍了机器视觉系统的原理，分析了其功能和优点，根据机器视觉系统的实际应用，提出了其使用过程中的注意事项。并指出机器视觉系统的未来发展方向。

一、机器视觉的概论

首先，我们要了解机器视觉的发展简史：机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。罗伯兹在图像分析过程中，用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。

70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理;②图像处理和分析的并行算法;③从二维图像提取三维信息;④序列图像分析和运动参量求值;⑤视觉知识的表示;⑥视觉系统的知识库等。

机器视觉是一个较为新颖的系统，早期只用在印钞等高品质检测，随着印刷行业的发展，印刷检测系统慢慢实用与烟标、药包、彩盒等中端印刷企业！印刷检测系统通俗一点就是给机器植入大脑和眼睛，通过人为设定自行识别产品的好坏并分类处理！从而改善了劳动环境和劳动强度，提高了生产效率和产品质量，降低了成本。

其次是要掌握机器视觉的应用：机器视觉是一个系统的概念，简单的说就是“机器+视觉”，是运用现代先进的控制技术、计算机技术及传感技术，表现为光机电的结合。 机器视觉的应用是十分广泛的，主要具有测量、检测、定位、识别等功能。

1、测量：主要应用与接插件测量 、紧固件测量、 IC元器件测量 、机械零件测量 、三维测量等;

2、检测：主要应用于电子半导体 、烟草异物剔除 、印刷表面检测 、分选 、玻璃钢板纸张等;

3、定位：对两物体相对位置精确辨别的能力，主要应用与引导机器人焊接涂胶等;

4、识别：是依据建模标准对产品进行分类和定性。应用于条码识别、人脸识别、

指纹识别、虹膜识别等。

二、机器视觉系统工作原理

首先掌握机器视觉的工作原理，其次是掌握各部分的组成及作用。

机器视觉检测系统采用照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

印刷检测成像系统包括：光源、镜头、相机、图像采集卡。①光源：发光体即可称为光源，包括可见光与紫外线、红外线和X光线等。相机上使用的光源主要是线光源和DOME光源，目的是使相机达到最佳的曝光度。②镜头：相机用以生成影像的光学部件，由多片透镜组成。③相机：相机按应用范围来分，可分为民用相机和工业相机;民用相机的灵敏度高，稳定性低;工业相机稳定性高，灵敏度低。相机按采图方式可分别面阵相机和线阵相机;线阵相机成像方式简单，适用于运动物体的图像采集;面阵相机体积庞大，价格昂贵。④圖像采集卡：图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

三、机器视觉的应用

目前机器视觉在印刷企业及相关行业的应用主要体现在印刷检测。主要检测的是印刷品的缺陷。如划伤、漏印、套印、脏点等。这是目标信息都存在于刷品的表面，检测目标信息都属于表面信息。不仅印刷检测如此，工业上工件的尺寸，定位等其他检测都是如此。

检测范围为表面平坦区域，检测特定方向（水平方向和竖直方向）的拉丝。其检测是针对缺陷检测中检测不出来的离散点，离散点本身面积和能量都很小，但分布有规律，某个方向上（目前只检测水平和竖直方向）统计面积和能量足够大，足以构成缺陷。其检测流程与缺陷检测类似，只是在得到差异图像后分别向X和Y方向做投影，然后与自定义阈值比较，判断是否是缺陷。

随着社会生产力的不断发展，人们对生活水平的要求也会越来越高。以人们每天都需要食用的农产品为例，人们农产品的品质要求也会越来越高，所以农产品的品质分级是大势所趋。这就带来了前面提到的农产品检测以便对其进行品质分级。同时农产品的检测分级也是促进农产品商品化和标准化的重要技术手段。随着社会的不断进步，人类对检测的要求越来越高，检测对象的种类也会越来越丰富，所以高光谱技术在机器视觉的应用只是很小的一部分，以后我们还需要根据市场上不断出现的新的检测需求开发出更多的光学系统已满足市场需要。