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多元应用 刺激机器视觉技术提升
 

【作者: 王明德】2017年07月31日 星期一

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机器视觉技术始於20世纪70年代,当时遥感图像处理和医学图像处理技术渐趋成熟,应用逐渐拓展延伸到其他领域,工业制造就是其一,在技术原理上,机器视觉是用电脑来类比物件外观的科学和技术,以图像创建、恢复现实世界模型,最终用於实际检测、测量和控制,技术内容涉及人工智慧、神经生物学、心理物理学、电脑科学、影像处理及模式识别等多个领域。


机器视觉系统一般由摄影机、影像撷取卡、电脑、光源、光照箱、载物台等组成,其系统结构示意图工作原理是在一定光照条件下,用摄影机把三维场景的靶心图表像撷取到电脑内部形成原始图像,再运用影像处理技术对原始图像进行预处理以改善图像品质、分割图像、取得特徵要素,最後以模式识别技术分类特徵,并根据预设条件输出结果。


机器视觉具有与被观测的物件无接触,对被摄物体无损伤,观测过程客观,判别结果可靠性高的特点;同时机器视觉也拓宽了人类视觉范围,在许多人类视觉无法感知的场合,例如工业环境下高危险场景、不可见物体等,机器视觉比人眼更具优势;此外机器视觉也可快速获取大量资讯,而且易於自动化处理,并与周边系统的资讯结合,可落实智慧制造诉求的虚实整合概念。


机器视觉应用伴随着电子、电脑软硬体、影像处理及与人类视觉等相关技术的发展迅速成长,在工业、农业、医学、机器人导航、卫星遥感等领域的应用越来越广泛,下面就机器视觉技术在这些领域的应用概况进行阐述。


机器视觉保障工业可靠性


图1 : 机器视觉与机器手臂的整合也是制造业近年来的趋势。
图1 : 机器视觉与机器手臂的整合也是制造业近年来的趋势。

这几年大家在谈工业4.0时,顺势将过去几次的工业革命提出来,其中美国汽车大亨-亨利.福特所创的流水线生产模式被视为第二波工业革命,流水线生产将过去工匠由头至尾一手全包的产品制造模式,转变为每位技工只负责一部分的产品制作、组装,这种模式大幅加快了生产时间,让产品在大量生产的同时品质也可趋於一致,批量生产模式让消费市场一夕之间出现了量多且价廉物美的产品,大幅推动了市场经济的流动,改变了世界的面貌,工业革命的第三波则是自动化技术的兴起,自动化技术让批量制造的生产速度更快、产品品质更高,而在这一波自动化革命中,机器视觉扮演了极重要的角色。


机器视觉技术可以确保制造系统的可靠性,提高生产自动化程度,提高生产效率,因此现代自动化生产过程中,机器视觉系统广泛应用於产品测量、检验、品质控制等领域。


机器视觉在工业中的具体应用主要有:汽车整车尺寸测量,零件边缘及平面尺寸检测,螺纹几何叁数检测,带钢表面缺陷检测,电机换向片偏移检测,玻璃制品裂纹检测,烟包包装检测,饮料行业的容器质量检测,半导体整合块封装质量检测,印刷电路板瑕疵检查,弹性力学照片的应力分析、流体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件的自动分拣等。



图2 : 工业机械自动导航系统中,以机器视觉导航除具有灵活、即时性和导航精度高等优点。
图2 : 工业机械自动导航系统中,以机器视觉导航除具有灵活、即时性和导航精度高等优点。

除了流水线的应用外,机器视觉与机器手臂的整合也是制造业近年来的趋势,目前机器手臂在制造系统中,主要应用於零件装配和检验,机器视觉则可增加机器手臂的应用弹性,机器视觉与机器手臂是一种利用视觉测量并进行控制的系统,手臂在一定范围内抓取和移动工件,摄影机利用动态图像识别与追踪演算法,锁定被移动工件的位置,让机器手臂可自行调整角度拣取工件,不必再像以往需要将工件排列整齐,让机器手臂按排定位置拣取,两者的结合将可提升产线的效能与弹性。


善用机器视觉 农业效益再提升

农业也是机器视觉的大宗应用之一,农业机器视觉技术在农业机械上的研究与应用始於20世纪70年代末期,主要集中於农产品品质检测与分级的自动检测机械,农产品的生产过程会受到自然和人为等复杂因素的影响,产品品质差异很大,机器视觉技术可以检测农产品的大小、形状、颜色、表面裂纹和表面缺陷及损伤,其优点是:速度快,讯号量大,除可一次完成多项产品的品质检测外,还可测量定量指标,精准度高,可以克服人眼的差异和视觉疲劳,落实无损检测。


目前使用机器视觉检测的农产品种类繁多,包括蔬菜、水果、谷物、烟草、茶叶、蛋类等,在电脑技术与数位影像处理分析理论已走向实际应用,现在机器视觉已应用於农作物成长、病虫害的监测与防治、自动化收获,以及农产品加工、储粮害虫检测等领域,经济效益已然浮现,在这类系统中,电脑图像处理技术是系统核心,另外人工神经网络等新技术也开始被导入至识别与分级中,透过此技术设计制造自动分级流水线,将有效提升工作效率。


除了农作物的检测,机器视觉也被应用於农业机械上,农业机械的自动导航是智慧农业机械的重要组成之一,发展前景相当可观,在自动喷洒农药肥料、收割作业、中耕除草、??秧耕作等许多方面有着广泛的用途。


在农业机械自动导航系统中,以机器视觉导航除具有灵活、即时性和导航精度高等优点外,在撷取导航资讯的同时还能采集有关农作物、病虫害以及农田状况的图像,随着以资讯化技术为核心的精致农业的兴起,机器视觉导航将有更大的发展空间。


谈到农业机械的导航,可顺势带到地理遥测应用,目前卫星遥感图像讯号量大,同时数据存在多种干扰和误差,这对运算和分析的工作量、难度都已相当高的卫星遥感系统而言,负担极为沉重,这类工作负荷可以机器视觉加以分摊,机器视觉技术可分析各种遥感图像,进行环境监测、地理测量,并根据地形、地貌的图像和图形特徵,对地面目标进行自动识别、理解和分类等,具体来说有自动制图,卫星图像与地形图对准,自动测绘地图等功能;对国土资源管理,如森林、水面、土壤的管理等;还可以对环境、火警自动监测。


机器视觉加持 医疗判读更精准


图3 : 在制药生产线上,机器视觉技术还以对药品包装进行检测,以确定是否装入正确数量的药粒。
图3 : 在制药生产线上,机器视觉技术还以对药品包装进行检测,以确定是否装入正确数量的药粒。

在医学领域,机器视觉的应用也越来越广泛,目前主要用於医学辅助诊断,在前端是透过机器视觉相机撷取核磁共振、超声波、镭射、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像,再利用数位影像处理技术、资讯融合技术,针对这些医学图像进行分析、描述和识别,最後分析出相关资讯,对辅助医生诊断人体病源大小、形状的变化。


机器视觉技术还可对其它医学影像数据进行统计和分析,如利用数位图像的边缘撷取与分割技术,自动统计细胞个数,不仅节省人力,还可大幅提高精准度和效能,此外断层扫描图像的内部器官的重建,数字减影血管造影技术等也是机器视觉技术在医学领域的应用实例,另外在制药生产线上,机器视觉技术还可以对药品包装进行检测,以确定是否装入正确数量的药粒。


机器视觉目前在工业、农业、医学等领域已有大量应用,在近期智慧化概念兴起的态势下,机器视觉的功能需求将逐渐提升,其应用也将由低阶转向高阶,即时、连网、智慧化、高精度检测与控制将成为机器视觉的未来趋势。


刊头图(Source: Vision online)


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