机器视觉，智造之眼

发布时间：2017-05-16 作者：e-works 王慧敏来源：e-works

关键字：机器视觉智造

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机器视觉（Machine Vision）作为光电技术应用的一个特定领域，目前已经发展成为一个备受瞩目的行业。

4.汽车零部件装配　

图11 基于汽车零部件装配的机器视觉应用

汽车零部件具有品质要求高、批量大、形状各异的特点，每一个零件都涉及到整车的质量，故其测量的尺寸多，精度要求高，需要根据不同的零部件特征与类型进行逐一测量。目前大部分汽车制造商，已使用机器视觉系统取代了普通的三坐标测量机，以实现对汽车零部件精准高效的在线检测与装配工序。

以主轴承盖在缸体上的装配为例，整个检测、装配过程为：在生产线的拧紧装配工位和翻转工位之间设置一检测工位，通过自动识别，判断装配结果的正确性。若全部正确，则缸体继续流向下一工位，否则报警并给PLC发出指令，使生产线停机，将有问题的缸体下线返修。为了适应1件/分钟的装配节拍，采用在缸体移动过程中检测，2个光电视觉传感器分别前后布置在生产线的上方和一侧。前一个为零件定位传感器，用以自动准确地触发采样，后一个用于动态识别5个主轴承盖的表面几何形状。根据预先置入的各主轴承盖特征参数和采集到的传感器输出信号，可确定是否装错并指示具体出错位置。

5.产品自动化分拣　　

自动化分拣是工业生产、特别是产品批量生产中的必需环节之一。工业生产中需要根据产品特性及其生产/出厂质量要求进行分拣，它可以代替人工进行货物的分类、搬运和装卸工作，或代替人类搬运危险物品，提高生产和工作效率，保障工人的人身安全，从而实现自动化、智能化、无人化。

图12 基于产品自动化分拣的机器视觉场景应用

以食品生产行业为例，为了降低企业成本和提高食品的合格率，设计了符合中国国情的高速分拣系统。系统由计算机、运动控制器、CCD视觉系统和夹持器等组成。CCD视觉是系统能够根据食品的图像，运用图像算法，对食品进行分级和判断，进而通过控制器驱动并联机器人实现分拣操作。

高速机器人分拣系统的工作原理为：当食品进入作业区域时，上位机利用CCD完成食品图像采集，运用机器视觉技术对图像进行运算分析，完成对运动目标状态的跟踪；此时通过控制系统的下位机完成并联机构和夹持器的操作，将目标物放到指定位置，进而实现食品的自动分拣。一般分拣系统在完成图像采集时，会通过数据总线传至PC机，此时主控制器根据内部不同模块功能完成处理，进而对运动控制器发送指令。对于典型食品的图像处理，由于其外观形状比较规则，一般可通过图像采集、边缘提取、图像增强和特征分析等方法提取分拣食品的特征，而对于精密型食品图像采集需要更高的采集方式。

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