機(jī)器視覺（Machine Vision）作為光電技術(shù)應(yīng)用的一個特定領(lǐng)域，目前已經(jīng)發(fā)展成為一個備受矚目的行業(yè)。隨著工業(yè)4.0浪潮襲來，機(jī)器視覺會擺脫最初“輔助工具”的地位成為生產(chǎn)系統(tǒng)的“眼睛”與“大腦”。本篇文章梳理了機(jī)器視覺幾大應(yīng)用場景、技術(shù)難點和行業(yè)趨勢，試圖揭開機(jī)器視覺的神秘面紗。
圖1 機(jī)器視覺，智造之眼
一、機(jī)器視覺概念及其產(chǎn)生背景
機(jī)器視覺技術(shù)是計算機(jī)科學(xué)的一個重要分支，它涉及到計算機(jī)、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光學(xué)、機(jī)械等多個領(lǐng)域，其目的就是給機(jī)器或者自動生產(chǎn)線添加一套視覺系統(tǒng)。機(jī)器視覺是采用機(jī)器代替人眼來做測量與判斷，通過計算機(jī)攝取圖像來模擬人的視覺功能，實現(xiàn)人眼視覺的延伸。通過機(jī)器視覺產(chǎn)品即（工業(yè)相機(jī)）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
圖2 自動化生產(chǎn)線上的機(jī)器視覺系統(tǒng)
機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度，在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。
在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，機(jī)器視覺已經(jīng)開始慢慢取代人工視覺。特別是隨著工業(yè)4.0的進(jìn)一步推廣，這一趨勢愈加明顯。越來越多的從業(yè)者投入到芯片技術(shù)、圖像算法和圖形處理等技術(shù)中，機(jī)器視覺呈現(xiàn)階躍式狀態(tài)，與此同時也助推了機(jī)器視覺更高速、良性的發(fā)展方向。機(jī)器視覺作為近20多年的新興技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，它的發(fā)展大大提高了工業(yè)生產(chǎn)過程中的靈活性和智能性水平。特別是近幾年中國的視覺類產(chǎn)品以及專門從事視覺產(chǎn)品、設(shè)備銷售和研發(fā)的公司更是如雨后春筍般，公眾對視覺的接受度和依賴度越來越高。
二、機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
機(jī)器視覺的概念起始于20世紀(jì)60年代，最先的應(yīng)用來自"機(jī)器人"的研制。最早基于視覺的機(jī)器系統(tǒng)，先由視覺系統(tǒng)采集圖像并進(jìn)行處理，然后通過計算估計目標(biāo)的位置來控制機(jī)器運動。1979年提出了視覺伺服（Visual Servo）概念，即可以將視覺信息用于連續(xù)反饋，提高視覺定位或追蹤的精度。在國外，機(jī)器視覺的應(yīng)用普及主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè)，其中大概40%-50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。從全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，國際機(jī)器視覺市場正處于產(chǎn)業(yè)成熟期，未來3～5年歐美日機(jī)器視覺技術(shù)仍將有不斷創(chuàng)新，國際機(jī)器視覺市場規(guī)模有望繼續(xù)增長。
縱觀中國的機(jī)器視覺行業(yè)，始終是伴隨著中國工業(yè)化進(jìn)程的發(fā)展而發(fā)展起來的。中國的機(jī)器視覺起步相對較晚，從20世紀(jì)90年代末開始起步，直到2009年以后才正式進(jìn)入高速發(fā)展期。其間經(jīng)歷了啟蒙階段、發(fā)展階段、快速發(fā)展階段、逐步成熟階段。究其主要原因為，機(jī)器視覺行業(yè)本身屬于新興的領(lǐng)域，加之機(jī)器視覺產(chǎn)品技術(shù)的普及不夠，導(dǎo)致以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白。
目前國內(nèi)機(jī)器視覺大多為國外品牌，國內(nèi)大多機(jī)器視覺公司基本上是靠代理國外各種機(jī)器視覺品牌起家。近年來，隨著各大高校及企業(yè)紛紛投入研發(fā)，國內(nèi)機(jī)器視覺專利數(shù)量逐年增加，國內(nèi)機(jī)器視覺公司規(guī)模逐漸做大，技術(shù)上已經(jīng)趨于成熟，機(jī)器視覺的功能及應(yīng)用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣。其中特別是CCD工業(yè)攝像機(jī)、智能相機(jī)、ARMFPGA、圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展，極大地推動了機(jī)器視覺系統(tǒng)的發(fā)展。據(jù)悉，中國目前已成為繼美國、日本之后全球第三大機(jī)器視覺市場。2015年，中國機(jī)器視覺市場規(guī)模已達(dá)到61.2億元，預(yù)計在2016-2020年間中國制造在機(jī)器視覺上維持20%的增長率，預(yù)計到2020年前后，市場規(guī)模將達(dá)152億元，國內(nèi)機(jī)器視覺將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)成熟期�！�
機(jī)器視覺發(fā)展歷程
20世紀(jì)50年代：主要集中在二維圖像的簡單分析和識別上，如字符識別，工件表面、顯微圖片和航空圖片的分析和解釋等。
20世紀(jì)60年代：MIT(Massachusetts Institute of Technology)的Roberts通過計算機(jī)程序從數(shù)字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結(jié)構(gòu)，并對物體形狀及物體的空間關(guān)系進(jìn)行描述。他的研究工作開創(chuàng)了以理解三維場景為目的的三維計算機(jī)視覺研究。
20世紀(jì)70年代：首次提出較為完整的視覺理論，已經(jīng)出現(xiàn)了一些視覺應(yīng)用系統(tǒng)。70年代中期，MIT人工智能（Artificial Intelligence）實驗室正式開設(shè)"機(jī)器視覺"課程。1973年MITAI Lab吸引了國際上許多知名學(xué)者參與視覺理論、算法、系統(tǒng)設(shè)計的研究，D. Marr教授就是其中的一位。他于1977年提出了視覺計算理論（Vision Computational Theory），該理論在80年代成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個十分重要的理論框架。
80年代中期：計算機(jī)視覺獲得蓬勃發(fā)展，新概念、新方法、新理論不斷涌現(xiàn)。
90年代中期：隨著微處理器、半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步，以及勞動力成本上升和高質(zhì)量產(chǎn)品的需求，國外機(jī)器視覺于20世紀(jì)90年代進(jìn)入高速發(fā)展期，廣泛運用于工業(yè)控制領(lǐng)域。
目前，機(jī)器視覺已形成幾個重要研究分支：1）目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理；2）圖像處理和分析的并行算法；3）從二維圖像提取三維信息；4）序列圖像分析和運動參量求值；5）視覺知識的表示；6）視覺系統(tǒng)的知識庫等。
三、機(jī)器視覺系統(tǒng)模塊構(gòu)成
一個完整的工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)是由眾多功能模塊共同組成，一般由光學(xué)系統(tǒng)（光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)）、圖像采集單元、圖像處理單元、執(zhí)行機(jī)構(gòu)及人機(jī)界面等模塊組成，所有功能模塊相輔相成，缺一不可。好的機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠為制造業(yè)提供更多有利于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的硬件支持。
圖3 機(jī)器視覺系統(tǒng)模塊構(gòu)成
圖像獲�。�光源、鏡頭、相機(jī)、采集卡、機(jī)械平臺
圖像處理與分析：工控主機(jī)、圖像處理分析軟件、圖形交互界面
判決執(zhí)行：電傳單元、機(jī)械單元
其中，典型的基于PC的機(jī)器視覺系統(tǒng)通常由如圖所示的幾部分組成：
圖4 基于PC的視覺系統(tǒng)基本構(gòu)成
①工業(yè)相機(jī)與工業(yè)鏡頭——這部分屬于成像器件，通常的視覺系統(tǒng)都是由一套或者多套這樣的成像系統(tǒng)組成，如果有多路相機(jī)，可能由圖像卡切換來獲取圖像數(shù)據(jù)，也可能由同步控制同時獲取多相機(jī)通道的數(shù)據(jù)。根據(jù)應(yīng)用的需要相機(jī)可能是輸出標(biāo)準(zhǔn)的單色視頻（RS-170/CCIR）、復(fù)合信號（Y/C）、RGB信號，也可能是非標(biāo)準(zhǔn)的逐行掃描信號、線掃描信號、高分辨率信號等。
②光源——作為輔助成像器件，對成像質(zhì)量的好壞往往能起到至關(guān)重要的作用，各種形狀的LED燈、高頻熒光燈、光纖鹵素?zé)舻榷既菀椎玫健?/div>
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③傳感器——通常以光纖開關(guān)、接近開關(guān)等的形式出現(xiàn)，用以判斷被測對象的位置和狀態(tài)，告知圖像傳感器進(jìn)行正確的采集。
④圖像采集卡——通常以插入卡的形式安裝在PC中，圖像采集卡的主要工作是把相機(jī)輸出的圖像輸送給電腦主機(jī)。它將來自相機(jī)的模擬或數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成一定格式的圖像數(shù)據(jù)流，同時它可以控制相機(jī)的一些參數(shù)，比如觸發(fā)信號，曝光/積分時間，快門速度等。圖像采集卡通常有不同的硬件結(jié)構(gòu)以針對不同類型的相機(jī)，同時也有不同的總線形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。
⑤PC平臺——電腦是一個PC式視覺系統(tǒng)的核心，在這里完成圖像數(shù)據(jù)的處理和絕大部分的控制邏輯，對于檢測類型的應(yīng)用，通常都需要較高頻率的CPU，這樣可以減少處理的時間。同時，為了減少工業(yè)現(xiàn)場電磁、振動、灰塵、溫度等的干擾，必須選擇工業(yè)級的電腦。
⑥視覺處理軟件——機(jī)器視覺軟件用來完成輸入的圖像數(shù)據(jù)的處理，然后通過一定的運算得出結(jié)果，這個輸出的結(jié)果可能是PASS/FAIL信號、坐標(biāo)位置、字符串等。常見的機(jī)器視覺軟件以C/C++圖像庫，ActiveX控件，圖形式編程環(huán)境等形式出現(xiàn)，可以是專用功能的（比如僅僅用于LCD檢測，BGA檢測，模版對準(zhǔn)等），也可以是通用目的的（包括定位、測量、條碼/字符識別、斑點檢測等）。
⑦控制單元（包含I/O、運動控制、電平轉(zhuǎn)化單元等）——一旦視覺軟件完成圖像分析（除非僅用于監(jiān)控），緊接著需要和外部單元進(jìn)行通信以完成對生產(chǎn)過程的控制。簡單的控制可以直接利用部分圖像采集卡自帶的I/O，相對復(fù)雜的邏輯/運動控制則必須依靠附加可編程邏輯控制單元/運動控制卡來實現(xiàn)必要的動作。
機(jī)器視覺系統(tǒng)工作原理
機(jī)器視覺系統(tǒng)通過圖像采集單元將待檢測目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，并傳送給圖像處理分析單元。圖像處分析單元的核心為圖像處理分析軟件，它包括圖像增強(qiáng)與校正、圖像分割、特征提取、圖像識別與理解等方面，從而根據(jù)判別輸出目標(biāo)的質(zhì)量、規(guī)格測量等分析結(jié)果，分析結(jié)果并輸出至圖像界面或通過電傳單元（PLC等）傳遞給機(jī)械單元執(zhí)行相應(yīng)操作，如剔除、報警等，或通過機(jī)械臂執(zhí)行分揀、抓舉等動作。
圖5 機(jī)器視覺系統(tǒng)工作原理
機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作流程
工件到達(dá)檢測位置→ 向傳感器觸發(fā)脈沖→ 圖像采集卡感應(yīng)物件并開始工作→ 零件照明→工業(yè)攝像機(jī)等待掃描并輸出→ 圖像采集卡將數(shù)字圖像存放到計算機(jī)內(nèi)存中→處理器獲取圖像并把資料數(shù)據(jù)化→ 視覺軟件對圖像進(jìn)行分析、識別→ 獲取測量結(jié)果→ 離散輸出，顯示不良產(chǎn)品畫面→控制流水線的動作或糾正誤差。
圖6 機(jī)器視覺系統(tǒng)工作流程圖
從上述的工作流程可以看出，機(jī)器視覺系統(tǒng)是一種比較復(fù)雜的系統(tǒng)，因為大多數(shù)系統(tǒng)的監(jiān)控對象都是運動物體，系統(tǒng)與運動物體的匹配和協(xié)調(diào)動作尤為重要，這些給系統(tǒng)各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴(yán)格的要求。在一些應(yīng)用領(lǐng)域，例如機(jī)器人、飛行物制導(dǎo)等，整個系統(tǒng)或者系統(tǒng)的一些部件的重量、體積和耗電量都會有嚴(yán)格的要求。所以說，機(jī)器視覺是圖像處理系統(tǒng)中最復(fù)雜的系統(tǒng)，需要在開發(fā)和設(shè)計中投入更多的精力。
四、機(jī)器視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢
在工業(yè)生產(chǎn)的過程中，機(jī)器視覺相對于人眼識別體現(xiàn)了較大優(yōu)勢。機(jī)器視覺具有自動化、客觀、非接觸和高精度等特點。特別是在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，機(jī)器視覺強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)的精度和速度，以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性與安全性，在重復(fù)和機(jī)械性的工作中具有較大的應(yīng)用價值。
精確性——由于人眼有物理條件的限制，在精確性上機(jī)器有明顯的優(yōu)點。即使人眼依靠放大鏡或顯微鏡來檢測產(chǎn)品，機(jī)器仍然會更加精確，因為它的精度能夠達(dá)到千分之一英寸。特別是檢測生產(chǎn)線上高速運動的物體時，機(jī)器視覺更具優(yōu)勢。
重復(fù)性——機(jī)器可以以相同的方法一次一次的完成檢測工作而不會感到疲倦。與此相反，人眼每次檢測產(chǎn)品時都會有細(xì)微的不同，即使產(chǎn)品時完全相同的。
客觀性——人眼檢測還有一個致命的缺陷，就是情緒帶來的主觀性，檢測結(jié)果會隨工人心情的好壞產(chǎn)生變化，而機(jī)器沒有喜怒哀樂，檢測的結(jié)果自然非�？捎^可靠。
效率高——機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，實現(xiàn)更為快速的產(chǎn)品檢測，同時也易于加工過程中的信息集成，尤其是在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。
成本低——由于機(jī)器比人快，一臺自動檢測機(jī)器能夠承擔(dān)多人的任務(wù)。而且機(jī)器不需要停頓、能夠連續(xù)工作，所以能夠極大的提高生產(chǎn)效率從而降低生產(chǎn)成本。
圖7 人工檢測與機(jī)器視覺自動檢測的主要區(qū)別
五、機(jī)器視覺應(yīng)用場景分析
機(jī)器視覺的軟硬件產(chǎn)品已逐漸成為生產(chǎn)制造各個階段的必要部分，這就對于系統(tǒng)的集成性提出了更高的要求。工業(yè)自動化企業(yè)要求能夠與測試或控制系統(tǒng)協(xié)同工作的一體化工業(yè)自動化系統(tǒng)，而非獨立的視覺應(yīng)用。然而，隨著機(jī)器視覺技術(shù)成熟與發(fā)展，早已不是單一的應(yīng)用產(chǎn)品，其應(yīng)用范圍愈加廣泛�，F(xiàn)在，大多數(shù)的機(jī)器視覺被用于檢測行業(yè)，常見的有五金行業(yè)，電子行業(yè)，包裝行業(yè)等視覺方案。在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)，不僅提高了生產(chǎn)效率，還能更好地對生產(chǎn)過程進(jìn)行控制，有效提高了產(chǎn)品質(zhì)量，這也給機(jī)器視覺檢測設(shè)備的發(fā)展帶來一個新的契機(jī)。根據(jù)工業(yè)環(huán)境的不同，可以將機(jī)器視覺的應(yīng)用分為以下兩類：
一類是用于大規(guī)�；蛘吒邷y試要求的生產(chǎn)線上：如包裝、印刷、分揀等，或者在野外、核電等不適合人員工作的環(huán)境中，利用機(jī)器視覺方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工測量或檢試，同時實現(xiàn)人工條件下無法達(dá)到的可靠性、精確度及自動化程度。
另一類應(yīng)用是必須用到高性能、精密機(jī)器視覺組件的專業(yè)設(shè)備制造：典型代表是最早帶動整個機(jī)器視覺行業(yè)崛起的半導(dǎo)體制造設(shè)備。從上游晶圓加工制造的分類切割，到末端電路板印刷、貼片，這類設(shè)備都依賴于高精度的視覺測量以對運動部件進(jìn)行導(dǎo)引與定位。例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上。
機(jī)器視覺典型應(yīng)用場景
1. 車間生產(chǎn)組裝
圖8 基于車間生產(chǎn)組裝的機(jī)器視覺場景應(yīng)用
機(jī)器人在機(jī)器視覺技術(shù)的作用下，可以精確地按照視覺技術(shù)使機(jī)械手臂擁有3D視覺能力，可以靠視覺導(dǎo)引、定位，成為夾取物件的要件。除了視覺定位，手眼力協(xié)調(diào)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)還有矩陣的感測器，可以協(xié)助機(jī)器人知道抓取的位置與力量大小。機(jī)器人具備三大力量控制功能，第一，力量控制能順應(yīng)導(dǎo)引，讓作業(yè)員能夠牽著機(jī)械手臂來做教導(dǎo)機(jī)器做重復(fù)的事情。第二，人機(jī)安全。機(jī)器人一碰倒東西就會停下來，因為機(jī)器手臂有能力感測碰撞力量，接觸到外物的碰撞和人的碰撞，機(jī)器手臂會立即停止。第三，能精確控制夾取力道，對于易碎物品、軟性物品的夾取。由于視覺定位以及力量感測能力，使得普通的機(jī)器搖身一變成為更像人類的行為，可以協(xié)助作業(yè)員做更高端、更精密的組裝檢測工作。
2.電子焊接制造
圖9 基于電子焊接制造的機(jī)器視覺場景應(yīng)用
在焊線技術(shù)中，因為芯片維度的縮小，需要較強(qiáng)大的影像放大功能。在此環(huán)境中，高質(zhì)量的成像鏡頭系統(tǒng)必須滿足特殊的最佳化需求。與一般影像處理技術(shù)相比，這里對照明、對比、失真或焦距深度等問題的要求，都逐一被放大。芯片、涂漆表面、圖樣與質(zhì)地的質(zhì)量對比可能會因為材質(zhì)關(guān)系呈現(xiàn)出很大的相異性。在這些小型芯片中微小的偏移，將對影像的對比方面的質(zhì)量造成很大影響。另外，由于機(jī)器視覺工具絕佳的操作模式、可靠度及視覺算法的高準(zhǔn)確度，其精度可高達(dá)亞像素區(qū)塊。在印�；蚝妇�機(jī)器中的主要影像處理作業(yè)決定芯片與位置，及其圖樣、邊緣、圓圈及鉆孔，從而很好地解決了芯片焊接過程中的諸多問題。
3. 空瓶檢測
機(jī)器視覺空瓶檢測系統(tǒng)主要由相機(jī)、鏡頭、光源、圖像采集卡、PC平臺和控制單元等六部分組成，各個部分之間相互配合，最終完成對酒瓶的質(zhì)量檢測和剔除。
圖10 基于空瓶檢測的機(jī)器視覺場景應(yīng)用
在系統(tǒng)運行過程中，PLC負(fù)責(zé)及時地通知圖像采集子系統(tǒng)啟動CCD攝像機(jī)，抓拍處于拍攝位置的空瓶。為了達(dá)到這一目的，需要使用光電傳感器來檢測空瓶的位置。并將光電傳感器安裝到CCD攝像機(jī)拍攝位置旁，把輸出接到PLC的I/O輸入口上。當(dāng)沒有空瓶經(jīng)過時，光電傳感器可以接收到反射光束，沒有輸出信號，而當(dāng)有空瓶經(jīng)過時，光電傳感器無法接收到返回的光束，于是輸出觸發(fā)信號。PLC從輸入口接收到此信號后，即可判定空瓶已到達(dá)拍攝位置，從I/O輸出口輸出啟動信號給圖像采集系統(tǒng)，啟動CCD攝像機(jī)，攝像機(jī)及時進(jìn)行拍攝，獲取被檢空瓶的圖像。
4.汽車零部件制造
圖11 基于汽車零部件制造的機(jī)器視覺場景應(yīng)用
汽車行業(yè)產(chǎn)品的精度和質(zhì)量都必須滿足要求的這種需求正在與日俱增。因此，現(xiàn)在汽車行業(yè)生產(chǎn)的特點是越來越快的生產(chǎn)周期和大量原材料和零部件的供應(yīng)。這就給機(jī)器視覺系統(tǒng)提供了用武之地，機(jī)器視覺正逐步被看作是任何自動化解決方案中的一個完整的組成部分�！ �
另外，在電子工業(yè)中，特別是像高精度的晶片位置識別或位置校正以及用于SMT(表面安裝設(shè)備)裝配零件檢測這樣的領(lǐng)域，幾年來已經(jīng)形成了這樣的共識：現(xiàn)在要滿足高質(zhì)量和生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)的唯一方式就是使用靈活的圖像處理方法。不管怎樣，機(jī)器視覺目前已經(jīng)是不可缺少的了，即便是擁有能夠提供最佳精度級別的三維自動裝配和適應(yīng)大量不同種類和改進(jìn)種類裝配線的汽車行業(yè)也不例外。
5.產(chǎn)品自動化分揀
自動化分揀是工業(yè)生產(chǎn)、特別是產(chǎn)品批量生產(chǎn)中的必需環(huán)節(jié)之一。工業(yè)生產(chǎn)中需要根據(jù)產(chǎn)品特性及其生產(chǎn)/出廠質(zhì)量要求進(jìn)行分揀，它可以代替人工進(jìn)行貨物的分類、搬運和裝卸工作，或代替人類搬運危險物品，提高生產(chǎn)和工作效率，保障工人的人身安全，從而實現(xiàn)自動化、智能化、無人化。
圖12 基于產(chǎn)品自動化分揀的機(jī)器視覺場景應(yīng)用
以食品生產(chǎn)行業(yè)為例，為了降低企業(yè)成本和提高食品的合格率，設(shè)計了符合中國國情的高速分揀系統(tǒng)。系統(tǒng)由計算機(jī)、運動控制器、CCD視覺系統(tǒng)和夾持器等組成。CCD視覺是系統(tǒng)能夠根據(jù)食品的圖像，運用圖像算法，對食品進(jìn)行分級和判斷，進(jìn)而通過控制器驅(qū)動并聯(lián)機(jī)器人實現(xiàn)分揀操作。
高速機(jī)器人分揀系統(tǒng)的工作原理為：當(dāng)食品進(jìn)入作業(yè)區(qū)域時，上位機(jī)利用CCD完成食品圖像采集，運用機(jī)器視覺技術(shù)對圖像進(jìn)行運算分析，完成對運動目標(biāo)狀態(tài)的跟蹤；此時通過控制系統(tǒng)的下位機(jī)完成并聯(lián)機(jī)構(gòu)和夾持器的操作，將目標(biāo)物放到指定位置，進(jìn)而實現(xiàn)食品的自動分揀。一般分揀系統(tǒng)在完成圖像采集時，會通過數(shù)據(jù)總線傳至PC機(jī)，此時主控制器根據(jù)內(nèi)部不同模塊功能完成處理，進(jìn)而對運動控制器發(fā)送指令。對于典型食品的圖像處理，由于其外觀形狀比較規(guī)則，一般可通過圖像采集、邊緣提取、圖像增強(qiáng)和特征分析等方法提取分揀食品的特征，而對于精密型食品圖像采集需要更高的采集方式。
6.藥品質(zhì)量檢測
圖13 基于藥品質(zhì)量檢測的機(jī)器視覺場景應(yīng)用
機(jī)器視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)從傳統(tǒng)的藥品包裝、藥瓶、標(biāo)簽等視覺檢測到目前對生物芯片的檢測，放射科的X放射等，通過引入機(jī)器視覺系統(tǒng)，完成對圖像信息的采集、存儲、管理、處理及傳輸?shù)裙δ�。 �?/div>
由于醫(yī)藥行業(yè)的嚴(yán)格規(guī)范，在藥品出廠時，一般瓶裝藥都是要經(jīng)過嚴(yán)格檢測的。傳統(tǒng)的檢測方法是將待檢測的藥液用人工的方式放在流水線上，流水線的速度由檢測工人控制，當(dāng)藥品傳送到檢測工人面前時，檢測工人在專用的燈箱下判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否合格。由于人工檢測存在著很大的弊端，很難滿足流水線的檢測速度，無法實現(xiàn)實時、在線、非接觸檢測的檢測，更無法適應(yīng)現(xiàn)代的質(zhì)量控制和統(tǒng)計流程控制。而基于機(jī)器視覺技術(shù)的藥液質(zhì)量檢測，可以實現(xiàn)無接觸式的檢測。根據(jù)藥液雜質(zhì)檢測的特點設(shè)計了專用的視覺成像方案。待檢測的藥液瓶被卡在轉(zhuǎn)床上，轉(zhuǎn)床旋轉(zhuǎn)的時候帶動藥瓶高速旋轉(zhuǎn)，用于機(jī)器視覺的專用LED光源安裝在光源盒內(nèi)，CCD攝像將拍攝到的圖像傳輸?shù)焦た貦C(jī)，并在此過程中通過連續(xù)拍攝多幅圖像，在這一序列的運動圖像中，對運動目標(biāo)進(jìn)行識別，當(dāng)識別到的目標(biāo)超過規(guī)定的容許指標(biāo)時，判斷此瓶藥液為不合格。
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