機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用

機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用秦亞航1，蘇建歡2，余榮川1(1.廣西科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，廣西柳州545006;2.河池學(xué)院，廣西宜州643006)【摘要】機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。隨著信號處理理論和計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)迅速發(fā)展。本文介紹了機(jī)器視覺的關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，其中包括光源照明技術(shù)、光學(xué)鏡頭、攝像機(jī)及圖像采集卡、圖像信號處理、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等，并論述了其主要的應(yīng)用領(lǐng)域以及存在的一些問題?！娟P(guān)鍵詞】機(jī)器視覺；圖像采集；圖像處理DevelopmentofMachineVisionandApplicationsQINYa-hang1，QINWei-nian，SUJian-huan2，YURong-chuan1（CollegeofElectricalandInformationEngineering，GuangxiUniversityofScienceandTechnology，Liuzhou545006，China；HeChiUniversiry，Yizhou643006，China）【Abstract】Thecharacteristicsofthemachinevisionsystemistoimprovetheflexibilityandautomationofproduction.Withthedevelopmentofsignalprocessingtheoryandcomputertechnology,thetechnologyisdevelopingrapidly.Thispaperintroducesthedevelopmentstatusofthekeytechnologyofmachinevision,includinglightingtechnology,opticallens,cameraandimageacquisitioncard,imagesignalprocessing,actuators,etc,anddiscussesitsmainapplicationfieldandsomeproblems.【Keywords】Machinevision;Imageacquisition;Theimageprocessing0前言機(jī)器視覺可以理解為基于視覺技術(shù)的機(jī)器系統(tǒng)或?qū)W科。美國制造工程協(xié)會機(jī)器視覺分會和美國機(jī)器人工業(yè)協(xié)會的自動化視覺分會對機(jī)器視覺下的定義為：“機(jī)器視覺是通過光學(xué)裝置和非接觸的傳感器自動地接受和處理一個真實物體的圖像，通過分析圖像獲得所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動的裝置”[1]。機(jī)器視覺是計算機(jī)學(xué)科的一個重要分支，它綜合了光學(xué)、機(jī)械、電子、計算機(jī)軟硬件等方面的技術(shù)，涉及到計算機(jī)、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機(jī)電一體化等多個領(lǐng)域。圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展，也大大地推動了機(jī)器視覺的發(fā)展。1機(jī)器視覺的發(fā)展歷史模式識別：起源于20世紀(jì)50年代的機(jī)器視覺，早期研究主要是從統(tǒng)計模式識別開始，工作主要集中在二維圖像分析與識別上，如光學(xué)字符識別OCR、工件表面圖片分析、顯微圖片和航空圖片分析與解釋。積木世界：20世界60年代的研究前沿是以理解三維場景為目的的三維機(jī)器視覺。1965年，Roberts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機(jī)器視覺的研究。起步發(fā)展：1977年，DavidMarr教授在麻省理工大學(xué)的人工智能實驗室領(lǐng)導(dǎo)一個以博士生為主體的研究小組，于1977年提出了不同于“積木世界”分析方法的計算視覺理論，該理論在80年代成為機(jī)器視覺領(lǐng)域中的一個十分重要的理論框架。蓬勃發(fā)展：20世紀(jì)80年代到20世紀(jì)90年代中期，機(jī)器視覺獲得蓬勃的發(fā)展，新概念，新方法，新理論不斷涌現(xiàn)。在中國，視覺技術(shù)的應(yīng)用開始于20世紀(jì)90年代，但在各行業(yè)的應(yīng)用幾乎一片空白。到21世紀(jì)，視覺技術(shù)開始在自動化行業(yè)成熟應(yīng)用，如華中科技大學(xué)在印刷在線檢測設(shè)備與浮法玻璃缺陷在線檢測設(shè)備研發(fā)的成功，打破了歐美在該行業(yè)的壟斷地位。國內(nèi)視覺技術(shù)已經(jīng)日益成熟，真正高端的應(yīng)用也正在逐步發(fā)展[2]。2機(jī)器視覺的關(guān)鍵技術(shù)典型的工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)一般包括如下部分：光源，光學(xué)成像系統(tǒng)，圖像捕捉系統(tǒng)，圖像采集與數(shù)字化，智能圖像處理與決策，控制執(zhí)行模塊等。如下圖所示圖1典型工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)目前機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用廣泛，主要有1、引導(dǎo)和定位：上下料使用機(jī)器視覺來定位，引導(dǎo)機(jī)械手臂準(zhǔn)確抓取。2、外觀檢測：檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無質(zhì)量問題，該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。3、高精度檢測：有些產(chǎn)品的精密度較高，達(dá)到0.01～0.02m，甚至μ級，是人眼無法檢測出來的，必須使用機(jī)器來完成。4、識別：數(shù)據(jù)的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應(yīng)用較多。3.2圖像自動解釋應(yīng)用對放射圖像、顯微圖像、醫(yī)學(xué)圖像、遙感多波段圖像、合成孔徑雷達(dá)圖像、航天航測圖像等的自動判讀理解。由于近年來技術(shù)的發(fā)展，圖像的種類和數(shù)量飛速增長，圖像的自動理解已成為解決信息膨脹問題的重要手段。3.3軍事應(yīng)用軍事領(lǐng)域是對新技術(shù)最渴望、最敏感的領(lǐng)域，對于機(jī)器視覺同樣也不例外。最早的視覺和圖像分析系統(tǒng)就是用于偵察圖像的處理分析和武器制導(dǎo)。機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用于航空著陸姿勢、起飛狀態(tài)；彈道/火箭噴射、子彈出膛、火炮發(fā)射；爆破分析炮彈爆炸、破片分析、爆炸防御；撞擊、分離以及各種武器性能測試分析，點(diǎn)火裝置工作過程等。4機(jī)器視覺面臨的問題對于人的視覺來說，由于人的大腦和神經(jīng)的高度發(fā)展，其目標(biāo)識別能力很強(qiáng)。但是人的視覺也同樣存在障礙例如，即時具有敏銳視覺和高度發(fā)達(dá)頭腦的人，一旦置身于某種特殊環(huán)境（即時曾經(jīng)具備一定的先驗知識），其目標(biāo)識別能力也會急劇下降。將人的視覺引入機(jī)器視覺中，機(jī)器視覺也存在著這樣的障礙。它主要表現(xiàn)在三個方面：一是如何準(zhǔn)確、高速（實時）地識別出目標(biāo)；二是如何有效地增大存儲容量，以便容納下足夠細(xì)節(jié)的目標(biāo)圖像；三是如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識別算法，并順利地實現(xiàn)。前兩者相當(dāng)于人的大腦這樣的物質(zhì)基礎(chǔ)，這期待著高速的陣列處理單元，以及算法（如神級網(wǎng)絡(luò)、分維算法、小波變換等算法）的新突破，用極少的計算量及高度的并行性實現(xiàn)功能。另外，由于當(dāng)前對人類視覺系統(tǒng)和機(jī)理、人腦心理和生理的研究還不夠，目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)絕大多數(shù)是只適用于某一特定環(huán)境或應(yīng)用場合的專用系統(tǒng)，而要建立一個可與人類的視覺系統(tǒng)相比擬的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。正因為如此，賦予機(jī)器以人類視覺功能是幾十年來人們不懈追求和奮斗的目標(biāo)[6]。5結(jié)束語由于機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設(shè)計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。但是機(jī)器視覺技術(shù)比較復(fù)雜，最大的困難在于人的視覺機(jī)制尚不清楚。盡管每一個正常人都是“視覺專家”，卻不可能用\o"內(nèi)省法"內(nèi)省法來描述自己的視覺過程。因此建立機(jī)器視覺系統(tǒng)是十分困難的任務(wù)?？梢灶A(yù)計的是，隨著機(jī)器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]張云,吳曉君,馬廷武,龐連軍.基于機(jī)器視覺的零件圖像采集及識別的研究[J].電子工程，2006:32(10):29.[2]郭靜,羅華,張濤.機(jī)器視覺與應(yīng)用[J].電子科技,2014,27(7):185-188.[3]余文勇,石繪.機(jī)器視覺自動檢測技術(shù)[M].化學(xué)工業(yè)出版社,2013,10:6-7.[4]韓冰,林明星,丁鳳華.機(jī)器視覺技術(shù)及其應(yīng)用分析[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程.2008,12(10):24-27.[5]章煒.機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展及其工業(yè)應(yīng)用[J].紅外,2006,27(2):13.[6]趙鵬.機(jī)器視覺理論及應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,2011,12:8-9.作者簡介：秦亞航（1990