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机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断

2013-11-15 18:34:25点击:
 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。通过机器视觉产品(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,转变成数字信号;图像系统对数字信号进行运算以抽取目标的特征,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,进而根据判别结果来控制现场的设备动作。
 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
 
 人工与机器视觉检测的比较: 
 人工检测 机器视觉自动检测
 △效率低 △速度高
 △易出错 △高精度、高可靠性,不易出错
 △易疲劳、有情绪,不易保持检测效果 △检测效果稳定,可24小时不停检测
 △不适于危险的检测环境 △适于危险的检测环境
 △不易实现信息集成 △可实现信息集成
 △人工成本高 △使用成本低
 正是由于机器视觉系统的这些特点,在现代自动化生产过程中,被广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域:
 
 
 
现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用,如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理?,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉测试技术的概念。
    视觉测试技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同,视觉测试技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量,如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等
 
,它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。视觉测试技术在国外发展很快,早在20世纪80年代,美国国家标准局就曾预计未来90%的检测任务将由视觉测试系统来完成。因此仅在80年代,美国就有100多家公司跻身于视觉测试系统的经营市场,可见视觉测试系统确实很有发展前途。在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器,如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。
    2.机器视觉测试系统构成、分类及工作原理
    2.1 系统构成与工作原理
    (1)系统构成
    典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
    (2)工作原理
    视觉系统的输出并非图像视频信号,而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。通常,机器视觉测试就是用机器代替肉眼来做测量和判断。
    首先采用CCD照相机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,如:面积、长度、数量、位置等。最后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。上位机(如PC和PLC)实时获得检测结果后,指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作(如定位和分类)。
    2.2 系统分类
    从视觉系统的运行环境分类,可分为PC—BASED系统和PLC—BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性、高度的编程灵活性和良好的Windows界面,同时系统总体成本较低。PC—Based系统内含高性能图像采集卡,一般可接多个镜头,并提供库函数支持。目前世界一流的PC—Based视觉系统生产厂商美国Data Translation公司,其MACH 系列(如DT3155)和MV系列PC I工业视觉卡已经成为业界标准;配套软件方面,32位SDK for Windows95/98/NT提供C/C 编程用DLL,DT Active Open Layer可视化控件提供VB和VC 下的图形化编程环境,而DT Vision Foundry则是Windows下面向对象的机器视觉组态软件,用户可用它快速开发复杂高级的应用。类似的还有美国NI公司,该公司将机器视觉和运动控制功能与其被广泛应用的Labview虚拟仪器软件相结合,效果显著。
    与美国公司大力发展PC结构相比,日本和德国公司在PLC—Based系统方面走在前列。在PLC系统中,视觉的作用更像一个智能化的传感器,图像处理单元独立于系统,通过串行总线和I/O与PLC交换数据。日本松下公司的Image Checker M100/M200系统可说是这方面的代表。该系统利用高速专用ASIC进行256级灰度检测,带逻辑条件和数学运算功能。系统软件固化在图像处理器中,通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置,开发周期短,系统可靠性高,其新一代产品A1010/A210体现了集成化、小型化、高速化和低成本的特点。欧姆龙、Keyence等公司也有类似的系统,但在技术性能上相对简单,更适用于进行有无判别或形状匹配等。而德国Siemens公司的智能化PROFIBUS工业视觉系统SIMATICVS 710提供了一体化的、分布式的高档图像处理方案,它将处理器、CCD、I/O集成在一个机箱内,提供PROFIBUS的联网方式或集成的I/O和RS232接口,更重要的是通过PCWINDOWS下的Pro Vision软件进行组态。VS 710第一次将PC的灵活性、PLC的可靠性、分布式网络技术和一体化设计结合在一起,使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。
    3.机器视觉测试系统的典型应用领域及市场现状
    现代视觉理论和技术的发展,不仅在于模拟人眼能完成的功能,更重要的是它能完成人眼所不能胜任的工作。在当今电子、光学和计算机等技术不断成熟和完善的基础上,视觉技术这个新兴技术门类也得到迅速发展。
    机器视觉的特点是自动化、客观性、非接
 
触和高精度。与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉系统强调的是精度、速度以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉特别适用于大批量生产过程中的质量检查,如:零件装配完整性、装配尺寸精度、零件加工精度、位置/角度测量、零件识别、特性/字符识别等,主要应用于包括汽车、制药、电子与电气、制造、包装、食品、饮料、医学等领域,用于对汽车仪表盘加工精度的检查、高速贴片机上对电子元件的快速定位、对管脚数目的检查、IC表面印字符的辨识、胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查、轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查、食品包装上对生产日期的辨识、对标签贴放位置的检查以及医疗方面对细胞数量和性质的判断等。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,易于自动处理,也易于与设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,采用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量不仅效率低而且精度不高,而用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度;此外,机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。国际上视觉系统的应用方兴未艾,仅1998年的市场规模已达46亿美元,而在国内,工业视觉系统尚处于概念导人期,各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后,才开始将目光转向视觉测量自动化。
    4.机器视觉测试系统在检测方面的应用

    机器视觉系统在工业在线检测的各个领域得到广泛应用。
    (1)大型工件平行度、垂直度测量采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它是以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,并将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间平行度及垂直度。
    (2)热轧螺纹钢几何参数在线动态检测系统

    该系统以频闪光作为照明光源,利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件,实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测。
    (3)轴承状态实时监控
    采用视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化,消除过载和过热的危险。该技术将传统的通过测量滚珠表面来保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动监控。
    (4)基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统
    汽车仪表板总成上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等,其生产批量大,出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括速度表等五个仪表指针的指示误差,24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装等。通常采用人工目测方法检查,但误差大、可靠性差,不能满足自动化生产的需要。机器视觉测试技术的智能集成测试系统改变了这种现状,实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速度的质量检测,克服了人工检测所造成的各种误差,大大提高了检测的效率和可靠性。
    (5)金属板表面自动探伤系统
    在对表面质量要求很高的特殊大型金属板进行检测时,原始的检测方法是采用人工目视或用百分表加探针进行检测,该方法不仅易受主观因素的影响,而且可能给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉测试技术对金属表面缺陷进行自动检查,可在生产过程中高速、准确地进行检测,同时由于该系统采用非接触式测量,避免了产生新划伤的可能。该系统采用激光器作为光源,通过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光,采用扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照射在被测金属板表面上。金属板放在检验台上,检验台可在x、y、z三个方向上移动,摄像机采用TCD142D型2048线阵CCD,镜头采用普通照相机镜头,CCD接口电路采用单片机系统。PC主机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运算等,并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。CCD接口电路和PC机之间通过RS.232口进行双向通讯,构成人机交互式数据采集与处理。该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检钢板在x方向的移动相结合,提取金属板表面的三维图像信息。
    (6)汽车车身轮廓尺寸精度检测系统
    英国ROV
 
ER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测,是机器视觉系统用于l3l工业检测中的一个典型实例。该系统由62个测量单元组成,每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机,用以检测车身外壳上288个测量点;汽车车身置于测量框架下,通过软件校准车身的精确位置。每个激光器、摄像机单元均在离线状态下经过校准,同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置用以对摄像机进行在线校准;检测系统以每40秒检测一个车身的速度,可检测三种类型的车身;系统将检测结果与从CAD模型中提取出来的合格尺寸相比较,测量精度为±0.1mm。ROVER公司的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性,如车身整体外型、车门、玻璃窗口等。检测实践证明,该系统可成功进行800系列汽车车身轮廓尺寸精度的在线检测,并将用于检测ROVER公司其它系列的车身轮廓尺寸精度。
   (7)奥迪白车身表面质量检测系统
    奥迪公司最近研制成功了一种能够对白车身表面缺陷进行全自动检测的系统,取名为“智能控制白车身表面质量检测系统”。该检测系统综合采用了投影光栅直接相位采集、高速数字图象处理、表面缺陷图象模式自动识别、智能化质量判断、自适应系统学习技术、高速数字信息网络、松散化自调节软硬件结构以及机器人系统控制技术,可以在传动速度为5m/min的生产线上,对焊装完毕的白车身进行100%的在线检测。整车检验时间为1分20秒。通过自动测试与分析,将过去靠肉眼无法分辨的表面缺陷直接标记在车身上,使白车身进入喷漆工序之前即可对缺陷处进行打磨,节省了表面喷涂过程中的打磨工序,既节约了大量制造成本,同时又提高了车身的表面质量。
    此外,在许多其它方法难以检测的场合,利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作,这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
    5.机器视觉系统与CMM的集成
    随着国际市场竞争的加剧,各国的制造企业越来越清楚地认识到,产品质量的好坏,是决定企业生产和经营成败的关键。随着市场环境的多样化,企业对庞大的与质量有关的数据的采集、处理和传递提出了更高的要求,更具柔性和自动化的CAQ系统呈现出以下发展趋势:①在必要的情况下,CAQ系统可以100%地检测产品,而不像现在普遍采用的抽样检测;②将检测规划集成到加工过程中,形成闭环反馈控制系统,在检测时确定产品相对于标准尺寸的偏差,并在线纠正,因此,可获得近100%的优质产品;③机器视觉和先进的图像处理技术、逆向工程技术已广泛地应用于自动化检测,因此,可完成智能化、柔性、快速和低成本的检测目标。④适用于不同产品结构的检测技术可将新的产品技术要求直接从CAD/CAM数据库传输到检测系统中,不需要操作人员编制特殊的程序。

   机器视觉和逆向工程等技术的发展及其与CMM的集成,可以进一步提高CMM的测量效率。对于具有原始CAD模型的测量对象,可以利用机器视觉系统,迅速识别对象物的形状及其在测量平台的位置和状态,完成机器坐标系、工件坐标系、摄像机坐标系三者之间的转换,帮助CMM实现检测路径自动形成与测量结果判断。机器视觉系统将采集到的信息传输到计算机,同时计算机控制视觉系统的操作,另一方面计算机将生成的检测规划传输到CMM控制器中,由该控制器控制CMM测量,再将测量结果反馈回主控计算机,形成闭环反馈检测系统。
     6.结语
    机器视觉测试系统能够大幅降低检验成本,提高产品质量,加快生产速度和提高生产效率。作为高精度、非接触的测量方案,视觉系统涉及到光学和图像处理算法,本身就是高度专业化的产品,在整个测量控制系统中,往往要与运动控制系统配合完成位置和进给控制。另外,生产线上对多工序进行同步连续检测时,必须使视觉系统具备分布式联网能力。机器视觉与运动控制、网络通讯等先进技术的结合正在改变工业自动化生产的
 
面貌。随着机器视觉技术自身的成熟和发展,可以预计,它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
 
 
机器视觉的常用名词及概念解释
 


 
 

DAC 
DAC
:即数/模转换器,一种将数字信号转换成模拟信号的装置。DAC的位数越高,信号失真就越小,图像也更清晰稳定。

AVI 
AVI
是将语音和影像同步组合在一起的文件格式。它对视频文件采用了一种有损压缩方式,但压缩比较高,因此尽管画面质量不是太好,但其应用范围仍然非常广泛。AVI支持256色和RLE压缩。AVI信息主要应用在多媒体光盘上,用来保存电视、电影等各种影像信息。

RGB
颜色空间
对一种颜色进行编码的方法统称为颜色空间色域。用最简单的话说,世界上任何一种颜色的颜色空间都可定义成一个固定的数字或变量。RGB(红、绿、蓝)只是众多颜色空间的一种。采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示—-红色、绿色以及蓝色的强度。记录及显示彩色图像时,RGB是最常见的一种方案。但是,它缺乏与早期黑白显示系统的良好兼容性。因此,许多电子电器厂商普遍采用的做法是,将RGB转换成YUV颜色空间,以维持兼容;再根据需要转换回RGB格式,以便在电脑显示器上显示彩色图形。

YUV
色彩系统 
YUV
(亦称YcrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL)。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的带宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。其中“Y”表示明亮度(1uminance Luma),也就是灰阶值;而“U”“V”表示的则是色度(Chrominance Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色。亮度是通过RGB输入信号来创建的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。色度则定义了颜色的两个方面—-色调与饱和度,分别用CrCB来表示。其中,Cr反映了GB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而CB反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。

复合视频和S-Video 
NTSC
PAL彩色视频信号是这样构成的—-首先有一个基本的黑白视频信号,然后在每个水平同步脉冲之后,加入一个颜色脉冲和一个亮度信号。因为彩色信号是由多种数据叠加起来的,故称之为复合视频。 S-Video则是一种信号质量更高的视频接口,它取消了信号叠加的方法,可有效避免一些无谓的质量损失。它的功能是将RGB三原色和亮度进行分离处理。

NTSC
、PALSECAM 
基带视频是一种简单的模拟信号,由视频模拟数据和视频同步数据构成,用于接收端正确地显示图像。信号的细节取决于采用的视频标准或者制式”—NTSC(美国全国电视标准委员会,National Television Standards Committee)、PAL(逐行倒相,Phase Alternate Line)以及SECAM(顺序传送与存储彩色电视系统,法国采用的一种电视制式, Sequential Couleur Avec Memoire)。

PC领域,由于使用的制式不同,存在不兼容的情况。就拿分辨率来说,有的制式每帧有625线(50Hz),有的则每帧只有525线(60Hz)。后者是北美和日本采用的标准,统称为NTSC。通常,一个视频信号是由一个视频源生成的,比如摄像机、VCR或者电视调谐器等。为传输图像,视频源首先要生成一个垂直同步信号(VSYNC)。这个信号会重设接收端设备PC显示器),保证新图像从屏幕的顶部开始显示。发出VSYNC信号之后,视频源接着扫描图像的第一行。完成后,视频源又生成一个水平同步信号,重设接收端,以便从屏幕左侧开始显示下一行。并针对图像的每一行,都要发出一条扫描线,以及一个水平同步脉冲信号。

另外,NTSC标准还规定视频源每秒钟需要发送30幅完整的图像(。。假如不作其它处理,闪烁现象会非常严重。为解决这个问题,每帧又被均分为两部分,每部分262.5行。一部分全是奇数行,另一部分则全是偶数行。显示的时候,先扫描奇数行,再扫描偶数行,就可以有效地改善图像显示的稳定性,减少闪烁。当前世界上彩色电视主要有三种制式,即NTSC、PALSECAM制式,三种制式目前尚无法统一。我国采用的是PAL-D制式。

UltraScale 
UltraScale
Rockwell(罗克威尔)采用的一种扫描线转换技术?啥源怪焙退椒较虻南允窘腥我馑醴。在电视这样的隔行扫描设备上显示逐行视频时,整个过程本身就已非常麻烦。而采用UltraScale技术,甚至还能像在电脑显示器上那样,进行类似的纵横方向自由伸缩。
 
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