1、機器視覺技術的發展及其應用秦亞航1,蘇建歡2,余榮川1(1.廣西科技大學電氣與信息工程學院，廣西柳州545006;2.河池學院，廣西宜州643006【摘要】機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。隨著信號處理理論和計算機技 術的發展，該技術迅速發展。本文介紹了機器視覺的關鍵技術的發展現狀，其中包括光源照明 技術、光學鏡頭、攝像機及圖像采集卡、圖像信號處理、執行機構等，并論述了其主要的應用 領域以及存在的一些問題。【關鍵詞】機器視覺；圖像采集；圖像處理Development of Machine Vision and ApplicationsQIN Ya-hangl，QIN Wei-ni

2、an，SU Jian-huan2，YU Rong-chuanl(College of Electrical and Information Engineering ， Guangxi University of Science and Technology ， Liuzhou 545006 ， China ； He Chi Universiry ， Yizhou643006 ， China)【Keywords】【Abstract 】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and

3、 automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition c

4、ard, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems.Machine vision; Image acquisition; The image processing0前言機器視覺可以理解為基于視覺技術的機器系統或學科。美國制造工程協會機器視覺分會和美國 機器人工業協會的自動化視覺分會對機器視覺下的定義為：機器視覺是通過光學裝置和非接 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 器運動的裝置”1。機器視覺

5、是計算機學科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計 算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機 電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發 展。1機器視覺的發展歷史模式識別：起源于20世紀50年代的機器視覺，早期研究主要是從統計模式識別開始， 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器視覺。1965 年，Roberts從數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

6、構，并對 物體形狀及物體的空間關系進行描述。他的研究工作開創了以理解三維場景為目的的三維機器 視覺的研究。起步發展：1977年，David Marr教授在麻省理工大學的人工智能實驗室領導一個以 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年代成為機器視覺領域中的一個十分重要的理論框架。蓬勃發展：20世紀80年代到20世紀90年代中期，機器視覺獲得蓬勃的發展，新概 念，新方法，新理論不斷涌現。在中國，視覺技術的應用開始于20世紀90年代，但在各行業的應用幾乎一片空白。到 21世紀，視覺技術開始在自動化行業成熟應用，如華中科技大學在印刷在線檢測

7、設備與浮法 玻璃缺陷在線檢測設備研發的成功，打破了歐美在該行業的壟斷地位。國內視覺技術已經日益 成熟，真正高端的應用也正在逐步發展22機器視覺的關鍵技術典型的工業機器視覺系統一般包括如下部分：光源，光學成像系統，圖像捕捉系 統，圖像采集與數字化，智能圖像處理與決策，控制執行模塊等。如下圖所示圖1典型工業機器視覺系統2.1光源 照明系統是機器視覺系統最為關鍵的部分之一，直接關系到系統的成敗。但是目前 尚沒有一個通用的機器視覺照明設備，因此針對每個特定的案例，要設計合適的照 明裝置，以達到最佳效果。好的光源通常具有如下特點：盡可能突出物體的特征 量，在物體需要檢測的部分與那些不重要部分之間盡可能產

8、生明顯的區別，增加對 比度；保證足夠的整體亮度和穩定性；物體位置的變化不應該影響成像的質量。在 機器視覺應用系統中一般使用透射光和反射光。光源設備的選擇必須符合所需的幾 何形狀。同時，照明亮度、均勻度、發光的光譜特性要符合實際的要求，而且還要 考慮光源的發光效率和使用壽命3。表1列出了幾種主要光源的相關特性。表1各種光源對比發光亮光源顏色壽命（小時）度特點氙燈白色，偏藍30007000亮發熱多，持續光鹵素燈白色，偏黃50007000彳艮亮發熱多，較便宜LED燈紅、黃、綠、白、60000100000藍較亮發熱少，固態，能做成很多形狀點致發光管由發光頻率決定50007000較亮發熱少，較便宜熒光燈

9、白色，偏綠50007000較便宜由上表可也看出，LED光源因其顯色性好，光譜范圍寬，能覆蓋可見光的整個范圍，且 發光強度高，穩定時間長，近年來隨著LED制造工藝和技術的不斷發展成熟，價格逐步降 低，其在機器視覺領域正得到越來越廣泛的應用。2.2光學鏡頭 光學鏡頭是機器視覺系統中必不可少的部件，直接影響成像質量的優劣，影響算法的實現和效 果。光學鏡頭一般稱為攝像頭或攝影鏡頭，簡稱鏡頭。其功能就是光學成像。根據被測目標的 狀態應優先選用定焦鏡頭。鏡頭選擇應注意：焦距、目標高度、影像高度、放大倍數、影像至 目標的距離、中心點等。當然，鏡頭與攝像機的安裝接口也是應考慮的一個重要因素。2.3CCD攝像機

10、及圖像采集卡CCD攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數字化。CCD攝像機由 于其具有靈敏度高、抗強光、畸變小、體積小、壽命長、抗震動等優點而得到了 廣泛的使用。CCD攝像機按照其使用的CCD器件可以分為線陣式和面陣式兩大 類。線陣CCD攝像機主要用于檢測條狀、筒狀產品。目前在機器視覺系統中， 以面陣CCD的應用居多4。圖像采集卡又稱為圖像卡，它將攝像機的圖像視頻信號送到計算機的內存，供計算機處理、存 儲、顯示和傳輸等使用。其主要模塊組成及功能如下：A/D轉換模塊，將圖像信號放大和數 字化；相機控制模塊，負責提供相機的設置及實現異步重置拍照、定時拍照；PCI總線接 口及控制模塊，主要通

11、過PCI總線完成數字圖像數據的傳輸；總線控制器應用了 burst模式， 使傳輸速率可達到132Mbytes/s。顯示模塊，負責高質量的圖像實時顯示；數字輸入/輸出 模塊，本模塊允許圖像采集卡通過TTL信號與外部裝置進行通信，用于控制和響應外部事 件。2.4圖像信號處理技術圖像信號的處理是機器視覺系統的核心。視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包 括圖像變換、數據編碼壓縮、圖像增強復原、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與 理解等內容。隨著計算機技術、微電子技術以及大規模集成電路的發展，為了提高系統的實時 性，圖像處理的很多工作都可以借助硬件完成，如DSP芯片、專用圖像信號處理卡等

12、，軟件 主要完成算法中非常復雜、不太成熟或尚需不斷探索和改進的部分。處理時間上，要求處理速 度必須大于等于采集速度，才能保證目標圖像無遺漏，完成實時處理。2.5執行機構機器視覺系統的最終功能的實現還需執行機構來完成.不同的應用場合，執行機構可能不同， 比如機電系統、液壓系統、氣動系統，無論哪一種，除了要嚴格保證其加工制造和裝配的精度 外，在設計時還應對動態特性，尤其是快速性和穩定性給予充分重視5。3機器視覺的典型應用3.1工業自動化生產線應用目前機器視覺在工業上應用廣泛，主要有1、引導和定位：上下料使用機器視覺來 定位，引導機械手臂準確抓取。2、外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題， 該環節

13、也是取代人工最多的環節。3、高精度檢測：有些產品的精密度較高，達到 0.010.02m，甚至R級，是人眼無法檢測出來的，必須使用機器來完成。4、識 別：數據的追溯和采集，在汽車零部件、食品、藥品等應用較多。3.2圖像自動解釋應用對放射圖像、顯微圖像、醫學圖像、遙感多波段圖像、合成孔徑雷達圖像、航天航 測圖像等的自動判讀理解。由于近年來技術的發展，圖像的種類和數量飛速增長， 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軍事應用軍事領域是對新技術最渴望、最敏感的領域，對于機器視覺同樣也不例外。最早的視覺和圖像 分析系統就是用于偵察圖像的處理分析和武器制導。機器視覺廣泛應用于航空著陸姿勢、

14、起飛 狀態；彈道/火箭噴射、子彈出膛、火炮發射；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，點火裝置工作過程等。4機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的高度發展，其目標識別能力很強。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達頭腦的人，一旦置身于某種特殊環境（即時曾經具備一定的先驗知識），其目標識別能力也會急劇下降。將人的視覺引入機器視覺 中，機器視覺也存在著這樣的障礙。它主要表現在三個方面：一是如何準確、高速（實時）地 識別出目標；二是如何有效地增大存儲容量，以便容納下足夠細節的目標圖像；三是如何有效 地構造和組織出可靠的識別

15、算法，并順利地實現。前兩者相當于人的大腦這樣的物質基礎，這 期待著高速的陣列處理單元，以及算法（如神級網絡、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功能。另外，由于當前對人類視覺系統和機理、人腦心理和生理的研究還不夠，目前人們所建立 的各種視覺系統絕大多數是只適用于某一特定環境或應用場合的專用系統，而要建立一個可與 人類的視覺系統相比擬的通用視覺系統是非常困難的。正因為如此，賦予機器以人類視覺功能 是幾十年來人們不懈追求和奮斗的目標6。5結束語由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控 制信息集成，因此，在現代自動化生產過程

16、中，人們將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成 品檢驗和質量控制等領域。但是機器視覺技術比較復雜，最大的困難在于人的視覺機制尚不清楚。盡管每一個正常人都是 “視覺專家”，卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統是十分困難的 任務。可以預計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發展，它將在現代和未來制造企業中得到越來 越廣泛的應用。【參考文獻】1張云,吳曉君，馬廷武,龐連軍.基于機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.郭靜，羅華，張濤.機器視覺與應用J.電子科技,2014,27（7:185-188.余文勇，石繪.機器視覺自動檢測技術M.化學工業出版社,2013,10:6-7.韓冰,林明星,丁鳳華.機器視覺技術及其應用分析J.農業裝備與車輛工程.2008,12（10:24-27.章煒.機器視覺技術發展及