机器视觉原理、概念

在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，例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只能由人眼来完成，有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑用CCD照相机把图像抓取到，送入计算机或专用的图像处理模块，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。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人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的概念。与一般意义上的图像处理系统如多媒体系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。

机器视觉的系统构成，分类，开发手段及主要供应商

典型的视觉系统一般包括如下部分：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。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。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。 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捕获卡,一般可接多个镜头，并提供库函数支持。目前世界首屈一指的PC-Based视觉系统厂商是美国Data Translation公司，其MACH系列（如DT3155）和MV系列PCI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，DT Vision Foundry则是Windows下的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。类似的公司还有美国NI公司，该公司在使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方面做的比较突出。 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茫⒅芷诙蹋低晨煽啃愿撸湫乱淮稟110/A210体现了集成化，小型化、高速化、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，更适用于做有无判别，形状匹配等。而德国Siemens公司的智能化PROFIBUS工业视觉系统SIMATIC VS710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，通过PC WINDOWS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。

机器视觉的典型应用领域和市场现状

机器视觉极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。其最大的应用行业为：汽车，制药，电子与电气，制造，包装/食品/饮料，医学。如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，对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，食品包装上面对生产日期的辨识，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。目前，国际上视觉系统的应用方兴未艾，1998年的市场规模为46亿美元，而在国内，工业视觉系统尚处于概念导入期，各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后，已开始将目光转向视觉测量自动化方面。

机器视觉与运动控制，网络化等技术的结合

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，但在整个测量控制系统中，必须与运动控制系统配合完成位置矫正和进给控制，如在高速贴片机中就必须与4轴伺服控制系统高度配合；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。当前，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，而同时具备运动控制，机器视觉，网络通讯几方面技术背景的企业无疑将走在前列。

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