智能制造导论-p298.pdf - 第159页
4.2.1 机器视觉技 术 2. 机器视 觉的应用 机器视觉技术伴随计算机技术与现场总线技术的发展，已日臻成熟，成 为现代加工制造业不可或缺的部分，广泛应用于食品和饮料、化妆品、 制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业的各 个方面。 在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时需要由工作人员观察、识 别、发现生产环节中的错误和疏漏。若引入机器视觉取代传统的人工检 测方法，能极大地提高生产效率和产品的良品率。 同时，机器视…
4.2.1 机器视觉技术
机器视觉系统是指用计算机实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现
对客观的三维世界的识别。人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一
个三维采样系统，三维物体的可见部分投影到视网膜上，人们按照投影
到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解(对被观察对象的形状、
尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征等的理解)。
1.机器视觉系统的组成
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、图
像的输出或显示。图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在
特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：照明、
图像聚焦形成、图像确定和形成摄像机输出信号。视觉信息的处理主要
依赖于图像处理技术，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘
锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输
出图像的质量得到相当程度的提升，既改善了图像的视觉效果，又便于
计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统主要是利用颜色、形状等信息来识别环境目标。以机器人
对颜色的识别为例：当摄像头获得彩色图像以后，机器人上的嵌入计算
机系统将模拟视频信号数字化，将像素根据颜色分成两部分：感兴趣的
像素(搜索的目标颜色)和不感兴趣的像素(背景颜色)。然后，对这些感兴
趣的像素进行RGB 颜色分量的匹配。
4.2.1 机器视觉技术
2.机器视觉的应用
机器视觉技术伴随计算机技术与现场总线技术的发展，已日臻成熟，成
为现代加工制造业不可或缺的部分，广泛应用于食品和饮料、化妆品、
制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业的各
个方面。
在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时需要由工作人员观察、识
别、发现生产环节中的错误和疏漏。若引入机器视觉取代传统的人工检
测方法，能极大地提高生产效率和产品的良品率。
同时，机器视觉技术还能在检测超标准烟尘及污水排放等方面发挥作用。
利用机器视觉，能够及时发现机房及生产车间的火灾、烟雾等异常情况。
利用机器视觉中的面相检测和人脸识别技术，可以帮助企业加强出入口
的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。
近年来新兴行业的发展，也为机器视觉拓展了新的市场空间。
4.2.1 机器视觉技术
1） 在太阳能领域
太阳能电池和模块生产者可以使用机器视觉，装配、检测、识别和跟踪
产品。
2） 在交通监控领域
可以利用车牌识别技术，发现违章停车、逆行、交通肇事车辆等。
3） 自然灾害领域
在对地震、山体滑坡、泥石流、火山喷发的发现、识别、防范，以及对
河流水文状况的监测等领域，机器视觉技术都有巨大应用空间等待发掘。
3） 在工业领域
根据检测性质和应用范围，机器视觉技术的工业应用分为定量和定性检
测两大类，每类又分为不同的子类。在工业在线检测的各个领域，机器
视觉技术都十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探
伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的
自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，许多场合使用其它方法难以完
成检测任务，机器视觉系统则可出色胜任。机器视觉正越来越多地在工
业领域代替人类视觉，这无疑很大程度上提高了生产的自动化水平和检
测系统的智能水平。