简析机器视觉技术在机械制造自动化中的应用

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山东工业技术
2021年02月09日 06:05

LED在机械视觉中的应用

杨帆 潘云峰 杨斌

摘 要:机械制造业对视觉技术需求逐渐提高,与之对应的,对视觉技术水平要求也愈高,推动了机器视觉技术的进一步发展。机械制造业中,视频技术以及红外线成像技术等应用较为广泛,特别是一部分应用场合对计算机视觉技术进行了重点运用,也就是说利用计算机有关的一些监控人员来理解图像。本文对机器视觉技术涵义作出简单说明,并对机器视觉技术在机械制造自动化中的应用进行了简析。

关键词:机器视觉技术;机械制造自动化;应用

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.20.043

当今社会,科学技术发展迅速,促进了机械制造业技术水平的升高。同时,机器视觉技术也因此得以进一步发展。机器视觉技术能够借由运用计算机来替代人眼进行物象的识别,并对其来进行准确定位及测量等。若工作环境较为恶劣,人工监控难控较大,则可引入机器视觉技术来进行作业。机器視觉技术的应用可以促进工作效率的提高,在一定程度上还节约了劳动资源[1]。

1 机器视觉技术涵义

机器视觉技术这一技术主要是利用计算机在一定程度上来模仿人类视觉功能,然后提取出物象信息,并对其加以识别 及分析,从而对其进行准确检测、测量、有效监控及定位[2]。这一视觉系统经由CCD摄像机,将现实中物象向图像进行转换,且把其传入处理系统,然后把图像的一些具体信息例如色彩、分布状况、色彩等进行分析、整合,并把信息转变为数字信号,并对这些特征加以分析及判断,从而把最后检测结果输出。指挥系统则按照检测结果来执行有关操作,从而进行实际控制,将其作为执行指标。该技术运行时产生的噪音不大,且测量数据具有较高的准确性,作业十分灵敏且运行较为灵活,具有较长工作时间,即使环境十分恶劣也可以有效利用,具有较高的信息化处理物象信息的能力[3]。

2 机器视觉技术在机械制造自动化中的应用

2.1 工件检测

当今社会,传统检测模式已经无法适应机械检测的需求。过去的检测模式中,许多检测是以人工检测为基础的,利用其开展机械检测在一定程度上对人力、时间进行了浪费,而且因检测人员技术水平缺乏统一性,使机械设备品质不一,无法保证质量。人工检测中,检测人员工作时间长度大,极易产生过度疲劳,影响了视觉,无形之中让机械设备质量下降。为使其机械设备品质有所保证,在机械制造中,运用机器视觉技术已经成为必不可少的一项重要手段。

国外在诸多领域例如机械加工、电子生产及汽车制造等应用了对机器视觉技术有所使用的激光机器视觉检测系统。有很多国家加强了对这一技术的研究,结果较为理想。例如北美汽车工业研究院利用模型数据、三维成像等来识别判断,对最佳成像点进行了准确定位,可在7秒内结束激光雷达扫描工件箱。我国研发了激光视觉检测系统,采取激光技术及CCD技术当作视觉传感器,可对物象三围坐标进行准确测量,在7秒内完成对汽车车身的检测,明显提高了工作效率[4]。

2.2 工件测量

(1)零件的测量。检测系统主要分为计算机处理系统、光学系统以及CCD摄像头,利用其照射平行光束于需测量零件,从而提供光源,通过显微光学镜来将零件边缘轮廓进行放大,从而确定零件边缘轮廓的具有位置。如果想得到位移量,则把测量两件位移后再测量即可,得出两次结果之差,如果测量时,所测零件的两条边缘轮廓线在相同成像内出现,那么这一位移量及时所测零件对应尺寸。这一系统在测量检查数目较多的生产零件,尤其是一些体积相对较小,形状较为简单的零件进行测量检查时优势较为明显。

(2)工件预调测量。在工件预调测量中,机器视觉技术作用十分明显。新型预调测量仪器从一定意义上来说,实现了传统预调测量仪器和当前较为常见机器视觉技术整合,改变了原先预调测量中要求人力及水平高的缺点,促进了工作效率的提高,在一定程度上节约了人力资源,操作过程进一步简化,和现代社会发展要求更为相符。

(3)逆向工程中的工件测量。当前科技不断发展,在逆向工程工件测量过程中,机器视觉技术得到了广泛应用,也就是快速轮廓视觉测量技术,这一技术以三角法作为建立基础,通过线结构光来对工件表面轮廓进行测量。将平面条纹结构光投射于工件表面中,从而产生了不同条纹变形,分析表面轮廓变化。CCD来摄取条纹图像时,需通过3次信号转后才得以保存,经由视频信号、模拟信号、数字信号。并把存储信息向监视器传输,采取计算机处理系统来对图像急性处理,从而得出工件模型图[5]。

(4)磨损度的测量。在机械制造过程中,测量磨损度也十分关键。许多机械设备工件因未能对因素充分考虑使测量磨损度进展困难,例如在对切割机磨损度进行测量时,因这种机械设备携带有利刃,对其测量需要把有关刀具进行拆除,在一定程度上增加了测量的难度。为尽量减少出现这种情况,需要按照有关机械设备具体情况来选取相应机器视觉技术来对磨损度进行测量,尽量使测量中所需考虑因素减少。

2.3 焊接机器人

机器视觉技术在焊缝跟踪、熔池形状、熔透控制、焊道形貌检测以及焊道控制中应用较多,促进了机器人焊接自动化以及智能化程度。因焊接过程较为复杂,视觉系统应用具有较高造价,当前在焊接机器人时未能得到广泛应用,需进行一步研究,其中在焊缝熔透控制、接头特征识别以及焊接跟踪等诸多方便,机器视觉技术应用的有关研究,成效明显。

3 结语

机器视觉技术和机械制造自动化关系密切,制造业的不断发展,需求不断提高,给机器视觉技术发展带来了机遇,长此以往,机器视觉技术会从原先的采集—分析—传递—判断逐渐拓展到其他更为开放领域。未来机械制造自动化将和机器视觉技术实现有机融合,且在不断发展的科学技术影响下,机械制造将实现智能化。

参考文献:

[1]董娜.基于机器视觉技术的机械制造自动化技术应用[J].中国科技投资,2016(16):255.

[2]杨刚.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用分析[J].科技创新与应用,2015(24):143.

[3]夏永青.探索机器视觉技术在机械制造自动化中的应用[J].城市建设理论研究(电子版),2013(29).

[4]李仁杰.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].黑龙江科技信息,2016(12):80.

[5]陈晓斐.机器视觉技术在机械制造自动化中的应用分析[J].中国设备工程,2017(01):168-169.

广东省教育厅教学改革项目:机械设计制造及其自动化专业教学团队,课题编号:171endprint

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