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            浅谈机器视觉技术发展及应用

            苏州大学机电工程学院 高峰 王富东 2019/3/11 8:23:24

               摘 要:在光电技术迅猛发展的背景下,出现了用机器替代人眼发挥识别功能的技术,也就是机器视觉技术。这样的先进技术手段具备高度自动化、精准化以及便捷安全的突出优势,也因此促进了这一技术在诸多领域中的实践应用。本文首先对机器视觉技术及其发展情况进行简要概述,之后着重对机器视觉技术的主要应用领域与应用方法进行说明,以期为机器视觉技术的大?#27573;?#26222;及推广创造良好条件。
               关键词:机器视觉技术;发展?#25381;?#29992;
              
               机器视觉指的是利用机器替代人眼进行测量判断,而机器视觉技术是涵盖人工智能、神经网络、智能控制等诸多学科的一种综合技术系统。起初阶段机器视觉技术的应用?#27573;?#27604;较有限,更多涉及到的是半导体和电子行业,但伴随着这一技术手段的完善和创新,机器视觉技术开始广泛推广应用于多个领域,获得了比较突出的应用效果。
               一、机器视觉技术发展概述
               视觉是人获知外界事物多元信息的一个重要渠道,会将获得的信息传入大脑,由大脑结合人类知识经验处理分析信息,完成信息的识别。机器视觉顾名思义是用机器模拟人类视觉,从图像或者图像序,识别检测实际生活中三维物体的形态及其运动情况。和人类视觉相比,机器视觉具备很多优势,比方说机器视觉不会出现视觉疲劳,同时机器视觉技术功能比人类视觉的速度和精准度更高;机器视觉技术可以在诸多检测技术如紫外线、超声波等的支持之下检测到人类视觉但?#25381;?#21150;法检测得到的事物。从这一角度上分析,如果要检测人类无法用肉眼看到的事物,或者是一些高危事物的话,机器视觉技术的优势是?#27973;?#26126;显的。也正是凭借这些优势,这一技术手段开始在诸多领域推广应用。
               二、机器视觉技术的主要应用领域分析
               2.1机器视觉技术在制造业的应用
               在现代经济与科技的?#20013;?#36827;步下,国家制造业注重与?#26412;?#36827;,?#38750;?#29983;产效率的提升,开始将大量的机器应用到制造业的人工?#26041;凇?#21046;造业工作环境有着突出的复?#26377;?#29305;征,使得很多工人常常在危险环境下工作,再?#30001;?#24456;多制造?#26041;?#20154;类视觉已然无法满足工业标准和制造要求,需要有精准度更高的机器视觉技术作为强有力的支撑,以便替代人类视觉长时间保持高效生产,提升制造业生产?#35270;?#33258;动化效果。机器视觉技术在制造业中有以下几个主要应用领域:第一,精密测量。在制造业的生产活动当中,对零件进行精密测量是必不可少的一个工作?#26041;凇?#26426;器视觉监测体系基本是由摄像头、计算机处理和光学系统几部分构成的。先是用光源发射平行光束照在零件被检测?#35838;?#19978;,被检?#35838;?#36718;廓用纤维光学镜成像,由计算机进行图像处理,获得被测?#35838;?#36718;廓位置信息。在被测零件出现位移以后,机器视觉系统两次测量边缘轮廓位置,位移是两次测量结果的差值。假如是在同一图像当中的?#25945;?#24179;行边缘轮廓的话,轮廓差值是位置差值。第二,产品特征检测。机器视觉技术可利用产品特征检测在批量生产模式当中精准高效检测产?#20998;?#37327;。其一是从产品空间特征着手进行检测,也就是检测产品尺寸与形状是否能够达到合格标准;其二是检测产品表面特点,也就是通过检测产品表面划痕、裂纹、磨损、粗糙度、纹理等划分产?#20998;?#37327;;其三是检测产?#26041;?#26500;特点,检验产品是否缺少零件或掺有多余杂质。第三,机器人研究。机器视觉技术应用于机器人的制造和研究,能够给机器人建立视觉系统,提升其智能化与自动化水平。
               2.2机器视觉技术在农业中的应用
               农业现代化水平在不断提高,呼吁大量先进科技在农业领域的应用,而机器视觉技术就是农业改革发展中不可或缺的技术力量。机器视觉技术在农业中的应用主要体现在:第一,应用于土壤检测,给农作物种植提供根据。机器视觉技术可以对目标物的图像信息进行?#34892;?#30340;分析判断,提升机器处理速度与效率。收集农产品的信息常常利用CCD照相机或摄像机,同时和红外光谱或高光谱信息进行整合完成信息收集,给信息处理工作打下基础。通过把计算机视觉技术和近红外光谱结合起来,能够迅速检测出土壤的含水率,检测不同地点土壤成分,更好的选择要种植的农作物种类。第二,应用于农作物生长参数的获取。机器视觉技术在图像处理和算法识别方面有着很强的精准度,通过选取恰当算法的方式可以给精准获得自然环境之下农作物的多方面生产参数提供重要参考。第三,可以提高农业机器人的智能化水平,使其顺利完成农产品采摘、分类、包装、管理等活动。
               2.3机器视觉技术在汽车业的应用
               汽车行业是如今发展速度很快的一个行业,也是计算机视觉技术应用的一个主要领域,现如今已经逐步?#25512;?#36710;生产制造的多个?#26041;?#32467;合起来,给汽车智能化发展提供了巨大助力。就拿检测汽车零部件尺寸与外观质量?#27492;擔?#36807;去检测方法耗费过多的人力物力,而结果的精准度和产品的合格率也得不到保障,但是在有了机器视觉技术发挥检测作用,显著提升了检测效率和精确程度。机器视觉技术在汽车业的应用(未完,下一页

              
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