机器视觉技术的发展现状与展望_胥磊


设备管理与维修 2016 №9 1 机器视觉技术的发展历程 机器视觉的研究始于 20 世纪 50 年代二维图像的模式识 别。60 年代,美国学者罗伯兹提出了多面体组成的积木世界概 念,其中的预处理、边缘检测、对象建模等技术至今仍在机器视 觉领域中应用。70 年代,David Marr 提出的视觉计算理论给机 器视觉研究提供了一个统一的理论框架;同时,机器视觉形成 了目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行算法、视觉系 统的知识库等几个重要分支。80 年代以来,对机器视觉的研究 形成了全球性热潮,处理器、图像处理等技术的飞速发展带动 了机器视觉的蓬勃发展。新概念、新技术、新理论不断涌现,使 得机器视觉技术日久弥新,一直是非常活跃的研究领域。机器 视觉技术应用广泛,涵盖了工业、农业、医药、军事、交通和科学 研究等许多领域。 目前,最先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本等国家掌 握,发达国家针对工业现场的应用开发出了相应的机器视觉软 硬件产品。中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的 时期,对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺 盛的需求,中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之 一。长三角和珠三角成为国际电子和半导体技术的转移地,同 时也就成为了机器视觉技术的聚集地。许多具有国际先进水平 的机器视觉系统进入了中国,国内的机器视觉企业也在与国际 机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长,许多大学和研究所 都在致力于机器视觉技术的研究。2010 年和 2011 年中国机器 视觉市场迎来了爆发式增长,市场规模分别达到 8.3 亿元和 10.8 亿元,其中智能相机、软件、板卡、工业相机的增长速度都 远超中国整体自动化市场的增长速度。机器视觉市场 70%的市 场份额由电子、汽车、制药和包装业占据。 2 机器视觉系统的组成和应用 顾名思义,机器视觉就是给机器人安装人的视觉模拟系统, 用机器人代替人眼来进行测量和判断。机器视觉是一个涉及光 学成像、计算机软硬件技术、人工智能、控制技术、图像处理技术 和生物学等多领域综合和交叉的领域。机器视觉是运用光学设 备和非接触传感器自动接收、处理真实的物体图像,分析图像以 获取所需信息或控制机器运动的设备。机器视觉系统输入的是 从目标获取图像,然后分析图像,输出的是一个与目标相关的描 述。对目标的描述通常不是唯一的,只需要那些可以进行正常操 作的描述。这些描述包含目标的某些信息,这些信息可用于实现 某些特殊任务。可将机器视觉系统看作是与环境相交互的大系 统的一个子系统,机器视觉子系统反馈目标场景的信息,大系统 的其他部分则用于做出决策和执行决策。设计一个通用的机器 视觉系统是困难的,建立一个在可控环境下处理特殊任务的子 系统才是努力的方向,这些子系统可以用于多用途的系统中。 一个典型的机器视觉系统一般包括以下几个部分:完成图 像获取的光源、镜头、摄像头和图像采集单元;完成图像处理的 工控主机和图像处理软件;完成判决执行的电传单元和机械单 元。光源直接影响机器视觉系统输入数据的质量和应用效果,应 针对每个特定应用选择相应的照明以达到最佳效果。镜头对分 辨率、对比度、景深和像差等几个最重要的成像质量指标都有影 响。相机是机器视觉的核心部件,其图像采集质量的好坏直接影 响后期图像处理的速度和效果,要选取一个各项指标都满足要 求的相机。由于图像视频信号所包含的信息量很大,因此需要能 够将数据高速传送给存储器的图像采集卡。有些采集卡还带有 内置的多路开关,可以连接多个不同的摄像机。图像处理是对原 始图像进行一系列处理,以滤除无用信息、增强有用信息的过 机器视觉技术的发展现状与展望 胥 磊 (西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010) 摘 要:综述机器视觉技术的发展历程,机器视觉系统的组成和应用,以及机器视觉技术的发展趋势。 关键词:机器视觉技术;发展趋势;模式识别;数字图像处理 DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2016.09.01 中图分类号:TP29 文献标识码:B 编者按 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出:“深入实施《中国制造 2025》,以提高制造 业创新能力和基础能力为重点,推进信息技术与制造技术深度融合,……实施工业强基工程,重点突破关键基础材料、核心基础零部 件(元器件)、先进基础工艺、产业技术基础等‘四基’瓶颈。引导整机企业与‘四基’企业、高校、科研院所产需对接。支持全产业链协同 创新和联合攻关,系统解决‘四基’工程化和产业化关键问题……”。 机器视觉目前被认为是自动化业的一个前景光明的细分市场,中国加工制造业的发展对机器视觉的需求逐步上升,特别是在 汽车、电子和烟草等行业有着广泛应用。预计到 2018 年全球机器视觉市场将达到 50.43 亿美元,包括中国在内的其他国家机器视觉 占比将达到 21%,市场规模将达到 10.59 亿美元;另一方面,与传统设备相比,机器视觉系统自动化程度高,使用、维护需要一定技 术。本刊推出“机器视觉技术与先进制造设备”专题,特邀机器视觉系统在产、学、研、用领域的专家、学者和技术人员撰写文章,从不 同角度介绍机器视觉系统,希望对全国广大设备人员有所帮助。 譿 设备管理与维修 2016 №9 程,包括图像增强、图像分割、图像压缩、特征提取和模式识别等 方法。机器视觉软件则是实现这些机器视觉方法的相关算法。 机器视觉系统用照相机拍摄目标而形成图像信号,获得目 标的像素、亮度和颜色等形态信息,图像处理系统对这些信息进 行各种运算来提取目标的特征,最后,系统根据这些特征实现自 动识别功能或根据判别的结果来控制现场设备。目前的机器视 觉系统按工作平台可分为基于 PC 的机器视觉系统和嵌入式的 机器视觉系统。前者是目前机器视觉的主流,但其价格贵,对工 作环境的适应能力不强,后者是机器视觉的发展趋势,其性价比 高、适应性强。 机器视觉系统的基本特点是速度快、信息量大、精度高和非 接触,能够极大地提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适 合人工作业的环境、人工视觉难以满足要求或有大批量重复性 操作的场合,用机器视觉代替人工视觉可以大大提高生产效率。 机器视觉的应用包括工业应用和科学研究两大方面,由于工业 应用的视觉环境是可控的,机器视觉的任务是明确的,所以机器 视觉在工业应用中所取得的成果比所获取信息不明确的科研领 域更为丰硕。机器视觉在工业应用中主要是工业检测和机器人 视觉。机器视觉系统可以快速获取和自动处理大量信息,也易于 同设计和加工控制信息集成,所以机器视觉被广泛用于工业检 测。机器视觉检测功能包括有外观检查、缺陷检测、面积检测、数 量检测和尺寸测量等。检测结果是控制生产过程的重要指标,对 生产效率和质量都有着直接的影响。机器人视觉用于指导机器 人进行大范围的操作,比如料斗拣取问题,小范围的操作还需传 感器技术。在科学研究中,机器视觉主要用于分析目标的运动和 变化规律、材料分析和生物分析等。 机器视觉许多行业都有着广泛的应用,机器视觉几乎可以 用到所有需要人眼的场合。机器视觉的应用有 40%以上用在半 导体和电子行业,比如电镀不良检测、器件污点检测、仪表按键 位置错误检测。在包装行业中,机器视觉可用于污点检测、二维 码读取和 OCR 字符识别等。在医疗行业,机器视觉用于医学图 像分析、染色体分析、内窥镜检查和外科手术等。在交通行业中, 机器视觉可以用于流动电子警察、十字路口电子警察,电子卡口 和治安卡口等。在军事上,机器视觉用于武器指导、无人机和无 人战车的驾驶等。机器视觉在各行业中充分发挥无可比拟的优 越性,极大地提升行业的技术水平。 3 机器视觉技术的发展趋势 机器视觉被认为是自动化业的一个前景光明的细分市场。目 0 引言 随着企业生产自动化和柔性化的要求越来越高,大量机器 人投入使用,给机器人装上眼睛,让机器人能够自动识别工件, 成为自动化行业的迫切要求,基于人工智能的机器视觉技术的 出现,使这种要求得以实现。在汽车制造业的冲压车间,机器视 觉系统主要应用于冲压线拆垛工艺中的板料对中环节,通过视 觉系统与机器人、PLC 配合使用,板料对中环节实现了自动、高 速、柔性和非接触,保证了生产高速度和零件高质量。当前应用 于板料对中的机器视觉系统主要有 Pepperl +Fuchs 公 司 的 VMT-2D 系统,Octum 公司的 Part-Position-Detection 系统等。 VMT-2D 是在 VMT 系统基础上,针对冲压线生产工艺的板料对 中环节开发的专用功能,具有工作稳定、速度快、易于集成到冲 压线和操作简单等特点。下面介绍基于 VMT 的机器视觉系统 在国内某大型汽车制造厂冲压车间冲压线的应用。 1 冲压线机器视觉系统需求 冲压线主要包括压力机和自动化设备,压力机的主要功能 是使板料成型为零件,自动化设备主要包括机器人,机械手和传 输皮带机,主要功能是传输板料或零件。在冲压线生产过程中, 拆垛机器人或机械手将单张板料从板料垛中拆离出来放到传输 皮带机上,传输皮带机将板料运送到冲压线机器视觉系统,经冲 压线机器视觉系统对中后,由机械手将板料放到压力机中进行 冲压成型。为保证良好的冲压成型效果,需要将板料从标准位置 准确的放入到压力机中,而从皮带机传输过来的板料实际位置 与标准位置存在偏差,这就要求冲压线机器视觉系统能识别板 料的位置偏差并进行校正,确保板料位置的准确。 2 VMT-2D 原理 VMT-2D 是一个二维视觉系统,其工作输出为二维矫正向 量{X,Y,0,0,0,RZ},矫正向量即板料的位置偏差值。VMT-2D 基于 VMT 的机器视觉系统在汽车冲压线的应用 宁立涛,李正祥 (一汽-大众汽车有限公司,长春 130011) 摘 要:基于 VMT 的机器视觉系统在冲压线的应用,冲压线机器视觉系统的硬件组成,VMT,PLC,机器人;VMT 硬件配置;冲压线机 器视觉系统软件设计,包括 VMT 系统设置,内部通信、PLC 和机器人程序设计及其在国内某大型汽车制造厂冲压车间冲压线的实际 应用情况。 关键词:机器视觉系统;VMT 系统;机器人;冲压线 DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2016.09.02 中图分类号:U468.2+2 文献标识码:B !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 讀 设备管理与维修 2016 №9 图 1 冲压线机器视觉系统硬 件组成 的核心是一个具有学习功能的神经元网络,工作流程分为 3 步,首先,学习特征标记点,制作板料位置为标准位置的模板图 像,对模板图像中的板料设置特征标记点,并对特征标记点的 特征进行学习,并通过特征标记点计算出模板图像中的板料标 准位置;其次,匹配特征标记点,对采集的实际图像进行处理和 检测,找到与特征标记点相似度最高的点,相似度最高的点为 特征匹配点;最后,计算矫正向量,通过特征匹配点计算出板料 实际位置与标准位置的偏差,此偏差为矫正向量。VMT 通过 OPC 通信将矫正向量传送给冲压线机器视觉系统的 PLC,PLC 程序将矫正向量传送给机器人,并控制机器人进行校正。 3 冲压线机器视觉系统配置 3.1 硬件配置(图 1) (1) 工作空间为冲压线机 器视觉系统提供与板料相区别 的工作环境,以便 VMT 能够从 图像中识别出板料。 (2)板料是机器视觉系统 的工作对象。 (3)PLC 控制 VMT 和机器 人的工作,接收矫正向量并把 矫正向量传递给机器人。 (4)机器人根据矫正向量 将板料校正到标准位置。 (5)VMT 拍摄板料及其工作环境的图像,计算出板料在工 作空间的实际位置,并把矫正向量传递给 PLC。VMT 的硬件组 成:①摄像头,主要作用是采集板料及其工作环境的图像,用于 识别板料。②工业 PC,是 VMT 的核心部分,软件装有操作系统、 VMT 软件、Simatic Net OPC Server 等,硬件装有图像采集卡 PX610,Profibus 通信卡 CP5611。③照明灯,主要作用在工作空 间中提供适合摄像头工作的感光环境,以便 VMT 能更好的从摄 像头采集的图像中识别出板料。④电气控制柜,主要提供电源的 引入和分配,提供开关元件、ET200S 和 DP-DP Coupler 等电子 元件、其他元件的安装防护空间。 3.2 软件设计 3.2.1 VMT 系统设置 在冲压线机器视觉系统工作运行之前,首先要对 VMT 进行 主要的系统设置 (图 2)。在摄像头设置中添加名称为 Camera0 和 Camera1 的 2 个摄像头,图像采集卡都选择 PX610,端口分别 设为 1 和 2。在闪光灯设置的基本设置中选择激活闪光灯。在图 像采集卡设置中添加图像采集卡,名称为 PX610,数量为 1,端 口数量为 4。在 IO 卡设置定义与 PLC 交换数据的 IO 分配。 VMT 系统设置完成之后,对 VMT 摄像头进行标定,标定目 的是建立摄像头坐标系与机器人坐标系之间的变换关系,标定 方法是 VMT 的专利。标定步骤:①在机器人法兰盘上安装标定 杆,用 4 点法或测量法标定机器人工具;②拆下标定杆安装标定 球;③在 VMT 中进行如下操作,设置→摄像头→对齐→Camera0 或 Camera1;④运行机器人将标定球中心与 VMT 的绿十字重 合;⑤在 VMT 进行如下操作,检测计划→kalibrierangslave→方 向向量→组管理→向量→机器人位置;⑥将机器人的实际位置 XYZ 值输入;⑦启动摄像头标定程序。 摄像头标定完成之后,对每种板料创建检测计划。以每种冲 压件在冲压线的编码作为板料在 VMT 中的检测计划标识,然后 在检测计划中创建搜索区域,特征标记点,计算组等,用于 VMT 计算板料的矫正向量。 在冲压线机器视觉系统工作运行时,传输皮带将板料送入机 器视觉系统,VMT 根据 PLC 发送的冲压件编码启动相对应的检 测计划,检测计划执行完毕后得出一个矫正向量并发送给PLC, PLC 发给机器人,机器人根据矫正向量将板料校正到标准位置。 前全球机器视觉市场总量大概在 70~80 亿美元,按照每年 8.8% 的速度增长。在中国,加工制造业的发展对机器视觉的需求逐步 上升,制造业劳动力相对不足、人工成本高涨、高级技工严重缺乏 等诸多问题的呈现,使得电子制造厂商采购大量自动化设备来取 代人工。预计未来几年,机器视觉产业市场规模将以 8.2%的年复 合增长率保持稳定增长,到 2018 年全球机器视觉市场将达到 50.43 亿美元,包括中国在内的其他国家机器视觉占比将达到 21%,市场规模将达到 10.59 亿美元。机器视觉的发展有几个趋 势,中国视觉市场饱和度低发展空间大,整个机器视觉市场自动 化产品应用水平偏低,市场远未饱和。高端的配件和软件算法仍 由国外企业垄断,国内厂商多停留在系统集成和服务阶段,机器 视觉在电子制造业、汽车制造业、包装业、机械制造业等相关行业 的发展空间还比较大,在各行业的发展速度在不断加快。机器视 觉系统的价格在持续下降,同时市场需求迅速扩大。 嵌入式的机器视觉系统将成为发展趋势,嵌入式视觉系统 是将先进的计算机技术、半导体技术、电子技术和各个行业的具 体应用相结合后的产物。嵌入式系统可以进行实时视觉图像采 集、视觉图像处理控制,具有结构紧凑、成本低、功耗低的特点。 对于有处理速度和成本要求的专用机器视觉控制系统,可以不 需要使用计算机,使得系统具有安装方便、配置灵活、便于携带 等优点。嵌入式系统绝大多数都采用 C 语言进行开发,开发效 率高、周期短,产品可靠性高、易于维护和升级。 机器视觉系统与其他传感技术相融合。多传感器信息融合 是利用计算机技术将来自多传感器的信息和数据进行分析和综 合的信息处理过程,实际上是对人脑处理复杂问题的一种功能 模拟。与单传感器相比,多传感器技术在探测、跟踪和目标识别 方面能够提高系统的可靠性和健壮性,增强数据的可信度,提高 精度,增加系统的实时性。机器视觉系统易于向多传感器信息融 合技术拓展,解决单一视觉系统的局限性。 机器视觉的发展有数字化、智能化和实时化的趋势。机器视 觉的数字图像处理、LED 光源控制器和目标识别等方面都需要 数字化;在智能专用装备领域,机器视觉在智能化大型施工机械 和农业机械方面的应用都在稳步发展;而流水线对机器视觉的 实时性要求都很高。 随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,机器人与正 常人之间的视觉能力差距在不断缩小,视觉技术的成熟和发展 会使其在制造企业中得到越来越广泛的应用。 〔编辑 凌 瑞〕 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→ 讁
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yyyy10

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