智能工厂所需机器视觉技术

2023-06-23 理论教育版权反馈

【摘要】：机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色，可以有效增加产能、提高产品合格率。在选用机器视觉系统时，需要考虑以下因素：1.处理器计算性能在机器视觉图像采集与分析的过程中，处理器的计算能力至关重要。如果机器视觉系统需要就近配置在严苛的生产线环境中，则应根据需求，确定是否选用具备防水、防尘能力的产品。机器视觉系统的特点是能够提高生产的柔性和自动化程度。

机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色，可以有效增加产能、提高产品合格率。在选择小型机器视觉系统时，传统工业智能相机的优势是体积小，集成度高，便于开发使用。而嵌入式机器视觉系统的优势则在于配置相当有弹性，可配备较高等级的CPU处理器，支持多通道相机，并具备高扩展性。

在选用机器视觉系统时，需要考虑以下因素：

1.处理器计算性能

在机器视觉图像采集与分析的过程中，处理器的计算能力至关重要。图像数据采集到系统后，必须通过系统处理器进行计算与图像质量优化，因为受限于CPU计算资源，能够处理的图像数据量也会受到限制。然而，若能通过FPGA的支持，将图像的矩阵计算在交给CPU计算之前做好过滤及优化处理，则可大幅加速图像处理的性能，降低CPU负担，一方面，可以把系统资源留给机器视觉系统的核心——图像算法，另一方面，还可更实时地处理大数据量的图像，让高速及复杂的图像处理与分析得以实现。

2.图像传感器的优劣

图像传感器是机器视觉系统的灵魂，直接影响着图像的质量。如果要将机器视觉应用在高端高速的检测应用上，那么传感器的质量和尺寸就会成为选用系统时必须考虑的要点。

3.生产线环境

工厂的环境通常是较为恶劣的，例如，在饮料生产的包装线上，系统可能会直接接触到液体，而在工具机加工的环境中，则是充满切削工件的恶劣环境。如果机器视觉系统需要就近配置在严苛的生产线环境中，则应根据需求，确定是否选用具备防水、防尘能力的产品。

4.软件开发环境

软件解决方案开发的难易度与整合度的高低，是所有导入智能化系统的工程人员心中的一大担忧，也往往是决定项目成败的最重要因素。如何缩短开发时间，降低开发成本是关键。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，易于自动处理也便于集成设计信息和加工控制信息，因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是能够提高生产的柔性和自动化程度。在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法则可大大提高生产效率和生产的自动化程度，而在一些不适合人工作业的危险环境，或者人工视觉难以满足要求的场合，也常用机器视觉替代人工视觉。

传统制造业的颠覆性转型升级，将给中国自动化行业带来巨大的市场机遇，而机器视觉作为自动化领域的高智能产品，未来将具有巨大的发展潜力。

智能工厂所需机器视觉技术

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