三、機器視覺在工業(yè)機器人中的應用

工業(yè)機器人是現(xiàn)代科技的主要代表技術(shù)，工業(yè)機器人以其方便精確，省時省力，而被廣泛應用于家電、電子、服裝、汽車、食品、等行業(yè)。隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展，高標準、高效率已經(jīng)成為眾多企業(yè)追求的目標，在這種發(fā)展背景下，工業(yè)機器人應運而生。

其中讓筆者印象深刻的就是京東自動化機器人倉庫，碩大的倉庫里面成千上萬的機器人不停地在貨架之間來回運動，將物品分類、投放、運輸。在工業(yè)機器人領域中機器視覺具有如下功能。

（1）定位和控制�，F(xiàn)代工廠生產(chǎn)要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速，準確地找到目標物并確認其位置。然后使用機器視覺進行定位，并引導機械手臂去準確地抓取。

（2）識別。主要利用機器視覺獲取圖像，然后對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種狀態(tài)的目標和對象，用于跟蹤和收集數(shù)據(jù)。一般的機器識別系統(tǒng)借助照相機完成。

（3）檢測。檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量，這也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。在工業(yè)領域，主要檢查包括尺寸大小檢測，瓶子外觀缺陷檢測，瓶口缺陷檢測，殘次品檢測等。

（4）高精度檢查。在工業(yè)生產(chǎn)中，一些精密的電子設備零件需要較高的精度，例如計算機、手機上高度集成的電子電路板，有些可達到精度0.01mm甚至μm級，人眼無法識別這些小的元器件，因此必須使用機器來完成。

（5）分揀與搬運�，F(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)與運轉(zhuǎn)過程中，不可避免都會有一些分揀的工作，而傳統(tǒng)利用人力進行分揀工作的方式存在較大局限，但視覺機器人的應用可以極大地提高工業(yè)生產(chǎn)的效率及工作精確度，進而解放了人們的雙手。

機器視覺系技術(shù)在機器人的應用中起到一個核心內(nèi)容的作用。機器視覺中最關鍵的一項就是：怎樣讓機器人對運動目標物進行準確識別。視覺系統(tǒng)技術(shù)可以解決這一難題，加入視覺系統(tǒng)技術(shù)，可以使機器人對目標物進行實時的運動跟蹤與檢測，進而準確的確定目標物的位置與方向，確保機器人對其的準確定位。

機器人視覺系統(tǒng)的工作主要分為4個部分：相機定位、圖像分析與處理、目標物狀態(tài)識別及機器人的動作操控。先利用相機定位對目標物建立運動坐標系，獲取物體坐標；然后將獲取的目標物分圖像進行分析和處理；狀態(tài)識別以圖像分析為基礎，對目標物的狀態(tài)進行分析和處理，從而根據(jù)圖像處理與分析的結(jié)果操控機器人的動作行為。

工業(yè)機器人的使用是現(xiàn)代工業(yè)相對于傳統(tǒng)工業(yè)的偉大進步與發(fā)展，其解決了傳統(tǒng)工業(yè)成本高、效率低、耗時長等缺點，將人們雙手解放出來，讓現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)更加自動化、智能化。

四、機器視覺在工業(yè)控制領域的應用

現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)大多傾向機械一體化，例如，薯片的生產(chǎn)，從土豆的清洗，到最后薯片的裝袋、封口，都不需要人為參與。當然有的人要說這樣生產(chǎn)出來的東西沒有人情味，但是我想說機械一體化的生產(chǎn)方式或許將是未來所有工業(yè)生產(chǎn)的大趨所示，其優(yōu)點不在贅述。那么，怎么才能控制機械化生產(chǎn)呢？這就要用到機器視覺技術(shù)來控制機器生產(chǎn)。

機器視覺控制器，因其具備出色的處理能力，可在10s以內(nèi)高速完成最多128個點的檢測，強大的處理能力可以直接影響可運行的算法以及視覺系統(tǒng)做出決策的速度。為了減少圖像處理的時間，一些工廠現(xiàn)在使用同構(gòu)處理來運行視覺算法。

另外，現(xiàn)在的一些機器視覺控制器還具有用于網(wǎng)絡連接的專用以太網(wǎng)端口以及用于連接外部數(shù)據(jù)存儲器的端口。通過工廠連接功能，工作人員可以實現(xiàn)在辦公室檢測產(chǎn)品生產(chǎn)，查看圖像，還可以實時回放，極大的方便了工廠的生產(chǎn)。

這種直接進行工業(yè)一體化生產(chǎn)的方式在慢慢的取代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，相信在未來的工業(yè)發(fā)展中，一大部分工廠將利用機器視覺控制實現(xiàn)工廠一體化生產(chǎn)。

五、機器視覺在工業(yè)質(zhì)量檢測中的應用

在現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中，目標檢測多種多樣，市場需求相對較大。比如，檢測機械零件大小是否達標、辨別條形碼或包裝條碼、測試商品的外表缺陷、瓶口缺陷、打印缺陷等等。這些應用均需大批量測試，并且都是高精度的測試，人眼識別在這些檢測中處于劣勢，如果僅僅通過人工，耗時可想而知。

在啤酒瓶的生產(chǎn)過程中，瓶子大小以及外觀是否有缺陷等這些都需要經(jīng)過質(zhì)量檢測。一些工廠一天就會生產(chǎn)成千上萬的啤酒瓶，如果都利用人工來處理，是讓人無法勝任的。

而且一般人眼一直盯著同樣的物體檢測，時間長了，會造成視覺疲勞，進而導致殘次品率高，工作效率低下。不僅如此，一些工廠還要花費大量成本聘請人力檢測，這種落后的生產(chǎn)方式已經(jīng)不再適合現(xiàn)代化生產(chǎn)。

利用機器視覺技術(shù)可以有效的解決這一問題，用機器檢測代替了傳統(tǒng)的人工，大批量檢測可以快速完成，加快了工廠的產(chǎn)品生產(chǎn)速度；另外，減少了工廠的生產(chǎn)成本，提高了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率。

總結(jié)

機器視覺技術(shù)的應用，使工業(yè)生產(chǎn)不在受限于人眼識別的缺陷，提高了工業(yè)檢測的精度和效率，使工業(yè)生產(chǎn)更加的自動化和智能化。

機器視覺作為人工智能分支應用中最廣泛的方向,可以應用在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、交通、安全、科研等各個領域。基于機器視覺多場景應用的崛起，以及其無可替代的性能優(yōu)勢凸顯,萬億級規(guī)模市場藍海已經(jīng)顯現(xiàn),行業(yè)各方加速涌入。