机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

来源:用户上传      作者:

　　摘要：随着国家经济的快速发展，自动化运行管理系统的技术体系不断完善，在产品的生产制造领域中，自动化控制系统得到了大范围的应用，不但降低了产品生产制造流程中企业的人力成本，还提升了产品的生产效率。其中，现阶段产品的机械制造自动化生产过程中，仍旧存在着一定的问题，其主要问题具有共同的人为因素影响。
　　关键词：机器视觉技术;机械制造;自动化;应用
　　引言
　　由机械化的智能为基础增加人工组件的技术就叫做机械视觉技术。与传统的传感器相比较，机械视觉技术能够辨识更多的信息，还可以进行简单的逻辑思维判断，为机械制造行业的发展提供了基础。
　　1机器视觉技术的技术原理与技术主要优势
　　（1）机器视觉技术是涉及人工智能、影像图形、信息化电子技术、神经生物学等多项技术体系与学科的交叉型技术。在其应用过程中，机器视觉技术会模拟人的视觉功能，并从所监测区域内的事物中采集、挖掘相关数据信息，并此基础上，进行数据二次分析、提炼处理。（2）机器视觉技术的主要技术优势有以下两方面：一方面，机器视觉技术的客观性与公正性较高。在机器制造自动化生产过程中，受到工作人员的主观因素所干扰，对于所生产产品的型号规格、形状、尺寸等视觉观察的科学性与合理性得不到有效保障，并且此问题在现阶段产品生产质量要求逐渐提升的时代背景下，问题的严峻性逐渐凸显。而机器视觉技术在机械制造自动化生产过程中的灵活运用，极大提升了对产品的视觉客观性，并在一定程度上提高了产品检测工作的质量与效率;另一方面，机器视觉技术具有较强的适应性。在机械制造自动化生产应用过程中，机器视觉技术与相应的机械设备之间具有较强的适应性，可在短时间之内将机器视觉技术的测量精度与检测效率提升到预期范围内。
　　3机器视觉技术在机械制造自动化中的具体应用
　　3.1应用于监测质量的施工过程中
　　机器视觉技术的主要功能就是对生产线上的产品外观进行检查，保证其质量的一道检测装置，已经被广泛运用在许多机械制造行业的生产过程中，尤其受到大型机械零件的青睐，例如：生产汽车零件、轮船零件、飞机零件等。这些零件的生产量较庞大，所以只依靠人工检测无法保证产品的质量。机器视觉技术对产品在监测时，图像显示非常清晰，外观的缺陷非常明显，正好可以弥补人工检测的不足。例如：在对曲轴进行检测的过程中，曲轴轻微弯曲有时候无法用肉眼识别，有些与标准只相差几毫米，但利用机械视觉技术就可以及时对零件进行检测，而且这个技术的检测项目非常全面，还可以同时对零件的细节处理、孔洞内的细节处理、横截面及连接处的细节处理进行检查。需要注意的是，技术人员必须要在施工前进行标准设定、误差设定和零件允许的误差范围进行设定，然后将生产线上的产品与标准值相比较并筛选。不合格的产品需要立刻废弃，防止混入市场的产品营销中，影响产品总体质量及企业的发展。机械视觉技术的表现形式不只有摄像和拍摄照片，还有红外线扫描及声呐扫描。这也是机械制造行业发展的重要证明，还有X光、激光等高科技技术，都可以作为机械制造行业的“眼睛”。
　　3.2机械工件测量应用
　　机械视觉技术被广泛运用在机械工件测量过程中，其内容涉及以下四个方面。第一，机械视觉技术主要利用参照物和间距之间的比较，对某些零部件使用精细化测量方法，相关检测系统包含三个，分别是计算机系统、摄像头系统以及光学系统，其工作原理是利用测量部件在平行光当中呈现的具体投影，使用显微光学镜仔细检查部件的轮廓，并且把获得的数据信息经过放大之后输入到计算机当中，这样便可以获得成像数据信息，获得此轮廓的实际位置，为了得到更加精确的参数，只要将部件在摄像头的范围中进行引动，便可以保证数据信息测量的精准性以及可靠性，该系统被充分运用在大批量部件生产作业的测量过程中，根据体积比较小的部件进行测量的时候，具备十分明显的优点。第二，机器视觉技术可以预调以及测量工件。在传统测量过程中，经常使用光学投影展开准确定位，利用光栅数显表可以把其具体读数测量出来，此技术的要求比较高，消耗了更多的人力，但是很难保证其工作效率。而新型预调测量设备的使用，把传统测量手段和机械视觉技术整合起来，也就是说，在光栅技术前提下增添相应的自动化技术、机械视觉技术以及计算机技术，转变了传统的预调测量手段，让其操作程序更加简单，这在很大程度上提升了作业质量与效率，保证了测量作业的精准性、真实性以及可靠性。第三，机械视觉技术被运用在逆向工程项目当中工件测量。此工程项目指的是使用测量设备展开定制工件的测量作业，依照相关数据信息建立一个完善的三维坐标图，之后利用CAD/CAM加工图像，最终使用CNC加工机建立相应模型。数据信息的精准性对模型质量产生着最为直接的影响，其在逆向工程当中产生着非常重要的作用。随着我国社会进步与科学技术的发展，机器视觉技术被广泛运用在工件测量作业过程中，也就是现阶段的轮廓测量技术，此技术得以形成的前提条件是三角方法，使用线结构光测量工件的具体轮廓。让工件的表层出现不一样的条纹，分析工件表层的轮廓。与此同时，使用CCD社区图像的时候，通过三次信号的运转之后才能存储，分别是视频、模拟以及数字三种信号。之后把保留的信息传送到监视器当中，利用计算机技术处理相关图像，最终便可以得到一个工件模型图。第四，计算机视觉技术被广泛运用在工件磨损的测量作业过程中，某些部件在不同因素的影响之下，经常发生磨损现象，一般情况下，要想保证其检修作业的正常展开，应做好针对性的检测以及评估作业，只有这样，才可以保证零部件的使用与工业发展实际要求相符。然而，在具体情况当中，把高速切割机当做例子，需要将刀具拆除，才可以展开检测作业，这样一方面提高了检测作业的困难程度，另一方面为检测作业的顺利进行增添了更多的风险问题。所以机械视觉技术在工件损坏测量作业当中的额广泛运用，可以节省道具拆卸与安裝的环节，不断优化检测程序，防止零部件出现二次伤害。
　　3.3应用于焊接机器人的施工中
　　许多零件的磨损度由于各方面原因不能进行测量，所以在机器人焊接过程中，加入机器视觉技术。这是一种利用射线探伤仪器、红外线摄像仪器、CCD摄像仪器等增加机器人焊接的视觉能力，帮助焊接机器人提高焊接的质量。视觉能力由一维、二维、三维这3种传感组成。对一维传感的组件进行检测有一个或者多个的接收光电单位;二维传感就是利用电力设备或者机械设备对零件进行平面扫描;对多个一维传感和二维传感信息进行信息处理及整合，可以得到三维传感。因为焊接工作的危险性较大，容易对施工人员的生命安全产生威胁，所以只能利用焊接机器人进行工作，不能人为操作。但是现阶段，拥有机器视觉技术的焊接机器人不能实现大规模的应用，其技术还有许多需要完善和研究的问题，科学技术人才要帮助机器人进一步实现实时同步、可靠、智能、可控制能力及焊接精准度的全面提升，实现机械制造行业全面自动化的理想化工作状态，推动我国制造行业的不断发展。
　　结语
　　针对机械制造自动化生产过程中存在的工件质量检测效率低下、工件检测精度不足等问题，选以机器视觉技术在机械制造自动化中的应用为解决途径，并阐述了机器视觉技术的主要应用方向、技术优势以及未来发展趋势等。
　　参考文献
　　[1]何勇，孙钊，李华厦.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].科学技术创新，2017（24）：119.
　　[2]李仁杰.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].科学技术创新，2017（12）：80.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-14974549.htm