什么是机器视觉检测?视觉检测技术的应用

作者:anonymous 日期:2021-04-07 点击数:354

一、机器视觉系统

机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域,它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。

其应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广,其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展,有力地推动了机器视觉的发展。

机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。

在某些应用领域,例如机器人、飞行物体导致等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。

机器视觉系统的构成和工作过程

一个完整的机器视觉系统包括:照明光源、光学镜头、 CCD 摄相机、图像采集卡、图像检测软件、监视器、通讯单元等。

工业机器视觉系统工作流程:

1、当传感器探测到被检测物体接近运动至摄像机的拍摄中心,将触发脉冲发送给图像采集卡;

2、图像采集卡根据已设定的程序和延时,将启动脉冲分别发送给照明系统和摄像机;

3、一个启动脉冲送给摄像机,摄像机结束当前的拍照,重新开始一副新的拍照,或者在启动脉冲到来前摄像机处于等待状态,检测到启动脉冲后启动,在开始新的一副拍照前摄像机打开曝光构件(曝光时间事先设定好);另一个启动脉冲送给光源,光源的打开时间需要与摄像机的曝光时间匹配;摄像机扫描和输出一幅图像;

4、图像采集卡接收信号并通过A/D转换将模拟信号数字化,或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据;

5、图像采集卡将数字图像存储在计算机的内存中;

6、计算机对图像进行处理、分析和识别,获得检测结果;

7、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

二、机器视觉相关技术

1、图像采集技术——机器视觉的基础

图像采集部分一般由光源、镜头、数字摄像机和图像采集卡构成。采集过程可简单描述为在光源提供照明的条件下,数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号,最后通过图像采集卡传输给图像处理部分。

在设计图像采集部分时,要考虑到多方面的问题,主要是关于数字摄像机、图像采集卡和光源方面的问题。

(1)光源照明:

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,其直接影响输入数据的质量和应用效果。到目前为止,还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用,因此在实际应用中,需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。

照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是指将被测物放在光源和摄像机之间,以提高图像的对比度。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,其优点是便于安装。

结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,并根据其产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同。

(2)光学摄像头

光学摄像头的任务就是进行光学成像,一般在测量领域都又专门的用于测量的摄像镜头,因为其对成像质量有着关键性的作用。

摄像头需要注意的一个问题是畸变。这个就需要使用相应的畸变校正方法,目前也开发出了很多自动畸变自动校正系统。

(3)CDD摄像机及图像采集卡

CCD( Charge Coupled Device) 摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化。目前 CCD,CMOS等固体器件的应用技术,线阵图型敏感器件,像元尺寸不断减小,阵列像元数量不断增加,像元电荷传输速率也得到大幅提高。

在基于PC机的机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照来完成图像的采集与数字化,并协调整个系统的重要设备。

图像采集卡直接决定了摄像头的接口为:黑白、彩色、模拟、数字等形式。

三、机器视觉的应用与优势

1、机器视觉技术的应用范围

(1) 在工业检测方面

近几十年来,在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,使机器视觉技术得到了广泛的应用,取得了巨大的经济与社会效益。自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验,如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。

这些检测识别系统属于二维机器视觉,技术已经较为成熟,其基本流程是用一个摄像机获取图像,对所获取的图像进行处理及模式识别,检测出所需的内容。

(2)在医学方面

在医学领域,机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁共振、超声波、激光、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像,再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别,最后得出相关信息,对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常,并进行有效治疗发挥了重要的作用。

不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像,如X射线反映的是骨骼组织,核磁共振影像反映的是有机组织图像,而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系,因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来,以便于医学分析。

2、机器视觉技术的优势

针对量大面广的混凝土梁体

1、效率:工业自动化的快速发展,使生产效率大幅提升,从而对检测效率提出了更高的要求。人工检测效率是在一个固定区间,无法大幅提升,而在流水线重复且机械化的检测过程中,检察人员很容易出现疲劳而导致检测效率降低;而机器视觉能够更快的检测产品,特别是在生产线检测高速运动的物体时,机器能够提高检测效率,速度甚至能够到达人工10-20倍;

2、精度:由于人员有物理条件的限制,即使是依靠放大镜或显微镜来检测产品,也会受到主观性方面的影响,精度无法得到保证,而且不同的检测人员的标准也会存在有差异;在精确性上机器有明显的优点,它的精度能够达到千分之一英寸。而且机器不受主观控制,只要参数设置没有差异,相同配置的多台机器均能保持相同精度

3、客观性:人工检测难免会出现疲劳,同时有一个致命缺陷,就是情绪带来的主观性,检测结果会随检察人员心情的好坏产生变化;而机器没有喜怒哀乐,它所带来的检测结果自然更加客观可靠。

4、重复性:机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦;与此相反,人工长期重复性检测肯定会产生疲劳,同时每次检测产品时都会有细微的不同,即使产品是完全相同。

5、环境:机器视觉是通过即图像摄取装置将目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,在测量工件过程中,无需与工件进行接触,因此能够适应恶劣危险生产环境,同时也不会对工件造成接触性损伤;而人工则需要与工件进行接触性检测,因为无法应对恶劣环境,且在检查过程中不可避免的会对工件造成接触性损伤;

6、成本机器视觉前期投入会比较多,但属于一次性投入,长期产出,由于机器视觉的发展越来越迅速,价格也会逐渐降低;而人工检测则需要长期投入,且人工管理成本会呈不断上升的趋势。由于机器比人工的检测效率高很多,因此长期来看,机器视觉成本会更低;

7、信息集成:机器视觉可以通过多工位检测方法,一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量;而人工检测在面对不同的检测内容时,只能通过多工位合作协调完成,而不同员工检测标准不一,极容易出现误检的情况;

机器视觉未来发展趋势

机器视觉可以说是人工智能的最下层的基础设施层, 在人工智能产业行业应用最主要几个应用领域中,机器视觉的应用领域非常深、非常多,从整个产业链的全景图来讲,中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。

从整个机器视觉的领域来讲,它是处在快速的重构期,通过市场分析来看,机器视觉并不是特别新兴的领域,这从最早图像处理衍生到现在,市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕,他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的,在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。

赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿,这个复合增长率会达到25.8%,增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲,也是存在着整体的情况。投资规模来讲,在去年一年,从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势,而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。

未来,通过人工智能方面利好的政策,在这四个领域会有比较大的机遇,安防、交通,金融,消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。

第一是现在巨头做机器视觉,包括人工智能演进,他们都是呈开元化,这在中国来讲比如华为,对他们来说开源的思路,到底开源怎么用,有很多理念上跟国外还是有一定的差距,很多开源做完代码自己封装自己用了,其实从整个思路来讲,国外开源理念上是更先进的。当然有其背后的原因,很多企业基本上在提交人工智能代码上走着开源化部署道路。

整个产业的演进方向,目前处在快速回报期。整个产业和产品技术演进会存在周期的波动,机器视觉领域以及计算机视觉,仍是处在快速的回报期,也就是说它的技术已经得到成熟,市场关注度也在快速地回升,它是未来能够得到快速回报的重点产品和领域。

最后就是在目前中国整个市场发展,包括政府的规划中,智慧城市这个话题又重新火热起来了,很多年前建设了很多,但是发展都不是特别顺利,现在随着人工智能整个产业发展,这个动力和热潮,主要原因就是技术实力能够解决真正的刚需和真正的问题,在数据方面我们预测今年中国智慧城市建设数量超过500个,在整个智慧城市的产业定义上来讲,机器视觉领域需求量特别大的,很多的包括智慧城市的定义就是说,什么叫智慧城市,就是摄象头数量多少个,这是一个很刚性的标准,对智能,包括具备人脸识别功能摄象头需求量未来是非常大的。

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