引言

       隨著我國工業持續發展，工業主導地位不斷提高，我國的工業生產結構產業結構從勞動密集型逐漸轉向技術、知識密集型，產業發展的動能也逐漸從要素驅動轉向效率驅動和創新驅動。與此同時，隨著5G網絡時代的到來，人民的生產生活將愈來愈智能化。為建設現代化強國，提高工業生產的作業效率和經濟效益，實現國家經濟增長再創新的高度。我國工業生產的智能化水平仍然是工業領域的一個重要的研究點，未來工業智能化的發展尤為重要。

       近年來，隨著工業智能化的迅速發展，具有便捷性、精確性、迅速性、智能化等優點的機器視覺技術被廣泛應用于工業生產各領域，其作為一種現代化檢測手段，越來越受到人們的重視。機器視覺技術涉及計算機科學、人工智能、信號處理、圖像處理、機器學習、光學、自動化等多個領域。機器視覺通過光學設備和傳感器獲取到目標物體的圖像信息，然后將圖像信息轉化成數字化信息，進而通過計算機分析數據顯示在電子屏幕上或者通過控制單元指導機器完成任務。機器視覺偏重于信息技術工程化和自動化，但又構建在計算機技術視覺效果方法論的基礎上，它的重點是感知目標物體的位置信息、大小形態、顏色信息及存在狀態等數據信息。

     

       本文主要通過論述機器視覺技術在工業生產智能化中的應用，分析機器視覺的優點及現如今存在的問題，并針對問題提出解決性的方法，進而剖析機器視覺技術在工業智能化生產上的發展趨勢及方向，期望能為現代化的智能工業生產的發展提供借鑒。

機器視覺的研究與發展

       機器視覺的概念始于20世紀50年代，最先應用于“機器人”的研制。通過機器視覺傳感器采集圖像信息并處理，進而通過計算估計下一步的位置來控制機器人運動。
       20世紀50年代：機器視覺的研究主要集中在二維圖像的簡單分析和識別上，像字符，工件、圖片的分析和處理等，多用于航天、工業的制造與研究。
       20世紀60年代：利用計算機程序從數字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結構，提出基于機器視覺的多面體零件特征提取技術，進而為識別三維物體和三維計算機視覺研究打下堅實的基礎。
       20世紀70年代：這個時期才有人首次提出較為完整的機器視覺理論，也陸續出現了一些視覺應用系統．簡單的視覺應用系統小部分的代替人工生產，讓工業生產逐步向自動化方向發展。
       20世紀80年代：機器視覺技術在這個時期獲得蓬勃發展，隨著一些新概念、新方法、新理論的不斷涌現。機器視覺技術也不斷和其他技術相結合，產生新的生產方式應用于工業生產中，機器視覺也逐漸被人們熟知和應用，使其工業生產中掀起新的生產浪潮。
       20世紀90年代：機器視覺技術開始應用于零部件的裝配。同時，這一時期有人提出將機器視覺和神經網絡技術相結合，實現了對機械零件表面粗糙度的非接觸測量。這一技術的實現讓眾多機械零件表面的檢測得到了應用，代替了人工檢測，提高了工業生產效率，讓眾多工人的雙手和雙眼從工廠生產中解放出來。

        21世紀：現如今，機器視覺的發展已相對成熟，很多企業借助機器視覺的優點將其大量應用于工業生產中。現如今的時代是智能化的時代，現代工廠的生產也不斷追求自動化以及機械化，倡導將傳統的人工生產解放出來，越來越多的產業已經在工業生產智能化方面做的相當出色。機器視覺技術作為工業智能化生產中的關鍵技術，也不斷的被人們改進。

        由此可見，機器視覺技術一步步地發展到現階段，已經相對成熟，并且在各個領域都大規模是使用，尤其在工業領域發揮了至關重要的作用。但是國內的機器視覺技術相對起步較晚，相比國外還有一定的差距，還需要在技術、算法等方面努力跟進。

機器視覺在工業機器人中的應用

        工業機器人是現代科技的主要代表技術，工業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。隨著現代科技的高速發展，高標準、高效率已經成為眾多企業追求的目標，在這種發展背景下，工業機器人應運而生。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。在工業機器人領域中機器視覺具有如下功能。

        度和效率，使工業生產更加的自動化和智能化。

機器視覺中的關鍵技術

       通俗來說，機器視覺的作用是代替了人眼來做測量和判斷，機器視覺系統利用照相機和照明設備獲取圖像信息，然后傳送給圖像處理系統，圖像處理系統將圖片進行顏色、亮度處理，然后將圖像信息轉換成數字信號，最后通過計算機進行處理、分析。機器視覺中的兩大關鍵技術：圖像采集和圖像分析與處理。
（1）圖像采集
        圖像的獲取是機器視覺技術中至關重要的一步，他是后續圖像處理的保障。利用攝像頭進行圖像捕捉，攝像頭的選擇因功能而異；有時，圖像的質量優劣還與光線強度有關，因此，會添加照明功能輔助圖像采集。
圖像采集工作涉及到圖像傳感器的使用，一般靈敏度高、像素大、動態范圍大、功耗低的圖像傳感器較受人們歡迎。目前市場上普遍使用的傳感器是CCD，其靈敏度高、讀取噪聲低，因此在圖像傳感器占據一定的市場。日常生活中常見的圖像采集有數碼相機、手機、各式各樣的攝像頭、多媒體等，圖像采集的速度、質量直接影響到后面圖像的處理以及機器的控制。
（2）圖像分析與處理
         圖像分析一般利用數學模型對圖像的色彩、透明度、色差進行分析，進而提取出有用的圖像信息。主要包括圖像信息識別與讀取、圖像的存儲、圖像數據變換、圖像分割、模型匹配以及解釋。圖像分析步驟如圖1所示。

圖1 圖像分析步驟

        對于分析好的圖像信息，下一步就需要進行處理。一般的圖像處理方法是數字處理，主要技術和方法包括去噪、增強、復原、提取特征等。圖像處理所需的硬件有數字圖像采集器以及圖像處理計算機，主要的圖像處理操作，還是要通過圖像處理軟件來完成。涉及的算法有傅里葉變換、正余弦變換、沃爾什變換，微分計算、濾波處理等。
        圖像是機器獲取和信息交流的主要來源。通過圖像的獲取、分析與處理，將外界信息轉化成可供計算機分析的數字信號，進而通過分析系統傳輸給控制系統，發出下一條動作的指令，控制機器完成任務。

 

機器視覺技術在工業應用中的發展趨勢

        機器視覺技術的優點：可以利用機器進行非接觸測量，可以利用機器實現在人無法工作和到達的區域完成對目標物的檢測；機器比人眼對光更加敏感，可檢測人眼看不見的紅外及微弱光檢測測量，解決了人眼的缺陷，擴大了人眼的視覺范圍；機器不會產生疲勞，可以長時間的穩定工作，機器視覺可以進行長時間工作、分析、處理與操縱；利用了機器視覺解決方案，可以節省大量勞動力資源，有效降低企業生產成本，為現代化工業生產帶來可觀利益。
       現在科技技術發展較迅速，機器視覺技術的應用也相對成熟，但是還是存在諸多問題：當工業生產車間現場的噪聲很大時，機器視覺系統往往會受到干擾，會造成設備靈敏度的降低或設備的損壞；另外工業生產現場有的處于高溫，有的處于低溫，這就要求機器設備要有一定的抗干擾能力和穩定性。圖像的采集有時還會受光照強度的影響，當光線昏暗時，就會影響目標物圖像的提取、識別及分析，進而有可能造成生產產品次品率上升，影響生產的精度及效率。如何解決這些問題并提高機器性能，進行有效的圖像識別，使機器視覺技術在工業智能化生產中得到高效的利用，是當下研究的關鍵。
（1）研發出高效率的圖像處理軟件和硬件。圖像采集部分的快慢主要依賴于硬件的速度，高質量的硬件可有效減輕主機的負擔，提高系統的對圖像的分辨效率、采集效率、圖像處理的速度及處理分析效率。高質量的軟件也尤為重要，質量高的軟件可以讓機器的命令執行速度更加高速有效。
（2）開發適用性強、高效、穩定、實時的智能算法。智能、高效、穩定化的智能算法可有效提高系統的分析處理速度，并且改善復雜環境下系統抗干擾能力較差的缺點，使系統有較強的即時性、魯棒性、穩定性、抗干擾性以及環境適應性。

結語

       由此可見，機器視覺技術在工業制造有著廣泛的需求，在工業領域有著較大的發展空間。機器視覺技術的利用可有效的降低生產成本，節約勞動力，提高生產效率，降低產品次品率；另外，還可以實現非接觸測量。機器視覺技術的優點如此之多，因此，對制造業領域智能化的發展也具有較大的影響。但是，現在的機器視覺技術還有待提高，許多技術難題還亟待解決，當下任務應著力解決機器視覺技術在工業生產上的智能化、自動化應用，以便以后全面投入工業領域生產，進而為我國的現代化強國建設做出貢獻。