发布时间：2020-07-01所属分类：科技论文浏览：1次
摘 要： 摘要：近些年来，我国制造业与机器视觉进行了有效的结合，从而实现了通过机器代替人工进行制造过程中相关数据的测量以及判断。本文主要进行了对机器视觉技术的发展情况还有其主要的组成部分进行了有效的介绍，并且对机器视觉方面在制造业方面的应用予以进一
摘要：近些年来，我国制造业与机器视觉进行了有效的结合，从而实现了通过机器代替人工进行制造过程中相关数据的测量以及判断。本文主要进行了对机器视觉技术的发展情况还有其主要的组成部分进行了有效的介绍，并且对机器视觉方面在制造业方面的应用予以进一步的研究，从而对机器视觉在制造业中的应用过程中的相关问题展开有效的探究，同时提出相应的处理措施，以期能够为机器视觉的应用提供有效的帮助。
关键词：机器视觉;制造业;应用;识别
前言
对于机器视觉来讲其具有较高的灵敏度以及在精准方面表现良好，并且具有较高的效率。同时其在运行的过程中所产生的噪音也相对较小，在抗电磁干扰方面的表现相对较为良好，同时其在操作方面相对较为简单，能够很好的实现数字化的处理还有进行信息终端的有效连接。通过进行机器视觉的有效应用能够使得其生产的效率得到一定程度的提升，同时还能够大幅度降低工作量，并且该技术现阶段已在工业制造方面得到有效的应用。
关于机器视觉技术的发展分析
对于机器视觉来讲其主要指的是通过计算机进行对生物的视觉方面的有效模拟的技术手段，其在应用过程中的主要作用是采用图像创建或者恢复实际世界的模型，从而展开对现实世界的具体分析与研究。近些年来，机器视觉处于快速发展的阶段，该技术手段起初主要应用于统计领域的，其在此阶段的主要工作主要是进行对二维图像进行有效的分析与识别。后来发展成为利用计算机相关技术程序由数字图像内进行三维结构体的有效提取，同时予以物体的形状还有物体的空间展开科学的描述。随着科学技术的不断发展近些年来对于机器视觉方方面的研究也在不断的得到深化发展，尤其是制造业通过采用机器视觉技术手段，从而使其得到一定的发展。
机器视觉的基本理论以及组成
2.1机器视觉系统概述
对于机器视觉系统来讲其主要是通过图像摄取相关设备将所获取的相关目标进行图像信号的有效转化，在将此图像信号传输至专业的图像处理系统展开有效的处理，通过其像素的具体分布情况还有实际亮度以及颜色等方面的不同实现数字信号的有效转换。该部分信号在图像系统内部经过程序化的有效运算，从而抽取相应的特征元素，根据所运算的最终结果展开对现场设备动作的有效控制。
2.2机器视觉运行原理分析
机器视觉系统在运行过程中所输出的信号不属于图像视频类型的，其是通过一定的运算处理的相关检测结构。通常情况下机器视觉方面的测试值得是采用机器设备进行对人工测量还有判断的有效替代。采用电荷耦合器件照相相关设备进行对相关目标的图像信号的转换，然后将该部分信号输入至具备图像处理功能的相关系统进行数字信号的转换。在此过程中图像处理系统通过对该部分信号展开有效的运算从而获取到主要目标的相关特征。结合提前设定好的容许度或者其他相关要求进行运算结果的输出。
关于机器视觉在制造业内的具体应用分析
由于机器视觉系统在制造业方面的应用过程中具有高效性以及精确性，同时在现场抗干扰方面的表现相对较为良好，因此在制造业中得到得到了相对广泛的应用。对于当前机器视觉技术方面在制造业方面的应用主要有进行对产品相关特征的有效检查还有机器人方面的研究等方面。制造业通过采用机器视觉能够能够在大规模生产作业的过程中可以保持高效准确的进行相关产品的有效检测，以此能够大幅度提升产品生产的效率。针对对被检测产品的相关特征展开进一步分析，进行了对一下几种基于产品不同特征进行检查。
根据产品空间特征进行检查，机器视觉在制造业的应用的过程中一般情况下是对产品的具体规格与容许范围的识别或者产品的形状正确与否方面的检查。此种方式的检查其通常包含了产品的二维或者三维方面的几何特性，例如外形方面还有方向方面等相关特征。
根据产品其表面在骗纸方面的相关特性的检查，其在此过程中主要是利用机器视觉相关技术进行对产品的外边的相关缺陷还有磨损情况进行有效的检查或进行对产品的外边的精度以及粗糙程度等方面的有效监测，以此展开对产品的科学的评估或者级别的划分。
其次，机器视觉技术能够为机器人相关研究提供有效的帮助，通过采用机器视觉在制造业中的应用能够为机器人提供良好的视觉系统，从而令该类型的产品能够具有相对较高的灵活度以及更好的进行外界环境的有效适应，从而实现采用柔性生产的方式中予以自动定位为以及装卸还有实现自动焊接等方面的需求。在进行机器人的制造过程中从而提出得可根据视觉引导还有超声测距类型的机器人系统展开对活动对象的追踪以及相关抓取的手段，部分机器人实现了以此为基础同时附加了一定的定位方面的功能进行对未知对象的抓持与否以及展开有效抓持规划给予了一定的参考。
机器视觉在制造业中应用过程中存在的问题分析
机器视觉技术其主要是通过机械化的相关设备进行取代人类视觉，结构其应用的具体情况来讲，其复杂程度相对较高并且其在具体的应用的过程中所遇到的问题主要有一下几点：
首先，三维的场景在进行投影的过程中会以二维的形式呈现出来的，因此其深度还有不能够展现出来的一部分的相关信息数据会丢失，所以在应用的过程中产生了在外形方面存在明显差异的三维物体其二维图像相似的情况发生。同时通过不同角度进行目标物的图像的获取所投影出的二维图像存在相对较大的差异性。
其次，机器视觉在具体的应用过程中会受到一定程度的现场环境等外部因素的影响，其中主要涉及到环境的光照情况以及目标的外部形状以及摄像设备与空间关系变化等方面。
此外，机器视觉在具体的应用过程中相同的图像在采取的知识引导的不同也会造成识别结果出现一定程度的差异。同时其获取的相关图像的信息数据相对来说较大，因此在处理的过程中所需要的存储空间也相对较大，以至于处理的效率将会受到一定程度的影响。
面对机器视觉在制造业应用过程中所遇到的问题，相关研究人员或组织展开进一步的深入研究，从而采用科学有效的手段进行对系统的有效改进与完善。
结束语
近些年来，对于机器视觉的应用方面取得了一定程度的成绩，尤其是在制造业方面，同时在其发展的过程中也积累了极为丰富的学术方面的知识。机器视觉依靠其非接触和精确度高以及高效还有对于现场抗干扰方面的性能相对较为突出等优势得以在制造业中的广泛应用。同时随着信息技术领域的不断发展以及图像处理技术的不断发展从而为机器视觉的发展提供了巨大的支持，并且也使得机器视觉成为了现阶段制造业中极为关键的工具。——论文作者：朱俊勇
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