基于機械制造與自動化的機器視覺技術運用分析論文

　　摘要：機械視覺技術在機械制造自動化系統中的有效應用, 一方面能夠為機械工件的植被提供效率的數據檢測器械, 降低機械工件生產的損耗率;另一方面能夠憑借機器人等技術的應用, 完善傳統人工所不能做到的工作, 為后續精細化設備體系的構建提供了優質保障。本文基于機械視覺技術及其在機械制造自動化中的應用展開分析, 在明確技術特點與應用方向的同時, 期望能夠為后續機械制造產業的發展提供良好參照。

　　關鍵詞：機械視覺技術; 機械制造; 自動化; 應用分析;

　　1 機械視覺技術特點概述

　　機械視覺技術是基于網絡信息化與電子技術為基礎, 以計算機信號模擬人類視覺功能以便提取事物信息的新型概念, 期間能夠通過影像識別, 有效開展現場精密測量與智能監控的措施, 不但為各類工業技術提供了細致的數據保障, 同時為多方面地方科研工作的開展, 擬定了更為完善的檢測方案, 以便我國在數據獲取信息方面, 具備更加先進的數據校對系統。其中, 機械視覺系統是利用攝像機將具體事物圖像輸入信息處理中心, 對圖像中的顏色、亮度和分布狀況進行綜合分析, 而后再將此類信息轉換為數字信號, 才能確保內部特征分析能夠被計算機端有效識別, 并最終將詳細的檢查結果提供給操作者, 以便檢測工作具備實際意義。站在技術特點角度來看, 此種技術具備工作效率快、測量精度高、作業靈敏且運行噪聲低的優點, 并且在持久的工作環境中, 憑借信息數據處理系統的環境, 更能夠降低數據被遺漏的可能性。

　　2 機械視覺技術在機械制造自動化中的應用

　　2.1 機械工件檢測應用

　　機械視覺技術能夠通過攝像機色差等功能, 對部件表面的缺陷有效檢測, 以便為工件質量的評定提供參照。期間, 機械加工、內燃機、摩托車等汽車制造業的生產方式通常為大批量機械生產, 由于配件的數量過于龐大, 采取傳統的人工檢測方式勢必會造成檢測效率下降, 并且在人工成本的損耗方面, 也無法貼合現階段企業經濟性發展需求。而站在機械配件的檢測質量角度來看, 人工檢測工作由于檢查人員素質水準參差不齊, 且在長時間工作中出現疲勞與視覺分辨率下降等問題, 同樣極易影響產品的質量, 導致企業市場經濟競爭力無法被保障, 同時對機械工件的使用也埋下了故障隱患。

　　機械視覺技術的有效利用, 一方面能夠有效解決人工檢測素質不足的狀況, 通過相對完善且嚴謹的控制參數, 憑借智能計算機與自動化識別系統對部件表面有效探測, 由此得出更加詳細的數據列表, 為檢測結果的準確性和企業發展的經濟性提供了保障;另一方面技術應用能夠將檢測數據準確體現在計算機控制端, 確保制備流程能夠有效參照, 這同樣為配件質量水準的提升提供了拓展平臺, 同時鞏固了企業在市場環境中的競爭地位。例如, 在連桿結合爆口檢測工作開展時, 通常破口長度不超過2.5mm或面積不超過3mm2則能夠視為合格, 若是人工進行檢驗, 則其中數據偏差極難被細致核查, 而機械視覺檢測系統的有效利用, 卻能夠對破口區域的光反射進行收集, 以此通過攝影機轉換為電能信號, 并通過相應處理元件為計算機系統提供數據結果, 如此便更直接的了解配件詳情, 也保障了檢測工作的質量。

　　現階段, 國外在機械視覺技術方面的應用已經通過激光等技術措施達到了非常先進的水準, 更在機械加工與汽車等精細化制造行業有了大范圍的應用, 不但取得了配件加工質量的保障, 同時更有效降低了產品的成本消耗, 為后續行業科學化體系構建打下了扎實的系統基礎。而我國在相關技術研發方面也已經具備了非常顯著的進步, 其中激光視覺檢測系統在利用期間, 以激光技術作為視覺傳感器, 能夠準確測量也定物件的三維坐標同時, 更能夠在限定時間內對汽車車身整體全面檢測, 如此工作效率得到了極大的提升。

　　2.2 機械工件測量應用

　　2.2.1

　　機械視覺技術憑借間距與參照物的對比, 有效對特定零件采取精細化測量措施, 期間檢測系統包括計算機, 攝像頭與光學系統。而工作原理主要是憑借測量零件在平行光束中的投影, 以顯微光學鏡對零件輪廓進行核查, 并將獲取數據放大后穿導入計算機內部, 以便得出成像數據, 以此得到輪廓的具體位置, 若想要得到精準的位移參數, 則只需移動零件在攝像機鏡頭視野范圍內部, 便能夠確保精細的測量數據能夠被得知。此種系統被廣泛應用在大批量的生產零件測量工作中, 在針對體積小巧其形狀簡單的零件測量時, 具備非常明顯的優勢。

　　2.2.2 機器視覺技術能夠進行工件預調測量。

　　以往的工件預調測量方式是使用光學投影進行定位, 使用光柵數顯表進行測量讀數, 該種方式技術水平要求高, 且耗費人力資源較多, 工作效率卻難以提高。新型預調測量儀將傳統的測量方法與機器視覺技術相結合, 即在光柵技術基礎上加入自動控制技術、計算機系統處理技術、機器視覺技術, 顛覆以往的預調測量方式, 簡化了操作流程, 極大程度上提高了工作效率以及測量精度。

　　2.2.3 逆向工程中的工件測量。

　　逆向工程是指利用測量儀對定制工件進行測量, 根據測量數據建立三維坐標圖后使用CAD/CAM系統進行圖像加工, 最后由CNC加工機完成模型。其中測量數據的精確度決定了模型質量, 在逆向工程中起到關鍵作用。隨著科技的發展, 機器視覺技術被用于逆向工程工件測量中, 即目前的快速輪廓視覺測量技術, 該技術的建立基礎為三角法, 利用線結構光進行工件表面的輪廓測量。在工件表面投射平面條紋結構光, 形成不同的條紋變形, 進行工件表面輪廓變化分析。其中, CCD在進行條紋圖像攝取時, 經過三次信號轉后才進行保存, 即視頻信號—模擬信號—數字信號。同時將存儲信息輸出至監視器, 使用計算機處理系統進行圖像處理, 最終得出工件模型圖。

　　2.2.4

　　計算機視覺技術在工件磨損程度測量中, 可知部分工業元件在經歷環境因素和諸多操作因素的影響下, 經常會出現不同程度磨損磨損狀況, 通常檢修工作的開展必須針對性進行檢測與評析, 才能確保元件利用能夠滿足工業持續利用的要求。但在實際情況中, 以高速切割機為例, 必須拆卸下刀具才能進行檢測, 不但增加了檢測工作的難度, 更為檢測工作的開展帶來了風險。因此, 機械視覺技術有效應用在工件磨損測量中, 能夠省略刀具拆裝的步驟, 以此優化了檢測流程, 同時也避免了元件二次傷害的可能性出現。

　　2.3 焊接機器人應用

　　機械視覺技術在機器人焊接中的利用, 既能夠通過完善的傳感設備, 對多個元件焊接提供穩定且精準的操作平臺, 同時更能夠避免傳統人工焊接潛在的危險系數, 為更加多元化的環境提供了焊接操作的可能性。另外, 在機械視覺技術的輔助下, 機器人焊接工作能夠介于焊接弧光飛濺的程度評判焊接質量, 以此對焊接結構與性能進行預測, 有效確保了機器人焊接工作開展的質量。現階段此類技術多應用于焊道控制、熔透控制與焊縫跟蹤中, 不但有效提升了機器人焊接工作的智能化與自動化程度, 同時介于當前工業發展需求, 此類技術在機器人中的應用更得到了大范圍的普及, 以便有效提升機器人系統操作的可靠性、可控性與職能性, 為相關企業提供更加扎實的市場競爭基礎。

　　3 結論

　　機械視覺技術的有效應用, 不但鞏固了機械數據采集與處理的效率, 為機械制造自動化產業的落實提供了參數保障, 同時能夠為其他先進科技產業提供保障, 以便后續新興科技的發展, 具備更加細化的評審標準與操作平臺。故而, 在論述機器視覺技術及其在機械制造自動化中的應用期間, 必須清晰機械視覺技術的特點可優勢, 才能確保機械制造產業工作開展具備可持續保障。

　　參考文獻

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