工業(yè)視覺系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)

第一章工業(yè)視覺技術(shù)

學習目標掌握工業(yè)視覺技術(shù)定義、視覺系統(tǒng)的架構(gòu)和核心組成了解工業(yè)視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢及其工業(yè)應(yīng)用工業(yè)視覺驅(qū)動智能制造1在當今洶涌澎湃的科技浪潮中，工業(yè)視覺技術(shù)以前所未有的態(tài)勢推動著智能制造蓬勃發(fā)展，成為驅(qū)動制造業(yè)革新升級、邁向高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。工業(yè)視覺技術(shù)是多種先進技術(shù)的集成，涉及了光學工程、電子技術(shù)、計算機科學等多個領(lǐng)域，融合了圖像采集技術(shù)、圖像處理算法、模式識別技術(shù)、深度學習算法、自動化控制技術(shù)等多種關(guān)鍵技術(shù)。工業(yè)視覺技術(shù)以其卓越的性能和廣泛的應(yīng)用場景，正引領(lǐng)著制造業(yè)邁向一個全新的智能化時代。它不僅使企業(yè)實現(xiàn)了生產(chǎn)效率提升、產(chǎn)品質(zhì)量保障和成本的降低，更在推動產(chǎn)業(yè)升級、促進就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及增強國家制造業(yè)競爭力等方面發(fā)揮著不可替代的重要作用。2工業(yè)視覺技術(shù)概念工業(yè)視覺技術(shù)（IndustrialVisionTechnology），又稱為機器視覺（MachineVision），是一種利用鏡頭、相機等硬件和計算機視覺處理軟件等技術(shù)實現(xiàn)人的視覺功能，對各類工業(yè)生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品進行圖像采集、處理和分析，從而實現(xiàn)檢測、識別、測量和控制的技術(shù)。工業(yè)視覺技術(shù)的核心部分主要包括圖像采集和圖像的分析處理。其中，圖像采集是指通過鏡頭、相機和傳感器等設(shè)備捕捉并記錄圖像信息的過程。圖像采集需要根據(jù)實際應(yīng)用場景，合理選擇布局相機鏡頭和光源，確保采集設(shè)備能夠覆蓋目標區(qū)域，光線均勻照射確保能夠清晰獲取目標的關(guān)鍵特征。圖像處理通常是指對數(shù)字圖像進行各種操作和轉(zhuǎn)換，從圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，支持各種決策和應(yīng)用。圖像處理操作一般利用專業(yè)的圖像處理軟件實現(xiàn)，也可以在硬件設(shè)備上完成，如圖像處理器和智能讀碼器等。近年來興起的深度學習和人工智能技術(shù)，大大拓展和增強了圖像處理的能力，使得過去許多復(fù)雜的圖像處理任務(wù)變得可能和高效。工業(yè)視覺融入深度學習和機器學習技術(shù)，實現(xiàn)基于規(guī)則的機器視覺和基于深度學習的圖像分析之間的互補，可以更加智能化的識別和分類對象特征，真正實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智慧制造。3工業(yè)視覺技術(shù)發(fā)展歷程工業(yè)視覺技術(shù)的產(chǎn)生及發(fā)展是一個涵蓋了多個學科、多種技術(shù)不斷進步和融合的過程。工業(yè)視覺技術(shù)起源于計算機視覺，隨著工業(yè)應(yīng)用需求的增加，逐漸發(fā)展為一個相對獨立的應(yīng)用領(lǐng)域。20世紀60年代，麻省理工學院（MIT）的DavidMarr提出了系統(tǒng)化的機器視覺理論，研究主要集中在基礎(chǔ)算法的開發(fā)，如邊緣檢測、特征提取和模式識別等，利用計算機從數(shù)字圖像或視頻中獲取信息。此后，計算機技術(shù)和圖像處理算法飛速進步，視覺技術(shù)方法和理論概念開始不斷的完善和發(fā)展。在工業(yè)視覺技術(shù)的發(fā)展歷程中，有兩次顯著的技術(shù)飛躍，從視覺硬件系統(tǒng)基礎(chǔ)組件的更新和計算能力的提升、以及圖形圖像算法突破和智能技術(shù)的引入，驅(qū)動工業(yè)視覺技術(shù)從實驗室走向?qū)嶋H的工業(yè)應(yīng)用，并使其成為智能制造和工業(yè)4.0的核心技術(shù)之一。國內(nèi)工業(yè)視覺研究及應(yīng)用起步于80年代，進入20世紀90年代后期，隨著中國制造業(yè)的快速發(fā)展，對質(zhì)量控制和自動化生產(chǎn)的需求增加，工業(yè)視覺技術(shù)一直處于高速發(fā)展階段，并在汽車制造和電子制造等更多行業(yè)和領(lǐng)域得到應(yīng)用。涌現(xiàn)出一批專注于工業(yè)視覺的初創(chuàng)公司和高科技企業(yè)，出現(xiàn)了多家在該領(lǐng)域具備國際競爭力的公司，國產(chǎn)設(shè)備和解決方案開始在市場上占據(jù)一席之地。中國已成為世界工業(yè)視覺發(fā)展最有潛力和最為活躍的地區(qū)之一，同時，借助深度學習和人工智能技術(shù)，并與其他智能系統(tǒng)集成，可以實現(xiàn)全面的智能化生產(chǎn)管理，視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也將不斷擴展和深化。4工業(yè)視覺系統(tǒng)應(yīng)用工業(yè)視覺技術(shù)經(jīng)歷了從簡單的定位測量如今高速智能化的發(fā)展演進，從模板匹配到機器學習和深度學習的轉(zhuǎn)變。隨著數(shù)字圖像傳感器、高性能計算機和深度學習等技術(shù)的不斷發(fā)展，以及視覺應(yīng)用場景的復(fù)雜多樣化，工業(yè)視覺技術(shù)開始與深度學習算法、3D傳感技術(shù)、互聯(lián)互通標準等技術(shù)進行深度融合，工業(yè)視覺系統(tǒng)進入了數(shù)字化和智能化的時代。工業(yè)視覺典型應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域典型應(yīng)用汽車制造業(yè)氣缸蓋監(jiān)測，汽車車身檢測，金屬鑄件檢測，裝配線上檢測，尺寸測量。電子、半導(dǎo)體行業(yè)PCB板鉆孔定位及測量，BGA錫珠檢測，手機平板裝配，零部件外觀檢測，航天電池片檢測。煙草行業(yè)油封質(zhì)量檢測，在線包裝質(zhì)量檢測，煙支外觀檢測，鋁箔紙檢測，雜物剔除。金屬加工行業(yè)表面質(zhì)量在線檢測，工件識別測量定位，圓孔直徑測量，齒輪缺陷檢測，鋼材尺寸檢測，螺絲流水線檢測，缺陷檢測，金屬球表面二維碼在線識別系統(tǒng)。包裝行業(yè)證件配頁裝訂在線檢測，票據(jù)號碼印刷質(zhì)量在線檢測，啤酒瓶蓋高速檢測，卷煙盒包裝質(zhì)量檢測，硬幣邊緣字符在線，包裝帶缺陷高速自動檢測。（1）定位和測量通過邊緣檢測和識別等基礎(chǔ)算法，對獲取的圖像進行分析，實現(xiàn)對對象的位置和形狀的基本判斷，或是利用圖像中的像素數(shù)和已知的比例關(guān)系，對工件進行尺寸測量和分析等。（2）模板匹配建立一組標準模板，使用不同的相似度度量標準，如相關(guān)系數(shù)、平方差和互相關(guān)等計算模板和圖像各區(qū)域的“相似度”，來尋找與預(yù)定義模板相似的區(qū)域，來識別圖像中的特定模式或?qū)ο蟆＃?）字符識別和讀碼字符識別是一種利用視覺系統(tǒng)識別圖像中的文字和字符的技術(shù)，通過圖像處理和模式識別算法，識別印刷或刻蝕在產(chǎn)品上的信息，如零部件上的序列號、批次號、生產(chǎn)日期等。（4）缺陷檢測工業(yè)視覺缺陷檢測是指利用視覺技術(shù)來自動識別和分析產(chǎn)品或材料表面的各類加工制造缺陷。如劃痕、孔洞、腐蝕，焊點、走線和電容等元件安裝的完整性及準確性等。（5）3D視覺檢測3D視覺檢測技術(shù)是現(xiàn)代工業(yè)視覺的重要分支，是利用三維數(shù)據(jù)來進行對象檢測、識別和分析，在處理復(fù)雜幾何形狀、檢測產(chǎn)品缺陷以及精確測量等任務(wù)中，3D視覺系統(tǒng)具有獨特的優(yōu)勢。（6）深度學習工業(yè)視覺融合深度學習是當前智能制造和工業(yè)自動化領(lǐng)域中的一個熱門話題，深度學習技術(shù)可以自動提取特征，高效地處理圖像數(shù)據(jù)，通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，深度學習可以提供更加全面的環(huán)境理解和復(fù)雜場景分析，幫助優(yōu)化控制決策，深度學習技術(shù)與工業(yè)視覺的融合正在推動工業(yè)自動化和智能制造的前沿發(fā)展。中國作為全球最大的制造業(yè)大國之一，擁有龐大的制造業(yè)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，這為工業(yè)視覺技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的市場和需求基礎(chǔ)。AI、深度學習和5G通訊的發(fā)展，工業(yè)視覺系統(tǒng)將更為智能和高效。中國的工業(yè)基礎(chǔ)、市場需求以及政策支