鲁栋
库卡机器人（广东）有限公司528311
摘要：随着我国科研技术的发展，在机械制造行业，视频技术以及红外成像技术都得到了较为广泛的应用，并且为我国的机械制造自动化进程提供了帮助。所谓的机器视觉技术，就是由计算机技术作为支持，模拟人的视觉系统，通过智能化分析模式，对收集到的图像信息进行了解。该种技术具备效率高、处理量大等特点，本文将以机械制造自动化中对机器视觉技术的应用进行总结，希望能够推动我国机械制造的自动化进程。
关键词：机器视觉技术；机械制造；自动化
引言：目前，我国的大多数行业以及领域展开的生产工作都逐渐趋向于自动化，自动化生产模式不但能够有效提高生产效率，还能够大幅度降低由人工生产加工导致的质量问题。在机械制造领域，为了跟上当下社会的发展需求，逐渐加强了自动化脚步。想要推进我国机械制造领域的自动化进程，就必须要加强对各种技术的探究。
1 机器视觉技术在工件检测中的应用
在当下的社会环境中，人们对机械的需求越来越高，部分机械设备基本可以满足自动化生产的需求[1]。尤其是在机械制造以及汽车制造等需求量较大的产业，往往需要进行大批量的零部件生产与加工，并且大多数加工流程都呈现较为系统的流水线作业形式。但是，在机械制造领域中检测环节却仍然缺乏较高水平的检测技术。想要通过人力完成对大批量机械零件的无误差检测显然是不现实的，并且在一些较为精密的零件检测环节中，仅通过人力也很难找出精密原件中存在的问题。通过对机器视觉技术的应用，能够直接观测到零件表面存在的问题，并且能够将部分精密零部件的外表面进行完全观测，根据事先录入的机械标准模型进行比对，找出机械中存在的各种问题，通过对该种技术的应用，能够有效减少工作人员的工作压力，并且提高工作效率与检测工作的准确性，从而实现对机械产品质量的有效控制。
2 机器视觉技术在工件测量中的应用
在机械制造过程中，通过机器视觉技术完成的工件测量作业是基于检测系统完成的[2]。在展开测量作业时，检测系统会向需要进行测量作业的零部件上照射平行光束，在这个过程中，通过该系统中的光学显微镜来放大零件的边缘轮廓，随后使用CCD摄像头对该零件进行成像处理，这一整个过程具备较高的精准性，并且能够在短期内测算出零件的大小以及体积等各项数据。如若在机械制造过程中需要对零件的位移量进行测量，则只需要对零件的在另一个位置状态进行测量并计算其结果之差即可得出该零件的获取位移量。该种测量方式能够有效保障测量精度以及测量效率。在测量的过程中，如果零件的两天边缘轮廓线出现在同一个成像之中，则可以直接得出该被测零件的大小以及体积。一般来说，该种技术可以被应用于大批量机械零件的测量工作，并且能够对较为精密的零件进行精准度更高的测量作业。（被测对象进行测量的原理如图1，1为光源、2为被测对象、3为显微像组、4为CCD系统、5为摄像机）
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3 机器视觉技术在工件预调中的应用
传统的机械制造作业过程中，对工件进行预调测量时都是通过光学投影定位的方式，对机械零部件进行测量，该种测量方式不但对工作人员的专业技术要求较高，并且还会耗费大量的人力资源，需要由多人共同完成，很难保障在有限的资金支持下完成对机械零部件的预调测量作业。并且，受到工作人员专业水平以及技术水平的限制，在实际的测量工作中，很难保障测量的精准度，很难将误差维持在标准要求以内。在当下的测量技术中，可以将传统的光学投影定位技术与机器视觉技术良好的集合到一起，进行技术层面的取长补短。通过机器视觉技术的帮助，有效解决了光学投影定位技术中人力资源消耗过大的情况，简化了测算的流程以及方法，有效降低了预调测量的难度。与此同时，在机器视觉技术的帮助下，最大限度的提高了零部件预调测量的效率。
4 机器视觉技术在逆向工程中工件测量的应用
逆向工程通过测量仪测量得到的信息数据建立一个与工程相对应的三维坐标图，并且通过CAD等软件，对该三维坐标图进行可视化处理[3]。最后再将该三维三标图传输至CNC系统中，对该三维坐标图进行补充完善。通过对机器视觉技术的应用，可以有效缩短这一流程。以快速轮廓视觉测量技术为例：该种技术可以通过三角法结合线结构光，对需要进行测量的零部件表面的轮廓进行测量记录，随后根据该零件表面平面条纹的结构光呈现出不同的变形条纹。随后将该图像输入至CCD系统，在输入CCD系统之前，需要经过视频信号到模拟信号，最终转换为数字信号进行保存。随后通过监视器对输入的信息进行处理，最终将零部件的模型图直接呈现在计算机上。
5 机器视觉技术在工件磨损测量上的应用
在实实际的工件磨损测量过程中，往往会由于各种外界因素导致测量数据不够准确，难以保障测量的精准度。由于零部件大小或者磨损大小等原因造成的影响，极易导致测量的误差过大，影响后续的工作开展。并且传统的测量工作通常由人力完成，针对一些较为精密的零部件的测量，则完全需要由工作人员的专业技能以及工作经验做支撑，很难保障测量数据的可靠性。通过对机器视觉技术的应用，能够有效解决这些问题，即便是对于较为精密的零部件，也可以通过对零件部件模型的比对，得出零部件的磨损信息，能够有效保障零部件磨损测量结果的可靠性。
结束语：
综上所述，当下的机器视觉技术在机械制造自动化中的应用较为广泛，能够有效解决传统机械制造自动化中的各项问题，提高机械制造自动化效率的同时，保障机械制造的质量，降低机械制造的成本。
参考文献：
[1]刘泽宇.机器视觉技术及其在机械制造自动化中应用的探讨[J].中国设备工程,2019,01:188-189.
[2]邓达.机器视觉技术以及其在机械制造自动化中的运用[J].科学技术创新,2019,07:183-184.
[3]赵冬.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用[J].电子技术与软件工程,2019,08:125.
作者简介：鲁栋（1991-02），性别：男，民族：汉族，籍贯：湖北省武汉市，供职单位：库卡机器人（广东）有限公司，学历：本科，研究方向：机器视觉，机器人系统测试。