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[摘 要]在现代生产线上，人工在产品检测过程中难免会出现视觉疲劳、每个人的判断差异会导致出现不同程度的误差，机器人视觉系统就不会存在上述问题。机器人视觉系统包括了光照系统、镜头系统、摄像系统和图像处理系统组成。对于每一个应用都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像头、检测目标的尺寸、检测目标有无缺陷、视觉场地需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。本文笔者结合自身实践工作经验分析了视觉系统在工业自动化生产中的应用，仅供参考。
[关键词]视觉系统；工业；自动化生产；应用
中图分类号：TP278；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）33-0086-01
1 引言
对工业机器人来说，在处理日常较为复杂的工作的时候，利用视觉系统达到引导十分必要。一般情况下工业机器人所使用的视觉系统可以通过图像捕捉的方式对目标零件进行定位和观察，从而将位置发送给机器人并通过指令使机器人完成相应的动作，进而方便快捷地完成复杂工作。
2 工业自动化生产控制的现状
工业生产为了将工作效率提升，节约人力，实现自动化生产。为了更好的实现工业自动化控制，需要对生产过程当中的参数进行控制，也同样是对总体过程进行控制。对参数控制、管理和生产结构进行优化，实现自动化发展，节约人力子资源，控制工业自动化可以将生产效率提高，使用先进的科学技术，优化生产模式，自动化技术作为一门综合性非常强的技术，自动化技术与工业革命紧密相关、互相作用，科学技术带动工业革命快速进步发展，工业革命来源自动化技术。当今社会的各个行业当中都应用了自动化技术，大大将劳动生产率提升。
2.1 DCS
分散控制系统（DCS）是采用多级计算机系统所共同构建而成，主要的构成部分包括了过程监控级与控制级两部分内容。实现了对通讯、控制、显示、计算等技术的综合统一。分散控制系统的核心为通信系统，网络节点为工程师站，这一系统那个最主要的功能价值即体现在能够实现网络组态，由此便可确保分散控制系统长时间保持在最佳工作狀况下。
2.2 工业PC
目前，工业PC主要包含了IPC以及CompactPCI工控机两种形式。IPC以及CompactPCI工控机的产生将现代工业自动化生产的需要满足，利用多种不同的PC机可以兼做服务器以及客户机，帮助根据区域划分的工业PC机群的产生，经过进一步依赖网络技术，构成管理和控制功能兼具的综合系统，将企业内部特别是各个生产流程当中的信息沟通交换有效实现。从现如今的情况来说，非常多的企业在生产过程中利用了PC控制方案。和工业自动化控制PC方便安装应用同时具备高级诊断功效有着紧密不可分割的联系。工作人员能够灵活选择工业自动化控制PC，而且利用工业自动化控制PC所花费的成本更加科学，有效的减少了企业的造价成本。最近几年以来，企业逐渐接受应用PC控制器，工业PC在我国获得了不小的进步发展，而且在研发工业PC技术上已经开始接近发达国家水准。
3 视觉系统的主要工作过程
视觉系统就是给机器或生产设备添加一套视觉系统。机器视觉的硬件组成分为主控设备，如光源、相机和控制板、执行机构如机器人、机械手和交互设备如显示器键盘等组成。一个典型的人工智能系统如同机器视觉一样，涵盖所有的人文特征，眼睛是工业相机，执行机构以及其他各类传感装置，如触发信号、开关信号等是人的四肢，同时核心的图像处理模块为人的脑袋，各种交互单元为人体的分布神经。在机器视觉中，起到对外部器件和核心处理模块承上启下作用的是I/O控制板，它能够全面分析外部传感器的实时触发信号，驱动光源和工业相机在合适的时间拍摄图像，并进行处理，实时控制驱动设备对检测目标进行处理。
3.1 图像拍摄
在生产线上，检测对象被检测到在运动摄像系统范围内，检测器就会向图像采集发送拍摄脉冲信号进行拍摄。
3.2 图像处理
第一，图像采集。光学系统采集图像，将采集图像数字化后的数字图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。第二，图像处理。处理器运用不同的计算法对图像进行处理、分析、识别、获得重要的图像要素。第三，特性提取。它使用计算机提取图像信息，处理识别并量化图像的关键特性，然后把重要数据发送到控制器。第四，判断提取。处理器的控制程序根据收到的数据进行处理，并做出视觉系统的方案。
3.3 输入输出信号
处理器把处理结果传送到控制器动作，进行运动纠正和误差纠正等。
4 视觉系统在工业自动化生产中的应用
以下这个案例是作者在工作中遇到的机器人与视觉配合的典型应用。圆筒形工件的两端面上排布着众多铜管，需要两台机器人在两端面同时对准每根铜管的中心进行作业。铜管的数量及排布不确定且定位精度要求高是本项目的主要难题。综合现场多种因素，最终项目采用如下方案：第一，首先利用机器人手臂上固定安装的激光测距传感器，用三点法测量端面并计算得出工作平面坐标系，用以修正接下来的机器人拍摄及作业轨迹。第二，机器人带着视觉相机按端面的最大尺寸对端面进行矩阵式扫描拍摄，图像之间重叠尺寸保证略大于铜管直径，保存图像的同时记录机器人当前坐标；第三，对上述多张图像逐一进行处理，排除涂胶、管孔间隙、已作业铜管带来的干扰，结合机器人坐标计算得出铜管圆心坐标。第四，将端面上的铜管坐标合并存储，删除重复坐标值。第五，找出两个端面靠近边缘的特征铜管圆心坐标，利用两组坐标计算出2台机器人的工作平面坐标系的关系式；第六，生成机器人作业轨迹，并利用两台机器人之间的通讯实现精确同步作业。以上方案在实际实施中效果达到预期，稳定性好精度高。
5 视觉系统的发展
机器人视觉应用系统可分为三个时代。第一个时代视觉机器人的功能比较简单，一般是按设计人员规定的流水动作对图像进行处理并输出结果。这种系统一般比较简单，主要用于产品缺陷的检测。第二个时代视觉机器人一般由计算机、图像处理设备和控制输出硬件构成。在进行图像视觉的处理过程中还会有一定学习能力。第三个时代视觉机器人系统是目前国际主流的开发使用系统。这种系统会采用一些高速图像处理芯片、并行算法，具有智能性和高度的适应性，能模拟人的视觉功能并能快速提取复杂的信息。现在国内机器视觉技术已经日趋成熟，从而在现代自动化生产领域上引入机器人视觉技术是很有必要的，如：印刷、制药、加工等领域。将会极大的提高了企业产品质量和速度，最大限度的保证了人身安全和运行稳定可靠。
6 结束语
工业自动化是在生产过程当中依赖机械设备或者不依赖人力进行参与的状况中，按照既定的目标将控制操作等处理的总称。在现代企业生产中，会有各种各样的产品需要测量和检测，例如包装产品上文字印刷质量的检查，机械加工尺寸的检测等。这种生产技术应用有着共通点，就是产品会大批量生产、而生产过程质量的要求严格。现在企业对这样重复性和精确性的工作岗位都是靠人工检测完成，所以在一些企业生产线上都会看到很多检测工人在进行产品的检测工作，这不单为企业添加了用工的成本和管理成本，同时还不能保证产品合格率。因此在现代工业自动化生产线上引入机器人视觉技术是很有必要的。
参考文献
[1]贾丙西，刘山，张凯祥，陈剑.机器人视觉伺服研究进展：视觉系统与控制策略[J].自动化学报，2015，v.4105：861-873.
[2]王健，张振海，李科杰，许涛，石志国，张东红，邵海燕，张亮.全景视觉系统发展与应用[J].计算机测量与控制，2014，v.22；No.18906：1664-1666+1679.
[3]孙梅，张森林.基于Arduino模块化机器人视觉系统的研究与设计[J].华中师范大学学报（自然科学版），2014，v.48；No.15604：511-515.
[4]林昌，林建楠，陈庆堂，宋一然.新型混合视觉系统中共同视区域的3D重建方法[J].机械设计与研究，2017，v.33；No.16701：40-42+49.
[关键词]视觉系统；工业；自动化生产；应用
中图分类号：TP278；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）33-0086-01
1 引言
对工业机器人来说，在处理日常较为复杂的工作的时候，利用视觉系统达到引导十分必要。一般情况下工业机器人所使用的视觉系统可以通过图像捕捉的方式对目标零件进行定位和观察，从而将位置发送给机器人并通过指令使机器人完成相应的动作，进而方便快捷地完成复杂工作。
2 工业自动化生产控制的现状
工业生产为了将工作效率提升，节约人力，实现自动化生产。为了更好的实现工业自动化控制，需要对生产过程当中的参数进行控制，也同样是对总体过程进行控制。对参数控制、管理和生产结构进行优化，实现自动化发展，节约人力子资源，控制工业自动化可以将生产效率提高，使用先进的科学技术，优化生产模式，自动化技术作为一门综合性非常强的技术，自动化技术与工业革命紧密相关、互相作用，科学技术带动工业革命快速进步发展，工业革命来源自动化技术。当今社会的各个行业当中都应用了自动化技术，大大将劳动生产率提升。
2.1 DCS
分散控制系统（DCS）是采用多级计算机系统所共同构建而成，主要的构成部分包括了过程监控级与控制级两部分内容。实现了对通讯、控制、显示、计算等技术的综合统一。分散控制系统的核心为通信系统，网络节点为工程师站，这一系统那个最主要的功能价值即体现在能够实现网络组态，由此便可确保分散控制系统长时间保持在最佳工作狀况下。
2.2 工业PC
目前，工业PC主要包含了IPC以及CompactPCI工控机两种形式。IPC以及CompactPCI工控机的产生将现代工业自动化生产的需要满足，利用多种不同的PC机可以兼做服务器以及客户机，帮助根据区域划分的工业PC机群的产生，经过进一步依赖网络技术，构成管理和控制功能兼具的综合系统，将企业内部特别是各个生产流程当中的信息沟通交换有效实现。从现如今的情况来说，非常多的企业在生产过程中利用了PC控制方案。和工业自动化控制PC方便安装应用同时具备高级诊断功效有着紧密不可分割的联系。工作人员能够灵活选择工业自动化控制PC，而且利用工业自动化控制PC所花费的成本更加科学，有效的减少了企业的造价成本。最近几年以来，企业逐渐接受应用PC控制器，工业PC在我国获得了不小的进步发展，而且在研发工业PC技术上已经开始接近发达国家水准。
3 视觉系统的主要工作过程
视觉系统就是给机器或生产设备添加一套视觉系统。机器视觉的硬件组成分为主控设备，如光源、相机和控制板、执行机构如机器人、机械手和交互设备如显示器键盘等组成。一个典型的人工智能系统如同机器视觉一样，涵盖所有的人文特征，眼睛是工业相机，执行机构以及其他各类传感装置，如触发信号、开关信号等是人的四肢，同时核心的图像处理模块为人的脑袋，各种交互单元为人体的分布神经。在机器视觉中，起到对外部器件和核心处理模块承上启下作用的是I/O控制板，它能够全面分析外部传感器的实时触发信号，驱动光源和工业相机在合适的时间拍摄图像，并进行处理，实时控制驱动设备对检测目标进行处理。
3.1 图像拍摄
在生产线上，检测对象被检测到在运动摄像系统范围内，检测器就会向图像采集发送拍摄脉冲信号进行拍摄。
3.2 图像处理
第一，图像采集。光学系统采集图像，将采集图像数字化后的数字图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。第二，图像处理。处理器运用不同的计算法对图像进行处理、分析、识别、获得重要的图像要素。第三，特性提取。它使用计算机提取图像信息，处理识别并量化图像的关键特性，然后把重要数据发送到控制器。第四，判断提取。处理器的控制程序根据收到的数据进行处理，并做出视觉系统的方案。
3.3 输入输出信号
处理器把处理结果传送到控制器动作，进行运动纠正和误差纠正等。
4 视觉系统在工业自动化生产中的应用
以下这个案例是作者在工作中遇到的机器人与视觉配合的典型应用。圆筒形工件的两端面上排布着众多铜管，需要两台机器人在两端面同时对准每根铜管的中心进行作业。铜管的数量及排布不确定且定位精度要求高是本项目的主要难题。综合现场多种因素，最终项目采用如下方案：第一，首先利用机器人手臂上固定安装的激光测距传感器，用三点法测量端面并计算得出工作平面坐标系，用以修正接下来的机器人拍摄及作业轨迹。第二，机器人带着视觉相机按端面的最大尺寸对端面进行矩阵式扫描拍摄，图像之间重叠尺寸保证略大于铜管直径，保存图像的同时记录机器人当前坐标；第三，对上述多张图像逐一进行处理，排除涂胶、管孔间隙、已作业铜管带来的干扰，结合机器人坐标计算得出铜管圆心坐标。第四，将端面上的铜管坐标合并存储，删除重复坐标值。第五，找出两个端面靠近边缘的特征铜管圆心坐标，利用两组坐标计算出2台机器人的工作平面坐标系的关系式；第六，生成机器人作业轨迹，并利用两台机器人之间的通讯实现精确同步作业。以上方案在实际实施中效果达到预期，稳定性好精度高。
5 视觉系统的发展
机器人视觉应用系统可分为三个时代。第一个时代视觉机器人的功能比较简单，一般是按设计人员规定的流水动作对图像进行处理并输出结果。这种系统一般比较简单，主要用于产品缺陷的检测。第二个时代视觉机器人一般由计算机、图像处理设备和控制输出硬件构成。在进行图像视觉的处理过程中还会有一定学习能力。第三个时代视觉机器人系统是目前国际主流的开发使用系统。这种系统会采用一些高速图像处理芯片、并行算法，具有智能性和高度的适应性，能模拟人的视觉功能并能快速提取复杂的信息。现在国内机器视觉技术已经日趋成熟，从而在现代自动化生产领域上引入机器人视觉技术是很有必要的，如：印刷、制药、加工等领域。将会极大的提高了企业产品质量和速度，最大限度的保证了人身安全和运行稳定可靠。
6 结束语
工业自动化是在生产过程当中依赖机械设备或者不依赖人力进行参与的状况中，按照既定的目标将控制操作等处理的总称。在现代企业生产中，会有各种各样的产品需要测量和检测，例如包装产品上文字印刷质量的检查，机械加工尺寸的检测等。这种生产技术应用有着共通点，就是产品会大批量生产、而生产过程质量的要求严格。现在企业对这样重复性和精确性的工作岗位都是靠人工检测完成，所以在一些企业生产线上都会看到很多检测工人在进行产品的检测工作，这不单为企业添加了用工的成本和管理成本，同时还不能保证产品合格率。因此在现代工业自动化生产线上引入机器人视觉技术是很有必要的。
参考文献
[1]贾丙西，刘山，张凯祥，陈剑.机器人视觉伺服研究进展：视觉系统与控制策略[J].自动化学报，2015，v.4105：861-873.
[2]王健，张振海，李科杰，许涛，石志国，张东红，邵海燕，张亮.全景视觉系统发展与应用[J].计算机测量与控制，2014，v.22；No.18906：1664-1666+1679.
[3]孙梅，张森林.基于Arduino模块化机器人视觉系统的研究与设计[J].华中师范大学学报（自然科学版），2014，v.48；No.15604：511-515.
[4]林昌，林建楠，陈庆堂，宋一然.新型混合视觉系统中共同视区域的3D重建方法[J].机械设计与研究，2017，v.33；No.16701：40-42+49.