智慧工廠機(jī)器視覺感知技術(shù)綜述
發(fā)布日期：2021-01-18 15:20:53來源：未知瀏覽次數(shù)：
智慧工廠是一個(gè)復(fù)雜的生產(chǎn)系統(tǒng)，應(yīng)用方向十分獨(dú)特，需要機(jī)器視覺感知控制技術(shù)所具有的高精準(zhǔn)度、即時(shí)性及可再現(xiàn)性，在這種情況下可以發(fā)展智慧工廠機(jī)器視覺感知控制的系統(tǒng)化方案，依托實(shí)際生產(chǎn)需要，按照順序設(shè)計(jì)出智能視覺成像系統(tǒng)以及全自動(dòng)圖像獲取部分，這部分主要是針對(duì)對(duì)象的圖像進(jìn)行收集；而后對(duì)獲得的清晰高質(zhì)量圖像進(jìn)行第二步處理，即以去噪點(diǎn)、分割、拼接等方式對(duì)圖像進(jìn)行改善和完備，進(jìn)一步提升圖像質(zhì)量和清晰度；接下來利用目標(biāo)定位和分割法等，對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行判斷并根據(jù)預(yù)先設(shè)置好的信息庫加以分類甄別，完成對(duì)檢測(cè)對(duì)象的識(shí)別、檢查、測(cè)算等。在對(duì)圖像進(jìn)行處理中所獲得的信息，可以進(jìn)行恰當(dāng)?shù)膬?yōu)化控制。
工業(yè)成像系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)工業(yè)成像系統(tǒng)主要由光學(xué)、成像和處理組成的對(duì)物體進(jìn)行成像的流程和步驟，在這個(gè)過程中，光學(xué)系統(tǒng)構(gòu)成可分成光源和光學(xué)部件兩個(gè)方面，光源的作用在于對(duì)物體進(jìn)行照射產(chǎn)生光場(chǎng)，使其可以被成像系統(tǒng)接受到，所應(yīng)用的光源可以是發(fā)光二極管或是結(jié)構(gòu)光，而光學(xué)系統(tǒng)的作用在于對(duì)光路進(jìn)行調(diào)整，使光信號(hào)得以聚焦并在規(guī)定的平面上成像。成像部分是傳感器，通過光學(xué)部分成像而來的光信號(hào)在傳感器的作用下變成可被識(shí)別的電信號(hào)，而后以比例放大、數(shù)值調(diào)整等方式得出數(shù)字圖像。處理，是以通信電路和圖像處理器為基礎(chǔ)，以處理算法為主體形成的圖像處理流程，數(shù)字圖像在通信電路的傳輸下到達(dá)圖像處理器，利用規(guī)定的處理算法完成即時(shí)性的數(shù)據(jù)處理，最終成為智能制造以及控制需要的信息。
自動(dòng)獲取圖像的關(guān)鍵技術(shù)要達(dá)到自動(dòng)獲取圖像的目標(biāo)，就離不開精密成像機(jī)構(gòu)的存在，不僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的成像位置的改變，還能調(diào)整圖像的視角、清晰度、質(zhì)量和數(shù)量，保證了成像信息的準(zhǔn)確度。為滿足對(duì)不同機(jī)械設(shè)備進(jìn)行成像的不同需求，目前應(yīng)用的自動(dòng)化圖像獲取方法十分多樣化，如位置觸發(fā)成像、顯微成像、眼手圖像獲取、全方位圖像獲取等。
圖像預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)圖像的預(yù)處理，是對(duì)獲取圖像的簡(jiǎn)單處理和預(yù)先處理，主要包括對(duì)圖像的噪點(diǎn)進(jìn)行處理、對(duì)對(duì)比度和色度進(jìn)行調(diào)整、對(duì)不同角度的不同視角的圖像進(jìn)行拼接等，經(jīng)過預(yù)處理后的圖像質(zhì)量會(huì)有明顯提升，智能化系統(tǒng)在進(jìn)行識(shí)別的時(shí)候更加容易，且能更快的找到其應(yīng)在的分類，在提升檢測(cè)控制的準(zhǔn)確度基礎(chǔ)上，大大提升了工作效率。其中圖像去噪的作用，它能將成像而來的高斯等噪聲處理掉，利用特征點(diǎn)進(jìn)行判斷找到對(duì)比度的最合適數(shù)值，對(duì)邊界模糊和運(yùn)動(dòng)模糊的問題進(jìn)行處理，可以利用空間域?yàn)V波方法、變換域?yàn)V波方法等完成去噪處理。而對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)的手段則更加多樣化，如圖像銳化、圖像校正等都是極具代表性的操作手段。在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)時(shí)，多源圖像經(jīng)過特征點(diǎn)檢索、歸類、變化、二次采樣以及處理之后，能夠明確檢測(cè)目標(biāo)物與圖像之間的關(guān)系，而后以變換模型為基礎(chǔ)完成圖像的空間處理，最終得到準(zhǔn)確的圖像。
圖像定位分割的關(guān)鍵技術(shù)在進(jìn)行成像的時(shí)候，因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)控制手段和機(jī)械電氣可能存在的誤差，很多時(shí)候目標(biāo)的位置是不固定的，需通過目標(biāo)定位和區(qū)域分割的方式進(jìn)行成像，這樣精準(zhǔn)度比較高。在對(duì)象的背景不復(fù)雜、特征較為突出的前提下，可選擇目標(biāo)邊界或是幾何特征對(duì)物體進(jìn)行定位和提取。但在一些特殊情況下，目標(biāo)物體的背景非常復(fù)雜，很難進(jìn)行定位和識(shí)別，物體本身也不具有較為明顯的特征點(diǎn)，在這種情況下可以選擇圖像分割定位技術(shù)，如區(qū)域生長(zhǎng)法、分水嶺割算法等分割手段完成定位分割，其準(zhǔn)確度和定位效率都比較高。
圖像識(shí)別檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)利用圖像識(shí)別檢測(cè)技術(shù)，能夠順利且高效的完成對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別和分類、檢驗(yàn)與測(cè)算等工序，確保智慧工廠生產(chǎn)過程中對(duì)目標(biāo)物生產(chǎn)信息的多方面需求，圖像識(shí)別檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用是建立在圖像定位分割的基礎(chǔ)上的，在圖像分割完成后，對(duì)圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)，利用模式匹配等手段完成識(shí)別和檢測(cè)。通常需要進(jìn)行識(shí)別的圖像目標(biāo)，大都是紋理均勻的封閉區(qū)域，根據(jù)目標(biāo)物體的輪廓這種極為精準(zhǔn)的特征，對(duì)其形狀、大小、紋理等信息進(jìn)行匹配和處理，根據(jù)特征點(diǎn)對(duì)分割后的圖像進(jìn)行處理就可以完成圖像的識(shí)別。
在模式匹配識(shí)別手段中，模式一般可以以輪廓、點(diǎn)集的形式呈現(xiàn)，而進(jìn)行匹配的時(shí)候也不是靜置不變的，應(yīng)選取匹配程度最高的作為匹配結(jié)果。根據(jù)不同的識(shí)別檢測(cè)需求，目前已經(jīng)研究出多種特征分析手段，可以分成以紋理為基礎(chǔ)的檢測(cè)手段、以局部特征為匹配對(duì)象的檢測(cè)手段、以模板匹配為方式的檢測(cè)方法等。
圖像分類，是保證圖像識(shí)別檢測(cè)技術(shù)準(zhǔn)確程度的基礎(chǔ)，分類是否足夠準(zhǔn)確決定著最終的識(shí)別結(jié)果是否精準(zhǔn)。對(duì)于圖像分類能夠采用的方法有很多種，最具代表性、應(yīng)用最廣的有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，正在發(fā)揮著不可替代的重要作用，但是現(xiàn)階段對(duì)于一些多維數(shù)據(jù)以及比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，如何才能保證建模的準(zhǔn)確性，還有待進(jìn)一步進(jìn)行探索和發(fā)展。
視覺伺服與優(yōu)化控制的關(guān)鍵技術(shù)
（1）智慧工廠是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，利用視覺檢測(cè)識(shí)別出來的結(jié)果以及定位和姿態(tài)判定的結(jié)果作為參照，能夠控制機(jī)器人準(zhǔn)確的完成定位、拿取、分類等十分復(fù)雜的工作，視覺伺服運(yùn)動(dòng)控制的原理比較復(fù)雜，視覺控制率以視覺誤差為界定確認(rèn)控制量，并且控制機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而做到規(guī)定的工作任務(wù)。
（2）視覺誤差，可以理解為，是給定特征向量和視覺信息反饋二者的差異，在信息回饋這部分，利用成像信息等數(shù)據(jù)和內(nèi)容，把現(xiàn)階段圖像的特征點(diǎn)的情況變成給定向量的測(cè)量值，以特征向量種類的不同，可以分成混合視覺伺服和直接視覺伺服等若干種視覺伺服。而基于位置的視覺伺服主要是利用機(jī)器人末端的位置情況作為參照信息，而混合視覺伺服在運(yùn)行過程中則是利用圖像特征點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行參照。
