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摘要：随着科技的不断进步和电子智能化水平的提升，视觉系统在工业自动化上的应用越来越广泛。视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断，通过将目标进行摄像拍照获取图像信号，传送给图像处理系统，转换为数字化信号，图像处理系统根据数字化信号进行运算获取目标的特征，根据逻辑判断的结果来控制现场机器设备的动作，进行各种装配或者检测报警缺陷产品。视觉系统的主要构成，一般分为5大部分：照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器。
关键词：视觉;自动化;生产
引言
轨迹重复精确地执行预定的工作，稍有偏差，机器人就报错怠工。未来的工业智能机器人需要更多的人机交互智能感知的功能，尤其迫切地需要给机器人装上“眼睛”，视觉系统的应用也越来越广。
1视觉系统概述
视觉系统就是给机器或生产设备添加一套视觉系统。随着图像处理和模式识别等技术的快速发展，计算机的图像处理器和一些视觉设备以代替人来完成几乎所有的信息处理。计算机的视觉系统是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。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。
1.1传统的人工存在的缺点
1.1.1传统人工在检测产品过程中会容易导致疲劳，或容易受外界的情绪影响，产品的结果误差率保证;
1.1.2随着工作环境的不断变化，在很多受限制的场所中，不合适人工进行工作。还有一些工作环境是对人会造成损害;
1.1.3人工对色彩的分辨能力比机器识别的强，但很容易受到个人的心理影响，导致精度低，不能确保准确。随着科技的进步，市场及客户对产品的精密程度和质量的要求越来越高，传统的定位方法已经不能满足用户的需求。
1.2视觉系统在生产线作业的优点
1.2.1分辨力强，能采集系统可具有10bit、12bit、16bit等灰度级，目前有8K的面阵摄像机，再通过各种不同级别光学镜头，可以检测到很微小的误差。
1.2.2对环境温度、湿度适应性强，在一些危险场所作业，另外可加防护装置。1.2.3机器人视觉系统可以长时间对同一种产品进行检测，而能确保每次检测的误差得到一定的控制。
2视觉系统的主要工作过程如下
2.1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。
2.2图像处理
2.2.1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。
2.2.2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。
2.2.3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。
2.2.4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。
2.3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。
3工业视觉检测系统实际应用案例
3.1项目概述
案例项目为笔者参与调试的为上海交运提供的一台汽车平衡轴压装专机，该设备用于生产进、排气平衡轴总成。设备共有8个生产工位和一个齿轮加热上料辅助工位，采用转盘式的工件传输方式。具体工艺流程为：一工位——上料及型号区分;二工位——激光打点;三工位——齿轮压装;四、五工位——吹气冷却;六工位——冷却及测量温度;七工位——套筒间隙检测;八工位——视觉角度检测。辅助工位的工艺流程为：上齿轮到伺服电机→视觉测量角度→伺服电机旋转→再次测量角度→电缸上料至加热头→电缸上料至压装工位。该项目总共使用两台视觉系统，视觉系统品牌为康耐视。控制系统采用的西门子S7-300系列PLC，并通过Profinet总线网络进行通讯。下面将以三工位上齿轮为重点进行讲解。
3.2康耐视视觉系统介绍
康耐视是全球知名的工业视觉检测系统方案解决专家，其产品具有灵活性强，坚固耐用，操作简单，性能优越等特点。本案例采用的是康耐视In-Sight7000视觉系列，该系列产品体积小巧，且非常智能，完美的解决本案例的需求。
3.3案例功能要求及解决方案
根据产品工艺，齿轮标记点与平衡轴的激光打标点之间有角度关系的要求，也就是说，每个齿轮都需要进行定角度的抓取压装。为达到上述要求，本项目采用的方案为：先随机上料至伺服转盘，视觉系统测量标记点与水平直线之间的角度值并计算与要求角度之間的差值，然后将差值传送给伺服电机。伺服电机根据差值转动角度后视觉再次检测是否满足要求。满足要求即向电缸发出可以抓料的信号。
3.4视觉系统的实现
通过使用康耐视提供的In-Sight软件进行图像处理程序的编辑工作，该软件的编程界面是一个类似于EXECL的表格，每个表格当中都可以插入相关的函数，具体的函数应用这里就不详细叙述了，有兴趣的可以下载软件研究。
3.5PLC的控制实现
首先需要安装康耐视系统关于西门子的GSD文件并进行硬件组态，然后参照手册的地址区说明，找到控制的输入输出地址，最后根据地址进行编程。康耐视提供的接口参数主要有启动，程序切换及相关状态反馈等，同时还提供了64字节的数据缓冲区进行数据交换。本案例中，数据缓冲区的数据为工件状态信息和角度信息，分别以ASCII码和浮点数的形式给出，PLC通过相关信息进行角度旋转和状态判断。 4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。
结语
在工厂实践视觉引导应用以来，综合考虑人工成本，设备生命周期成本等因素，采用视觉引导带来的实际效益在门盖工位就能实现3年节约70多万元，值得在更多领域推广使用，另外激光3D引导能够更柔性地满足装配的最佳匹配要求，保证产品质量的稳定。随着生产线更多元化的要求，视觉系统技术应用将越来越广、越来越深入。
参考文献
[1]周敬业.视觉系统在工业自动化生产中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（24）：127-128.
[2]李志峰，徐小丽，邓敏，张鑫正.基于船舶会遇仿的驾驶行为控制策略的研究[J].中国安全科学，2014（21）.
[3]王冠雄，刘涛，李创，朱怀伟.交通环境下驾驶行为模拟与应急驾驶可靠性建模[J].交通运输工程学报，2015（14）.
[4]徐德，谭民，李原.机器人视觉测量与控制[M].北京：国防工业出版社，2008.
作者简介：
黄旭辉，汉族，男，1997-05 广东罗定，学生，本科，研究方向：电气工程及其自动化
张艺馨 汉族 男 1997-03 廣东省阳春市 学生 本科 研究方向：电气工程及其自动化
陈聪颖（1997年3月） 性别：男 籍贯：广东恩平 职务：学生 学历：专科 研究方向：机电一体化技术 作者简介不要删
关键词：视觉;自动化;生产
引言
轨迹重复精确地执行预定的工作，稍有偏差，机器人就报错怠工。未来的工业智能机器人需要更多的人机交互智能感知的功能，尤其迫切地需要给机器人装上“眼睛”，视觉系统的应用也越来越广。
1视觉系统概述
视觉系统就是给机器或生产设备添加一套视觉系统。随着图像处理和模式识别等技术的快速发展，计算机的图像处理器和一些视觉设备以代替人来完成几乎所有的信息处理。计算机的视觉系统是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。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。
1.1传统的人工存在的缺点
1.1.1传统人工在检测产品过程中会容易导致疲劳，或容易受外界的情绪影响，产品的结果误差率保证;
1.1.2随着工作环境的不断变化，在很多受限制的场所中，不合适人工进行工作。还有一些工作环境是对人会造成损害;
1.1.3人工对色彩的分辨能力比机器识别的强，但很容易受到个人的心理影响，导致精度低，不能确保准确。随着科技的进步，市场及客户对产品的精密程度和质量的要求越来越高，传统的定位方法已经不能满足用户的需求。
1.2视觉系统在生产线作业的优点
1.2.1分辨力强，能采集系统可具有10bit、12bit、16bit等灰度级，目前有8K的面阵摄像机，再通过各种不同级别光学镜头，可以检测到很微小的误差。
1.2.2对环境温度、湿度适应性强，在一些危险场所作业，另外可加防护装置。1.2.3机器人视觉系统可以长时间对同一种产品进行检测，而能确保每次检测的误差得到一定的控制。
2视觉系统的主要工作过程如下
2.1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。
2.2图像处理
2.2.1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。
2.2.2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。
2.2.3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。
2.2.4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。
2.3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。
3工业视觉检测系统实际应用案例
3.1项目概述
案例项目为笔者参与调试的为上海交运提供的一台汽车平衡轴压装专机，该设备用于生产进、排气平衡轴总成。设备共有8个生产工位和一个齿轮加热上料辅助工位，采用转盘式的工件传输方式。具体工艺流程为：一工位——上料及型号区分;二工位——激光打点;三工位——齿轮压装;四、五工位——吹气冷却;六工位——冷却及测量温度;七工位——套筒间隙检测;八工位——视觉角度检测。辅助工位的工艺流程为：上齿轮到伺服电机→视觉测量角度→伺服电机旋转→再次测量角度→电缸上料至加热头→电缸上料至压装工位。该项目总共使用两台视觉系统，视觉系统品牌为康耐视。控制系统采用的西门子S7-300系列PLC，并通过Profinet总线网络进行通讯。下面将以三工位上齿轮为重点进行讲解。
3.2康耐视视觉系统介绍
康耐视是全球知名的工业视觉检测系统方案解决专家，其产品具有灵活性强，坚固耐用，操作简单，性能优越等特点。本案例采用的是康耐视In-Sight7000视觉系列，该系列产品体积小巧，且非常智能，完美的解决本案例的需求。
3.3案例功能要求及解决方案
根据产品工艺，齿轮标记点与平衡轴的激光打标点之间有角度关系的要求，也就是说，每个齿轮都需要进行定角度的抓取压装。为达到上述要求，本项目采用的方案为：先随机上料至伺服转盘，视觉系统测量标记点与水平直线之间的角度值并计算与要求角度之間的差值，然后将差值传送给伺服电机。伺服电机根据差值转动角度后视觉再次检测是否满足要求。满足要求即向电缸发出可以抓料的信号。
3.4视觉系统的实现
通过使用康耐视提供的In-Sight软件进行图像处理程序的编辑工作，该软件的编程界面是一个类似于EXECL的表格，每个表格当中都可以插入相关的函数，具体的函数应用这里就不详细叙述了，有兴趣的可以下载软件研究。
3.5PLC的控制实现
首先需要安装康耐视系统关于西门子的GSD文件并进行硬件组态，然后参照手册的地址区说明，找到控制的输入输出地址，最后根据地址进行编程。康耐视提供的接口参数主要有启动，程序切换及相关状态反馈等，同时还提供了64字节的数据缓冲区进行数据交换。本案例中，数据缓冲区的数据为工件状态信息和角度信息，分别以ASCII码和浮点数的形式给出，PLC通过相关信息进行角度旋转和状态判断。 4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。
结语
在工厂实践视觉引导应用以来，综合考虑人工成本，设备生命周期成本等因素，采用视觉引导带来的实际效益在门盖工位就能实现3年节约70多万元，值得在更多领域推广使用，另外激光3D引导能够更柔性地满足装配的最佳匹配要求，保证产品质量的稳定。随着生产线更多元化的要求，视觉系统技术应用将越来越广、越来越深入。
参考文献
[1]周敬业.视觉系统在工业自动化生产中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（24）：127-128.
[2]李志峰，徐小丽，邓敏，张鑫正.基于船舶会遇仿的驾驶行为控制策略的研究[J].中国安全科学，2014（21）.
[3]王冠雄，刘涛，李创，朱怀伟.交通环境下驾驶行为模拟与应急驾驶可靠性建模[J].交通运输工程学报，2015（14）.
[4]徐德，谭民，李原.机器人视觉测量与控制[M].北京：国防工业出版社，2008.
作者简介：
黄旭辉，汉族，男，1997-05 广东罗定，学生，本科，研究方向：电气工程及其自动化
张艺馨 汉族 男 1997-03 廣东省阳春市 学生 本科 研究方向：电气工程及其自动化
陈聪颖（1997年3月） 性别：男 籍贯：广东恩平 职务：学生 学历：专科 研究方向：机电一体化技术 作者简介不要删