当机器视觉在包装作业中的应用探讨一

机器视觉在包装作业中的应用探讨(一)

摘 要:简要介绍了机器视觉构成分类的基本原理,并通过实例分析和讨论了机器视觉系统在现代包装工业中的应用。

关键词:机器视觉系统;包装;质量检测

以计算机为手段的机器视觉作为一个重要的检验方法在发达国家已经得到了广泛的应用。在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用,例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等;这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在一些工厂的现代化流水线后面常常可看到液压万能实验机数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”) 。有些时候,如微小尺寸的精确快速测量、形状匹配、颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难有用武之地。将计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。

1 机器视觉原理及概念

机器视觉是在没有人类干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉识别技术的工作原理与光学字符识别技术的原理基本相同。视觉系统首先使用一个与计算机相联的摄像机(CCD) 来摄取图像,将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统(图像采集卡+ 图像处理软件) ,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如:面积、长度、数量、位置等;最后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如:尺寸、角度、偏移量、个数、合格/ 不合格、有/ 无等。

机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下（9）如果需要的话的可靠性。机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识,如:零件装配完整性,装配尺寸精度,零件加工精度,位置/角度测量,零件识别,特性/ 字符识别等。其最大的应用行业为:汽车,制药,电子与电气,制造,包装/ 食品/ 饮料,医学。如对汽车仪表盘加工精度的检查,高速贴片机上对电子元件的快速定位,对管脚数目的检查,对IC 表面印字符的辨识,胶囊生产中对胶囊壁厚和外观缺陷的检查,轴承生产中对滚珠数量和破损情况的检查,食品包装上在油缸与平面上面对生产日期的辨识,对标签贴放位置的检查。

在应用机器识别系统时,关键是对用于照明被检测物体的光线进行选择,选择适合的光线,系统才能稳定可靠地工作。随着机器识别技术的发展,系统可以达到误差分析精度越来越高,现在有的系统可以达到百万分之一英寸的分析记录且分析数据以做为修改模具及生产条件之需要精度。把机器视觉识别系统与适当的自动机械、机器人、或其它过程控制设备相连,就可以自动完成产品检验。目前,国际上视觉系统的应用方兴未艾,1998 年的市场规模为46 亿美元,而在国内,工业视觉系统尚处于概念导入期,各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题以后,已开始将目光转向视觉测量自动化方面。

2 机器视觉系统的构成与分类

2. 1 机器视觉系统的构成

典型的视觉系统一般包括如下部分:光源,镜头,CCD 照相机,图像处理单元(或图像捕获卡) ,图像处理软件,监视器,通讯/ 输入输出单元等。视觉系统的输出并非图像视频信号,而是经过运算处理之后的检测结果,如尺寸数据。上位机如PC和PLC 实时获得检测结果后,指挥运动系统或I/ O 系统执行相应的控制动作,如定位和分选。

(待续)