基于机器视觉的工件瑕疵检测设计
摘要;采用机器视觉可以完成人工很难实现的任务，特别是在需要高速、高精度要求的系统中。比如，电子制造业、汽车制造业、包装与印刷业、化工、能源、加工机械等行业都是机器视觉的用户或者潜在用户。从国际市场看，机器视觉目前最大的应用领域是半导体电子制造业。而中国目前已经成为全球最主要的生产制造基地，全球一半以上的手机是中国制造，很多半导体公司都在中国设有生产工厂，这些企业需要大量的机器视觉系统。
随着企业自动化程度的不断提高和对质量更加严格的控制要求，迫切需要机器视觉来代替人工检测。中国的工业生产正从依赖廉价劳动力转向更高程度的自动化生产，这带来了对自动化设备的大量需求。另外，中国早期的工业设备自动化程度普遍较低，因因此需要大量的更新换代，这些都构成了对包括机器视觉在内的自动化设备的庞大市场需求。
关键词：机器视觉、高速、精度、自动化
Design of workpiece defect detection
based on machine vision.
Abstract:.Machine vision can be used to accomplish tasks that are difficult to achieve, especially in systems requiring high speed and high precision. For example, electronic manufacturing, automobile manufacturing, packaging and printing, chemical, energy, processing machinery and other industries are all machine vision users or potential users. From the international market, the largest application of machine vision is semiconductor electronics manufacturing. But China has now become the world's main manufacturing base, more than half of the global mobile phone is made in China, many semiconductor companies operates production plants in China, these enterprises need a lot of machine vision system.With the continuous improvement of enterprise automation and stricter control requirements for quality, machine vision is urgently needed instead of manual detection. China's industrial production is shifting from a reliance on cheap Labour to a higher level of automation, creating a huge demand for automation equipment. On the other hand, China's early industrial equipment automation degree is generally low, because of so need a lot of upgrades, all these constitute the of automation equipment, including machine vision, the huge market demand.
第一章、绪论
1.1课题来源以及研究意义
来源：
在校期间接触了机器视觉这门课，并且十分感兴趣，寒假期间有幸在一家机器视觉公司实习，学习并了解了机器视觉的方便与可靠。
意义：
眼睛,是人类认识世界的窗口,大脑是人类解析世界的平台,视觉,是人们认识世界重要的手段,也是我们改造世界的前提。随着计算机技术、图像处理技术、信号处理技术的发展,人类在使用摄像装置从周围的环境之中获取需要的图像信息并将之转到计算机,由计算机对图像信息进行解析,从而使人们快速获得信息,这也因此诞生了一门新的学科,也就是机器视觉。机器视觉是当下对工业发展很重要的学科,它涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉通过计算机识别图像来达到模拟人类视觉功能的目的。人类的视觉过程可以认为是一个复杂的从感觉到知觉的过程,人类视觉的目的可以看成是对周围场景观察本质并做出自己的描述规划。机器视觉就是模拟人类的这一功能,通过对得到的物体图像进行一系列处理,发现并提取其中的有效信息,对其进行判断,分析以及处理。机器视觉技术在工业应用方面的发展较为迅速,在这一领域的到了广泛的应用。
在中国，机器视觉技术的应用开始于20世纪90年代，因为行业本身就属于新兴领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，。到21世纪，大批海外从事机器视觉行业技术人员回国创业，机器视觉技术开始在自动化行业成熟应用，如华中科技大学在印刷在线检测设备与浮法玻璃缺陷在线检测设别研发的成功，打破了欧美在该行业的垄断地位。国内机器视觉技术已经日趋成熟，随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用，其主要应用于印刷、制药、包装等领域，真正高端的应用也正逐步发展。
沐浴着改革开放的春风,我国工业快速发展,我国如今俨然成为了一个制造业大国,在沿海等发达地区有很多的工厂的工作是生产产品零部件,这不可避免的要对零件进行测量,对这些零件的测量主要是通过游标卡尺,千分尺和尺子等精密的测量仪器,但是利用这些传统的仪器进行测量的时候,有可能收到环境,测量力度,视觉距离等因素的影响,而且效率也比较慢,不能适应生产节奏日益加快的当下。在这种需求之下也促使很多的学者和科研人员在这一方面的研究,也提出了很多的基于机器视觉的圆形零件检测的技术方法,他们都力求能获得最快,最精确,最优秀的方法,将之应用于工业生产检测之中。也正因为机器视觉技术和图像处理技术在这些年的不断发展提升,基于机器视觉的零件检测技术在工业领域应用的愈来愈广泛,应用的技术也越来与成熟,生产效率也因而得到提升,工件检测技术是利用图像处理的相关技术包含了人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等技术。基于机器视觉的工件检测技术与传统检测技术最大的优点就在于与被测物没有接触,不与被测物发生接触则不会对工件有任何影响,在一些人不能工作的地方,基于机器视觉的工件检测技术将发挥很多的用处,而且这一技术检测的结果也更为的精确,精度也较高,效率也较高。目前,在工业领域方面有已经开始将这一技术用于产品部件的测量,用来检测产品是否合格,也可以用来检测使用中的产品的磨损度,是否变形等,而且现如今这一领域并没有真正的发展起来,拥有很大的市场,发展前景很乐观。但是就目前的技术而言,在检测零件时,获取一个清晰的图像没有问题,但是在工业生产过程中的噪音却会对图像上零件的边缘产生比较大的噪声,也就是"火山口"。因此会对零件的特征提取带来很大的麻烦,这会影响检测的精度,这也是基于机器视觉的工件检测技术为什么没有大范围在工业生产领域中大范围的推广的原因之一。而且,如今圆形零件的特征提取的方法并不固定,一种方法中的程序并不适用于所有的零件。但是机器视觉系统是很智能的以及有很强的适应能力,可以因需要改变程序。基于以上的背景因素,在基于机器视觉的工件检测方面进行深入研究,并不仅仅是对于学术领域,在工业生产领域和机械制造业的自动化方面是很有必要的。这一技术的成熟,提高企业的生产效率,解放劳动力,必将推动国民经济的迅速发展,这对我们国家乃至世界都是有着巨大作用的。
1.2 本文的主要研究内容
点膜完成后，线条质量的检测由人工进行，产生了较多的误判。因此采用影像检测系统在特殊的光照条件下进行高精度的尺寸测量，以确保点膜的稳定性。
第二章、系统的方案设计选择
2.1机器视觉的基本原理
机器视觉就是用机器代替人眼来对物体做测量和判断。
机器视觉系统是有一个或多个摄像机来抓拍图像，数字化的图像经过处理提取出需要的信息(是什么、对错、位置、大小、颜色等)，然后逻辑运算决定怎样进行控制。
定义: 使用器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像,用来获取信息和控制机器或过程。
机器视觉应用的基本过程
在机器视觉应用中，包括以下几个过程:
图像采集
通过光学装置，由相机采集图像，图像转换成数字格式式并传入计算机存储器。
图像处理
处理器运用不同的算法来处理对决策有重要影响的图像要素，，如对图像进行颜色辨识，面积、长度测量，图像增强，边缘锐化，降噪等处理。
特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如检测出的物体颜色和杂质的形状等等。然后这些数据传送到控制程序。
判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据进行各种运算做出结论。并根据这些结论输出相关的信号指令控制现场的设备或输入输出系统执行相应的控制动作
机器视觉本质和特征
机器视觉本质上是属于一个质量检测环节。
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的可靠性。
应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。对于现代化企业来说，意识到技术发展的趋势并首先府诸实施者无疑将走在竞争的前列。
使用机器视觉的几个好处
精确性一由于人眼有物理条件的限制，在精确性上机器有明显的优点。重复性一机器可以以相同的办法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。
速度一机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时，比如说生产线上，机器能够提高生产效率。
客观性一人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人心情好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。
成本一由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作，所以能够极大的提高生产效率
环境性-在恶劣环境性，机器可以替代人工做所不能进行的工作。
目录
第一章 绪论
1.1 课题来源及研究意义
1.2 本文的主要研究内容
第二章 系统的方案设计选择
2.1 机器视觉系统基本原理
2.2 系统方案设计基本结构
2.3 光源
2.4 摄像机
2.5 图像采集
第三章 机器视觉系统算法
3.1 Caliper算法
3.2 相关算法
3.3 模板匹配
第四章 机器视觉控制系统总体设计
4.1 系统功能及技术的要求
4.2系统主要组成部分
4.3 系统检测流程
4.4 系统性能
第五章 系统软件设计
5.1 视觉系统二次程序编写
5.2 机器视觉VISIONPRO程序设计
第六章 总结
致谢
参考文献
附录 程序代码
参考文献
①房超. 机器视觉及其在工业检测中的应用[J]. 自动化博览, 2007,(04)
②Steger,C, Ulrich,M, Wiedemann, C. 机器视觉算法与应用[M]. 清华大学出版社, 2008 (11) : 425 – 426
③代娜. 基于机器视觉的小型规则零件二维尺寸测量研究[D]. 湖北工业大学, 2008
.④范祥, 卢道华, 王佳. 机器视觉在工业领域中的研究应用[J]. 现代制造工程, 2007,(06)
⑤张纪明.基于PC的机器视觉系统研究[J].可编程控制器与工厂自动化.2006，（11）
