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機(jī)器視覺是賦予工業(yè)機(jī)器人智慧化,并助力整個(gè)工業(yè)從3．0時(shí)代步入4．0時(shí)代的關(guān)鍵一環(huán),為智能制造的落地打開了“新窗口”。

早在十幾二十年前,隨便走進(jìn)一家電子廠,人們會(huì)看到一排排工人正在進(jìn)行裝配、貼標(biāo)或質(zhì)檢等重復(fù)性的勞動(dòng)作業(yè)。這是工業(yè)1．0、2．0時(shí)代司空見慣的場景。

滄海桑田,如今,在許多現(xiàn)代化工廠,工人變成了流水線旁負(fù)責(zé)巡檢的“配角”,工業(yè)機(jī)器人替代了繁重的人工作業(yè),電子信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用讓生產(chǎn)的自動(dòng)化水平大幅提高,工業(yè)界也由此步入了3．0時(shí)代。

然而,傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人大多是通過示教再現(xiàn)或者預(yù)編程來實(shí)現(xiàn)各種簡單的操作,這極大地限制了機(jī)器人的應(yīng)用。如果能讓機(jī)器像人一樣具有自我意識(shí),可以根據(jù)產(chǎn)品的位置、亮度、顏色、表面特征等信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)的操作,顯然能進(jìn)一步解放生產(chǎn)力,完成柔性化的制造,而實(shí)現(xiàn)這一切的前提就是為機(jī)器人裝上“眼睛”,也就是“機(jī)器視覺”。

某種意義上可以說,機(jī)器視覺是賦予工業(yè)機(jī)器人智慧化,并助力整個(gè)工業(yè)從3．0時(shí)代步入4．0時(shí)代的關(guān)鍵一環(huán),為智能制造的落地打開了“新窗口”。

“神通廣大”的機(jī)器視覺

顧名思義,機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷,通過視覺系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品圖像攝取,同時(shí)將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào)傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息,再將像素分布和亮度、顏色等信息轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào),圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征,進(jìn)而根據(jù)判別結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。

和人眼相比,機(jī)器視覺具有效率快、精準(zhǔn)性高且永不知疲倦等顯著優(yōu)勢(shì),因而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造的各個(gè)環(huán)節(jié),比如上下料過程中使用機(jī)器視覺進(jìn)行定位,引導(dǎo)機(jī)械手臂準(zhǔn)確抓取;比如在自動(dòng)化包裝領(lǐng)域進(jìn)行物品數(shù)量的識(shí)別和數(shù)據(jù)的追溯;再比如對(duì)一些精密度較高的產(chǎn)品進(jìn)行分類和瑕疵檢測(cè),這也是機(jī)器視覺目前應(yīng)用最廣泛、取代人工最多的環(huán)節(jié)。

我們不妨以汽車輪轂分類/分割場景為例:作為輪胎的骨架,輪轂扮演著汽車配件中的重要角色,根據(jù)直徑、寬度、成型方式、材料不同種類繁多。

從制造的維度來看,汽車輪轂大多是鑄件,鑄造完成后要進(jìn)行精加工,輪轂有上百種類型,不同的類型應(yīng)選擇不同加工路線、加工機(jī)床、刀具等。在自動(dòng)化生產(chǎn)線上要實(shí)現(xiàn)多品種的混流生產(chǎn),首先要完成的就是輪轂類型的識(shí)別。除此之外,輪轂的質(zhì)量好壞還直接決定了車輛行駛過程中的安全性能,然而其制造成型過程中受工藝參數(shù)、冷卻系統(tǒng)等因素的影響,卻極易產(chǎn)生氣孔、縮孔、縮松等內(nèi)部缺陷。為了保證產(chǎn)品質(zhì)量,缺陷檢測(cè)/分割環(huán)節(jié)也必不可少。

無論是輪轂分類還是分割,這些任務(wù)早期都是由人工方式來完成,流水線周而復(fù)始,工人沒有片刻休息時(shí)間。在工作強(qiáng)度大、時(shí)間長、長期緊張的工作狀態(tài)下,工人容易感到疲倦,在作業(yè)中也不可避免地受到情緒波動(dòng)、注意力不集中、疏忽大意等因素的影響,導(dǎo)致分類/分割工作的速度、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性都無法保障。

不斷迭代的機(jī)器視覺方案

對(duì)癥下藥,基于上述痛點(diǎn),越來越多機(jī)構(gòu)開始探索自動(dòng)化甚至智能化的輪轂分類/分割方案。

先來看輪轂分割場景。X射線無損探傷是目前檢測(cè)輪轂內(nèi)部缺陷的最佳方式,具體而言,初始成型的毛坯輪轂被機(jī)電系統(tǒng)送入鉛房后,分區(qū)域多次成像,能實(shí)現(xiàn)整只輪轂的全部檢測(cè)。

為了替代傳統(tǒng)的手動(dòng)檢測(cè),有的企業(yè)采取半自動(dòng)檢測(cè)的方式,即提前在下位機(jī)設(shè)置好輪轂的運(yùn)行流程,每個(gè)部位的成像過程無需人工干預(yù),檢測(cè)人員僅需觀察該部位的X射線圖像來決定產(chǎn)品質(zhì)量;還有企業(yè)更進(jìn)一步,在上位機(jī)設(shè)置好輪轂缺陷檢測(cè)的相關(guān)參數(shù),整個(gè)過程無需人工干預(yù),全部自動(dòng)完成,而在全自動(dòng)的檢測(cè)過程中,輪轂缺陷的自動(dòng)分割算法起著至關(guān)重要的作用。

再來看輪轂分類場景,當(dāng)前,已經(jīng)有不少高校提出了基于機(jī)器視覺的分類算法。

東北大學(xué)提出了一種基于機(jī)器視覺的汽車輪轂識(shí)別系統(tǒng),其根據(jù)實(shí)驗(yàn)選擇了五個(gè)特征:輪轂中心是否有孔洞,輪轂邊緣區(qū)域的孔數(shù),輪轂半徑,輪轂面積,以及旋轉(zhuǎn)不變性,利用投票分類器對(duì)提取的特征進(jìn)行分類。與傳統(tǒng)方法相比能達(dá)到較好的效果,缺點(diǎn)是先驗(yàn)信息太多,需要人工選擇較明顯的特征費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且由于提取到的特征較少,對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的輪轂辨識(shí)度差,結(jié)構(gòu)相近的輪轂也難以區(qū)分。

中北大學(xué)提出了一種基于 OpenCV 和 MFC 平臺(tái)的輪轂分類技術(shù),與傳統(tǒng)的識(shí)別方法相比節(jié)省了時(shí)間,但由于形態(tài)學(xué)處理的破壞,泛化程度較低;南京信息工程大學(xué)提出了一種基于統(tǒng)計(jì)模型的輪轂分類方法,使用背景去除、形態(tài)學(xué)處理、局部二值化和邊緣提取算子等多種方法進(jìn)行特征提取,能進(jìn)一步提高分類精度,但能夠成功識(shí)別分類的輪轂類型較少且檢測(cè)方法非常耗時(shí)……

通過上述分析我們可以得知,機(jī)器視覺解決方案的部署本身是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作,涉及許多專業(yè)技術(shù),需要很多專業(yè)人才,期間會(huì)耗費(fèi)大量成本且涉及大量試錯(cuò),制造商想要依靠自身開發(fā)這樣的一套解決方案,可謂難如登天。