摘要：随着时代的进步以及国家科技实力的提升，机械制造自动化领域的发展得到了不小的突破与创新。越来越多的科研团队不仅提高了对机械制造与自动化研究的重视，还将很多独特的技术手段应用到了实际的工作中，为机械制造领域的发展提供有利条件。机器视觉技术就是近年来相关科研团队关注的重点，对于技术的应用原理和注意事项等，很多机械制造部门也对其进行了深入的研究与探讨。本篇文章就机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用进行简单的论述，希望能对相关学者的研究有所帮助。
关键词：机械制造；自动化；视觉技术
机械制造自动化领域在国家建设与发展中扮演着至关重要的角色，在实际工作中会涉及到大量的技术手段，而在近几年的发展中，很多科研团队及机械制造部门将目光转向了机器视觉技术，并对技术的应用特点进行了全方位的研究，以此来推进机械制造领域的发展。但是部分机械制造部门在实际应用机器视觉技术的过程中，不能妥善处理技术与自动化之间的关系，反而阻碍了相关制造工作的开展。所以，如何让机器视觉技术发挥最佳效果，成为了机械制造发展中需要解决的问题。
1机器视觉技术的概述
机器视觉技术是一种利用计算机模拟人类的视觉功能提取物象信息，经过识别分析后实现精密测量、实际检测以及智能监控的技术。机器视觉系统利用CCD摄像机将具体物象转变为图像传输入处理系统，对图像的颜色、亮度、分布情况等信息进行综合分析，将这些信息转化为数字信号，再次进行特征分析判断，最终得出检测结果输出。指挥系统根据检测结果作为执行指标，根据结果做出相对相应的操作指示，进行实际动作控制。该技术具有工作速度快、运行噪声低、测量精准度高、作业灵敏、运用灵活等优点，并且工作时间持久，能够适应更重环境，物象数据信息化处理程度高。
2机器视觉技术在机械制造自动化中的应用要点
2.1工件检测方面
机械制造自动化中会涉及到很多的工件检测工作，这项工作不仅对机械的安全性能有着重要的保护作用，还会日后机械设备的平稳运行有着重要的意义和影响。由于机械制造生产的规模较大，很多工件也都采取批量生产方式。虽然这种方式能够在一定程度上节省制造时间，提高工作效率，但是工件的质量却不能得到全面的保障。所以需要机械制造团队安排专业团队对工件进行检测。由于人工检测方式会消耗大量的时间，检测人员的专业能力和水平也很难统一，所以在近些年的发展中，很多机械制造部门选择机器视觉技术来进行工件的检测。
采用机器视觉技术对工件进行检测有以下几个优点：第一，科学合理的应用机器视觉技术能够有效的提高工件检测的效率和质量。对于人工检测中存在的问题和不足之处，机器视觉技术能够成功的避免。第二，应用机器视觉技术能够节省大量的人力资源，对相关工作人员的专业能力也能起到推进作用。第三，机器视觉技术还能够对人肉眼难以发现的细小工件问题进行准确的捕捉，大大提高了机械设备整体的安全性能，有利于机械自动化的平稳运行。第四，机器视觉技术还能够准确、全面的收集工件检測中涉及到的数据，对后期工件的检测和维护处理有着重要的意义和影响。
2.2工件测量方面
机器视觉技术能够对零件进行精密测量，检测系统包括计算机处理系统、CCD摄像头以及光学系统，工作原理为：通过在需测量零件照射平行光束提供光源，利用显微光学镜放大零件边缘轮廓后再使用CCD摄像头成像输入计算机处理系统进行成像数据处理，得出零件边缘轮廓的精确位置。若想获取位移量，仅需将测量零件进行位移后再次进行测量，计算出两次结果之差，若在测量过程中，被测零件两条边缘轮廓线出现在同一成像中，该位移量则为被测零件的相应尺寸。该系统对于大批量生产零件的测量检查，特别是形状简单、体积较小的零件测量检查十分具有优越性。
逆向工程是指利用测量仪对定制工件进行测量，根据测量数据建立三维坐标图后使用CAD/CAM系统进行图像加工，最后由CNC加工机完成模型。其中测量数据的精确度决定了模型质量，在逆向工程中起到关键作用。随着科技的发展，机器视觉技术被用于逆向工程工件测量中，即目前的快速轮廓视觉测量技术，该技术的建立基础为三角法，利用线结构光进行工件表面的轮廓测量。在工件表面投射平面条纹结构光，形成不同的条纹变形，进行工件表面轮廓变化分析。其中，CCD在进行条纹图像摄取时，经过三次信号转后才进行保存，即视频信号--模拟信号--数字信号。同时将存储信息输出至监视器，使用计算机处理系统进行图像处理，最终得出工件模型图。
2.3机器人焊接方面
除了上述两点，机器视觉技术在机器人的焊接中也发挥着重要的作用。由于现代机械制造自动化领域中，会涉及到很多机器人焊接的工作。而对机器人进行焊接则需要较高的精准度和专业度。因此传统老套的焊接方式已经不能满足相关工作的需要，需要机械制造部门能够将机器视觉技术有效的应用其中，在提高机器人焊接质量的同时，为工作的开展提供便利条件。
机器视觉技术在机器人焊接中的应用，是指利用X光探伤仪、红外摄像仪、CCD摄像机等处理技术使焊机具备视觉功能，从而提高机器人焊接质量。视觉功能包括一维传感、二维传感以及三维传感三种传感，一维传感的检查组件为一个或多个光电接收单位，即单光电；二维传感的平面陈列成像通过电或机械扫描获取；通过对多个一维或二维传感信息数据的综合处理，可获得三维传感。
由于焊接工作危险系数大，许多操作无法实现人为直接操作，一些工作环境也无法直接进行人工作业。例如核辐射环境、水下、熔池、溶液飞溅等环境。机器视觉技术的应用弥补了人工作业的不足，能够进行熔池数据的实时提取，在弧光飞溅且强烈的情况下实现焊缝图像的提取，对焊接性能、焊接结构以及焊接组织进行预测，确保焊接质量。
3结束语
如今，很多机械制造自动化团队都能科学有效的应用机器视觉技术，并对原有的相关技术与之相结合，为机械制造工作的顺利开展提供便利条件。对于机器视觉技术应用过程中存在的难点问题，相关制造团队也能结合机械的种类和后期应用特点，对问题产生的原因进行全方位的分析，从而找到科学的优化方案，提高机器视觉技术的应用价值。但是仍然有一些机械制造部门不注重机器视觉技术的应用，忽视了技术应用要点的研究。所以在日后的制造中，机械制造部门一定要在开展工作前，对技术的应用原理进行全面的了解与掌握，将影响技术应用效果的不良因素降到最低，这样才能真正发挥机器视觉技术的价值，为机械制造自动化领域的发展助力。
参考文献
[1]杨刚.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用分析[J].科技创新与应用，2015（24）：143-143.
[2]高衍庆.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用分析[J].中国科技纵横，2017（21）.
[3]刘贤清.机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用探讨[J].明日风尚，2017（3）.
作者：孙小凤