1.引言

    现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的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、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等控制工程网版权所有，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼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测试技术的概念。

    视觉测试技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉测试技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等

主动、实时测量过程。视觉测试技术在国外发展很快，早在20世纪80年代CONTROL ENGINEERING China版权所有，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉测试系统来完成。因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉测试系统的经营市场，可见视觉测试系统确实很有发展前途。在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器www.cechina.cn，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。

2.机器视觉测试系统构成、分类及工作原理

2.1 系统构成与工作原理

(1)系统构成

    典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。

(2)工作原理

    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)。通常，机器视觉测试就是用机器代替肉眼来做测量和判断。

    首先采用CCD照相机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，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。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(如定位和分类)。

2.2 系统分类

    从视觉系统的运行环境分类，可分为PC—BASED系统和PLC—BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性、高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。PC—Based系统内含高性能图像采集卡，一般可接多个镜头，并提供库函数支持。目前世界一流的PC—Based视觉系统生产厂商美国Data Translation公司，其MACH 系列(如DT3155)和MV系列PC I工业视觉卡已经成为业界标准；配套软件方面，32位SDK for Windows95/98/NT提供C/C++编程用DLL，DT Active Open Layer可视化控件提供VB和VC++下的图形化编程环境，而DT Vision Foundry则是Windows下面向对象的机器视觉组态软件www.cechina.cn，用户可用它快速开发复杂高级的应用。类似的还有美国NI公司，该公司将机器视觉和运动控制功能与其被广泛应用的Labview虚拟仪器软件相结合，效果显著。

    与美国公司大力发展PC结构相比，日本和德国公司在PLC—Based系统方面走在前列。在PLC系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。日本松下公司的Image Checker M100/M200系统可说是这方面的代表。该系统利用高速专用ASIC进行256级灰度检测，带逻辑条件和数学运算功能。系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，开发周期短，系统可靠性高，其新一代产品A1
10/A210体现了集成化、小型化、高速化和低成本的特点。欧姆龙、Keyence等公司也有类似的系统CONTROL ENGINEERING China版权所有，但在技术性能上相对简单，更适用于进行有无判别或形状匹配等。而德国Siemens公司的智能化PROFIBUS工业视觉系统SIMA