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项目技术分析项目名称:基于机器视觉的尺寸测量、外观检测及读码系列设备一、项目技术可行性分析1、项目基本情况(项目概要)(1)项目申报原因及背景 国内外相关研究情况概述及结论,本项目实施的必要性和可行性国内研究状况机器视觉,简言之,就是通过机器来代替人眼的功能。典型的机器视觉系统应包括光源、镜头、高速相机(CCD或COMS相机)、图像采集卡、图像处理软件等。随着自动化需求的提高和人工成本的提升,机器视觉在工业领域的运用越来越多。在中国,机器视觉应用起源于20世纪80年代,半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一,其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等,机器视觉在该行业的应用推广,对提高电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。2000年以前,国内系统集成商,主要以代理国外产品为主,自主知识产权的图像算法研究是一片空白,国内企业的技术水平与国际上有很大的差距,以至于之前出现国外系统以高价位占领中国整个自动化行业市场片面现象;到2003年,国内开始陆续出现机器视觉软件包,其性能和速度能与国外软件相媲美,甚至有些图像处理工具在应用方面已远远超过了国外产品。目前,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业,其中包括:工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。业内分析认为,目前在我国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。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少,因此,机器视觉在以上相关行业的发展空间还比较大。当然,其他领域如自动化、焊接等等领域也有着很好的发展空间。中国的电子制造和代工厂商过去几年正在采购大量自动化设备取代人工,以应对中国愈演愈烈的缺工现象,未来几年这一现象将达到高潮。台资工厂纷纷选择提高自动化程度,其自动化换装高潮将在未来几年年内到来,必将为机器视觉产品在该行业的应用带来新的增长点。前瞻预测,未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长。近几年应用机器视觉的企业逐渐增多,这些公司从国外或是中国台湾引进成套的设备中带有机器视觉系统,带动了国内机器视觉的发展,加上现在很多的国外境内企业开始了本地化的采购计划,导致国内从事机器视觉系统集成的公司大量活跃起来,据业内反映,客户需求的信息量在迅速增长,这也就暗示着机器视觉在国内的兴起。有理由相信,在未来的几年内,机器视觉将成为国内一个热门的行业。国外研究状况核心技术方面,机器视觉有一个通俗的解释,就是用机器来取代人眼进行测量和判断。随着嵌入式处理器技术的发展,视觉处理硬件的处理能力日渐增强,同时也带来了软件地位的提升。在图像质量一定的条件下,处理软件和图像算法的好坏能够直接决定判断结构的正确与否,所以视觉软件在整个系统中所处的地位是至关重要的。美国国家仪器NI也针对不同应用为工程师提供了相应的软件平台。针对精密设备制造,实验室视觉处理等应用,NI提供了强大的视觉开发模块VDM。视觉开发模块能够支持在LabVIEW以及VC,VB等多种平台下进行开发,内涵数百种强大的视觉工具,能够实现精确测量,定位以及模式匹配等功能,适合专业视觉系统的开发人员。针对工业生产线视觉应用,NI提供的是灵活易用的配置型软件平台VisionBuilderAI。VisionBuilderAI中同样内置了上百种常见的视觉处理工具,用户无需编程就能够解决绝大多数的视觉应用,适合非专业的机器视觉终端用户开发灵活的视觉应用。康耐视则推出了In-SightExplorer4.3版软件并为EasyBuilder?配置环境提供了6种新型视觉工具和22个过滤器。此外,还在In-Sight视觉系统中的大量通信功能中新增了对CC-link和MCProtocol两项通信协议的支持,这两项协议主要用于MitsubishiElectric的自动排序器。市场方面,目前全球视觉市场总量大约是6070亿美元,按照每年8.8%的增长速度增长。对国际两大机器视觉巨头康耐视和基恩士的研究发现:1)若国内能逐步实现进口替代,利润空间巨大。2)由于核心是软件算法,因此研发享受规模优势,只要营收健康增长,利润将很有爆发力。3)金融危机后,2010-2014年康耐视营收增长67%,利润翻了两倍多,市值翻了五六倍。而基恩士从2013年才明显超越金融危机前,此后两年间享受估值与业绩的戴维斯双击,市值翻了三倍多。4)当前康耐视与基恩士的市值分别为44亿美元、350亿美元,国外已经进入深入发展期,中国当前渗透率还很低,正在进入加速爆发期,尤其在工业领域最先爆发。国内企业面临行业大爆发+技术进步+进口替代的大机遇。虽然中国机器视觉还很小,但在由中低端向高端的逐步国产化中,必将有一批本土企业长大,在其过程中我们将看到比营收更具爆发力的是利润的增长。结论机器视觉替代人眼,应用广泛:机器视觉通过摄取图像模拟人的视觉功能,并提取信息,加以处理,最终用于检测、测量、判断和控制。其具有自动化、高校、高精度、非接触的特点,将广泛渗透到包括工业、农业、医学、交通、航天军事等各行各业。机器视觉组成包括硬件+软件,其中软件是核心:机器视觉系统主要由光源、镜头、相机、图像采集卡以及核心软件五个部分构成。软件算法是核心,硬件中相机是关键。中国渗透率低,进入加速爆发期:即使在应用最领先的电子行业,渗透率也才20%-30%,且每条产线只配1台,还没有达到标配3台的水准。由于渗透率很低以及应用领域尚未铺开,当前国内产值还非常小,2013年仅15亿人民币。但行业已经进入高速增长期,预计未来几年复合增速36%。人力成本上升、对产品品质提升的需求、对生产效率提升的需求是重大驱动力。本项目实施的必要性及可行性离不开整体的解决方案机器视觉技术发展至今,一直与工业自动化密不可分。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分,这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统,而非独立的视觉应用。在当前,越来越多的企业对机器视觉提出了与现有生产线或者测试控制系统配合使用的要求,这就要求机器视觉厂商们不仅提供独立的视觉产品,而是提供能够与工业自动化系统集成的完整的解决方案。在制造型企业的生产线中,机器视觉系统不仅需要与现场的控制系统配合使用,同时还要考虑到与工厂信息系统的连接。一般的视觉系统供应商往往仅提供视觉方面的解决方案,而将它与工业自动化系统集成的问题留给了集成商或者终端用户。本项目基于机器视觉的尺寸测量、外观检测及读码系列设备,正是针对机器视觉在制造行业应用上提供全套原创性解决方案。 该系列设备涵盖多种形态产品的尺寸测量、外观检测及读码功能。设备主要服务于电子制造行业、特种材料制造行业、日用化工行业、包装行业、汽车零配件、鞋材、LED产品、锂电池产品、制衣行业。与同行业设备相比具有如下优势:检测精度高,检测速度高,满足产品样式多,准确率高、操作方便,检测方式均为行业创新,并具备自主知识产权。对应制造业企业而言,采用本项目提供的基于机器视觉的尺寸测量、外观检测及读码系列设备可获得以下优点:节省时间、降低成本、优化物流过程、缩短机器停机工期、提高生产率及产品质量、减轻测试及检测人员的劳动强度、减少不合格产品数量、提高机器利用率。 (2) 项目研究的主要内容尺寸测量设备外观检测设备该系列设备涵盖多种产品的外观检测,包括汽车零件、鞋材、电子零件、LED产品,锂电池产品,主要是通过创新的检测方式,如不同的照明方式、照明光源、独特的图像处理方法,对以往难以使用人工检测和使用一般机器视觉进行稳定检测的产品,进行外观检测,设备主要服务于汽车配件行业,制鞋业、电子行业、LED行业、锂电行业。读码设备该系列设备涵盖多种字符及喷码方式检测具体包括:电子元件料盘识别码、360度喷码、瓶底喷码字符、软质包装识别码、纽扣字符等。设备主要服务于日用化工行业、包装行业、制衣行业。 (3) 技术原理 项目所依据的技术原理,包括文献、专利等。机器视觉是一个系统概念,运用现代先进控制技术、计算机技术、传感技术结合机械设计表现为光机电一体化结合其中:机器视觉系统包括:光源、镜头、 相机(包括CCD 相机和COMS相机)、图像处理单元、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。工作原理本项目机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测 的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,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度、文字及一维码、二维码等,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现尺寸测量、外观检测、读码功能,并将结果进行统计、保存、传输,同时根据结果将产品转移至下工序或者剔除。工作原理图 光源在机器视觉应用系统中,合适的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,起着非常重要的作用,它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别,增加对比度;同时还应保证足够的整体亮度,物体位置的变化不应该影响成像的质量。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等,同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理,物体的几何形状、背景等要素。光源可分为自然光源和人造光源两类。自然光源使用不方便且其发光特性不容易控制,一般不适合用作图像采集系统的照明光源。机器视觉一般使用人造光源,常用的有:卤素灯(作为定向光源)、荧光灯(作为低成本的漫射光源)、LED灯、氛灯和电致发光管。光源的照射方式有前光照、背光照、分光反照三种方式。光学镜头相机的镜头相当于人眼的晶状体。如果没有晶状体,人眼看不到任何物体;如果没有镜头,相机就无法输出图像。在机器视觉系统中,镜头的主要作用是将成像目标聚焦在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能,合理选择并安装镜头,是机器视觉系统设计的重要环节。一般情况下,机器视觉系统中的镜头可进行如下分类:按焦距分类:广角镜头、标准镜头、长焦镜头等;按调焦方式分类:手动调焦、自动调焦等;按光圈分类:手动光圈、自动光圈。镜头主要有以下几个性能指标:1、焦距2、分辨率3、视场角4、光谱特性数字相机目前数字相机所采用的传感器主要有两大类:CCD和CMOS其中CMOS传感器由于存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低、反应速度慢等缺点,应用范围较窄。目前在机器视觉检测系统中,CCD相机因其具有体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。5.1、CCD相机的基本组成 典型的CCD相机主要由CCD、驱动电路、信号处理电路、电子接口电路、光学机械接口等构成。 CCD相机的相关特性参数主要有以下几个: 1、最低照度 CCD相机的最低照度与所使用镜头的最大相对孔径有关,在提供相机最低照度的同时,应注明测试时所使用镜头的相对孔径。 2、固定图像噪声 当不采
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