所謂機器視覺技術，是利用機械來模擬人眼以獲取圖像信息，在攝取圖像后，機械會借助其內部設置的計算機進行讀圖，對圖像中含有的信息進行判斷。目前，攝取圖像的技術有很多，攝取難度也不大，電子攝像器材更是種類繁多且價格便宜，對于機器視覺技術而言，難點在于對圖像的判斷與解析。大部分圖像都具有線條、顏色等基本元素，人眼可以通過大腦來分析與判斷上述基本元素，而機器視覺技術雖然可以與人眼一樣攝取圖像，在一定程度上模仿人類的思維，但是其思維原理依然與人類有所不同，就工作原理而言，機器視覺技術是將收集而來的圖片信息進行處理，將其整理后使其變為簡化圖，再將簡化圖中含有的信息轉化為數字信號，計算機基于模型將特定的片段篩選識別出來，再轉化為人類所能理解的信息。單純看筆者的描述，機器視覺技術的處理過程具有很大的負載，而在實際指向時僅需要不到0.1s的反應時間。而在機械制造自動化領域，機器視覺系統僅需要處理少量信息，因此具有高的效率，其較高的靈敏度與穩定的工作狀態使得其在機械制造領域具有非常好的應用效果。

機器視覺技術可以安裝在檢測裝置之上，用于檢測產品外觀是否存在瑕疵甚至是故障。對于輪船、飛機、汽車的制造而言，在制造大型機械零件時雖然可以依靠人工進行流水線生產的質量檢測，但是人的精力有限，可能因精力不足而出現注意力不集中的狀況，這時很容易導致外觀問題被忽略。而使用機器視覺技術便可以避免這類問題的出現，機器并不存在困倦和注意力不集中的問題，只要供給其足夠的能量便可以一直工作，借助高精度的攝像、照相設備，可以清晰識別零件表面存在的缺陷。再以曲軸的彎曲度為例，這類部件對于參數的精度有很高的要求，正所謂“差之毫厘，謬以千里”，即使曲軸的彎曲度有一絲不合格，也有可能導致部件無法安裝的結果，而人眼很難清晰辨別出這種細微的“偏差”，而機器視覺技術可以清晰辨別出來，通過機器視覺技術的高細節檢測，即使零件的誤差只有幾毫米甚至幾微米，也可以被清晰查出。可以說，在機器視覺的精細檢測下，可以實現零件的篩選結果，不合格產品退出了生產線，不會流入市場，間接避免了安全事故的發生。

1.精密測量零件尺寸

機器視覺系統由圖像采集系統與圖像識別系統兩部分組成，檢測系統包括CCD攝像頭、光學系統以及計算機處理系統。由光源向被檢測零件發射平行光束，被檢測部位在光線的照射下反射、折射出光芒，借助內置于攝像機中的CCD攝像頭，由顯微光學鏡進行成像，再由計算機系統進行圖像的處理，以獲得零件的相關信息。若是被檢測零件移位，則可以重復測量2次零件的邊緣輪廓，兩次測量結果相減即為位移量。基于上述原理可以為形狀簡單、尺寸較小的在線工件進行精密測量。例如，電子接插件的生產速度至少為300件/分鐘，使用機器視覺技術可以實現0.01mm級別的精密測量。

如果說測量零件尺寸、減少誤差值、避免不達標零件流入市場是機器視覺技術的正向應用，那么機器視覺技術還能應用于機械制造的逆向工程，即通過攝像頭測得標準價的輪廓坐標值，構建曲面并轉換為圖形，經由只能系統輸送到加工機器中進行產品的制作。簡而言之，其實就是借助機器視覺技術的測量系統測得標準件的三維尺寸與各個位置的精確數據，給予曲面處理并終加工成型。目前，CCD光電器件發展非常迅速，可以基于三角法對零件表面輪廓進行快速的視覺測量，由激光穿過而產生的條紋結構光輝投射到零件表面，基于零件表面因深度、曲率不同而形成的條紋，由CCD攝像機來獲得條紋的變化，計算機將圖像信息轉變為模擬信號，再將模擬信號轉變為數字信號，后將信號還原至圖像處理系統中，獲得三維輪廓圖像。

自動焊接機器人是機械制造自動化發展到一定程度的產物，在機器人身上安裝紅外攝像儀與CCD攝像機可以使其具有視覺功能，機器人內部安裝有模擬工人生產行為模式的人工智能，再加上視覺感知功能，可以在搶弧光與飛濺條件下完成人工無法進行的焊接操作。當然，這一方向的應用在我國目前較為少見，受技術所限，我國在焊接精度上依然難以得到保。

本文首先介紹了機器視覺技術的概念與特點，隨后介紹了機器視覺技術在機械制造自動化領域的三大應用方向，旨在點明機器視覺技術的美好發展前景，使機器視覺技術得以在機械制造自動化領域得到更加廣泛的應用。