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摘要：本文分析了机器视觉技术概述，并提出了机械制造自动化中机器视觉技术的运用，机器视觉技术的需求在不断的增加，技术也在不断发展和完善，这表明它将更有效地推动机械制造和自动化技术向更智能化的方向发展。
关键词：机械制造;自动化;机器视觉技术;运用
中图分类号：G210.7 文獻标识码：A 文章编号：190216881
一、引言
在当今社会，科学技术的飞速发展促进了机械制造业的技术水平。同时，机器视觉技术得到进一步发展。机器视觉技术可以使用计算机代替人眼进行物体识别，精确定位和测量。如果工作环境恶劣并且难以控制手动监控，则可以引入机器视觉技术来进行作业，机器视觉技术的应用可以在一定程度上促进工作效率的提高和劳动力资源的节约。
二、变电站系统二次设计要点
1.机器视觉技术（Machine vision technology）是利用计算机模拟人类视觉功能，准确提取、分析、测量和监控目标图像信息的技术。这项技术首先需要使用CCD（Charge CoupledDevice，电荷耦合器件）摄像技术来获取物体图像信息。在转换特定的物体图像后，它成为所需的图像，然后输入计算机进行处理，然后进行分析和测量。最后，根据分析结果，将结果直接转换成相应的数字信号并输出，实现对各种机器的智能监控。
2.机器视觉系统的输出是计算、分析和处理的结果。系统的图像处理部分对CCD摄像系统获取的目标图像信号进行处理。通过像素、亮度以及颜色等信息，把图像信号转换成数字信号，进一步运算这些信号，获取物象目标的基本外观特征，与系统中预先设置的条件相结合，将运算结果输出为各种物象特征数据。上位机在获取到运算结果后，再利用控制系统、I/0系统进行相应的操作。
三、机械制造自动化中机器视觉技术的运用
1.在精密测量中的运用
机器视觉技术可用于自动化机械制造的精密测量，即将精密测量部件以光学系统、计算机处理系统和CCD摄像机的形式放置在测量环境中。同时利用光源对检测部位进行照射处理，并保障其处在CCD相面位置，继而利用显微镜将检测部位轮廓呈现出来，就此获取到精密测量信息。此外，在检测部位测量过程中基于检测对象位移的基础上以2次轮廓检测形式来满足测量对象数据获取条件，并精准化测量结果，将测量误差控制到最低限度。另外，在逆向工程精密测量过程中应注重充分发挥3D功能，将测量工件转化为CAD/CAM图形形式，并传送至CNC对其进行加工处理，形成高效率工件检测状态。例如，在电子接插件检测过程中即可通过对机器视觉技术的应用将尺寸误差控制至0.01mm。
2.在机器人自动焊接领域中的运用
机器视觉技术在机器人焊接过程中的应用主要体现在机械制造部分自动焊接过程中，安装CCD摄像机、x射线探伤仪等图像采集部件。并基于模拟焊接工人视觉功能的基础上提升整体焊接质量，且以自动化形式来提升作业安全性。如，强弧光等作业环节中均可利用机器视觉技术对焊接参数、焊接环境数据等进行提取，继而由此来提升整体施工水平。此外，在机器人自动焊接过程中要求相关技术人员应注重利用计算机视觉功能，检测熔池形状、熔透控制等等，继而为准确性机器焊接行为的展开提供有利的基础条件。另外，就当前的现状来看，我国在机器视觉技术发展过程中着重强调了将其应用于汽车、管道、航天等领域，继而由此达成高标准机械制造状态。
3.在工件定位中的运用
针对目前的情况，机器视觉技术也可以应用于工件定位，具体体现在机械制造工程的过程中涉及的加工件的位置可以通过在工作环境中放置1-2个CCD摄像机来确定。最终达成自动化卸料加工目标。例如某公司在机械产品加工过程中即依据自身机械制造现状研发了PCB自动化V槽切割机，同时基于设定3台CCD摄像机的基础上对PCB板进行定位处理，最终形成自动下料的机械制造目标。此外，基于100万像素CCD摄像机应用的基础上将定位精准度控制在了<0.1mm的范围内，提升了整体作业效率。因而在此基础上，当代企业在生产活动开展过程中应着重强调对机器视觉技术的应用，达成高效率生产目的，且就此满市场发展需求。
4.在工件检测中的运用
针对目前的情况，机器视觉技术在自动化机械制造工件检测中的应用主要体现在以下几个方面：第一机器视觉技术在我国汽车生产领域的应用是基于产品加工过程中的批量生产。即突破了传统人工检测模式的限制，对工件质量、数据、轮廓等展开深入的探测行为。
5.逆向工程中的工件测量
随着科学技术的不断发展，机器视觉技术在逆向工程工件测量中得到了广泛的应用，即快速轮廓视觉测量技术。这一技术以三角法作为建立基础，通过线结构光来对工件表面轮廓进行测量。将平面条纹结构光投射于工件表面中，从而产生了不同条纹变形，分析表面轮廓变化。CCD来摄取条纹图像时，需通过3次信号转后才得以保存，经由视频信号、模拟信号、数字信号。并把存储信息向监视器传输，采取计算机处理系统来对图像急性处理，从而得出工件模型图。
6.磨损度的测量
在机械制造过程中，测量磨损度也十分关键。许多机械设备工件因未能对因素充分考虑使测量磨损度进展困难，例如在对切割机磨损度进行测量时，因这种机械设备携带有利刃，对其测量需要把有关刀具进行拆除，在一定程度上增加了测量的难度。
四、结语
随着制造业的不断进步和发展，对机器视觉技术的需求也在不断增加。同时，它还决定了机器视觉应该从简单的分析、数据采集、传输和动作判断发展到更开放的方向。这一趋势也间接表明机器视觉将与自动化相结合，机器视觉本身就是自动化的组成部分之一，由于机器视觉技术的不断发展和完善，也表明它将更有效地推动机械制造和自动化技术向更智能化的方向发展。
关键词：机械制造;自动化;机器视觉技术;运用
中图分类号：G210.7 文獻标识码：A 文章编号：190216881
一、引言
在当今社会，科学技术的飞速发展促进了机械制造业的技术水平。同时，机器视觉技术得到进一步发展。机器视觉技术可以使用计算机代替人眼进行物体识别，精确定位和测量。如果工作环境恶劣并且难以控制手动监控，则可以引入机器视觉技术来进行作业，机器视觉技术的应用可以在一定程度上促进工作效率的提高和劳动力资源的节约。
二、变电站系统二次设计要点
1.机器视觉技术（Machine vision technology）是利用计算机模拟人类视觉功能，准确提取、分析、测量和监控目标图像信息的技术。这项技术首先需要使用CCD（Charge CoupledDevice，电荷耦合器件）摄像技术来获取物体图像信息。在转换特定的物体图像后，它成为所需的图像，然后输入计算机进行处理，然后进行分析和测量。最后，根据分析结果，将结果直接转换成相应的数字信号并输出，实现对各种机器的智能监控。
2.机器视觉系统的输出是计算、分析和处理的结果。系统的图像处理部分对CCD摄像系统获取的目标图像信号进行处理。通过像素、亮度以及颜色等信息，把图像信号转换成数字信号，进一步运算这些信号，获取物象目标的基本外观特征，与系统中预先设置的条件相结合，将运算结果输出为各种物象特征数据。上位机在获取到运算结果后，再利用控制系统、I/0系统进行相应的操作。
三、机械制造自动化中机器视觉技术的运用
1.在精密测量中的运用
机器视觉技术可用于自动化机械制造的精密测量，即将精密测量部件以光学系统、计算机处理系统和CCD摄像机的形式放置在测量环境中。同时利用光源对检测部位进行照射处理，并保障其处在CCD相面位置，继而利用显微镜将检测部位轮廓呈现出来，就此获取到精密测量信息。此外，在检测部位测量过程中基于检测对象位移的基础上以2次轮廓检测形式来满足测量对象数据获取条件，并精准化测量结果，将测量误差控制到最低限度。另外，在逆向工程精密测量过程中应注重充分发挥3D功能，将测量工件转化为CAD/CAM图形形式，并传送至CNC对其进行加工处理，形成高效率工件检测状态。例如，在电子接插件检测过程中即可通过对机器视觉技术的应用将尺寸误差控制至0.01mm。
2.在机器人自动焊接领域中的运用
机器视觉技术在机器人焊接过程中的应用主要体现在机械制造部分自动焊接过程中，安装CCD摄像机、x射线探伤仪等图像采集部件。并基于模拟焊接工人视觉功能的基础上提升整体焊接质量，且以自动化形式来提升作业安全性。如，强弧光等作业环节中均可利用机器视觉技术对焊接参数、焊接环境数据等进行提取，继而由此来提升整体施工水平。此外，在机器人自动焊接过程中要求相关技术人员应注重利用计算机视觉功能，检测熔池形状、熔透控制等等，继而为准确性机器焊接行为的展开提供有利的基础条件。另外，就当前的现状来看，我国在机器视觉技术发展过程中着重强调了将其应用于汽车、管道、航天等领域，继而由此达成高标准机械制造状态。
3.在工件定位中的运用
针对目前的情况，机器视觉技术也可以应用于工件定位，具体体现在机械制造工程的过程中涉及的加工件的位置可以通过在工作环境中放置1-2个CCD摄像机来确定。最终达成自动化卸料加工目标。例如某公司在机械产品加工过程中即依据自身机械制造现状研发了PCB自动化V槽切割机，同时基于设定3台CCD摄像机的基础上对PCB板进行定位处理，最终形成自动下料的机械制造目标。此外，基于100万像素CCD摄像机应用的基础上将定位精准度控制在了<0.1mm的范围内，提升了整体作业效率。因而在此基础上，当代企业在生产活动开展过程中应着重强调对机器视觉技术的应用，达成高效率生产目的，且就此满市场发展需求。
4.在工件检测中的运用
针对目前的情况，机器视觉技术在自动化机械制造工件检测中的应用主要体现在以下几个方面：第一机器视觉技术在我国汽车生产领域的应用是基于产品加工过程中的批量生产。即突破了传统人工检测模式的限制，对工件质量、数据、轮廓等展开深入的探测行为。
5.逆向工程中的工件测量
随着科学技术的不断发展，机器视觉技术在逆向工程工件测量中得到了广泛的应用，即快速轮廓视觉测量技术。这一技术以三角法作为建立基础，通过线结构光来对工件表面轮廓进行测量。将平面条纹结构光投射于工件表面中，从而产生了不同条纹变形，分析表面轮廓变化。CCD来摄取条纹图像时，需通过3次信号转后才得以保存，经由视频信号、模拟信号、数字信号。并把存储信息向监视器传输，采取计算机处理系统来对图像急性处理，从而得出工件模型图。
6.磨损度的测量
在机械制造过程中，测量磨损度也十分关键。许多机械设备工件因未能对因素充分考虑使测量磨损度进展困难，例如在对切割机磨损度进行测量时，因这种机械设备携带有利刃，对其测量需要把有关刀具进行拆除，在一定程度上增加了测量的难度。
四、结语
随着制造业的不断进步和发展，对机器视觉技术的需求也在不断增加。同时，它还决定了机器视觉应该从简单的分析、数据采集、传输和动作判断发展到更开放的方向。这一趋势也间接表明机器视觉将与自动化相结合，机器视觉本身就是自动化的组成部分之一，由于机器视觉技术的不断发展和完善，也表明它将更有效地推动机械制造和自动化技术向更智能化的方向发展。