Page 92 - 城镇燃气管道检测与评估技术规程

Technical Regulations for Urban Gas Pipeline Detection and Evaluation
城镇燃气管道检测与评估技术规程

2. 机器视觉的应用领域
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
（1）检测

检测又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺
寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线
上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
（2）机器人视觉

机器人视觉用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱
工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。
至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
此外还有自动光学检查、人脸识别、无人驾驶汽车、产品质量等级分类、印

刷品质量自动化检测、文字识别、纹理识别、追踪定位等机器视觉图像识别的应用。
3. 机器视觉的应用实例
（1）基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统
EQ140- Ⅱ汽车仪表板总成是中国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安

装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出
厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示
误差；检测信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检
查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成

测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快
速质量检测，克服了人工监测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。
整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、
具有图像信息反馈定位的双坐标 CNC 系统、摄像机图像获取系统和主从机平行

处理系统。
（2）金属板表面自动控伤系统
金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的
要求，但原始的采用人工目视或用百分表加探针的检测方法不仅易受主观因素的

影响，而且可能会给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器
视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，
同时由于采用非接触式测量，避免了产生新划伤的可能。其工作原理图如图 8-6

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