用于激光切割中的机器视觉系统的研究
视觉定位技术在激光切割设备中的应用研究
视觉定位技术在激光切割设备中的应用研究摘要：机器不用于动物，无法通过眼睛来观察、测量，因而衍生出了机器视觉。
而在现代工业的自动化生产中，机器视觉越来越成为一种不可或缺的重要技术。
尤其是使用激光切割设备加工物件过程中，需要精确、快速的进行位置定位，这样，机器视觉系统的视觉定位就显得尤为重要了。
因此，采用基于机器视觉技术的视觉定位需要有非常强的速度优势。
关键词：视觉定位；机器视觉；激光切割设备激光加工技术存在很多优势，其高生产效率、广阔的适用范围、较好的加工质量等优势使得人们对其越来越重视，尤其是激光可以加工复杂细微结构这一优势使得激光加工技术应用领域更加广泛。
本文所研究的激光领域主要是针对宏观加工：激光切割、激光表面处理，还有激光雕刻、激光打标，以及激光焊接和激光快速成形等。
激光器是现代激光加工系统中必不可少的核心组件之一，随着激光加工技术的发展，激光器也在不断向前发展，出现了许多新型激光器：早期激光加工用激光器主要是大功率C02气体激光器和灯泵浦固体YAG激光器；以脉冲方式发射的二氧化碳激光器也有很多种，在科研和工业中用途极广。
以单脉冲发出的能量大小作比较，那脉冲二氧化碳激光器又是脉冲激光器中的能量最强者。
一、激光切割设备应用背景及场合激光加工行业首先发展起来的是激光切割，应用于多个行业。
随着科技的不断发展，激光加工行业也不断深入、精细，乃至延伸到多个行业，大到国防安全、通讯，小到汽车制造、环境监控，从研发到产品，激光切割都担负着至关重要的作用。
时至今日，随着数控技术的不断精进，以及视觉定位技术的不断改进，激光切割设备已经是集精密机械、激光切割、数控技术等多项学科于一体的新兴类科技产品。
其精密制造、柔性切割、一次成型、精密加工以及效率高、速度快、精密制造的优点使其应用于汽车、船舶、机械、化工等各行各业，对于纤维、纸张，甚至是陶瓷雕刻都有着显著的加工。
包括不限于塑料和符合材料的加工、金属钻孔以及金属切割等。
机器视觉技术在机械加工中的应用研究
机器视觉技术在机械加工中的应用研究随着工业化的进程，机械加工越来越多地用于生产中，而机器视觉技术则被广泛应用于机械制造中。
机器视觉技术是一种能够模仿人类视觉来进行图像识别和处理的技术。
它可以通过数字图像处理、图像识别、特征提取等技术手段实现对图像的智能处理。
而机器视觉技术在机械加工中的应用则可以将图像识别和计算机控制相结合，以实现机器的自动化控制和智能化生产。
一、机器视觉技术在机械加工中的应用机器视觉技术已经广泛应用于机械加工中，主要包括以下几个方面：1.机器视觉质量检测机器视觉技术可以实现对机械零部件的质量检测。
通过拍摄零部件的图像，利用图像处理技术提取特征，比对标准图像，判断零部件的尺寸精度、表面缺陷等质量指标是否合格。
此外，机器视觉技术还可以对加工完成的零部件进行全面检测，确保零部件的质量和准确性。
2.机器视觉自适应控制机器视觉技术可以实现对加工过程的实时监控和控制。
通过对机械加工过程中的图像数据进行监测，机器视觉系统可以实时调整机械设备的加工参数，以达到更高的加工精度和效率。
3.机器视觉工艺规划机器视觉技术可以基于产品的图像信息进行工艺规划和加工路径的规划与控制。
通过对产品的图像进行处理和分析，机器视觉技术可以生成加工路径，实现全自动化生产。
二、机器视觉技术在机械加工中的优势机器视觉技术在机械加工中的应用具有以下的优势：1.高精度、高效率机器视觉技术可以处理大量的数据，并且可以在极短的时间内完成处理。
在机械加工中，机器视觉技术可以实现高精度、高效率的加工，提高加工质量和效率。
2.全自动化机器视觉技术可以实现机械设备的全自动化控制和监控。
通过对机械加工过程中的图像进行分析和处理，机器视觉系统可以自动地调整加工参数，实现全自动化生产。
3.生产过程标准化机器视觉技术可以通过对产品的图像信息进行分析，制定标准作业程序，规范生产过程。
这不仅可以提高机械加工的效率，还可以改善产品的质量。
三、机械加工中机器视觉技术的研究进展目前，机器视觉技术在机械加工领域的研究进展较为突出，主要有以下几个方面：1.图像处理技术的发展随着计算机图像处理技术的不断发展，机器视觉技术的处理速度和准确性得到了大幅提升。
视觉识别在激光切管机切割定位中的设计与制作
实验研究0 引言全自动激光切管机，是实现上料、送料、切割、开孔到最后分装高自动化的专业激光切管机，市场上常用的机型可对材料为标准6米长的边长为20~200mm方管和直径20~200mm的圆管或波纹管进行切割或开孔。
本文针对自动化激光切管机在切割方管和波纹管时，出现定位偏差，需要人工较对的问题，采用以树莓派为控制主体的视觉识别进行切割定位，实现全程无需要人工校对自动切割大口径方管和波纹管功能。
现从设计方案、硬件设计、系统设计、设备安装、调试方面作介绍。
1 设计方案■1.1 全自动切管机切割定位采用视觉识别的必要性全自动切管机实现了从上料到切割或打孔全过程自动化，自动化高，减少了人工成本，大大提高了生产效率，满足大部分切管客户的需求。
但是在切割方管时，自动上料会出现方管被倾斜抓取的情况。
特别是大口径方管在重力作用下出现倾斜抓取的概率大大增加。
始切割如果落在直角边缘，由于激光切割系统Z轴的跟随系统检测误差和响应时间的综合作用，原点处会出现较大的首切割毛刺。
全自动切管机不适合切割像波纹管之类的特殊管材。
因为此类特殊管材为特殊面，凸凹无规律性，始切割如果落在凸凹边缘，由于激光切割系统Z轴的跟随系统检测误差和响应时间的综合作用，原点处会出现较大的首切割毛刺。
这些首切割毛刺，在一些切割要求不高的情况下，是可以接受的，但在切割要求较高的情况下，客户是无法接受的。
特别是精密打孔或精密拼装原材料加工应用方面，是无法接受的。
所以在这个环节必须采用人工较对。
也就是自动送料到激光头处准备切割前，需要人工检查，是否出现方管被倾斜抓取的情况，波纹管类特殊管材就要避免原点落在凸凹边缘处。
所以说全自动切管机实现了从上料到简单分装自动化，但中间环节还需要人工检查，并不是真正的全自动化设备。
误切割率和工作效率都需要进一步提升。
所以很多公司目前的做法是减少全自动切管机切割对象适用范围，如方管的边长控制在6米长的边长为20—200mm。
基于人工智能的机器人激光切割焦点跟随控制技术研究
基于人工智能的机器人激光切割焦点跟随控制技术研究
林少晶
【期刊名称】《石河子科技》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】本文立足于用户的需求,以实际需求为导向开展机器人激光切割焦点跟随控制技术的研究工作,根据人工智能的技术发展方向,探讨生产文本设计、系统功能的实现等多个方面的技术要点。
结果表明,建立的人工智能化机器人三维切割专用系统应用效果显著,无论在产品的保存还是监控等方面均具有全面性和可靠性,也有助于促进切割质量和效率的提升,是一项综合应用效果较好的生产系统。
【总页数】3页(P19-21)
【作者】林少晶
【作者单位】福建商学院信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP424
【相关文献】
1.激光数控切割中的高度跟随控制
2.一种基于KUKA机器人控制的激光切割方法
3.基于CCD的激光切割焦点位置控制系统的设计与实现
4.基于川崎机器人三维激光切割控制系统设计
5.激光切割头焦点控制技术研究
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机器视觉系统在机械加工中的应用研究
机器视觉系统在机械加工中的应用研究近年来，随着科技的迅猛发展，机器视觉系统在各个领域都得到了广泛应用。
在机械加工领域，机器视觉系统也正发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨机器视觉系统在机械加工中的应用研究，并着重介绍其在精密加工过程中的应用。
一、机器视觉系统在机械加工中的基本原理机器视觉系统是利用计算机视觉技术，通过相机采集目标物体的图像信息，并通过图像处理和分析，实现对目标物体的感知、识别和定位。
在机械加工中，机器视觉系统主要依靠相机来获取工件的图像，然后通过图像处理算法来提取相关特征，并进行分析和判断。
通过这种方式，机器视觉系统可以实现对工件的自动检测、自动定位和自动测量，从而提高加工的精度和效率。
二、机器视觉系统在机械加工中的应用1. 自动检测和分类在机械加工中，产品的质量是至关重要的。
传统的质量检测往往需要人工参与，费时费力且易出错。
而机器视觉系统可以通过图像分析和特征提取，实现对工件的自动检测和分类。
例如，在零件加工中，机器视觉系统可以通过检测工件表面的缺陷、尺寸的偏差等来实现对工件质量的判定，从而提前发现问题并及时处理。
2. 自动定位和测量在机械加工中，对工件的定位和测量是一个关键的环节。
传统的定位方法往往依赖于机床操作员的经验和感觉，容易出现误差。
而机器视觉系统可以通过图像处理和特征识别，实现对工件的自动定位和测量。
例如，在零件加工中，机器视觉系统可以通过识别工件上的标记点或特定形状的特征，确定工件相对于机床坐标系的位置，从而实现准确的定位和测量。
3. 反馈控制机器视觉系统可以与数控机床或其他加工设备进行无缝集成，实现对加工过程的实时监控和反馈控制。
例如，在零件加工中，机器视觉系统可以通过监测工件表面的形状、尺寸等信息，及时调整加工参数，确保加工过程的稳定性和一致性，从而提高产品的精度和一致性。
三、机器视觉系统在精密加工过程中的挑战和前景展望虽然机器视觉系统在机械加工领域已经取得了重要的应用进展，但仍然面临着一些挑战。
机器视觉系统论文
机器视觉系统论文半导体晶片切割的机器视觉系统摘要：机器视觉系统在工业中已经广泛使用，本课题研究了机器视觉系统运用于半导体晶片切割的工业流程。
在选取合适的摄像机和图像采集卡前提下，成功获取了清晰的半导体晶片原始图像；然后利用halcon软件首先运用傅立叶变换获取原始图像的自相关图像从而得到晶片的宽和高，然后通过匹配算法构建匹配模型，最后与原始图像进行匹配后计算出晶片的切割线来完成晶片的切割定位。
这样即完成了一套半导体晶片的自动切割的流程，本课题的实现大大的提升了半导体晶片切割的速率。
关键词：机器视觉；傅立叶变换；模板匹配；HalconThe WaferDicing Based on Machine VisionTechnologyAbstract Machine vision system has been widely used in industry, this topic studied mach ine visio n system used in semicon ductor wafer cut in dustrial process. In select ing the right camera and image acquisition card, acquire clear success original image; semic on ductor chips The n halc on software first by using Fourier tran sform of the orig inal image acquisiti on from releva nt images and get a chip in width and height, and the n through the match ing algorithm, and fin ally con struct match ing model with the orig inal image matching of wafer calculated out after cutting line to complete the chip's cutting positi oning. Namely so completed a set of semic on ductor chip the flow of automatic cutti ng, so greatly promoted semic on ductor wafer cutt ing speed. So this topic research now is widely used in in dustrial product ion.Key words: machine vision, Fourier transform, template matching, Halcon目录第1章前言 (5)1.1选题背景 (5)1.2选题目的和意义 (5)1.3国内外现状 (6)1.4机器视觉技术的发展趋势 (7)1.5论文主要研究内容 (8)1.6 本章小结 (9)第2章半导体晶片切割机器视觉系统的方案设计 (9)2.1机器视觉系统基本原理 (9)2.2系统方案设计基本结构 (10)2.2.1 光源 (10)2.2.2摄像机 (11)2.2.3 图像采集 (12)2.2.4 图像处理 (13)2.2.5 本章小结 (13)第3章半导体晶片切割算法 (13)3.1 fourier 变换 (13)3.2 相关 (15)3.3 模板匹配 (16)3.3.1 边缘匹配算法 (16)3.3.2 基于边缘像素点的算法 (18)3.4 本章小结 (19)第4章半导体晶片切割算法的实现 (19)4.1 图像的获取 (20)4.2 利用自相关算法获取晶片大小 (21)4.3 提取芯片位置 (25)4.4估计切割线位置 (28)4.5 本章小结 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录（算法实现的主要源代码） (33)第1章前言1.1选题背景视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一。
视觉巡边图像处理,炼就激光切割的“火眼金睛”
视觉巡边图像处理，炼就激光切割的“火眼金睛”蒋威，王锦坤，王杰，吴兴群随着激光切割行业不断发展，特别在高功率激光切割领域中，部分应用已从“高效为主、精度为辅”向“高效率与高精度全面要求”发展，这也对生产过程中每一步操作环节提出了更高的要求。
为进一步提升并突破当前激光切割生产效率、良率，华工激光创新研发并应用视觉巡边图像处理技术，炼就激光切割的“火眼金睛”。
当前，板材切割领域中多采用传统电容寻边和光电寻边技术进行板材切割前位置和角度的校准，但这两项技术都容易受到板材尺寸、厚度、机床性能的影响，一直存在着自动化程度低、效率低和精度不高等问题。
近年来，机器视觉技术发展日趋成熟，被广泛应用于生产和生活中的各个领域，将机器视觉技术应用于平面激光切割机，利用其自动化、客观、高精度特点和超高的感知能力，可实现矩形板材的自动寻边，对比传统寻边方法，能有效提高平面激光切割机的生产效率和材料利用率。
具体而言，机器视觉和图像处理技术如何提升激光切割良率呢？利用机器视觉技术实现板材的自动寻边，其图像处理过程主要包括图像采集、图像预处理、板材顶角粗定位、板材顶角精定位、偏转角分析等步骤。
图像预处理顶角粗定位顶角精定位视觉寻边图像处理流程图在图像预处理环节中，利用相机自带的SDK 做二次开发可以直接实时获取到单通道灰度图像，无需再做灰度化处理。
接下来再将图像进行中值滤波处理，这是一种非线性平滑技术，它将数字图像中每一个像素点的灰度值设置为指定邻域内所有像素点灰度值的中值。
对图像进行中值滤波可以在保留图像边缘信息的同时去除掉图像中的噪声干扰。
中值滤波后，钢板表面的杂质干扰可以得到明显抑制。
但基于灰度阈值的图像分割仍会存在许多与板材无关的干扰特征，这部分干扰特征是由锯齿砧板上残留的切屑产生的。
在实际生产中，切屑残留现象比较常见，因此需要将其产生的干扰特征进行过滤。
为进一步减少干扰、提升精度，华工激光在图像预处理阶段采用形态学方法对干扰特征进行初步过滤并进行二次过滤改进。
激光切割视觉系统单目摄像机快速标定方法
第48卷第7期2018年7月激光与红外LASER&INFRAREDVol.48，No. 7July, 2018文章编号:1001-5078 (2018)07-0880-05 •光电技术与系统-激光切割视觉系统单目摄像机快速标定方法杨煜俊，陈洵凛，许征波(广东工业大学机电工程学院，广东广州510006)摘要:针对目前激光切割机结合视觉切割行业中现有的张正友一般圆点标定算法中存在计算量大、结果不稳定的问题。
提出一种基于九圆点的摄像机自标定算法。
算法首先计算出图像和定义在世界坐标系X-F平面上的模板之间的单应性矩阵，利用该单应性矩阵线性求解出摄像机内参，然后考虑非线性畸变因素，求解出畸变系数。
最后在矫正后的模板中求出内外共八个仿射投影矩阵，并取其均值做为最终投影矩阵来求解出世界坐标。
实验结果表明：该算法比现有的基于圆点的摄像机自标定算法更快速、更稳定，达到精度更高。
关键词：九圆点；摄像机自标定；单应性矩阵；仿射投影矩阵中图分类号：TP391. 41 文献标识码：A D O I：10. 3969/j.issn.1001-5078.2018.07.015Monocular camera fast calibration mettiod for lasercutting vision systemY A N G Y u-j u n，C H E N Xun-lin，X U Z h e n n-b o(School of Electromechanic Engineering,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006，China)Abstract ：As the existing Zhang Zhengyou general dot calibration algorithm has a large amount of calculation and theunstable results in the current visual cutting industry with laser cutting machine,a self-calibration algo nine-dotted camera i s proposed. The homography matrix bet^veen the image and the template defined on t of the world coordinate system i s calculated. The homography matrix i s used t o linearly solve the the camera,and then t he distortion coefficient i s solved considering the nonlinear distortion fac t o r. Finally,eight afineprojection matrices are obtained in the corrected template，and the mean value i s taken as the solve the world coordinates. The experimental results show that the algorithm i faster and more stable than the e dot-based camera self-calibration algorithm.K e y words:nine dot;camera self-calibration;homography matrix;affine projection matrix1引言相机标定是计算机视觉领域中的一项重要研究 课题，是实现3D重建、视觉测量的基础。
服饰图案的机器视觉自动寻边切割技术
服饰图案的机器视觉自动寻边切割技术高飞;裘建新;李健【摘要】设计了光学系统、机器视觉系统,与激光裁剪机本体构成服饰图案的机器视觉自动寻边切割系统.主要研究了利用数字图像处理技术,采用滤波、边缘检测和边缘跟踪等数字图像处理算法,对摄取的图像进行处理,有效地提取前景与背景区分明显且轮廓连续的图案待切割目标的边缘信息,并对边缘信息进行矢量化处理,进而控制SPIN1006激光裁剪机,对被切割物体进行精确激光切割.该技术实现了对异形满版服饰图案的自动寻边切割.【期刊名称】《轻工机械》【年(卷),期】2014(032)001【总页数】6页(P48-53)【关键词】服装加工设备;激光切割;自动寻边;机器视觉;服饰图案【作者】高飞;裘建新;李健【作者单位】上海工程技术大学服装学院,上海201620;上海工程技术大学服装学院,上海201620;上海市纺织科学研究院纺织科技发展中心,上海200082【正文语种】中文【中图分类】TS941.56;TP29服饰材料各异，形式多种多样，图案丰富多彩。
目前，服饰图案的工业化生产，主要还是依靠手工裁剪已经制造好的服饰图案来实现的。
为了提高满版异形服饰图案的裁割生产效率及其切割质量，节省劳动力，迫切需要开发服饰图案自动切割技术及其装备。
为了解决这个生产实际难题，文章将机器视觉、计算机数字图像处理与激光加工技术结合起来，形成服装CAM新技术。
它具有高效智能、加工方便的特点。
不仅在服装加工制造业，而且在其他各类材料加工中，都有广泛的产业应用前景和技术指导意义。
1 服饰图案的机器视觉自动寻边切割系统基于机器视觉的服饰图案自动寻边切割技术的具体实现方法是:利用CCD机器视觉系统采集图像，然后利用数字图像处理技术提取寻边切割参数，继而控制切割设备实现自动寻边切割。
对激光切割机的控制是由计算机向其传递连续的切割点的坐标值来实现走刀的。
图1为装有机器视觉系统的激光切割设备SPIN1006。
图2为光学与机器视觉成像系统。
机器视觉技术在机械加工中的应用研究
机器视觉技术在机械加工中的应用研究随着科技的发展和人们对高效生产的需求不断增长，机械加工领域对于自动化和智能化的要求也越来越高。
在过去的几十年里，机器视觉技术作为一个重要的手段被广泛应用于机械加工领域。
本文将探讨机器视觉技术在机械加工中的应用研究，并分析其对提高生产效率和产品质量的影响。
首先，机器视觉技术在机械加工领域的应用主要涉及到两个方面，即工件定位和质量检测。
在传统的机械加工中，工件定位是一个非常重要的环节，对于确保切削、钻孔等工序的准确性至关重要。
然而，由于工件的形状和尺寸各异，传统的人工定位方式往往效率较低，并且容易受到操作者技术水平的限制。
而利用机器视觉技术可以实现对工件的自动定位，系统可以通过图像识别和处理，准确地确定工件的位置和角度，从而提高定位的准确性和效率。
其次，机器视觉技术在机械加工中的另一个重要应用是质量检测。
在机械加工过程中，工件的质量是一个关键因素，影响着产品的性能和可靠性。
传统的质量检测方法依赖于人工目测和手工测量，容易受到人为主观因素的影响，且速度较慢。
采用机器视觉技术进行质量检测可以以更快的速度和更高的准确性进行自动化检测。
通过对工件表面的图像进行分析和识别，系统可以检测出表面缺陷、尺寸偏差等问题，及时进行调整和修正，从而提高产品的质量和稳定性。
此外，机器视觉技术在机械加工中的应用还包括缺陷检测和自动化控制等方面。
在传统的机械加工中，由于人工操作的限制，难以对加工过程中可能出现的缺陷进行完整的检测和记录。
而利用机器视觉技术可以实现对加工过程的实时监控，通过对图像数据的处理和分析，系统可以及时发现和记录加工过程中的异常情况和缺陷，提供有效的解决方案。
此外，机器视觉技术还可以与其他自动化设备和系统进行集成，实现整个生产过程的自动化控制，提高生产效率和降低人力成本。
然而，机器视觉技术在机械加工中的应用也面临一些挑战和问题。
首先是成本问题，机器视觉技术的引入需要大量的设备和软件支持，投入成本相对较高。