光电成像信息处理系统设计论文

随着无人机技术及人工智能技术的日趋成熟，无人机作战应用日益普及，并趋于多元化。主要承担低成本侦察打击、对地反辐射打击、网络化体系作战、反无人机蜂群、夺取空中优势、反导、反卫、反航母等任务。无人机机载武器的需求也越来越旺盛，已经成为无人机重要的发展方向。下面是小编为大家整理的《光电成像信息处理系统设计论文(精选3篇)》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

光电成像信息处理系统设计论文 篇1：

车载红外夜视系统中图像处理器的设计及特点

摘要：对于汽车驾驶者而言，在夜晚和恶劣天气驾车时，能见度和可视距离都受到较大影响，当传统照明方式无法对前方路况进行合理照明的情况下，存在严重的交通安全隐患，这也是造成交通事故频发的主要原因。本文设计的车载夜视系统，可以满足提高车辆驾驶者在夜晚和恶劣天气影响下获得更好的视野范围，有效的提高主动预见力，避免道理交通安全事故的发生，保证道路行车安全。

关键词：红外夜视；DSP；FPGA；信号处理

1 设计方案

综合考虑红外夜视系统的实时性、稳定性、灵活性，以及系统本身软、硬件的复杂程度和系统制造成本的控制目标，拟采取如下几种系统设计备选方案进行比对参考。

1.1 集成化微控制器系统

集成化微控制器系统主要是指以单片机为核心搭载相应的控制电路的系统。优点是根据硬件要求，可以合理控制制造成本，具有良好的性价比；不足也很明显，数据运算及处理能力较弱，不能有效的满足系统实时性的要求。

1.2 以DSP 为核心的系统

DSP芯片的主要特点是数据运算速度快，数据处理功能全面，在结构优化的同时，包含加法和乘法的独立运算器，其良好的速度优势和专用的指令系统更适应实时数字信号处理的要求。

1.3 以FPGA为核心的系统

FPGA是Field Programmable Gated Array的英文缩写，即现场可编程门阵列，实在GAL、PAL、EPLD等可编程器件的基础上开发出的全新器件。以FPGA为核心的系统可以视为整体化硬件解决方案。该方案整合了高速的硬件和灵活的软件，充分满足了现场实时高速的系统要求。

而实际操作中，为保证图像采集实时处理的精度要求，往往会采取多系统并用的解决方案，例如以DSP+FPGA为核心的系统，其系统工作原理如图1 所示。在制造方面，两大核心部件的制造成本都很高昂，并且相应的软、硬件复杂程度也迅速攀升，这也成为改系统普及的阻碍。

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[BT6]图1 以DSP+FPGA为核心的系统工作原理

DSP是一种近年来新兴的微型数字信号处理电子器件。其特殊的算法和内部结构，使其在数字信号处理方面表现出突出的优越性能。正因如此，在现代数字信号处理技术的发展过程中，DSP在功能上也随之有了相应的提高和完善，甚至在数据信息的处理速度、处理实时性和软、硬件的稳定性等方面已经全面取代传统的PC机的功能而存在。

针对夜视系统对图像处理的快速、准确的要求，在采用DSP和FPGA相结合作为系统核心处理器的实现方案之下，还需要简单有效的算法来实现处理过程，只有这样，才能真正实现对红外图像的实时处理。本次系统设计基本结构如图2所示。由以下几个主要部分组成：AD转换电路，TEC温控电路，以DSP+FPGA为核心的实时图像信号处理电路，由SDRAM和FLASH共同组成的外部存储电路以及相应的显示器件。

[JZ][XCimage182.tif]

[BT6]图2 系统结构框图

2 系统功能及特点

参考车辆实际行驶过程中可能遇见的情况，本次设计的红外夜视系统具有以下功能：（1）全面、实时的读取并记录路况信息；（2）及时、准确的完成对路况信息的数据处理并显示图像。

结合上述系统主要功能，系统在数据运行及数据处理的过程中也表现出相应的突出的特点：（1）以DSP+FPGA为核心的系统，整合了两大核心的主要特点，性能合理分工，资源合理分配，全面保证系统的实时性、高效性。（2）结合系统核心部件的灵活性，在不进行较大范围的电路修改设计的前提下，进行功能扩展以及内部逻辑控制部件的重新编辑，以满足新的系统要求，从而有效控制了系统的开发、运营及制造成本。（3）提取FPGA的实时时序信号，结合DSP的图像增强算法，快速、全面、实时、有效的对所采集的数字图像信号进行处理、增强，并进行简明清晰的显示，实现有效的驾驶辅助功能，保证驾驶者的行车安全。

3 结语

随着可编程控制器的大规模核心技術发展，以DSP+FPGA为核心的数字图像信息处理系统的优势和发展必要性日趋明显。同时，伴随着汽车行业对安全需求的不断提高，车载红外夜视系统也逐步普及到各个车型。作为夜视系统的核心参数，图像显示质量和图像处理的实时性的要求也随之提高。本文设计的以DSP+FPGA为核心的图像处理系统，可以提高夜视系统的成像质量，同时弥补传统照明方式无法达到的可视距离，有效的降低夜间行车的安全隐患，为驾驶者保驾护航。

参考文献：

[1]白延柱，金伟其.光电成像原理与技术[J].北京：北京理工大学出版社，2006：396533.

[2]白秋果，李志刚，刘树亭.基于FPGA的实施图像预处理技术在汽车夜视系统中的应用[J].电子技术应用，2009（1）：5762.

[3]杨海刚，孙嘉斌，王慰.FPGA器件设计技术发展综述[J].电子与信息学报，2010（3）.

[4]金伟其，刘广荣，白延柱，等.夜视领域几个热点技术的进展及分析.光学技术，2005，31（3）：405509.

作者：姚智慧

光电成像信息处理系统设计论文 篇2：

无人机机载武器发展现状及展望

随着无人机技术及人工智能技术的日趋成熟，无人机作战应用日益普及，并趋于多元化。主要承担低成本侦察打击、对地反辐射打击、网络化体系作战、反无人机蜂群、夺取空中优势、反导、反卫、反航母等任务。无人机机载武器的需求也越来越旺盛，已经成为无人机重要的发展方向。国外无人机机载武器正向小型化、精确化、低成本、智能化、模块化、通用化、多用途设计发展，其作战体系逐渐形成了智能协同体系、信息对抗领域、空中优势领域、防空压制领域的“1+3”格局。
国外无人机机载武器发展现状

随着无人机平台技术、通信技术、载荷探测技术、精确制导武器技术等技术的发展，无人机机载武器的发展受到了越来越多的关注，但从总体上看，无人机机载武器的发展还处于初步阶段。目前，美国已经将无人作战飞机应用于实战，具备无人机机载武器对地精确打击能力。在发展空地武器的同时，美国等国已经开始在无人机上配装空空武器，使无人机具备自卫作战能力，提高无人机的生存概率。
典型无人机载武器性能指标

根据美国无人机机载武器的发展现状以及最新版的美国无人系统路线图，无人机机载武器发展主要有以下几种途径。

小型有人机机载武器或单兵武器改进 将小型有人机机载武器或者单兵武器直接（或改进后）用到合适的无人机上。此类武器典型的有美国的AGM-114海尔法反坦克导弹、空射型标枪导弹、销钉小型导弹可以挂载MQ-1无人作战飞机;MQ-9载荷比MQ-1大，因此可以挂载AGM-65E幼畜导弹、JDAM GBU-38航空制导炸弹等;而正在研制的X-47B载荷更大，载弹量达到2吨，可以挂载AGM-88反辐射导弹、GBU-29/30联合直接攻击弹药等。

AGM-114海尔法导弹原是美军装备在阿帕奇武装直升机上的对地攻击武器，有多种型号。弹长不超过1.80米，弹径177.8毫米，弹重45.7千克，为了实现完全的“发射后不管”和全天候、全环境作战能力，在半主动激光制导基本型基础上通过对发动机、战斗部和导引头的改进以提高性能，AGM-114L采用主动毫米波制导。MQ-1能带2枚海尔法弹，MQ-9能带14枚海尔法弹。

长钉导弹被设想成一种廉价的（4000美元）面面制导武器，用来补充美国海军陆战队的十万美元（级）FGM-148标枪反装甲导弹。长钉导弹可用来攻击非装甲或轻型装甲车辆，它采用光电制导，装有对比锁定设施，可进行发射后不管作战。在夜间使用时，建议采用激光导引头。长钉导弹的射程约为3.2千米。

发展通用的新型机载武器发展无人机与有人驾驶飞机通用的新型机载武器，此类武器典型的有美国的低成本小型巡航导弹（LCMCM）、Griffin B导弹和英国的LMM等。
以色列士兵正在发射长钉-LR导弹

LCMCM是为F-22和F-35战斗机而设计，并可由一些重型战术无人机携载，重量达454千克。为了能让无人机携载，洛克希德·马丁公司研制了一种新型有效载荷精确制导系统（PGS）。它是一种小型的23千克子弹药，采用半主动激光和毫米波复合导引头，一枚LCMCM可以携载3～5枚PGS。

Griffin B是美國雷神公司开发的一型小型精确制导导弹。弹长1.09米，弹径140毫米，质量15.6千克，飞行中段由GPS/INS导航，末段利用半主动激光寻的系统制导，Griffin B的弹体前部装有4片伸出的弹翼，后部还装有4片可折叠的尾舵，采用了弹道控制技术，可在降低附带损伤的情况下实现最佳的命中精度。Griffin B由无人机和直升机挂载投放，也可由地面和水面发射系统发射，空中发射时射程约为19.3千米。

发展专用的无人机机载武器有人驾驶和无人驾驶飞机都携带多种武器以确保在目标区域不同天气和威胁环境下能恰当使用武器。因此，通常只能使用一半左右的载弹量。无人机专用机载武器将具备以下几点特征：与无人机的作战使用相匹配，具备不同天气和威胁环境下多任务作战能力;装备威力可调的战斗部以适应不同任务需求，减小附带损伤;能够在环境恶劣和目标众多的情况下可靠而精确地瞄准、跟踪和识别移动目标。

诺斯罗普·格鲁曼公司在美国陆军地面发射的BAT滑翔子弹药基础上，研制了GBU-44蝰蛇打击反装甲滑翔弹。蝰蛇打击弹药质量约19千克，长0.9米，直径140毫米，翼展0.9米。2007年11月，蝰蛇打击首次参与伊拉克作战。基型蝰蛇打击装有半主动激光导引头，可用于城市近距空中支援时点目标的打击。由于基型只能当无人机位于目标正上方时投放，为了使其具备防区外打击能力，目前的最新改型（称为GPS VS）加装了GPS制导装置，使得该炸弹的防区外打击距离增至10千米。据悉，这种新改型将部署到西南亚地区。

短柄斧微型精确制导弹药是美国阿连特系统公司最新研制的用于中小型无人机的微型空地精确制导弹药。该弹药质量为2.7千克，全长0.6米，战斗部质量为1.8千克，采用气动布局，其圆柱形弹体由前至后依次为引信导引头舱、战斗部舱、制导控制舱，这3个舱体是弹体的主要组成部分。战斗部舱外部安装有呈Y型配置的3个三角形弹翼，制导控制舱外部则安装着3个柳叶形的后掠舵面，该弹药的舵面及弹翼均采用了高强度塑料。弹药总体采用半主动激光加GPS/INS制导，呈无动力滑翔设计。短柄斧弹药平常状态下存放在保形的储存/发射架内，可直接挂载在无人机的机翼下。该弹药发射后，会一齐打开，武器借助翼面和舵面无动力滑翔至预定的攻击区。

蝰蛇打击反装甲滑翔弹


短柄斧弹药

无人机机载武器发展趋势

小型化  精确制导武器的小型化可使无人机载弹量大大增加，同时满足未来无人战斗机武器内埋的要求，还可将弹药作战时的附带损伤最小化。美国空军的无人机载创新性精确制导对地攻击武器计划是为了满足战术无人机实施精确对地攻击任务而制定的，其总体设计要求是重量不得超过45.4千克，能够供现役和在研的无人机装备使用（如美国空军MQ-I和MQ-9捕食者，陆军MQ-5猎人等无人机），并满足其他更小型无人机系统的使用要求。

当前，随着越来越多的无人机用于攻击作战，以及无人战斗机的相继问世，机载小型精确制导弹药的需求也会越来越多。而且微机电系统等新技术的发展也使精确制导武器的关键性元件实现小型化和微型化成为可能，从而进一步推动精确制导武器小型化的进程。

精确化  进入21世纪后，对精确打击武器提出了更高的要求，不仅能够准确命中中小型目标，还要求根据目标的类型具备可变的杀伤水平（从高杀伤力到低杀伤力）;能在飞行中重新定向甚至中止飞行;可以在有/无GPS装备的任何环境下使用;根据作战需要灵活定制战斗部效力;利用电子装置改变战斗部装药形状，并提高精确定时起爆的能力。所有这些需求都将进一步牵引并推动精确制导技术的发展。

目前，在制导与导航技术领域，美国国防高级研究计划局就有多个可应用于小型精确打击武器的技术项目正在进行之中。其中包括精确惯导系统（PINS）、微型惯导技术（MINT）、导航级积分微陀螺（NGIMG）、芯片原子钟（CSAC）、双探测器组件（DuDE）等。可以预见，这些高端技术将为未来的精确制导弹药带来一场技术革新。虽然目前这些高端技术仍处于研发阶段，但其中的大部分技术成果将在未来10年间走出实验室，转化为美军的实战能力，使未来的小型精确制导弹药对目标的打击更为精准。

低成本  为确保武器装备的经济适用和可大规模供应能力，在上述各种新型无人机机载小型精确制导弹药的研发历程中，研发商充分利用已有技术资源，大量采用商用（COTS）组件，或直接沿用现有武器产品的组件，从而最大限度地减少了技术风险，缩短了研制周期，同时也有利于简化系统，降低成本，实现最佳效费比。此外，采用模块化、通用化设计，也有利于大大降低武器系统的成本。

智能化  随着人工智能技术和网络技术的飞速发展，现代战争已从过去的平台中心战逐渐转向电子战、信息战和网络化的体系对抗，低成本、零伤亡的无人机能够执行军事斗争中的多种复杂任务，其所携带的武器装备也已成为未来战争中的一个重要作战节点。从美国国防部的6个无人机系统发展路线图可以看出，未来无人机的作战不仅仅是单平台和单系统的作战，而是由多个系统组成的体系作战。因此，无人机机载武器装备的研究应用应考虑智能化和网络化作战需求。重视用信息技术的联通性和融合性，将无人机系统与分布在陆、海、空、天的各种侦察探测、指挥控制、打击武器等系统无缝隙地连接成一个有机整体，如与预警机、电子干扰机、战斗机等连接成协同作战体系，高效率地實施信息战和精确打击战，发挥武器装备系统整体的最大作战效能，形成远远高出单个无人机系统的合力，构建全方位、全空域、全频域的精确打击体系。

模块化、通用化、多用途设计近年来新研制的小型机载精确制导弹药大多遵循模块化、通用化和多用途设计原则，如导引头和战斗部均采用模块化设计，可根据作战任务和目标类型配装多种导引头及战斗部。此外，新一代的无人机机载小型武器从设计之初，就考虑了研发的弹药与多种武器平台及发射装置的兼容性，从而为武器系统的经济性、可靠性、可维护性的提高创造了条件，为实现其多平台作战能力提供了基本保障。
发展领域及关键技术分析

从国外无人机作战需求及无人机机载武器发展趋势来看，把国外无人机机载武器作战体系归纳为一个体系、三大领域的“1+3”格局，即：智能协同体系、信息对抗领域、空中优势领域、防空压制领域。

智能协同体系  态势评估系统根据领弹传输的即时信息对战场环境进行态势评估，确定出各目标实体的威胁度。然而战场信息瞬息万变，传感器自身也存在缺陷，这都使得态势感知系统所需处理的目标信息具有较强的不确定性。因此，开展群体感知与态势共享研究，基于多源信息融合系统达到群体感知，并且导弹集群之间态势共享。同时，如何利用好这些信息完成战场态势评估是协同作战系统首先需要解决的问题。在多源信息融合的基础上，按照军事专家的思维方式和经验，对战场上敌、我、友军及战场环境的综合情况和事件的定量或定性描述，以及对未来战场情况或事件的预测。态势估计的结果是形成态势分析报告、情况判断结论和战场综合态势图，为作战指挥提供辅助决策信息。

在复杂战场环境下作战时，飞机、舰艇、导弹等平台和武器之间的互连关系往往无法预先规划，网络拓扑存在高机动性，这就决定了系统应具有无中心自组织的智能组网特性。这种情况下，相比静态组网、不能实时重组且无法满足协同作战和打击时敏目标要求的通用数据链，具有多跳性、抗毁性强、自恢复部署迅速等特点的无中心动态自组织网络无疑是导弹协同作战的最佳选择。主要研究内容包括集群编队控制、分布式作战控制、大规模自组织与群体决策、群体行为仿生与控制等。

战毁评估系统依据导弹探测到的目标信息来评估目标的状态，以此确定是否需要对该目标继续打击、是否需要对部分导弹的作战任务进行重新规划。战毁评估是导弹集群协同攻击的一个重要特征，对提高导弹集群的整体作战效能有着巨大的意义，其主要性能指标包括虚警概率、漏报概率和延迟时间。
武器的精确化一直是未来战争的重要发展方向

群体感知与态势共享有助于适应日益复杂的战场环境

信息对抗领域 载机特征高逼真度模拟技术主要包括雷达/运动特征高逼真度模拟技术。其中雷达特征高逼真度模拟技术要求诱饵空空弹能够对抗空战中各种体制的雷达，在时域、频域上模拟真实飞行目标;运动特征高逼真度模拟技术要求诱饵空空弹具有长时间巡航能力，在满足末段攻击的前提下，对飞行器外形和动力系统提出了苛刻的约束条件。

基于人工智能的弹载平台信息处理技术主要包括两个方面。一方面是开展光电探测制导系统智能信息处理技术研究，基于人工智能技术，突破面向光电探测弹载平台应用的人工智能、机器学习技术，实现深度学习网络模型张量化压缩剪枝技术、有限样本训练技术、样本增广技术，实现基于人工智能技术的目标精确识别;另一方面是开展基于弹载人工智能芯片的智能信息处理系统研制，突破面向弹载平台应用的智能信息处理系统构架设计，实现信息处理硬件实现、深度学习目标识别算法移植以及传统目标识别结果融合等多项关键技术。

空中优势领域  隐身无人作战飞机携带空中优势导弹要求能攻击高速、高机动目标，并具备全方位攻击能力，要求其控制系统必须具有全弹道条件下的快速响应能力。采用直/气复合控制技术提高控制系统快速性是有效的技术措施，可将控制系统的时间常数缩短，提高导弹敏捷性。需要突破直接力喷流下的气动干扰、直接力/气动力复合高精度控制、直接力装置的设计等关键技术。

作战需求的变化对空中优势导弹的导引头提出了严格的反隐身能力需求和同时多任务能力的需求。传统的单模导引头已经不能适应新一代空中优势导弹的作战任务需要，必须采用全新的多模复合导引头。多模复合导引头的目标信息融合能够比任何单模探测器获得更多的探测信息，可有效提高对隐身目标的探测能力、抗干扰能力，适应全天候、全高度和全向攻击的要求。与其它制导武器相比，在空空导弹上实现多模导引的主要难点在于空空导弹不仅对导引系统的跟踪能力等指标要求很高，而且对体积和重量有严格限制。

防空压制领域  敌方雷达在与反辐射导弹的攻防对抗中，通常采用的有效战术是，雷达关机和在雷达车附近布置有源雷达诱饵。有源诱饵主要针对被动导引头，其在信号设计上，输出功率比雷达旁瓣功率稍强，信号频率、调制类型以及特征参数均与雷达信号一致，各个诱饵之间等功率发射。因此，导弹在中制导飞行过程中需对目标被动定位，以满足中末制导交班，能否在抗诱饵条件下实现中末制导的顺利交班直接决定任务的成败。

被动导引头在复杂战场环境下的分選识别能力直接关系到导弹的作战性能。为了实现对目标的远程精确打击，需要针对不同目标雷达的特性开展相应的信号分选与识别算法攻关。在主被动交班阶段，由于阵地可能存在多个车辆目标或诱饵，成像分辨率、搜索时间与扫描成像范围和目标分类识别能力相关，为了确保主动头所选目标为制导雷达车，需要对主动导引头高分辨成像和目标自动识别技术开展攻关，在末制导段弹道大攻角条件下，地杂波较强，将严重影响目标的检测与跟踪，需要对主动雷达导引头距离高分辨杂波抑制技术进行攻关。
结语

无人作战飞机的出现对未来作战模式将产生深远的影响。无人机机载武器作为无人作战飞机的主要任务载荷之一，随着无人作战飞机大量使用而成为未来空战主战装备。本文归纳了国外无人机机载武器装备的一大体系、三大领域，并梳理了关键技术，为后续装备发展提供支撑。

责任编辑：刘靖鑫

作者：杜泽弘　楼俏　贺敏　姜启帆　陈航

光电成像信息处理系统设计论文 篇3：

机器人视觉在数控加工中心的应用研究

摘要：机器人是智能化发展的产物，具有出色的物体识别功能，智能化机器人在工作过程中，会通过对目标物体位置以及基本类型的感知，实现自动化追踪与抓取等功能，其中最为高层的视觉特征是物体的形状信息，机器人视觉主要是通过形状特征的辨认，判断目标图像，并从庞大的自然图像库中以抽象的形式表现出来。本文主要探讨了机器人视觉，在数控加工中心的应用，希望能够为数控机床群的协同加工奠定有力基础，实现对目标物体的有效识别，并具备定位追踪功能，实现自动化特征提取，并按照形状指导解决数控工件加工过程中的关键问题。

關键词：机器人视觉;数控加工中心;应用研究

Key words： robot vision;CNC machining center;application research

0  引言

机器人视觉属于计算机视觉的主要组成部分，目前在我国数控加工中心得到了广泛应用，为了实现进一步创新，需要加强有关物体形状的分析，但当前机器人视觉受到噪声和形状模型等客观因素的影响，在应用过程中遇到了许多问题。机器人视觉技术是自动化测量和工业检测的新型技术，整个使用流程可以通过远程自动化控制，不与工人发生肢体接触，能够有效提高加工效率，适合危险作业环境的产品检验工作，通过机器人视觉完成对产品三维尺寸的扫描，并判断产品的基本属性。目前视觉机器人在数控加工中心得到了有效应用，机器人视觉技术能够根据生产过程进行有效调整，配合大规模的流水线机械生产，有效避免了人工操作失误，提高生产质量。

1  机器人视觉

机器人视觉主要指的是，机器人在运行过程中，所具有的视觉感知功能系统，是整个机器人程序的重要组成部分，机器人视觉的有效应用，能够自动通过传感器获取周围的二维图像，生成动态化运行环境，并自动将图像传输到视觉处理器中，对周围的物质形态进行全面分析。将得到的数据内容转换为计算机符号，从而达到机器人物体识别功能作用，并有效判断物体所处的位置，机器人视觉从某种角度来看，可以称为机器视觉，其设计原理与计算机视觉具有异曲同工之妙，因此，需要先对计算机视觉进行全面研究，了解视觉感知系统的应用原理。在进行机器人视觉分析的过程中，可以通过分层信息表示法，对视觉处理的功能模块进行详细研究，计算机器视觉与机器人视觉相比，更加侧重运行过程中的专用视觉系统研究，通常只针对特定的景物进行识别。机器人视觉的主要功能有图像获取、自动识别、视觉处理、符号输出等，机器人视觉的功能性可以分为视觉检验功能和视觉引导功能，在我国制造业、机械加工业、医学服务等多个领域进行了广泛应用。工业领域的机器人视觉系统，大多被用在产品检测过程中，以此来保证产品质量，全面提高生产效率，实现自动化产品数据采集，机器人视觉系统能够自动检测生产线上，加工完成的产品质量，并将得到的检测结果以信号通信的方式输入到上位机。利用光源和摄像机进行图像获取，借助机器人自带的软件和硬件系统进行图像识别，与数控中心建立连接，实现产品数据输出，工作人员通过机器人视觉，能够实现对整个检测流程的全面控制，并安装系统报警装置，结合传输到计算机的数据内容进行产品质量检测。一旦发现不合格产品，需要进行报警示意，将其从生产线移除，机器人视觉的是CAQ系统产品质量信息的主要来源，能够与CIMS其它系统产生协同合作关系。

2  视觉传感器在数控工业机器人视觉的应用

2.1 视觉传感器的工作原理

视觉传感器是机器人视觉的核心装置，因此，数控中心想要合理应用机器人视觉实现产品检测，就需要提高对视觉传感器工作原理的重视，视觉传感器是被广泛应用到生产装置上的一种电子图像技术，是图像抓取不可或缺的重要工艺。在工作过程中通过计算机，将图像直接传送到信息处理系统，并结合图像的像素分布情况，以及颜色亮度等基本信息，运用数字化处理技术，完成物体尺寸、形状等基本要素的判别，并根据最终的图像分析结果，实现对生产设备的全程操控。视觉传感器主要分为图像获取模块、图像处理模块、图像显示模块，具有强大的像素计算能力，能够进行一整幅图像的光线动态捕捉，保证图像的清晰度，提高系统数据的分辨率，并通过像素数量的方式表现出来，视觉传感器能够在一定程度下无视距离，自动化生成清晰的目标图像，实现图像动态捕捉后，视觉传感器会将得到的图像与储存的基本图像进行对比，了解物体的主要形态。

2.2 视觉传感器的应用优势

视觉传感器凭借着成本较低、实用性较强的应用优势，目前已经成为我国工业机器人视觉设计的核心装置，传统的机器人设计工艺流程，需要投入大量的技术人员，采购多样化的光电传感器，完成数据对比和设备分析。视觉传感器在工业设备应用过程中，能够实现对产品的自动检验，对产品数据的自动化测量，对分捡流程的合理优化，在机器人视觉程序设计的过程中，需要采用智能性较高的视觉工具，对视觉系统进行更新，通过In-sight Explorer软件的使用，进行不同类型函数参数的计算。技术人员将In-Sight系统与PLC系统之间建立联系，实现机械手网络与PC设备的完美结合，应用自动化识别原理，分辨物品形状的差异性，测量反射光源的面积大小，生成具有不同灰度值的图像像素，提高物品识别的准确率。

3  机器人视觉传感系统与数控机床的组合应用

新型科技的不断发展，让机械制造业迎来了全新的发展机遇，在机械生产过程中，通常采用一台机器人控制一台数控机床的分配方式，但近年来，随着人工成本的不断增加，机器人功能形式也产生了多样化的发展变化，机器人能够全面提高工作效率，保证生产安全，但要以机器人良好控制系统的建立为前提。在不同的生产环境下，要求机器人形成自主判断能力，适应多变的工作需求，视觉传感技术具有充足的信息量，能够优化机器人的感知能力，视觉技术在机器人设计过程中的有效应用，能够让机器人精准的识别零件所處的加工位置，实现自动化抓取。避免因为工装失误造成碰撞误差，简化工作流程提高加工效率，视觉传感技术经过长时间的发展与创新，已经获得良好的应用成果，但仍然存在着许多问题需要解决，因此，需要通过机器人视觉传感系统建立，实现对工件的自动化识别定位，保证抓取的准确性。

3.1 现场布局

程序设计的过程中，需要将机器人视觉传感系统与数控机床装置进行组合应用，与传统的设计要求不同，具有视觉的机器人能够控制六台机床，改变传统一台机床一机器人的工作要求，机器人能够自动化完成上下料的作业流程，将机器人安装在程序设计轨道上，做出上下料的运行动作。在机器人的末端设计夹具，能够通过灵活调整，完成不同规格零件地抓取工艺，保证抓取工作的稳定性，并能够进行自动化调节，更好地完成设备更换、维修，摄像头需要选择工业摄像机，控制好摄像机的曝光时间，提高分辨率到清晰标准。

3.2 视觉传感系统的设计原理

机器人视觉就是通过系统设计，让机器人拥有类似人类的视觉分辨能力，能够自动化完成物体功能的识别，主要是通过相机拍照，进行物体图像的收集，通过机器人自身的数据化分析软件，进行物体识别，从而使其具有物体分辨的能力。在自动化系统设计的过程中，视觉传感系统是完成自动化发展要求的基础和前提，具备视觉能力的机器人，能够扩大机器的控制数量，在数控加工过程中的有效应用，代替工作人员进行自动化线上生产。

3.3 目标定位功能的实现

目标定位功能的实现，首先需要找出图像坐标系，判断其与机器人之间旋转矩阵的位置关系，通过摄像头进行目标图像信息的采集，将图像信息传送到视觉传感器，进行目标物体的位置计算，在实际工作开展的过程中，机器人需要抓取不同型号的工件进行生产。在自动化控制的过程中，需要结合设定的工件标准，找出目标对象所处的位置，沿着不同的方向运动，控制好偏移距离，选择适合的旋转角度，进行图像坐标和世界坐标之间的关系确定。如图1所示：将OXY定义为视件的基本坐标，O1UV作为图像的精准坐标。观察图例可以得出，图像坐标与视觉工件的基本坐标处于同一方向，因此，需要建立目标工件相对位置计算公式，对图像坐标系中所处的精准位置进行计算，全面提高定位功能的有效性，在实际应用过程中，机器人末端的夹具移动到特定位置后，会直接触发摄像头的相机拍照功能，并通过摄像机进行图像信号传递，运用视觉处理系统进行图像软件分析，从而实现目标定位功能。

4  面向数控机床群上下料机器人视觉系统

国内数控技术的创新与完善，需要改变传统数控机床部件功能单一性的发展情况，要求自动化加工过程中，进行换刀装置的自动化实现，通过机械手完成上料工作，传统的机器人只能服务一台数控机床，一旦在加工过程中出现零件和工艺变化时，会自动转化为离线编程的工作形式。无法根据工作环境的变化进行自动调整，需要工作人员的实际操作，进行系统修正，维修的过程十分繁琐，这表明了，当前我国数控设备的自动化水平不足，想要完全使数控机床脱离人工控制，就需要对机器人的工作模式和运行系统进行创新，解决我国制造业小批量、多品种生产时，普遍存在的加工问题，面向数控机床群的智能化操作，需要赋予机器人视觉系统，实现机器人的自主移动，完成不同工件的加工要求。

4.1 上下料机器人的视觉系统

上下料机器人视觉系统的建立，能够满足自动化识别和工件定位的功能要求，是面对数控机床群，实现上下料自动操作工序的核心技术，上下料机器人在实际工作开展的过程中，通过视觉系统能够自动化形成，加工工件的数字图像。采用机器人的自动计算功能进行图像识别，并根据参照物确定工件所处的位置，与自身的信息化图例进行对比，了解工件的主要尺寸，调整上下料的位置，在进行上下料机器人视觉设计的过程中，首先需要制定出合理的方案，解决当前施工过程中，目标与背景相分离的问题，只有做好工件卡盘对象的识别，才能够保证施工流程的稳定性。

4.2 视觉系统的实验平台

上下料机器人视觉系统实验平台的建立，首先需要配备优秀的摄像头功能，能够通过光源的调整进行图像采集，并将得到的图像信息传送到云台，并带有机械手臂负责工件抓取，上下料机器人视觉在数控机床群工作中的有效应用，在昏暗的工作车间内会受到环境光线的影响。导致图像采集工作存在缺陷，因此，需要进行光源型号的选择，以及实际应用设置，结合设备所处的现场条件，对光源进行合理规划，调整物体与摄像头之间的相对位置，对视觉系统实验平台的工作流程进行研究，摄像头通常采用黑白工业相机，将工件特征按照灰色和高亮色进行划分，在灰度模式下计算灰度图像的像素点，图像采集过程如图2所示。

4.2.1 光源要求及型号选择

为了保证视觉系统运行的稳定性，需要对图像形成过程中，所采用的照明光源提出更高的要求，一些初步进行粗加工的工件，会在成像的过程中形成较高的反光度，一旦视觉系统中的光源使用不合理，就在最终形成的图像上呈现出大面积的光斑，不利于图像的整体检测，甚至会产生一定的检测误差。在光源设置的过程中，需要结合设备所处的运行环境，根据视觉系统的功能作用，进行光源参数的调整，对光源色温、亮度以及照明方式进行确定，工作人员在光源调整时，需要完成提前布置的检测任务，通过合理的照明设计，对检测目标的形状、颜色等特征进行区分。通过图像的预处理工艺，提高图像的对比度，增强图像清晰度，合理的光源设置能够满足不同环境下，成像亮度的需求，当目标物体出现位置变化时，不会影响到整体成像效果，目前市场上存在着许多人造光源，机器人视觉系统主要采用高频荧光灯和LED灯。

高频荧光灯具有良好的扩散性，适合大面积范围内的照射，但响应速度较慢，呈现出的亮度不理想，使用寿命较短需要定期的维护和更新，目前在机器人视觉系统中对应用十分广泛。LED光源具有多个发光管，全面提高亮度，能够满足不同形状的光源照明需求，使用寿命较长响应速度较快，并且能够自动选择波长，由此可见，LED光源具有明显的使用优势，不仅能够随意进行形状设计，并且安装面积较小，控制简单使用寿命长，能够自动化完成亮度调节。在十秒内或者更短的时间，就能够根据环境特点完成亮度调节，同时LED光源具有较好的散热性，使用过程更加稳定和便捷，在完成光源材料选择后，需要调整好工件、射程和光源所处的相对位置，分析物体的材料属性，制定出不同的检测方案。通过平面照明检测方案，进行精密部件的产品检测，将LED作为平面光源，通过漫射板的应用进行物体照明，通过环形照明方案进行表面颗粒或产品破损检测。

4.2.2 照明方案的选择

条型照明方案被广泛应用到形状相同的平面电路板检测过程中;同轴照明方案被广泛应用到玻璃、水晶等透明材质的表面检测过程中，判断是否存在划痕;线型照明方案广泛应用到字符、划痕的检测过程中，将LED作为平面光源，通过漫射板的应用进行具有高对比度的工件特征检测;角型低角度照明方案被广泛应用到表面具有光泽、曲面物体的检测过程中，充分发挥出同轴照明低角度照射的检测作用，满足复合型照明需求，对照射物体进行全方位检测，并且测试过程不会产生光影，保证测试的精准度;直射型照明方案被广泛应用到带颜色产品的检測，将光纤卤素灯作为主要光源进行均匀照射，保证检测的透明度。通过实验探究，对比分析以上照明方案，结合数控中心的加工需求，LED光源选择更具优势，调整产品的摆放位置，运用LED环形光源实现场景照明。

4.2.3 视觉成像系统选型

机器人视觉系统主要采用工业相机作为摄像头，是获取工件图像的核心设备，工业相机所具有的图像传感器类型主要分为，基于CCD电荷耦合器的传感器与基于CMOS互补金属氧化物半导体传感器。CCD以平面成像的方式，将多种设备组合到一起，具有较高的灵活性，延时时间较短，能够保证图像的精准性等。CMOS传感器的产生较晚，具有较高的集成性，不同光电传感元件与电路的距离较近，在使用过程中会出现频繁的光、电、磁干扰，产生的噪声会严重影响到图像的质量。近年来，通过CMOS传感器消噪技术工艺的有效应用，具备高密度的CMOS传感器受到了广泛关注，能够拓展动态运行范围，具有明显的使用优势，为电流、电压的信号读取提供便利。

相同像素下CCD传感器与CMOS传感器的对比分析，CCD的成像更加通透，具有良好的明锐度，能够最大限度的进行色彩还原，保证曝光的精准性。CMOS传感器则通透性一般，色彩还原能力较弱，曝光控制不稳定，CCD传感器的检测质量要远高于CMOS传感器，在动态物体图像获取时更为精准。因此，CCD传感器的摄像机能够更好地适应，环境恶劣的生产车间。

5  总结

机器人视觉技术的发展，为集成制造与协同作业奠定了有利基础，机器人视觉技术的创新研究，能够助力机械加工产业结构的层次化发展，与我国的工业制造需求相符。机器人视觉在数控加工中心的应用，需要充分了解视觉传感器的工作原理，发挥出视觉传感器的应用优势，将视觉传感系统与数控机床进行组合应用，实现目标定位功能，在数控机床群上下料工作开展的过程中，运用机器人视觉系统，创建视觉系统实验平台，做好光源型号、照明方案、视觉成像系统的选择。

参考文献：

[1]姬鹏飞，侯凡博，卢超.基于视觉技术的铸件打磨机器人设计[J].机床与液压，2021，49（05）：30-33.

[2]廖琼章.机器人视觉在数控加工中心的应用研究[J].装备制造技术，2020（10）：142-144.

[3]唐彬，刘杰.机器人视觉传感系统与数控机床的组合应用研究[J].机械管理开发，2016，31（11）：46-47.

[4]陈四杰. 面向数控机床群的上下料机器人视觉识别定位研究[D].江苏大学，2013.

作者：杨鹏飞