摘要：視覺識別技術依托智能化、網絡化、系統化的優(yōu)勢代替?zhèn)鹘y人工檢測識別，并應用于工業(yè)電氣自動化控制系統中，不僅提升了工業(yè)制造水平，而且降低了工業(yè)設備故障率。文章以視覺識別技術為切入點，闡述視覺識別技術在工業(yè)電氣自動化控制系統中的具體應用，提出視覺識別技術在工業(yè)電氣自動化控制中的應用趨勢。憑借智能化、網絡化、系統化的優(yōu)勢，視覺識別技術被用于工業(yè)電氣自動化控制系統中，不僅提高了工業(yè)制造水平，還降低了工業(yè)設備的故障率。

關鍵詞：視覺識別技術；工業(yè)；電氣自動化控制；智能制造；大數據

中圖法分類號：TP391 文獻標識碼：A

大力推動工業(yè)智能制造是實現工業(yè)強國戰(zhàn)略的重要舉措。隨著工業(yè)互聯網平臺、工業(yè)設備上云等戰(zhàn)略的實施，我國制造業(yè)網絡化、智能化水平不斷提升，尤其是機器視覺技術的應用有效提升了我國工業(yè)制造技術水平。機器視覺技術偏重于信息技術工程化和自動化，因此為了推動我國電氣自動控制系統的發(fā)展，本文詳細闡述視覺識別技術在電氣自動化控制系統中的具體應用，以期為今后實踐工作提供經驗。

１ 視覺識別技術概述

視覺識別技術是應用計算機等技術模仿人的視覺，通過對采集對象信息的觀察與分析，根據識別判斷結果實現智能化操作。視覺識別技術以光學檢測為基礎，借助相機采集到對象的圖像，然后將圖像信息以信號形式傳輸到控制系統中，由控制系統從圖像的像素、亮度以及顏色等方面入手，以此抽取圖像的相關特征，利用系統計算功能確定觀察對象的相關參數，最后將觀察判斷的相關結果傳遞給控制系統，由控制系統完成相應的動作指令，最終達到智能化控制生產的目的。

視覺識別技術是一項綜合技術，其不僅包括圖像處理、機械工程、控制等領域的技術，而且包括傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術等。

系統的視覺識別系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化、數字圖像處理、智能判斷決策及機械控制執(zhí)行等模塊。隨著我國工業(yè)制造技術水平的不斷發(fā)展，尤其是工業(yè)４．０ 時代的發(fā)展，視覺識別技術在電氣自動化控制領域中所發(fā)揮的作用越來越突出。首先，視覺識別技術破除了人工檢測的弊端（如表１ 所列），大幅提高了生產自動化處理水平。在批量生產的工業(yè)過程中，依賴人工檢測的模式難以有效避免人為因素的影響，尤其是通過人工檢測難以達到全面及時檢測的要求，影響生產效率［１］ 。而視覺識別技術在電子自動化控制系統中的應用則可有效避免人為因素的制約，通過視覺識別技術能夠完成對工業(yè)生產過程的自動化識別，及時剔除不合格的產品。例如，在食品包裝行業(yè)中，通過應用視覺識別技術，自動檢測系統能夠對食品包裝上是否存在破損、包裝說明文字模糊等進行自動檢測，并且利用自動控制系統中的算法作出準確判斷，再將判斷結果發(fā)送給分揀設備，以達到精準化控制的目的［２］ 。其次，視覺識別技術的應用能夠延長生產設備的使用壽命，減少故障維修費用。生產設備的運行狀況直接影響企業(yè)生產效率。傳統的生產檢測模式通過設備維修保養(yǎng)說明書進行檢測，難以及時發(fā)現潛在故障，導致設備故障頻發(fā)。應用視覺識別技術能夠實時監(jiān)控生產設備軸承的負荷及溫度的變化，其不僅可以消除生產設備過載或過熱的危害，而且可以轉變生產設備的監(jiān)測模式———由被動監(jiān)測轉化為主動監(jiān)測，能達到及時發(fā)現故障并及時消除的目的，最大限度減少生產設備非計劃停機的發(fā)生［３］ 。

總而言之，視覺識別技術是現代工業(yè)制造領域的關鍵技術，其能夠推動現代工業(yè)的發(fā)展：提升了產品質量，固化了復雜工藝，升級了數控裝備以及柔性化生產。

２ 視覺識別技術在工業(yè)電子自動化控制中的應用

隨著工業(yè)制造技術的不斷發(fā)展，視覺識別技術在工業(yè)電子自動化控制領域的應用越來越廣泛。例如，工業(yè)制造、工業(yè)檢測、工業(yè)物流運輸等領域都需視覺識別技術的支持。視覺識別技術的應用主要體現在以下方面。

２．１ 在生產檢測領域的應用

工業(yè)生產需實時關注產品的生產質量，產品質量檢測是重點環(huán)節(jié)。基于自動化技術的發(fā)展，將視覺識別技術應用于工業(yè)生產檢測領域中具有重要的現實意義。以電氣測量儀表自動化檢測為例，電氣測量儀表是電氣領域的重點工具，為了提升產品質量采取視覺識別技術，通過ＣＣＤ 工業(yè)相機對電氣測量儀表進行圖像采集。工業(yè)相機要設定相應的參數（如表２ 所列），并且增加環(huán)形光源，可以為圖像采集提供照明，提升電氣測量儀表內部的顯示度。

設定參數后需對圖像進行預處理：采取圖像平滑幅度模板對圖像進行處理。為了避免圖像出現模糊等現象，需設定合適的閾值，以做好圖像的邊緣處理，完成電氣測量儀表圖像的采集和處理部分后，需根據圖像提取特征對其進行自動檢定。根據對測定結果的分析，使用視覺識別技術后能夠達到快速檢測電氣測量儀表的目的。

２．２ 在工業(yè)識別領域的應用

在工業(yè)制造中需及時識別生產過程，再將生產過程的圖像特征反饋給系統，完成相應的生產指令。隨著我國物流產業(yè)的不斷發(fā)展，實現物流分揀自動化是提升我國物流產業(yè)高質量發(fā)展的必然舉措。目前，視覺識別技術在物流分揀中得以充分利用。當前，物流分揀機器人都具備圖像識別系統，其通過磁條引導、激光引導、超高頻ＲＦＩＤ 引導以及機器視覺識別技術實現對快遞件的自動分揀［４］ 。

在現代物流分揀中首先需借助圖像自動分析功能對物流件進行識別，根據物流件的相關信息進行相應的處理。由于集中在物流產業(yè)園的快遞件較多，因此需根據快遞件的相關信息完成自動分揀。自動化色碼掃描是視覺識別技術的重要內容，其通過利用條碼識別、ＯＣＲ 識別、二維碼識別等技術，將快遞件上的相關信息掃描到分揀系統中，分揀系統通過對掃描信息的自動分析，按照快遞件產品材料、重量、配送地址等信息自動分類，然后將其反饋給電氣自動化控制系統，自動化控制系統按照預定的條件發(fā)出指令，以此將快遞件運送到相應的區(qū)域［５］ 。

３Ｄ 視覺檢測系統在物流分揀系統中較為常用，其是由圖像采集、圖像處理、圖像坐標轉換機械手坐標、手眼標定以及機器人控制等模塊組成，工作流程主要是首先利用３Ｄ 視覺系統對輸送線上高速運動的貨筐進行抓拍，并且提取產品的輪廓（如圖１ 所示），最終得到貨框里商品的二維和三維信息。圖像采集系統由２ 臺面陣相機和激光光源組成，視野范圍（ＦＯＶ）和測量范圍（ＭＲ）覆蓋整個貨筐，通過三維重構算法重構出物體的三維幾何信息，重建物體三維輪廓及位置獲得物體的三維幾何信息后，進入“３Ｄ 圖像處理模塊”，通過物體的三維特征分割出獨立的每件貨物，并提取出最適宜抓取的貨物的抓取位姿，使機器人可快速、準確地抓取到貨物。隨后利用“圖像坐標轉換機械手坐標”模塊，將先前獲得的貨物最佳抓取位姿轉換到機械手坐標系中，通過視覺通信協議將該坐標數據傳送給機器人，由機器人控制模塊控制機器人執(zhí)行抓取動作。

３ 視覺識別技術在工業(yè)電氣自動化控制中的應用趨勢

實踐證明，視覺識別技術在工業(yè)電氣自動化控制領域具有較大的發(fā)展空間，其可通過控制機器人完成對區(qū)域目標的操作，大幅減少人工勞動量。但是，受技術的制約，我國視覺識別技術仍存在一些問題，如當工業(yè)生產現場噪音較大時，其會影響視覺系統的穩(wěn)定，降低相關設備的靈敏度。同時，視覺識別系統易受外界環(huán)境的影響，尤其是易受外部光線的影響。因此，基于當前視覺識別技術的問題，需在今后加大對以下２ 個方面的研究。（１）側重圖像處理軟硬件的研發(fā)力度。受技術的影響，視覺識別系統在運行過程中，易受圖像信息存儲量大小因素的影響，導致圖像采集速度較慢。而硬件設施是影響圖像采集速度的重要部分，因此我國要加大技術投入，積極提升視覺識別系統的硬件設施，通過提高硬件設施的運行速度減輕主機的負擔，以提高對圖像信息的處理效率。例如，我國要加大工業(yè)照相機的硬件建設，提高工業(yè)照相機采集圖像信息的速度，通過提高采集速度的方式加大對識別對象信息的處理效率。其次我國還要提升視覺識別系統的軟件系統，增強軟件系統的兼容性，以實現工業(yè)設備上云。（２）開發(fā)高效穩(wěn)定的智能算法。對于工業(yè)互聯網平臺建設要求，視覺識別算法的完整性要突出“識別出人類無需專門記憶就能識別的內容”。智能算法不僅能提高圖像信息的處理效率，而且適用于復雜的運行環(huán)境，尤其是克服因環(huán)境問題導致視覺識別系統運行不穩(wěn)定的問題。因此，我國要積極開發(fā)適用性強、抗干擾的智能算法。

為推動視覺識別技術的發(fā)展，需做好以下工作。

（１）加大電氣自動化控制人才培養(yǎng)力度。例如，企業(yè)要加大對電氣自動化從業(yè)人員的教育培訓工作，定期組織相關人員學習先進的技術，提升操作及設計視覺識別系統的能力。（２）提高科研創(chuàng)新能力，鼓勵技術人才朝智能化、先進化的視覺識別系統方向努力，提升科研成果轉化率。

隨著智能制造技術水平的不斷發(fā)展，推動視覺識別技術在工業(yè)電氣自動化控制中的應用是實現制造強國戰(zhàn)略、提升工業(yè)制造水平的重要舉措［６］ 。因此，在大力發(fā)展工業(yè)互聯網平臺的戰(zhàn)略背景下，要不斷優(yōu)化視覺識別技術，提高電氣自動化控制技術，進而推動我國經濟高質量發(fā)展。

參考文獻：

［１］ 劉德志，盧小豪，李曉東．某車企總裝車間視覺檢測技術的應用［Ｊ］．汽車工藝與材料，２０２０（１１）：４９?５３．

［２］ 梁振，吳慶華．視覺識別技術在工業(yè)電氣自動化控制中的運用分析［Ｊ］．中國高新科技，２０２１（２３）：４７?４８．

［３］ 呂凌鋒，李新君，劉煜．人工智能化教室集散節(jié)能控制系統［Ｊ］．南方農機，２０２２（２１）：１７８?１８１．

［４］ 吳魯紀，秦佳音，楊林杰．機器視覺識別技術在機械傳動領域的發(fā)展與應用［Ｊ］．機械傳動，２０２２，４６（７）：１６７?１７６．

［５］ 姚佳興．基于ＰＬＣ 的機械設備電氣自動化控制分析［Ｊ］．中國設備工程，２０２２（９）：１３７?１３９．

［６］ 章亮，馮燕萍，劉鴻茂．ＰＬＣ 在電氣自動化控制中的運用價值及實踐探究［Ｊ］．科技創(chuàng)新與應用，２０２２，１２（３０）：１５４?１５７．

作者簡介：趙雷（１９８３—），本科，助理工程師，研究方向：電氣自動化控制及機器視覺應用開發(fā)。