机器视觉技术在智能制造工程实践平台的应用探索

"本文主要探讨了机器视觉技术在智能制造工程实践平台的应用，旨在提升生产线自动化程度，改善效率与质量。作者魏星、翟钦、杨敏来自南京理工大学紫金学院智能制造学院，研究背景是‘工业4.0’和‘中国制造2025’的战略要求，平台采用数字孪生、虚实控制和智能产线相结合的方式，为学生提供实践环境。" 机器视觉技术是现代制造业中的关键技术之一，它结合了图像处理、机械工程、电控技术、光学技术和计算机软硬件等多个领域的精华。通过数字相机捕获图像，并对图像进行分析处理，以实现对物体的智能判断和控制。这种技术在智能制造中扮演着重要角色，特别是在物料管理、质量监控、生产追溯等方面，能有效提高制造效率和产品品质。 智能制造工程实践平台是响应新工业革命对人才培养需求而建立的，南京理工大学紫金学院的实践平台包括虚实孪生实训应用平台、智能控制仿真实训平台和智能化产线三个部分。这一平台利用数字孪生技术模拟实际生产环境，结合虚拟与实体控制，提供学生全面了解和操作智能制造的机会。 在该平台上，机器视觉技术的应用主要体现在以下几个方面： 1. **物料管理**：通过视觉识别系统，可以准确地定位和识别生产线上的物料，确保物料的正确投放和流动，减少人工干预，降低错误率。 2. **质量监测与控制**：对生产过程中产生的图像数据进行实时分析，能够及时发现产品质量问题，提前预警，避免不合格产品的产生。 3. **生产追溯**：通过记录和分析每一个生产阶段的图像信息，可以追溯产品的生产历史，有助于问题定位和质量改进。 4. **运动控制**：运动控制部分根据图像处理的结果，通过人工智能算法控制生产设备的运动，实现精确的定位和动作执行，提高生产精度。 机器视觉系统通常由图像采集、图像处理和运动控制三个部分构成。图像采集使用光学设备捕捉物体图像，图像处理部分将这些图像数字化并进行分析，而运动控制部分则根据分析结果控制设备动作。这一系统能够自动化完成一系列复杂任务，显著提升智能制造的效率和灵活性。 在智能制造工程实践平台中，学生可以学习和掌握如何运用机器视觉技术解决实际生产问题，培养其在未来工作中应对智能制造挑战的能力。同时，该平台也为教师提供了进行前沿研究和教学创新的平台，推动教育与产业的深度融合。