摘要：機(jī)電產(chǎn)品作為現(xiàn)代工業(yè)體系的核心組件，其質(zhì)量可靠性直接影響裝備性能與生產(chǎn)安全。機(jī)器視覺技術(shù)憑借非接觸、高分辨率的特性，逐步成為工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域的重要工具，其與深度學(xué)習(xí)算法的融合提升了缺陷識(shí)別與分類的智能化水平。因此，本文就機(jī)器視覺技術(shù)在機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中的關(guān)鍵問題展開探討，以期望構(gòu)建適應(yīng)復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景的智能檢測(cè)體系，為提升產(chǎn)品良率與制造過程可控性提供理論支撐。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；機(jī)電產(chǎn)品；質(zhì)量檢測(cè)

機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)是保障工業(yè)裝備可靠性與服役壽命的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其技術(shù)迭代始終與制造業(yè)升級(jí)需求緊密關(guān)聯(lián)。傳統(tǒng)檢測(cè)流程高度依賴人工目檢與機(jī)械量具，存在主觀誤差率高、檢測(cè)周期長等固有缺陷，對(duì)微米級(jí)形變、表面細(xì)微裂紋等隱性缺陷的識(shí)別能力顯著不足。因此，本文將系統(tǒng)研究機(jī)器視覺技術(shù)在機(jī)電產(chǎn)品全維度檢測(cè)中的優(yōu)化方法，融合多模態(tài)傳感與自適應(yīng)算法設(shè)計(jì)，以期實(shí)現(xiàn)檢測(cè)精度與效率的協(xié)同提升，推動(dòng)智能制造質(zhì)量控制體系的創(chuàng)新。

一、機(jī)器視覺技術(shù)概述

（一）機(jī)器視覺的基本原理與發(fā)展歷程

機(jī)器視覺是通過光學(xué)成像、圖像處理和自動(dòng)化控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別、測(cè)量與判斷的系統(tǒng)工程，其核心原理是基于仿生學(xué)邏輯，模擬人類視覺功能，通過工業(yè)相機(jī)捕獲目標(biāo)物體的光學(xué)信息，并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，隨后借助算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)、分割與特征提取，最終輸出可執(zhí)行的檢測(cè)結(jié)果。系統(tǒng)通常由光源、鏡頭、傳感器、處理器及執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，其中光源設(shè)計(jì)直接影響成像質(zhì)量，而圖像處理算法則決定檢測(cè)的精度與效率。機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展可追溯至20世紀(jì)70年代，早期以簡(jiǎn)單光電傳感器和模板匹配技術(shù)為主，主要應(yīng)用于半導(dǎo)體行業(yè)的晶圓缺陷檢測(cè)。隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提升，90年代后逐步引入邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)運(yùn)算等算法，推動(dòng)其在汽車制造、電子裝配等領(lǐng)域的滲透。進(jìn)入21世紀(jì)，高分辨率相機(jī)與高速圖像處理硬件的普及，使機(jī)器視覺從單一檢測(cè)功能拓展至全流程質(zhì)量控制，如通過三維視覺實(shí)現(xiàn)復(fù)雜曲面的非接觸測(cè)量^[1]。

（二）機(jī)器視覺在工業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

在工業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器視覺已成為提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的核心技術(shù)，其典型應(yīng)用包括外觀缺陷檢測(cè)、精密尺寸測(cè)量及裝配完整性驗(yàn)證。如在汽車焊接工藝中，視覺系統(tǒng)通過高幀率相機(jī)實(shí)時(shí)捕捉焊點(diǎn)形貌，結(jié)合灰度分析算法判斷熔深與氣孔缺陷，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)抽樣檢測(cè)方式。在電子元器件領(lǐng)域，機(jī)器視覺能夠識(shí)別微米級(jí)引腳變形，還可通過多角度成像技術(shù)重建三維結(jié)構(gòu)，確保貼裝精度符合工藝規(guī)范。當(dāng)前，機(jī)器視覺技術(shù)正從單一功能設(shè)備向集成化系統(tǒng)升級(jí)，以智能相機(jī)為例，其將圖像采集、處理與通信模塊高度集成，可直接嵌入生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)分布式檢測(cè)，并支持與PLC、機(jī)器人等設(shè)備的協(xié)同控制。而模塊化設(shè)計(jì)理念的普及降低了技術(shù)應(yīng)用門檻，可編程光源系統(tǒng)能夠根據(jù)產(chǎn)品材質(zhì)自適應(yīng)調(diào)整照明方案，解決反光或陰影干擾問題^[2]。

二、機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的需求

（一） 機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的關(guān)鍵指標(biāo)

機(jī)電產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)需圍繞其功能性、可靠性及安全性展開，其指標(biāo)涵蓋尺寸精度、表面完整性、裝配配合性與功能穩(wěn)定性四大維度。尺寸精度是機(jī)電產(chǎn)品性能的基礎(chǔ)，如齒輪傳動(dòng)的嚙合間隙、軸承座孔的同軸度等參數(shù)直接影響設(shè)備運(yùn)行效率與噪聲水平，微米級(jí)偏差即可導(dǎo)致傳動(dòng)系統(tǒng)失效。表面完整性關(guān)注產(chǎn)品加工痕跡與微觀缺陷，如電鍍層氣泡、切削毛刺或熱處理裂紋，這些缺陷會(huì)引發(fā)應(yīng)力集中或腐蝕擴(kuò)散，縮短產(chǎn)品壽命。裝配配合性則強(qiáng)調(diào)多部件協(xié)同工作的匹配度，包括螺紋連接的預(yù)緊力均勻性、密封組件的接觸面貼合度等，直接影響設(shè)備的氣密性、抗震性等綜合性能。功能穩(wěn)定性作為最終驗(yàn)證環(huán)節(jié)，需通過負(fù)載測(cè)試、疲勞試驗(yàn)等手段評(píng)估產(chǎn)品在長期運(yùn)行中的性能衰減特性，如電動(dòng)機(jī)的溫升曲線、液壓閥的泄漏速率等動(dòng)態(tài)參數(shù)^[3]。

（二）傳統(tǒng)質(zhì)量檢測(cè)方法的局限性

傳統(tǒng)質(zhì)量檢測(cè)方法依賴人工經(jīng)驗(yàn)與接觸式測(cè)量工具，其局限性在現(xiàn)代化生產(chǎn)中日益凸顯。人工目檢受操作者技能水平與疲勞度影響顯著，對(duì)微小缺陷（如0.1mm以下的劃痕）的漏檢率居高不下，且無法量化缺陷的嚴(yán)重程度。接觸式量具如千分尺、三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)雖能提供精確尺寸數(shù)據(jù)，但檢測(cè)效率低下，如復(fù)雜曲面的輪廓度測(cè)量需多點(diǎn)采樣與耗時(shí)計(jì)算，難以滿足大批量生產(chǎn)需求。另外，傳統(tǒng)方法對(duì)內(nèi)部缺陷，如鑄件縮孔、焊接虛焊的檢測(cè)能力薄弱，通常依賴破壞性試驗(yàn)或X射線探傷，導(dǎo)致成本激增與資源浪費(fèi)。且傳統(tǒng)方法通?；陟o態(tài)閾值判定質(zhì)量，例將尺寸公差固定在±0.05mm，但實(shí)際工況中機(jī)電產(chǎn)品的性能邊界受材料特性、裝配應(yīng)力等多因素耦合影響，單一閾值難以準(zhǔn)確映射產(chǎn)品真實(shí)可靠性。以液壓缸為例，活塞桿的表面粗糙度標(biāo)準(zhǔn)若僅依據(jù)行業(yè)通用規(guī)范制定，會(huì)忽略特定工作介質(zhì)對(duì)摩擦副的差異化要求^[4]。

三、 機(jī)器視覺的質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)

（一）視覺傳感器與圖像處理技術(shù)的進(jìn)展

視覺傳感器與圖像處理技術(shù)的協(xié)同演進(jìn)，為機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)提供了高精度、非接觸的解決方案。視覺傳感器的關(guān)鍵突破在于分辨率的提升與多光譜成像能力的擴(kuò)展，如線陣相機(jī)可對(duì)高速運(yùn)動(dòng)的傳送帶零件進(jìn)行連續(xù)掃描，而近紅外傳感器能夠穿透部分非金屬材料表層，檢測(cè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷。圖像處理技術(shù)的進(jìn)步則體現(xiàn)在實(shí)時(shí)性與魯棒性上，如基于形態(tài)學(xué)濾波的噪聲抑制算法，可在復(fù)雜背景中有效提取目標(biāo)輪廓，而自適應(yīng)閾值分割技術(shù)能夠根據(jù)光照變化動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，避免因環(huán)境干擾導(dǎo)致的誤判。在機(jī)電產(chǎn)品檢測(cè)中，視覺傳感器的選型需與產(chǎn)品特性深度匹配。以金屬加工件為例，高反射表面易產(chǎn)生鏡面眩光，需配合偏振光源與多角度成像技術(shù)，通過融合不同光照條件下的圖像數(shù)據(jù)，還原表面真實(shí)形貌。圖像處理算法的優(yōu)化則聚焦于缺陷特征的量化表達(dá)，如將劃痕的深度、長度及分布密度轉(zhuǎn)化為可分級(jí)的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)^[5]。

（二） 深度學(xué)習(xí)與人工智能在質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過模擬人類視覺認(rèn)知機(jī)制，提升了機(jī)電產(chǎn)品缺陷檢測(cè)的智能化水平，其關(guān)鍵價(jià)值在于對(duì)復(fù)雜缺陷模式的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從海量圖像數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取缺陷的紋理、形狀及空間分布特征，無需依賴人工定義檢測(cè)規(guī)則。在工程實(shí)踐中，遷移學(xué)習(xí)策略被廣泛采用，通過復(fù)用預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取層，可在小樣本數(shù)據(jù)場(chǎng)景下快速構(gòu)建高精度分類器，解決數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高昂的難題。人工智能技術(shù)的引入還推動(dòng)了檢測(cè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力，如基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的參數(shù)調(diào)優(yōu)框架，可根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果自動(dòng)調(diào)整相機(jī)的曝光時(shí)間、焦距等參數(shù)，適應(yīng)不同材質(zhì)產(chǎn)品的成像需求。另外，異常檢測(cè)算法通過建立正常產(chǎn)品的特征分布模型，能夠識(shí)別超出統(tǒng)計(jì)范圍的隱性缺陷，如軸承滾子的微觀材質(zhì)不均勻性。但深度學(xué)習(xí)的“黑箱”特性仍是工程落地的潛在風(fēng)險(xiǎn)，而可解釋性算法的研究，如特征熱力圖可視化，成為提升檢測(cè)結(jié)果可信度的關(guān)鍵方向。  

四、結(jié)語

本文明確了機(jī)器視覺技術(shù)在機(jī)電產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中的核心價(jià)值，揭示了其在突破傳統(tǒng)檢測(cè)方法效率瓶頸、提升缺陷識(shí)別精度方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。視覺傳感器與圖像處理算法的協(xié)同優(yōu)化可有效應(yīng)對(duì)高反射表面、復(fù)雜結(jié)構(gòu)件的成像難題，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過特征自主學(xué)習(xí)機(jī)制，顯著增強(qiáng)了缺陷分類的泛化能力。因此，質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)應(yīng)聚焦多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)融合與輕量化算法設(shè)計(jì)，通過構(gòu)建開放式技術(shù)框架實(shí)現(xiàn)檢測(cè)方案的快速遷移與迭代，并推進(jìn)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，以期形成覆蓋設(shè)計(jì)、制造、檢測(cè)全鏈條的智能質(zhì)量控制生態(tài)，最終推動(dòng)機(jī)電產(chǎn)品制造向零缺陷目標(biāo)邁進(jìn)。

文章來源：《產(chǎn)品可靠性報(bào)告》 http://www.00559.cn/w/kj/32519.html