机器视觉在机电控制中的应用及其控制策略优化

前言：

在智能制造的迅猛发展下，机电系统的自动化和智能化程度不断提升，而机器视觉在其中的作用也日益突出。机器视觉技术不但可以实现对外界环境的精准感知，而且可以通过与控制相结合的方式，实现信息的反馈与最优决策，是实现机电系统高效率运转的前提。在自动装配、质量检测和机器人导航等方面，机器视觉具有广阔的应用前景。本文主要研究了机械视觉在机电一体化领域的发展状况及发展趋势，并着重对控制策略进行了优化，以提高自动化生产线的智能化程度与精度。

一、机器视觉在机电控制中的应用

（一）自动化检测与质量控制

随着计算机视觉技术的发展，机器视觉在机电控制中得到了广泛应用。该系统采用高精密摄像分析技术，可快速准确地完成工件的外观检验，取代了传统手工检验的烦琐工作。该方法能对线上的图像进行实时采集和处理，并进行处理，以便对不合格零件进行检测。在品质管理方面，机器视觉可以完成工件的尺寸测量、外观检验和表面瑕疵检验。比如，该自动测试系统可以根据图像中的图形信息，对零件的形状进行判定，从而确定零件的形状，达到规范的要求；并能利用影像比对技术，检查出商品的外观有无裂纹，斑点或缺陷。采用机械视觉技术，既可有效地降低人工误差，又可实现对高速流水线的即时监测，保证每个零件均符合品质要求。近年来，随着深度学习、人工智能等领域的快速发展，使得其对复杂图像的探测能力得到了极大的提升。因此，在加工中日益重要，特别是对高精度和高质量要求的工件检验。通过将其与自动控制系统相融合，使整个制造过程达到智能化和精细化管理，使生产率和品质得到极大的提高。

（二）定位与导航

在机电控制系统中，机器视觉是一种非常重要的方法，在自动驾驶、机器人以及无人驾驶等方面有着重要的应用。机器视觉是一种基于计算机视觉技术的先进技术，可以通过对目标对象进行高精度的数据获取，从而达到对目标的准确定位与导航。该方法首先利用摄像头等设备采集周围环境的影像，然后利用图像处理技术对其进行特征提取与匹配，从而实现对目标的快速定位。本文提出了一种新的自适应方法，可以有效地解决光照变化、目标遮挡等复杂环境下的目标定位问题，并确保其稳定、准确的定位[1]。在导航领域，机器视觉技术可以持续地为用户提供对周围环境的持续感知，从而实现对未知或动态环境下的路径规划。通过对周边环境的实时采集与分析，实现对障碍物的检测、标识的识别，从而实现对车辆行驶轨迹的有效控制。因此，机器视觉在很多方面都是必不可少的，如无人驾驶，自动仓库，机器人巡航等等。

二、机器视觉在机电控制中的策略

（一）自动化缺陷检测与质量控制

通过结合高速摄像设备与先进的图像处理算法，机器视觉能够高效、准确地检测出产品在生产过程中的微小缺陷，显著降低人工检测的错误率与劳动强度。

自动化缺陷检测是在流水线上采用高精密摄像头采集工件在流水线上的影像资料，再利用影像处理技术完成影像的即时解析。该方法可以对工件的外观，如缺陷、裂缝、变形等进行有效的分析。在这个流程中，机器视觉既可以全面监控商品，又可以按照预先设定的品质指标对商品进行分级、甄别，保证合格的商品进入下一道工序或入库。该方法不但可以有效地提高探伤速度，而且可以大大地提高探伤的准确性，防止人为疏忽造成次品进入市面。相对于传统的手工测试，机器视觉技术可以快速、高效地实现大规模测试，特别是在大量制造场景下，有着其他方法无法取代的优点[2]。同时，该设备还可以对生产线中出现的问题进行实时的反馈，使生产管理人员能够根据实际情况对其进行相应的优化，从而降低成本，提升整个生产线的运作效率。在质量控制方面，机械视觉技术可以保证各制造阶段的高品质，以保证成品的一致性与高可靠度。

（二）机器人引导与路径规划

机器人引导就是利用视觉系统，对所处的环境进行实时探测，能够准确地判定自己所处的位置，进而进行自主导航。路径规划是指在给定的环境下，利用视觉信息，从起始点到目标点，规划出一条最佳或可行的路径。在实际应用中，为了从复杂的场景中获得更多的空间信息，需要使用包括摄像头、激光雷达和深度传感器等在内的多种视觉传感器。在此基础上，通过图像处理、特征识别和定位等方法，得到了机器人需要的位置和障碍物的位置信息。比如，基于视觉辨识的机器人能够自动辨识和规避周围障碍物，判断出可通行的距离，并通过实时影像修正路径，从而保证精确的行进路线。机器人在复杂环境下，能够高效智能地完成作业，是机器人最重要的研究之一。传统的路径规划多依靠静态图或单纯的几何计算，与机器视觉技术相结合，使得轨迹规划能够在不改变的情况下，实现对周围环境的实时响应。通过使用视觉感知，机器人不仅能适应环境变化，还能适应不同地形环境，完成人-机交互、物体抓取等复杂任务需求[3]。

结语：

总之，机器视觉在机电控制中的应用为智能制造带来了革命性变化。通过与现代控制技术相结合，机器视觉不仅改善了自动化系统的检测与控制能力，还推动了生产效率和产品质量的提升。然而，随着技术的不断发展，如何进一步提高机器视觉系统的准确性、鲁棒性以及实时性，仍然是一个值得深入研究的课题。未来，随着深度学习和大数据分析的进一步应用，机器视觉在机电控制领域的作用将更加突出，为制造业的智能化转型提供强大的支持。

参考文献：

[1]钱东海,孙嘉俊,伏子帅,等.基于深度相机的移动机器人视觉跟踪控制研究[J].自动化与仪表,2023,38(6):45-50.

[2]何铠布.基于机电一体化的智能机器人设计与控制[C].//2024 人工智能与工程管理学术交流会论文集.2024:1-5.

[3]王金文.机电一体化系统在机器人智能控制中的应用[J].中国新技术新产品,2023(24):9-11.