摘要：隨著機器視覺領域的大力發展，各個行業對於機器視覺領域軟體的大幅度增加。機器視覺系統在使用過程存在著系統冗餘、垃圾、版本升級等問題影響軟體系統的運行速度。針對此類問題研發了一款專門針對機器視覺系統的優化加速軟體，可以自動實現系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、採集圖像數據轉化等功能，大大降低了人力開發成本，提高了系統可靠性、穩定性[1-5]。本文採用VisualStudio2010軟體配合Halcon函數庫進行聯合開發，通過在機器視覺硬體平台進行實驗，並進行相應功能測試和驗證，結果表明優化加速系統的實現了預期的效果。該軟體可根據不同的應用場景進行自由切換使用模式，具有更好的使用環境適應性。
關鍵詞：機器視覺；系統優化；加速器軟體
0前言
近年來，機器視覺技術成為熱點研究領域，這一門檢測技術具備非接觸、快速、穩定等特點。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，包括機器和視覺兩部分組成，機器視覺系統由於在工控機平台上進行工作，系統的穩定性要求特別高，而實際受檢測環境的噪聲、現場不可抗力因素影響[6]，採集系統的穩定性不能得到保證。在工業檢測過程中，出現檢測系統垃圾過多、系統版本需要自動升級、採集圖像數據不能自動保存等問題，浪費了大量的時間和人力成本、嚴重影響檢測效率[7]。
1硬體功能設計
本軟體系統在計算機配置CPU-I5以上雙核、RAM-4G以上，客戶端配置要求電腦運行內存不小於2G，主要硬體功能模塊可分為系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、快速查詢信息、採集信息轉化、五大功能，下面詳細介紹五大模塊功能。(1)系統檢測；CPU與主板模塊包括中央處理器、主板、BIOS信息等。視覺設備包括顯卡等信息。音頻設備信息。網絡設備模塊包括網絡協議、網絡適配器等功能。(2)系統垃圾清理；可以實現機器人視覺系統清理、重啟、鎖屏優化等功能。(3)加速優化；機器人視覺系統項目菜單、應用程式、加速系統版本、自動多餘DLL垃圾文件清理，開機和關機優化。(4)快速查詢信息機器人視覺系統時間和日期查詢、網絡連接設置、機器人視覺系統添加刪除程序、計算機管理、機器人視覺系統註冊表管理器，以及各功能模塊的使用說明。(5)採集信息轉化可以實現機器視覺系統採集圖片信息的處理功能，可以保存到本地，還可以上傳到網絡雲平台端，進行保存，達到保存備份，方便後期處理的功能。
2軟體系統設計
2.1軟體算法框架機器人加速優化系統主要包括圖像採集模塊、算法處理模塊、識別系統軟體構成系統。算法流程圖如圖1所示。根據軟體處理框架攝像頭採集圖像信息，根據系統設定採集區域信息進行視覺傳感器觸發。如果成功採集可以進行下一步上位機數據處理，否則返回上一步進行再次預定區域判斷。通過採集機器人速度、位移、質量等信息，上位機可以先進行預處理、圖像去噪、二值化處理、區域信息提取等算法流程檢測當前機器人的狀態信息，根據顯示介面設定迅速識別當前狀態信息反饋給總控機，進一步優化系統後台數據，提高機器人視覺系統運行魯棒性、穩定性。
2.2系統介面
機器視覺識別系統優化軟體主要包括系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、信號處理快速查詢、信息轉化等功能，運行在工控機上或手機APP端智能系統優化操控，系統檢測主介面如圖2所示。系統檢測模塊包括檢測系統工控機信息、視覺硬體信息、視覺設備信息、通信設備信息、語音設備信息等。系統垃圾清理模塊可以清空機器人系統緩存區、清空回收站、清空垃圾文件、清空系統運行對話框等。加速優化模塊可以優化開關機、視覺系統版本加速、清除系統DLL文件等。快速查詢模塊可以快速關機、網絡連接、註冊表信息管理等。採集信息轉化模塊可以進行採集圖像尺寸、像素、模糊度等信息預處理。
3實驗與分析
根據系統分析實際數據冗餘問題，在上位機對機器系統數據進行技術採集、處理、分析，最終該系統可以提升機器人平台運行速度，系統魯棒性和運行的穩定性。實驗數據處理介面如圖3所示。根據處理結果顯示，機器人系統系統IE緩存文件被清空，機器人系統垃圾被清理速度提升90%。機器視覺處理數據時，訪問網址垃圾得到清理，清空了系統冗餘對話框緩存，系統運行速度提升80%。根據機器人視覺系統採集圖像信息進行處理，可以減少採集信息失真、模糊、數據丟包問題，機器人視覺系統採集信息轉化如圖4所示。系統可以根據圖像採集的解析度、圖像類型、尺寸進行智能分類處理轉化，處理後的圖像信息相比於傳統方法採集的信息提升速度90%，在進行視覺識別後期提升系統可靠性、穩定性、準確性，有效的提升了檢測效率，提升市場應用價值。
4結語
本文從機器人視覺識別算法理論基礎上，解決了機器視覺的識別過程遇到的常見問題，如系統冗餘、數據丟包、系統死機等。該系統在工控機或手機APP進行智能檢測優化，與此同時系統自適應運行，從而減輕了人力操控弊端，從根本上提升了機器視覺系統的魯棒性和穩定性。從檢測效率方面提升檢測速度較為方便，可以迅速提升檢測速度、精度以及數據通訊可靠性。在實際的機器視覺系統應用中，具有較強的工業應用價值。
作者:李東 單位:武漢城市職業學院機電工程學院
關鍵詞：機器視覺；系統優化；加速器軟體
0前言
近年來，機器視覺技術成為熱點研究領域，這一門檢測技術具備非接觸、快速、穩定等特點。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，包括機器和視覺兩部分組成，機器視覺系統由於在工控機平台上進行工作，系統的穩定性要求特別高，而實際受檢測環境的噪聲、現場不可抗力因素影響[6]，採集系統的穩定性不能得到保證。在工業檢測過程中，出現檢測系統垃圾過多、系統版本需要自動升級、採集圖像數據不能自動保存等問題，浪費了大量的時間和人力成本、嚴重影響檢測效率[7]。
1硬體功能設計
本軟體系統在計算機配置CPU-I5以上雙核、RAM-4G以上，客戶端配置要求電腦運行內存不小於2G，主要硬體功能模塊可分為系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、快速查詢信息、採集信息轉化、五大功能，下面詳細介紹五大模塊功能。(1)系統檢測；CPU與主板模塊包括中央處理器、主板、BIOS信息等。視覺設備包括顯卡等信息。音頻設備信息。網絡設備模塊包括網絡協議、網絡適配器等功能。(2)系統垃圾清理；可以實現機器人視覺系統清理、重啟、鎖屏優化等功能。(3)加速優化；機器人視覺系統項目菜單、應用程式、加速系統版本、自動多餘DLL垃圾文件清理，開機和關機優化。(4)快速查詢信息機器人視覺系統時間和日期查詢、網絡連接設置、機器人視覺系統添加刪除程序、計算機管理、機器人視覺系統註冊表管理器，以及各功能模塊的使用說明。(5)採集信息轉化可以實現機器視覺系統採集圖片信息的處理功能，可以保存到本地，還可以上傳到網絡雲平台端，進行保存，達到保存備份，方便後期處理的功能。
2軟體系統設計
2.1軟體算法框架機器人加速優化系統主要包括圖像採集模塊、算法處理模塊、識別系統軟體構成系統。算法流程圖如圖1所示。根據軟體處理框架攝像頭採集圖像信息，根據系統設定採集區域信息進行視覺傳感器觸發。如果成功採集可以進行下一步上位機數據處理，否則返回上一步進行再次預定區域判斷。通過採集機器人速度、位移、質量等信息，上位機可以先進行預處理、圖像去噪、二值化處理、區域信息提取等算法流程檢測當前機器人的狀態信息，根據顯示介面設定迅速識別當前狀態信息反饋給總控機，進一步優化系統後台數據，提高機器人視覺系統運行魯棒性、穩定性。
2.2系統介面
機器視覺識別系統優化軟體主要包括系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、信號處理快速查詢、信息轉化等功能，運行在工控機上或手機APP端智能系統優化操控，系統檢測主介面如圖2所示。系統檢測模塊包括檢測系統工控機信息、視覺硬體信息、視覺設備信息、通信設備信息、語音設備信息等。系統垃圾清理模塊可以清空機器人系統緩存區、清空回收站、清空垃圾文件、清空系統運行對話框等。加速優化模塊可以優化開關機、視覺系統版本加速、清除系統DLL文件等。快速查詢模塊可以快速關機、網絡連接、註冊表信息管理等。採集信息轉化模塊可以進行採集圖像尺寸、像素、模糊度等信息預處理。
3實驗與分析
根據系統分析實際數據冗餘問題，在上位機對機器系統數據進行技術採集、處理、分析，最終該系統可以提升機器人平台運行速度，系統魯棒性和運行的穩定性。實驗數據處理介面如圖3所示。根據處理結果顯示，機器人系統系統IE緩存文件被清空，機器人系統垃圾被清理速度提升90%。機器視覺處理數據時，訪問網址垃圾得到清理，清空了系統冗餘對話框緩存，系統運行速度提升80%。根據機器人視覺系統採集圖像信息進行處理，可以減少採集信息失真、模糊、數據丟包問題，機器人視覺系統採集信息轉化如圖4所示。系統可以根據圖像採集的解析度、圖像類型、尺寸進行智能分類處理轉化，處理後的圖像信息相比於傳統方法採集的信息提升速度90%，在進行視覺識別後期提升系統可靠性、穩定性、準確性，有效的提升了檢測效率，提升市場應用價值。
4結語
本文從機器人視覺識別算法理論基礎上，解決了機器視覺的識別過程遇到的常見問題，如系統冗餘、數據丟包、系統死機等。該系統在工控機或手機APP進行智能檢測優化，與此同時系統自適應運行，從而減輕了人力操控弊端，從根本上提升了機器視覺系統的魯棒性和穩定性。從檢測效率方面提升檢測速度較為方便，可以迅速提升檢測速度、精度以及數據通訊可靠性。在實際的機器視覺系統應用中，具有較強的工業應用價值。
作者:李東 單位:武漢城市職業學院機電工程學院
收藏