随着科学与技术的发展，工业机器人的应用领域也不断扩大。目前，工业机器人不仅应用于传统制造业如采矿、冶金、石油、化学、船舶等领域，同时也应用于核能、航空、航天、医药、生化等高科技领域以及家庭清洁、医疗康复等服务业领域。机器视觉作为工业机器人一项核心技术，主要研究计算机模拟人的视觉功能进行目标对象的识别、判断和测量。
　　机器视觉系统的核心是图像采集和处理。所有信息均来源于目标图像，目标图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。通过适当的光源照明优化，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。
　　而目前市场并没有通用的机器视觉照明设备，现有的照明不能针对每个特定的应用实例，只能通过对相应照明装置的分析和优化，才能达到最佳的成像效果。机器视觉系统的光源的价值也正在于此。实现机器视觉系统光源照明的优化，能够有效地提高图像识别的质量和效果，提高工业机器人的工作效率。
　　本文工以工业机器人象棋教学仪器为主题，针对工业机器人视觉系统对棋子的识别准确度不高情况，提出一种机器人视觉系统照明优化方案，通过对系统中照明装置进行优化，提高视觉系统识别准确度。
　　1、机器视觉系统组成
　　典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。主要部件由机器视觉光源，光学镜头，工业相机，传感器，图像分析处理软件，通讯接口等组成的。
　　（1）光源
　　在目前的机器视觉应用系统中，优质光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中LED光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用
　　（2）光学镜头
　　光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。
　　（3）相机
　　相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分，目前主要使用的有CMOS相机和CCD相机。CCD摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。
　　（4）图像采集卡
　　在基于PC机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设备。
　　（5）视觉传感器
　　传感器的模块化部件集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口，自成为一个智能图像采集与处理单元，内部程序存储器可存储图像处理算法，并能使用PC机，利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。
　　2、光源技术
　　光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征参量，在增加图像对比度的同时，应保证足够的整休亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度等。好的光源能够改善整个系统的分辨率，减轻后续图像处理的压力。不合适的光源，会给机器视觉系统带来很多麻烦，如摄像机的花点和过度曝光会隐藏很多重要信息；阴影会引起边缘的误检；信噪比的降低以及不均匀的照明会增加图像处理阈值选择的困难。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。机器视觉中光源的分类主要以下几种：
　　2.1前光源
　　前光源是指放置在待测物前方的光源，这种光照方式称为“前光式照明”，如图1所示。前光源又可以分为“高角度”与“低角度”两种，其区别在于光源与被测物待测表面的夹角大小的不同。在选用“高角度照明”，或“低角度照明”时，主要考虑被测物表面待测部分的机理。

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‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍图1 前光源照明示意图‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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　　2.2背光源
　　背光源与前光源在放置位置上刚好相反，放置于待测物体背面，如图2所示。通过背光源照射待测物体，相对摄像机形成不透明物体的阴影或观察透明物体的内部，使待测物透光与不透光部分边缘清晰，为图像边缘提取奠定基础。它主要应用于被测对象的轮廓检测、透明体的污点缺陷检测、液晶文字检查、小型电子元件尺寸和外形检测、轴承外观和尺寸检查、半导体引线框外观和尺寸检查等。

图2 后光源照明示意图

　　2.3环形光源
　　环形光源能为待测物体提供大面积均衡的照明。实际应用中，环形光源与CCD镜头同轴安放，一般与镜头边缘相对齐。环形光源的优点在于可直接安装在镜头上，如图3所示，与待测物体距离合适时，可大大减少阴影、提高对比度、可实现较大面积照明。但应用距离不合适时会造成环形反光现象。

图3 环形光源照明示意图

　　三菱RV-2F工业机器人象棋教学仪器主要由三菱RV-2F工业机器人、三菱FX3U系类PLC、三菱GOT1000系类触摸屏、三菱MR-J4系类伺服、康耐视工业相机、邦纳安全光幕等设备组成。可以实现对普通中国象棋进行棋子的抓取、摆放、识别，以及棋盘上对棋子的移动、吃子等动作。该系统中视觉系统照明正是采用了环状照明光源，如图4所示。

图4 三菱RV-2F工业机器人象棋教学仪器

　　3、工业机器人象棋教学仪器环形光源分析
　　最初的环形照明光源内部采用纯水平排列的LED，可以为整个工件提供较为均匀的照明。其照明原理如图5所示。

图5 纯水平排列环形照明光源示意图

　　这种结构环形照明光源将LED颗粒安装在平面结构上，因设计简单且组装简便，故成本较低。但这种照明最大的缺点是视场中心的亮度不够均匀，由CCD获取的图像存在中心亮度低，环形四周亮度高的缺陷。这种照明和COGNEX1100工业视觉传感器成像镜头的光阑大小很难形成好的匹配，获取图像的特征部分细节会被掩盖，给In-SightExplorer视觉的取模和图像判别带来不少困难。
为了更好的获取到均匀的照明光源，可以将图5中LED颗粒的排列阵列进行优化设计。采用非球面的结构形式，将LED照明颗粒镶嵌在非球面表明，最终通过多角度扩散方式给工件提供照明。其照明原理如图6所示。

图6 非球面排列环形照明光源示意图

　　采用图6所示的非球面环状光源与现有普通LED环形光源相比，优点在于能产生统一、表面均匀的照明效果。两种比较如图7和图8所示。通过比较图7和图8可以发现后者所能提供的照明更均匀柔和。

图7 纯水平排列环形照明光源反射图

图8 非球面排形照明光源反射图

　　4、工业机器人象棋教学仪器环形光源分析
　　In-SightExplorer电子表格视图是用于康耐视In-SightMicro系类工业视觉传感器的编程界面，如图9所示。In-SightExplorer电子表格视图如同Exce一样方便使用，只需将所需的指令拖放到表格的适当位置，编辑处理数据的单元格数据即可。三菱RV-2F工业机器人象棋视觉系统使用图像对比指令FindPatterns，界面如图10所示。只需对图像取模后进行对比，得出相似值后进行相应的四则十进制运算，发送二进制数到网络。
　　如图9所示，一般相机的曝光时间只需要调整到2-3秒左右。图中ERR表示错误的意思。总分为100分，得分判断值一般取60-70即可。分值的取得是靠图像特征的对比，当得分值大于得分判断值时，则后面数值会显示为1，当没有通过得分判断值时，后面显示数值为0。1表示图像识别成功，0表示没有图形识别失败。

图9 In-SightExplorer电子表格视图

图10 图像取模界面

　　将优化的光源安装到工业机器人象棋教学系统中，选取同类的拍摄棋子图像在不同的环形照明光源下进行拍摄取图形，如下图11和12所示。

图11 纯水平排列环形照明光源反射图

图12 非球面排形照明光源反射图

　　通过图像的比较可以发现图12所拍摄的图片亮度更高，均匀度更好。两张图片经过取模操作和系统比较发现图12成功地通过了图像的识别，图11则出现判别错误。
　　5、结束语
　　本文通过对三菱RV-2F工业机器人象棋视觉系统的照明进行改造，将常见的纯水平排列LED环形照明光源优化为非球面排列LED环形照明光源，有效地提高了目标物体的照明亮度和均匀度，提高了视觉系统的图像识别成功率。