中国制造 2025 也指出，创新制造和智能制造是未来制造业发展的潮流。近年来， 随着科技的发展和生产的创新，国内企业也开始将关注点转向用机器代替人力工作， 再加上机器人技术的日益发展和成熟，自动化生产在各行业普及不再是空想，已经成 为可能。

我国的船舶工业处在一个飞速发展的黄金时代，但是，船体零件形状复杂、不规 则，并且数量庞大，过去依赖人力方法进行识别的模式，一方面需要大量的劳动力，图 1-1 中国造船工人工资走势 同时识别速度较低，还存在钢材利用率低等弊端，严重制约了我国船舶工业的发展。 自动识别技术具有强大的优势，体现在优良的兼容性，以及较高的效率以及精度上， 符合当今国家倡导的建设低碳节约型产业指导思想。因此，实现船体零件的自动识别 具有很大的意义。

目前，自动识别主要有条码识别技术、生物识别技术、图像识别技术、磁卡识别 技术、IC 卡识别技术、光学字符识别技术、射频识别技术等。本文主要研究以下四 种识别方法，即：机器视觉识别技术、激光视觉识别技术、射频识别技术及条码识别 技术。

1。2国内外研究现状和趋势

1。3论文的主要研究内容

本文主要是了解零件识别的主要技术手段和发展趋势，研究对比各种不同的自动 识别技术在船舶零件自动识别领域的应用。分析比较分析每种零件识别技术的优缺 点，并结合目前的船体生产设计模式和船体加工制造流程，找到适合船体零件自动识 别的技术方案。另外，具体分析这种零件识别技术的技术支撑体系和关键技术，提出 船体零件自动识别技术实现的技术路线。

第二章 面向船体零件的自动识别技术的研究

2。1机器视觉识别技术

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一 个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算 机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处 理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。文献综述

2。1。1机器视觉系统的基本构成

机器视觉系统通常包括如下部件：摄像头、输出输入模块、光源、处理图像模块、 处理图像软件等。待控物通过光电成像系统后可以形成图像，再使用计算机或者其它 特别的图像处理工具将其数字化，结合图像的颜色、亮度、像素数据信息，以识别图 像所对应实物的颜色、形状、规格等参数[12]。

机器视觉工作流程是：首先让零件到达检测位置，而后光电或传感器感应到感应 物件时，触发视觉传感器工作。接着再零件照明获得图像并把资料数据化，再用视觉 软件处理图像并判断产品是否合格，末了离散输出，显示不良品画面和统计信息。

图 2-1 机器视觉识别简图

2。1。2数字图像处理技术

机器视觉技术主要的关键是图像采集处理技术。其主要原理是将图像信号采集到

机中，而后以数据文件的模式保留在硬盘上。计算机可以完成多种图像处理功能，包 括特征提取、去噪、分割、加强等[13]。而我们在生活生产过程中，图像处理也发挥了 极其重要的作用。诸如自动贩卖机判断钞票真伪、机器识别邮编等。

通过应用数字图像处理于工业生产中，能够于生产线上识别或者检测产品，相较 于人工识别效率更高，失误率也更低。

图 2-2 图像采集卡

2。1。3机器视觉识别技术的应用

机器视觉在经济、科学研究、生物医学、遥感航天、工业及国防建设军事公共领 域等领域都有着广泛的应用。其最大的特点是不需要接触别检测的对象，可以完成对 零件的 100%的检测。另外，其检测的对象十分广泛，具有一定的只能和柔性。下面 主要介绍机器识别技术在工业的应用。来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766-