摘要：近些年来，我国的经济水平和科技水平有了明显的提高，所以人们研发出了基于机器视觉的智能控制定位检测系统。此定位系统的产生以及应用，有效地提高了定位的准确率，而且其稳定性也是非常高的。因此，此系统的出现，满足了当前制造业高效率的生产要求，对推动制造业的发展有着积极的影响。本文对基于机器视觉的智能控制定位检测系统进行了深入地分析，并阐述了自己的见解，以供参考。
关键词：机器视觉；智能控制定位检测系统；探讨
前言：
所谓的机器视觉系统，就是指通过使用光电成像以及计算机图像处理等来对对象进行定位或者是检测，此系统和原有的检测定位系统相比较，其定位的准确率更高，而且其使用寿命也比较长，所以此系统的出现具有重要的意义。
一、智能控制定位检测系统的组成
1.1机器视觉的构成。机器视觉是由很多部分组成的，其中比较重要也比较常见的部位有镜头、监视器、光源等。机器视觉是综合性比较强的技术，所以其中包含很多方面的技术，比如说机械工程技术、光学成像技术等，机器视觉注重的是实用性，要求其能够在恶劣的环境中使用，并且还要具有安全性以及通用性，总之，机器视觉必须具有高强度、高精度以及实用性。
1.2智能控制定位检测系统架构及主要组件。智能控制定位检测系统是由两部分组成的，分别是机器视觉以及运动控制。机器视觉主要包括光源、电荷耦器件等部位组成的，先是利用CCD将定位对象转换成图像信号，在这之后，可以利用A/D将图像信号转变成数字信号，然后将数字信号传输给图像处理系统，此系统根据亮度以及色彩等相关信息，通过准确的运算，提取出对象的特征，运行控制部分主要包括三菱伺服电机以及运动控制卡等[1]。
二、系统的工作原理
2.1图像处理原理。在此智能控制定位监测系统视觉部分，有80万像素以及30万像素的日本工业级相机各一台；12倍变焦并且还有12mm微调对焦功能的科研级镜头，还有CCS株式会社机器视觉专用光源。此系统通过使用丝杆来进行传动，当丝杆每转动一下，可以向前5mm，设置的编码器脉冲为每周4000，其中视觉定位的像素精准度为839.84375nm。
2.2Mark十字的确定。第一步要做的就是构建比较简单的工作台模型。工作台自身具有复杂性，所以想要确定其特征是极为困难的，在这样的情况下，本文在工作台之外的地方构建了一个相对坐标轴，其中xOy平面是坐标轴，O点是原点，当工作台发生改变的时候，原点坐标是不改变的，在工作台的外部，需要平移坐标轴，然后构建相对坐标轴x,O,y,。根据上述内容可以得出以下关系式：通过上述内容可以发现，O点以及O,点是在一条水平线上的，这个时候确定十字Mark标记就容易多了，主要确定Mark的特征，就可以确定工作台中心的位置[2]。
2.3检测定位的实现。第一，需要先学习十字Mark，然后将其进行保存，主要保存的是此时模板的具体位置信息，这样可以为之后的定位识别工作做好准备。第二，首先，将之前做好的模板提取出来，让标号0-3的模板开展回零动作。当此动作结束之后，让0-2轴移动，这个时候十字Mark点就可以出现在相机的拍摄范围中。其次，进行拍摄，拍摄之后将对图像进行处理，再次，将十字Mark标记的中心坐标以及角度信息提出来进行初次定位，最后，进行第二次的定位。第三，比较图像处理信息和模板保存下来的信息，找出其中的差距，然后利用运动控制来弥补，最终使插针插入到插孔中。第四，在上述步骤完成之后，图像分析可以得出明确的结论，将此结论输送到外部控制系统中，开展对接插件的插拨工作。结语综上所述，机器视觉的智能控制定位检测系统和原有的定位系统相比较，更具有优势，因此，相关人员应该对此系统进行进一步的研究，使其更加的完善，在实际定位中可以更加的准确，进而发挥其作用，推动制造业的发展。
参考文献
[1]王东慧,程武山.基于机器视觉的智能控制定位检测系统[J].上海工程技术大学学报,2011,25(4):362-365,373.
[2]王东慧.基于机器视觉的智能控制定位检测系统的研究[D].上海工程技术大学,2011.
作者：杜刚
