智能制造中机器视觉检测系统技术规范征求意见稿

3T/ZPMA0009-2024智能制造中机器视觉检测系统通用技术规范本文件规定了智能制造中使用的机器视觉检测系统，包括但不限于系统架构、系统要求、实施与操作、检验与验收等，旨在为使用者提供清晰的理解内容与要求，从而在设计和实施机器视觉检测系统时能够遵循一致的技术规范，确保系统性能的可靠性和安全性。本文件适用于研发和应用机器视觉检测系统的制造商、科研院、高校、企业等相关机构。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。2.1国内规范性引用文件GB/T17626.30-2023电磁兼容试验和测量技术第30部分：电能质量测量方法GB/T43554-2023智能制造服务通用要求GB/T43541-2023智能制造网络协同制造业务架构与信息模型GB/T42980-2023智能制造机器视觉在线检测系统测试方法GB/T12350-2022小功率电动机的安全要求GB/T40659-2021智能制造机器视觉在线检测系统通用要求GB/T4208-2017外壳防护等级（IP代码）GB/T33863.8-2017OPC统一架构第8部分：数据访问GB/T19001-2016质量管理体系要求GB/T25000.62-2014软件工程软件产品质量要求与评价（SQuaRE）易用性测试报告行业通用格式（CIF）GB/T18287-2013移动电话用锂离子蓄电池及蓄电池组总规范GB/T29836.3-2013系统与软件易用性第3部分：测评方法GB/T26831.1-2011社区能源计量抄收系统规范第1部分：数据交换GB/T14710-2009医用电器环境要求及试验方式GB15760-2004金属切削机床安全防护通用技术条件GB5083-1999生产设备安全卫生设计总则YD/T4645-2023工业互联网创新应用场景及技术要求3D机器视觉2.2国外规范性引用文件ISO13849-1机械安全控制系统的相关安全部分第1部分：设计用一般原理IEC62061机械领域安全相关电气电子可编程电子控制系统的安全功能3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.14T/ZPMA0009-2024机器视觉检测系统detectionsystembasedonmachinevision利用机器视觉技术，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制的自动化系统。[来源：GB/T40659-2021]3.2图像处理imageprocessing使用算法对数字图像进行分析和修改，以改善图像质量或提取有用信息的过程。3.3分辨率resolutionratio图像中可区分的最小特征的尺寸，通常用像素数量表示。[来源：GB/T19001-2016]3.4逃逸率escaperate机器视觉检测系统未检测出的不合格产品数量占该检测批次总数量的百分比。[来源：GB/T40659-2021]3.5误报率falsealarmrate被机器视觉检测系统判定为不合格品的合格品产品数量占该检测批次总合格品数量的百分比。[来源：GB/T40659-2021]4机器视觉检测系统架构4.1整体架构机器视觉检测系统的整体架构如图1所示。图1机器视觉检测系统整体架构（略）在生产系统层级中，机器视觉检测系统涉及设备层、控制层和车间层：——设备层主要涉及接收相关控制指令并向机器视觉检测反馈信息的各类检测执行设备等；——控制层主要涉及机器视觉检测系统的参数配置模块、输入模块、处理模块、输出模块和存储模块等；——车间层主要涉及与MES、SPC、DMS等相关的车间管理系统。在车间的信息流中，机器视觉检测系统的实现流程为：——参数配置模块接收车间管理系统中的各项检测要求，并将相应的参数配置传输到输入模块、处理模块和输出模块中；——输入模块从检测执行设备中获取被检测对象的图像信息，将其转化为一组可被计算机处理的图像数据；——处理模块接收图像数据，通过机器学习方法对图像数据进行检测处理，输出判别结——输出模块按照特定形式和接口要求将判别结果以及检测相关信息分别传输至检测执行设备和存储模块中；——存储模块将判别结果和相关信息数据统一存储在本地或云端数据库中，满足检测数据管理、查询等需求，同时为处理模块提供样本数据（包括样本图像和对应判别结果）；5T/ZPMA0009-2024——检测执行设备根据判别结果执行检测任务，并反馈执行信息给车间管理系统，形成信息流闭环。4.2输入模块机器视觉检测系统的输入模块主要分为成像系统和图像采集卡两大模块：——成像系统用于将被检测对象转换为图像信号，通常由照明光源、镜头和工业摄像机等组成；——图像采集卡用于将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。输入模块在采集被检测对象图像数据时包括如下要求：——环境要求：包括温度、湿度、清洁等级、照明等；——检测要求：包括工作距离、生产线节拍时间、检测对象变化（尺寸、颜色、反射、粗糙度等）、机器视觉检测系统前工位状态等；——采集要求：包括图像的质量（分辨率、对比率、透视、畸变等）和数量。4.3处理模块机器视觉检测系统的处理模块宜采用机器学习方法实现图像检测处理，主要包括图像预处理、模型训练和检测判别三个主要步骤。a)图像预处理：对采集的被检测对象图像以及存储模块中样本图像进行初步处理，优化和改善对检测有影响的图像质量指标，图像预处理中的优化和改善算法包括数字化、几何变换、归一化、平滑、修复和增强等；b)模型训练：将完成图像预处理的样本图像和对应判别结果标签组成训练样本集，输入到CNN等机器学习模型中进行参数训练，生成检测数字模型；c)检测判别：将完成图像预处理的检测对象图像输入到训练好的检测数字模型中进行判别，输出判别结果。处理模块在进行图像检测处理时应满足以下要求：——处理速度应满足生产系统节拍要求，并与资源消耗和检测效果相适应；——处理过程应满足硬件负载，并与图像采集、输入、输出的资源占用相适应；——处理结果应满足用户设定的逃逸率和误报率限值的要求。4.4输出模块输出模块将处理模块输出的判别结果通过外部系统接口传输给其他系统进行数据交互和共享，传输的方式包括有线传输（串行接口、以太网、现场总线等）和无线传输（WLAN、蓝牙、4G、5G等）。输出模块应满足以下要求：——输出数据：输出数据的格式应满足与车间管理系统和检测设备相适应的编码和存储要求；——输出形式：输出形式应满足输出显示设备和相关生产管理系统接口的要求；——输出文件：输出文件宜包含文件设置相关信息、设备相关信息、样品相关信息、检测相关信息、结果相关信息（尺寸、位置、分类等）、报告相关信息等。5设计与开发5.1硬件设计硬件设计是机器视觉检测系统的基础，涉及相机、光源、处理器等关键组件的选择与配置。设计应符合GB5083-1999中的要求，确保硬件在各种环境条件下的可靠性和稳定性。6T/ZPMA0009-2024——设计要求：根据GB5083-1999，硬件设计应考虑以下环境条件，包括温度、湿度、海拔、化学腐蚀、机械振动等。设计时应选择符合这些条件的材料和组件，并采取必要的防护措施，如密封、散热、防震等；——详细设计：详细设计阶段包括电路图绘制、元器件选型、结构设计等。设计时应确保电路的稳定性和抗干扰能力，结构设计应考虑易于安装、维护和调整；——测试与验证：硬件设计完成后，应进行严格的测试和验证，包括环境适应性测试、电气性能测试、机械稳定性测试等，确保硬件设计满足GB5083-1999的要求。5.2软件设计软件设计是机器视觉检测系统的核心，涉及图像处理、数据分析、用户界面等模块的开发。设计应符合GB/T25000.62-2014中的要求，确保软件的功能性、可靠性、易用性和可维护性。——设计要求：根据GB/T25000.62-2014，软件设计应满足各类质量要求，包括功能性（符合需求）、可靠性（减少故障）、易用性（用户友好）、效率（资源利用）、可维护性（易于修改）和可移植性（适应不同环境）；——详细设计：详细设计阶段包括模块划分、算法选择、界面设计等。设计时应采用模块化、面向对象的设计方法，提高代码的重用性和可维护性。同时，应选择合适的算法和数据结构，优化软件性能；——测试与验证：软件设计完成后，应进行系统的测试和验证，包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试，确保软件设计满足GB/T25000.62-2014的要求，并符合用户需求。6机器视觉检测系统要求6.1性能要求6.1.1设备性能机器视觉检测系统的设备性能要求主要包括：——能够输入信号并输出处理结果；——外观应满足设备要求，应无瑕疵、无活动、无断裂、无机械损坏，且相关铭牌标识应清晰；——应符合设备安全性和信息安全性的要求，避免诱发危险；——应具备可靠性：衡量标准可包括平均故障间隔时间、平均修复时间，可用性和使用寿命；——应具备可维护性：在特定条件下经指定程序和资源执行系统修复后，可维持或恢复到指定功能。6.1.2过程性能机器视觉检测系统的过程性能要求一般包括：——精度：系统检测到被检测对象特征值的邻近度应满足用户要求；——速度：系统对与输入对象相关的输入信号的反应速度应满足用户要求；——稳定性：系统可在检测各阶段和工作环境中对静态或动态的产品进行稳定的图像采集和图像处理分析，包括成像稳定性和软件稳定性；——灵活性：系统应适应外部需求的变化；——学习能力：当被检测对象发生异常变化时，系统可自行学习并检测出异常情况。6.1.3制造管理性能7T/ZPMA0009-2024机器视觉检测系统的制造管理性能要求主要包括：——质量保证：硬件与软件的开发、制造、集成等活动应严格符合质量保证体系的要求和程序；——维护支持：系统生命周期的所有阶段都应有维护系统支持，以确保其满足指定的工作质量；——兼容性：应满足内部兼容性和外部兼容性的要求；——物理特性：应考虑物理特性造成的约束，包括质量、体积、散热等因素。6.1.4检测性能机器视觉检测系统执行检测任务，判别结果应一致。——准确性：使用规定方法在指定时间检测一定数量产品样本的正确率应满足企业生产现场逃逸率、误报率等目标要求；——一致性：多次重复执行相同的检测任务，判别结果一致；——实时性：系统应满足用户在循环时间内完成的检查任务，通常要求检测速度应比信号采集间隔速度快。6.2功能要求6.2.1远程控制机器视觉检测系统应实现以下功能的远程控制。——开始：执行系统启动；——停止：在必要时执行系统停止；——自动/手动：切换系统自动和手动模式；——关机：关闭系统。6.2.2操作模式机器视觉检测系统应具备通过命令、设置菜单或操作按钮更改操作模式的功能。机器视觉检测系统应至少支持以下四种操作模式。——单机操作模式：使用内置程序、控制菜单或按钮控制，根据需要更改系统操作参数，系统可独立执行所有操作。在此模式下，其他系统或控制器不可控制机器视觉检测过程。——在线操作模式：机器视觉检测系统应支持在线远程控制。在此模式下，其他系统可远程监控和维护机器视觉检测系统。——协作操作模式：若机器视觉检测系统的检查周期大于生产线周期，则应将机器视觉检测系统设置为协作模式。在此模式下，每个机器视觉检测系统只完成部分检测任务。——校准操作模式：用于机器视觉检测系统的标定过程。在此模式下，机器视觉检测系统应参考已知模式进行校准，确保所有系统设置参数和判别结果一致。6.2.3系统配置机器视觉检测系统应提供配置管理菜单或编程工具，供用户按照各类用途配置系统功能或更改系统性能。以下情况应重新配置机器视觉检测系统：——计划新建生产线时，应评估机器视觉检测系统的检测周期与生产周期的匹配度；——计划新产品时，应更改检验项目，模式识别标定、识别算法和质量控制标准；——计划设置新的质量控制标准时，应提供调整质量控制参数的方法。8T/ZPMA0009-20246.2.4系统自诊断机器视觉检测系统应具备系统自诊断的功能。自诊断方法可包括。——开机诊断：通电后，使用特定的应用程序执行全面运行诊断。开机诊断应自动提示错误代码或错误消息，以便进行故障定位。只有当全部开机诊断项目都正常通过后，系统才能进入正常运行准备状态；——实时诊断：系统正常工作时，运行内部诊断程序、对系统本身及外部输入/输出设备进行自动测试、检查，并显示有关信息和故障。实时诊断一般会在系统工作时反复进行。6.2.5远程维护机器视觉检测系统应具备远程维护的功能，包括如下功能要求：——应支持远程基于实时和历史系统故障数据的实时系统状态监测、故障报警和故障预测；——应具备远程系统更新功能。6.2.6互联互通机器视觉检测系统应直接或间接与其他现场设备、控制系统、车间管理系统等进行通信，应适配两种以上的工业以太网接口，所有接口数据格式和接口方式应符合国家或者行业内相关接口标准要求。宜支持OPCUA，其数据访问的实现应符合C。6.3安全要求6.3.1基本安全原则应确保机器视觉检测系统在设计和使用过程中遵循普遍认可的安全工程原则和实应执行风险评估，确定潜在的危险并采取适当的防护措施来减轻这些风险。6.3.2设备安全机器视觉检测系统的所有硬件组件都应按照相应的安全标准进行设计、制造和集系统中使用的相机、传感器、光源等设备应具有必要的安全认证，并符合国际安全标准。6.3.3软件安全机器视觉检测系统的软件应采取安全编码实践，以防止软件漏洞和恶意攻击。应实施严格的访问控制机制，确保只有授权用户才能操作系统和数据。6.3.4个人防护制定必要的个人防护装备（PPE）政策，确保操作人员在与机器视觉检测系统交互时得到充分的保护。应提供适当的培训，以确保所有操作人员理解相关安全程序和PPE的正确使用方法。9T/ZPMA0009-20246.3.5紧急停止和安全断开机器视觉检测系统应设计有紧急停止（E-Stop）功能，以便在紧急情况下迅速停止系统运行。系统应支持安全断开功能，允许在必要时将系统安全地从生产线或操作环境中移6.3.6环境与电气安全机器视觉检测系统应兼容其部署环境的电气安全要求，包括适当的接地、绝缘和电气保护。系统设计应考虑环境因素，如温度、湿度、振动等，确保在预期工作环境下的安全运行。6.3.7安全信息和标识应在机器视觉检测系统上清晰标识所有的安全警告和操作说明。提供完整的用户手册和安全指南，包含所有安全相关信息和建议的操作流程。6.3.8安全监管遵从性机器视觉检测系统应遵守所有适用的地区、国家和国际安全法规和标准。应定期进行安全审计和检查，以确保持续符合所有安全要求。6.4环境要求6.4.1环境条件分类确定机器视觉检测系统应满足的特定环境条件类别，包括温度、湿度、振动、冲击、污染等级等。系统设计应基于实际环境条件，参考GB5083-1999进行。6.4.2稳定性与可靠性在指定的环境条件下，机器视觉检测系统必须保持规定的性能稳定性和可靠性，必须在长期连续运行中维持其性能，不应有性能退化。系统应通过适应性测试，如温湿度循环测试、振动和冲击测试，以评估其稳定性。定期进行系统的维护和检查，以确保长期稳定运行。6.4.3防护措施系统的所有组成部件都应有适当的防护措施，如密封、散热、防尘、防水等。参考GB/T4208-2017中的IP等级对设备的防护等级进行规定。6.4.4电磁兼容性T/ZPMA0009-2024机器视觉检测系统应在其部署的电磁环境中正常工作，且不产生干扰。系统必须设计为能够在典型的工业电磁环境内运行，包括对电磁噪声的耐受性和不受电磁干扰影响的稳定性。系统的设计、制造和安装应遵循国家和国际的EMC标准，确保系统能抑制或不对其他电子设备产生电磁干扰，同时具有一定的抗干扰能力。安装浪涌保护设备，以防止电源线路中的短暂高压浪涌对系统造成损坏。6.4.5电气环境确保电源和接地系统满足系统要求，防止因电气不稳定导致的性能问题或损坏。由专业电工进行电源和接地系统的安装，并在系统投入使用前进行全面测试，以确保电源的稳定性和接地系统的正确性。6.4.6环境试验进行环境试验，以验证系统在极端条件下的性能，确保其在预期的工作环境中可靠运行。环境试验应包括温度和湿度的极限测试、振动和跌落测试，以及可能的腐蚀和污染测试。6.4.7环境监测与管理建议在系统中集成环境监测模块，以实时监控工作状态，如温湿度传感器、振动传感器等。制定环境管理制度，确保工作环境始终符合系统要求，及时发现并解决可能的环境问题。7实施与操作7.1安装要求安装是确保机器视觉检测系统正确运行的关键步骤。在安装过程中，必须确保所有组件按照制造商的规范进行安装，同时符合适用的安全和环境标准。——环境准备：确保安装环境符合温度、湿度、灰尘和振动等环境要求，遵守GB/T18287-2013中的规范要求；——空间布局：根据设备尺寸和工作范围，合理规划设备布局，确保足够的操作空间和维护通道；——电气接入：按照5.4.5电气环境中的要求，完成电源和接地系统的正确接入，并且遵循GB/T12350-2009。7.2系统调试系统调试是确保机器视觉检测系统达到设计性能的重要环节。调试过程需要精确调整系统参数，以确保最佳运行状态。——硬件调试：检查所有硬件组件是否正确安装，进行必要的机械调整，确保相机、光源和被检测物体之间的正确位置；T/ZPMA0009-2024——软件配置：加载系统软件，进行基本配置，包括图像采集参数、处理算法和用户界面设置；——功能测试：执行系统功能测试，验证图像采集、处理和检测结果的准确性和重复性。7.3操作规程制定明确的操作规程对于确保系统安全、有效运行至关重要。操作规程应包括系统启动、操作、关闭等步骤，并明确安全注意事项。——用户培训：为操作人员提供全面培训，包括系统操作、日常维护和故障排除指南；——操作流程：制定详细的操作流程，包括启动、运行、检测、关闭等步骤，以及安全注意事项；——数据管理：建立数据管理和存储流程，确保检测数据的完整性和可追溯性。7.4维护与保养定期的维护与保养是延长机器视觉检测系统使用寿命的关键。维护计划应包括预防性措施和应对突发故障的快速响应流程。——预防性维护：制定预防性维护计划，包括定期检查、清洁和更换易损件，以保持系统性能；——故障诊断与修复：提供故障诊断和修复指南，确保快速有效地解决系统故障；——备份与恢复：建立系统软件和数据的备份与恢复流程，防止数据丢失和系统故障。7.5安全管理安全管理是保护操作人员和设备安全的基本要求。有效的安全管理措施有助于预防事故和减少风险。——安全教育：对操作人员进行安全教育，强调安全操作规程和紧急情况下的应对措施；——风险评估：定期进行安全风险评估，识别潜在的安全隐患，并采取相应措施。7.6质量控制质量控制是确保机器视觉检测系统持续提供高精度检测结果的关键环节。通过质量监控和审计，可以持续改进系统性能。——质量监控：实施质量监控措施，如定期的系统校准和性能验证，确保检测精度符合要求；——审计与记录：建立系统操作和质量控制的审计与记录流程，便于监督和持续改进。8检验与验收8.1检验程序检验程序确保机器视觉检测系统在交付使用前满足所有设计和技术要求。这包括对系统硬件、软件、功能和性能的全面检验。——硬件检验：检查所有硬件组件是否完好无损，是否正确安装，并符合技术规格；——软件检验：验证系统软件是否按照要求正确安装，所有功能是否可用，并且没有错误或故障；——功能测试：进行全面的功能测试，确保系统能够按照预期执行所有操作，包括图像采集、处理、分析和通信等。T/ZPMA0009-20248.2验收标准验收标准是客户接受系统的依据，应清晰、具体，并且得到双方同意。——性能指标：明确系统应达到的性能指标，如检测速度、准确率、稳定性等，并制定相应的测试方法；——用户培训：确保用户能够充分理解系统的操作和维护，提供必要的培训和文档；——文档完整性：提供完整的用户手册、操作指南和维护文档，确保用户能够正确使用和维护系统。8.3验收流程验收流程应包括系统的最终测试、客户评审和正式验收等步骤。——最终测试：在客户现场进行最终测试，以验证系统在实际工作环境中的性能；——客户评审：允许客户对系统进行评审，确保所有要求都已满足；——正式验收：在客户满意并确认系统满足所有验收标准后，进行正式验收并签署相关文件。9质量管理9.1质量控制质量控制是确保机器视觉检测系统在整个生命周期内保持高质量标准的过程。——质量计划：制定详细的质量控制计划，包括质量目标、标准和检验方法；——质量监控：实施质量监控措施，如定期的系统校准和性能验证，确保检测精度符合要求；——数据分析：收集和分析质量数据，识别质量问题的趋势和根本原因，以便采取纠正措施。9.2持续改进持续改进是通过不断优化系统性能和流程，以提高产品质量和客户满意度的过程。——反馈机制：建立有效的客户反馈机制，收集用户的意见和建议，用于系统的改进；——改进计划：基于数据分析和客户反馈，制定并实施改进计划，以提升系统性能和服务质量；——标准化流程：将改进措施纳入标准操作流程，确保系统持续改进并保持高质量标准。T/ZPMA0009-2024（资料性）测试报告模板A.1测试报告封面表A.1给出了机器视觉检测系统的测试报告封面表A.1测试报告封面（略）A.2测试概述A.2.1目的概述测试的目的和预期结果。测试的目的是验证机器视觉检测系统的功能、性能和稳定性，确保系统能够满足客户的技术要求和实际应用需求。预期结果包括系统的各项功能正常运行，性能指标达到设计要求，系统在连续运行中保持稳定。A.2.2范围明确测试的范围，包括测试的系统版本、硬件配置等。测试范围应涵盖系统的所有主要功能和性能指标，包括但不限于图像采集、处理、分析、存储和显示等。A.2.3测试环境描述测试的硬件、软件环境以及相关配置。测试环境应尽可能模拟实际应用场景，包括适当的光照条件、温度和湿度控制、稳定的电源供应等。A.3测试内容A.2.3测试项目列出所有测试的项目和子项目。测试项目应涵盖系统的所有功能模块，如图像采集、图像处理、数据分析、系统响应时间等。每个测试项目都应有明确的测试目标和预期结果。A.3.2测试方法项目详细说明每个测试项目的测试方法，包括使用的仪器、工具和步骤。测试方法应确保能够准确评估系统的性能，例如使用标准图像样本进行图像识别准确率测试，使用计时器测量系统响应时间等。A.3.3测试标准为每个测试项目设定的合格标准。测试标准应基于行业规范、客户要求和系统设计指标，确保系统的性能达到预期水平。A.4测试结果A.4.1测试数据记录每个测试项目的原始数据。测试数据应包括测试过程中的所有测量值、观察结果和系统表现，以便进行后续的分析和评估。A.4.2结果分析T/ZPMA0009-2024对测试数据进行分析，判断是否满足测试标准。分析应包括数据的准确性、重复性和可靠性评估，以及与预期结果的对比。A.4.3异常情况