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    所謂信號識別是指按照規定的目標，對過程中各種現象或對事件進行檢測、分析、描述、辨識和判斷的過程。

    制造過程的識別，其目的在于快速、經濟而又精確地實現制造過程的監視和控制，從而保證：

    1）加工機床、設備與裝置、工件和刀具的安全，并縮短故障查找時間。

    2）實現反饋控制或動態過程優化。

    3）應用人工智能技術或實現智能閉環控制。

    4）成為進行過程診斷和制造過程建模、仿真的基礎。

    5）為實現基于計算機的制造過程柔性化或自動化。

    6）發展制造科學，提高產品質量，縮短生產周期，降低成本。

    制造過程識別系統又稱為檢測監視系統。它由切削過程參數傳感檢測單元、信號處理單元、接口電路和特征提取與識別決策單元等組成。其基本組成狀況如圖1所示。從識別功能角度看，制造過程識別系統要完成的基本功能是：數據采集／獲取、過程信號處理、信號特征的提取與選擇、過程識別。根據所利用的傳感器、信號模型和特征的種／個數，可以把制造過程識別系統的組合狀況描述成表1。這種組合的主要特征是傳感器種類數和識別的目標數。按照這一特征，識別系統可分為單傳感器和多傳感器系統；單傳感器識別系統和多傳感器融合識別系統。 

    進入90年代以來，由于監控技術的發展和質量要求的提高和過程控制的進步，人們開始開發和應用多種傳感器的識別系統，使自動建模技術和融合識別技術得以發展和應用。自動建模技術和融合識別技術因計算機的區別而被分成兩大類：一是采用基于馮諾萬原理（串行的二進制原理）的各種數字型計算機，其主要特點是要事先編好程序，按程序建模或按融合識別模型程序進行識別；二是基于人工神經網絡（ANN）器件的并行計算裝置或計算機，其主要特征是無須事先編程，只需進行學習訓練就可以自動地完成多輸入信號的單一目標或多個目標的識別，即多輸入－多輸出自動識別系統。在兩類之間存在用基于馮諾萬原理的計算機編程模擬的ANN識別系統（目前，ANN應用中占絕大多數的比例），以及兩種計算機系統的結合使用兩種情況。但必須注意的是，無論是用硬件ANN還是用模擬ANN系統，識別的結果都是趨勢函數的變化，而不是趨勢函數同分散范圍同時變化的情況。在應用或選擇時要考慮這一特點。

    1．工件識別用的機器視覺系統

    視覺系統是獲取信息的重要裝置。據統計表明，大約有80％左右的信息是通過視覺或視覺傳感器而獲取的。因此，機器視覺可用于各種各樣的領域，如機器人裝配的視覺輔助可以識別零部件、故障、尺寸及形狀，以保證裝配的正確性和質量的控制。同時，還可以按視覺識別的信息，利用物流系統裝卸產品，對快速行進中的工零件識別，調整機床上的工夾具，辨識印刷物中的錯誤等等。制造領域中，希望通過視覺識別，確定物體相對于坐標的位置與姿態，完成物件定位和分類，辨識物體的位置距離與姿態角度，提取規定參數的特征并完成識別，進行誤差的檢測與識別等。

    圖2是工件識別和尺寸測定的機器視覺系統組成框圖。利用面陣CCD攝像頭獲取漫反射光源的圖像信息，經數字化后進入幀存體，再輸入PC。由PC的程序執行而完成連桿坯件的形狀識別，上下部分錯移量的識別和連桿坯件的尺寸識別，其尺寸識別精度達到10μm左右。 

    若利用光掃瞄或其他精密的測量方法的測量精度則可小于或等于5μm。但研究證明，要利用好機器視覺工件識別系統，應該注意：改進照明系統，以提高光視圖像傳感靈敏度；處理好圖像分割、閾值確定、圖像邊緣檢測與平滑技術及開窗位置確定等技術關鍵；改進圖像處理與識別軟件，提高其準確性和處理速度。1μm級精度的工業用機器視覺識別系統是可能實現的。

    2．物流系統中的自動識別系統

    自動識別系統是指自動或半自動產品數據采集和與之相連的計算機系統組成的識別系統。在物料流動中，主要采用條形碼技術與計算機系統組成的自動識別系統，進行產品的接受、庫存、運輸和銷售物料識別與計數，還被用于制造系統中物料流動的識別與監視。

    現有的條形碼基本上是按美國AIM USD-2標準規定的寬條與窄條元素（條碼與間隔空間）不同組合表示的10個十進制（0～9）、26個英文字母（A～Z）、7個特定符號和1個“空格”符號，共計44個字符。它的優點是可以減少編程工作量和采樣量，降低輸入誤差。例如：條形碼輸入的誤差只有手工輸入的萬分之一，是手工書寫和鍵入誤差的300萬分之一。此外，使用條形碼可以提高輸入的速度，如手工書寫速度為5～7字符／s，而條形碼速度可達到10～15字符／s；條形碼自動識別系統的識別速度可達每秒鐘數百個字符。因此條形碼自動識別技術成為極為廣泛的實用識別技術。其識別系統工作原理如圖3所示。  

    除了條形碼自動識別外，還有圓形條碼（又稱鞍形碼）、磁條、光學字符和射頻系統及機器視覺自動識別系統。