機器視覺(jué)的構造及應用

第15卷第4期柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報Vol 15 No 42015年8月JOURNAL OF LIUZHOU VOCATIONAL TECHNICAL COLLEGEAug 2015[理工農學(xué)研究]機器視覺(jué)的構造及應用徐仲勛,黃科程西華大學(xué)機械工程與自動(dòng)化學(xué)院,成都610039)摘要:文章介紹了機器視覺(jué)在處理圖像時(shí)的幾種方法以及目標跟蹤的原理,分析了機器視覺(jué)在農業(yè)工業(yè)、醫學(xué)等領(lǐng)堿的實(shí)際應用情況,探討了現階段機器視覺(jué)在各個(gè)領(lǐng)域存在的一些問(wèn)題和解決的方法,最后對機器視覺(jué)技術(shù)的應用和發(fā)展前景做了展望。關(guān)鍵詞:機器視覺(jué):實(shí)際應用:構造中圖分類(lèi)號:TP391文獻標志碼:A文章編號:1671-1084(2015)04-0059-05機器視覺(jué)已經(jīng)越來(lái)越深入人們的生活,它涉及到了醫學(xué)、軍事、教育、工業(yè)、安全等諸多的行業(yè)。同時(shí),它也是一門(mén)交叉學(xué)科,包含了物理、機械、電子、計算機、軟件工程、圖像處理等諸多學(xué)科。機器視覺(jué)從上世紀50年代開(kāi)始發(fā)展,到η0年代開(kāi)始岀現了視覺(jué)系統,80年代中期,全球開(kāi)始掀起了機器視覺(jué)熱。如今,機器視覺(jué)在中國也得到了很大的發(fā)展,已經(jīng)成為中國的一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)1機器視覺(jué)的構造機器視覺(jué)一般由光源照明、攝像機、圖像采集卡、計算機和控制機構構成,如下圖所示圖象集卡工業(yè)計算機0像機光照系統控制機構一被檢測目標圖11.1照明照明是機器視覺(jué)系統里的一個(gè)非常重要的部分。它直接影響著(zhù)攝像機采集到的數據的質(zhì)量,所以,在選擇照明設備的事情上,要非常的謹慎。一個(gè)好的光源的判別標準是:1)能夠突岀被測物體收稿日期:2015-04-06中國煤化工基金項目:西華大學(xué)研究生創(chuàng )新基金(yqi2014059)CNMHG作者簡(jiǎn)介:徐仲勛,西華大學(xué)在讀碩士研究生,研究方向:機器視覺(jué);黃科程,西華大學(xué)在讀碩士研究生,研究方向:以太網(wǎng)技術(shù)。的特征,使要被檢測的部分能夠與不被檢測部分產(chǎn)生明顯的區別,增加對比度;2)保證穩定性和亮度;3)當物體的位置發(fā)生變化時(shí),成像的質(zhì)量不應該受到影響生活中常見(jiàn)的光源主要有白熾燈、氙燈、熒光燈、LED等幾種類(lèi)型。在照明上,我們有兩種方法可以増強我們需要的目標特征:1)利用光譜。比如使用合適的照明光源,使光的光譜范圍是希望能看到的范圍被目標物體反射,不想看到的范圍被物體吸收。2)利用照明的方向性。說(shuō)到方向性,有兩種方法:第一種利用光源本身的照射效果。光源漫反射時(shí),光在每個(gè)方向的照射強度基本相同。直接照射的時(shí)候,光源的光集中在一個(gè)非常小的范圍內。特定的環(huán)境下,光源發(fā)出單向平行光。3)我們可以從光源、攝像機、被測物三個(gè)部分的相對位置入手。有正面光、背光、明場(chǎng)照明、暗場(chǎng)照明四種相互獨立的方法。當光源和攝像機在被測物同一側的時(shí)候,我們稱(chēng)為正面光。當光源和攝像機在被測物兩邊的時(shí)候,我們稱(chēng)此時(shí)的光為背光。當光源和被測物成一定的角度時(shí),此時(shí)大部分光反射到攝像機,我們稱(chēng)為明場(chǎng)照明。當光源位置使大部分的光沒(méi)有反射到攝像機的時(shí)候,僅僅是將照射到被測物的特定的部分光反射到攝像機的時(shí)候,我們稱(chēng)為暗場(chǎng)照明。1.2鏡頭鏡頭是一種光學(xué)設備,全稱(chēng)為攝像鏡頭。主要功能是使光聚集而在攝像機內部成像。鏡頭是視覺(jué)系統中非常重要的部分,對圖像的質(zhì)量有著(zhù)決定性的作用。決定鏡頭性能的參數主要有焦距,工作距離、視場(chǎng)、景深、分辨率等。普通鏡頭如下圖所示圖焦距指的是平行光入射的時(shí)候從透鏡的光心到光聚集在一起的焦點(diǎn)的距離。工作距離指的是鏡頭的前部到被測物體的距離。視場(chǎng)表示攝像頭能觀(guān)察到的最大的范圍。景深指的是物體在攝像機照射到的清晰的圖像的情況下能移動(dòng)的前后距離范圍。1.3攝像機攝像機是將光線(xiàn)生成圖像。攝像機又分為CCD傳感器攝像機和CMOS傳感器攝像機。兩者主要的區別是從芯片中讀出數據的方式不一樣。CCD傳感器制造的成本高,制造工藝復雜,消耗的電力高,但是成像的質(zhì)量好。CMOS制造成本低,制造工藝簡(jiǎn)單,消耗的電力小,但是CMOS的通透性和對色彩的還原能力都比較差。CCD可分為兩類(lèi),線(xiàn)陣式和面陣式。在速度較高的情況下一般采用線(xiàn)陣式,速度低的情況下采用面陣式。面陣式價(jià)格也比較便宜。14圖像采集卡中國煤化工圖像采集卡主要的功能是把攝像機采集到的數據轉存至電腦CNMHG2圖像的處理及目標跟蹤的原理被測物的圖像由攝像機獲取后,通過(guò)圖像采集卡傳遞給計算機,而后,計算機開(kāi)始處理圖像識別并且測量圖像中的物體。在計算機處理圖像的過(guò)程中,涉及到很多種視覺(jué)的算法,現在我們來(lái)簡(jiǎn)單的介紹2.1圖像增強對于圖像的質(zhì)量,鏡頭、攝像機、圖像采集卡等硬件設備起到至關(guān)重要的作用,物體的位置光源等外部條件對圖像的影響也很大,但是有時(shí)候雖然我們對設備和外部條件盡了最大的努力,可是圖像質(zhì)量還是不夠好,那就需要用到圖像增強技術(shù)。這兒只介紹兩種通用的圖像處理技術(shù):灰度值變換,圖像平滑。通過(guò)調整圖像的灰度值,一個(gè)原因是圖像的局部對比度不夠,所以要增強局部的對比度。還有一個(gè)原因是光源系統出現問(wèn)題或者老化了,從而造成圖像的對比度和亮度不夠,因此需要調整灰度值。圖像的平滑主要是給圖像去噪,由于外部及機器自身的因素,圖像的灰度值會(huì )發(fā)生隨機的變化,而去除這種隨機的變化,就需要用圖像平滑進(jìn)行處理。2.2圖像分割圖像分割,即對圖像進(jìn)行分割,分割出圖像中的目標或感興趣的區域。閾值分割是圖像分割算法中最簡(jiǎn)單的一種方法,只要指定灰度值的上下限,然后將處于范圍內的圖像區域輸送出來(lái)即可。如果要求圖像的精度高一些,就會(huì )用亞像素精度閾值分割。2.3特征提取對圖像進(jìn)行分割后,往往會(huì )分割得不夠徹底,這時(shí)候就要對就需要去除分割結果中多余的部分。去除的過(guò)程中,我們需要確定從區域或者輪廓中確定一個(gè)及多個(gè)特征,這個(gè)確定特征的過(guò)程我們稱(chēng)為特征提取。特征可分為區域特征,灰度值特征,輪廓特征等。2.4邊緣提取基于閾值的分割結果,其精度往往取決于閾值的選定。一旦閾值選定錯誤或者光照發(fā)生改變的時(shí)候,那提取岀來(lái)的物體就不對了。所以,魯棒分割算法是在出現問(wèn)題時(shí)能盡量地找出物體的邊界。2.5目標跟蹤的原理對一個(gè)物體進(jìn)行跟蹤,首先要尋找一個(gè)獨一無(wú)二的點(diǎn),這點(diǎn)必須和物體上的其他點(diǎn)有明顯的區別,此點(diǎn)亦稱(chēng)為角點(diǎn)。那么什么樣的點(diǎn)可以認為是獨一無(wú)二的點(diǎn)呢,一般我們認為當這個(gè)點(diǎn)在兩個(gè)正交的方向上有非常明顯的導數的時(shí)候,那這個(gè)點(diǎn)更傾向是獨一無(wú)二的。對角點(diǎn)的定義方法比較多使用得最廣的是由 Harris提出來(lái)的。其角點(diǎn)的定義是以圖像灰度強度的二階導數矩陣為基礎的,如圖3a i dIH(P)=/ oraxd02Ia2dxdy dy圖3二維 Hessian矩陣中國煤化工H定義位于圖像二階導數的自相關(guān)矩陣有兩個(gè)最大特征值CNMH入10M=∑t(x,y)>RR圖3機器視覺(jué)技術(shù)的應用機器視覺(jué)技術(shù)能應用在多個(gè)行業(yè),但其功能主要是用來(lái)檢測和測量。機器視覺(jué)最大的優(yōu)點(diǎn)就是在測量時(shí)和被測物體無(wú)接觸,而且其速度快,精度較高,抗干擾能力也很強。從理論上說(shuō),通常人肉眼觀(guān)察不到的光,機器視覺(jué)都能觀(guān)察到,如紅外線(xiàn),超聲波等。機器視覺(jué)觀(guān)察到這些我們看不到的光后,可以把它們轉化為我們肉眼能觀(guān)察到的圖像,非常實(shí)用。另外機器視覺(jué)能長(cháng)時(shí)間工作而保持穩定,這些都是人肉眼所不能做到的。這些優(yōu)點(diǎn)使機器視覺(jué)系統得到了廣泛的應用,并且也取得了巨大的經(jīng)濟效益。3.1工業(yè)領(lǐng)域的應用機器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的應用是最廣泛的。主要用來(lái)做產(chǎn)品的檢測和分類(lèi)以及機器人的研究。在產(chǎn)品的檢測方面,主要是基于產(chǎn)品特征來(lái)作檢測,主要分為以下三類(lèi)31.1檢測產(chǎn)品表面特征通過(guò)檢測產(chǎn)品表面的劃痕,凹凸以及裂紋或者是粗糙度來(lái)對產(chǎn)品進(jìn)行評估進(jìn)而可以劃分等級3.1.2檢查產(chǎn)品的空間特征通過(guò)檢查產(chǎn)品的空間特征來(lái)判定產(chǎn)品的尺寸以及形狀,以此來(lái)判定產(chǎn)品的尺寸是否在誤差范圍內或產(chǎn)品是否有正確的形狀。這種檢查主要設計產(chǎn)品的三維或者二維結構如產(chǎn)品的形狀、位置、方向等。3.1.3檢查產(chǎn)品的結構特征可以準確地檢查產(chǎn)品是否丟失了零件以及產(chǎn)品是否有損壞。32在機器人的研究方面把機器視覺(jué)應用于機器人上面,就可以使機器人更加的自主、靈活,也更能適應變化著(zhù)的環(huán)境。這樣可以使機器人搬運,加工零件,自動(dòng)焊接的時(shí)候能更加有效率。3.3醫學(xué)領(lǐng)域的應用在醫學(xué)領(lǐng)域,機器視覺(jué)主要是作為儀器來(lái)輔助醫生對病人進(jìn)行檢查以及數據的分析。比如進(jìn)行醫學(xué)影像的分析,對數據進(jìn)行統計和分析,自動(dòng)完成對細胞的個(gè)數的計數,這樣,就簡(jiǎn)便了很多節省了很多的時(shí)間,省去了很多的人力物力。3.4在農業(yè)領(lǐng)域的應用機器視覺(jué)應用于農產(chǎn)品始于上個(gè)世紀70年代末。隨著(zhù)科技的進(jìn)步,硬件和軟件得到了迅猛的發(fā)展,機器視覺(jué)在理論與實(shí)踐方面都得到了重大的發(fā)展,在農業(yè)領(lǐng)域也應用的更加廣泛。在農產(chǎn)品的收獲,農產(chǎn)品的顏色識別,農場(chǎng)的作業(yè)以及農作物的生長(cháng)質(zhì)量的檢測都取得了巨大的成果,L中國煤化工如圖5所示CNMHG圖5視覺(jué)機岙人收狄水米4機器視覺(jué)技術(shù)存在的問(wèn)題雖然機器視覺(jué)得到了廣泛的應用,并且取得了很大的成果,但是不得不承認,機器視覺(jué)還是有很多的不足。對于人眼來(lái)說(shuō),也許識別一個(gè)物體,理解周?chē)膱?chǎng)景是一件很容易的事情,但是對于機器來(lái)說(shuō),存在以下幾個(gè)問(wèn)題1)一幅圖像多重意義當三維的圖像被投影成為二維的圖像,許多的信息就會(huì )丟失,也許兩張相同的二維圖像是由兩個(gè)完全不同的三維場(chǎng)景投影而成的。另外,同一物體,從不同的視角拍攝也會(huì )產(chǎn)生不同的圖像,機器分辨起來(lái)也會(huì )有很大的難度。2)數據量比較大不管是彩色圖像還是灰度圖像,其信息量都十分巨大,因此就需要很大的存儲空間,這樣就不容易實(shí)現快速處理3)環(huán)境因素的影響周?chē)脑牍?光的不穩定,物體的形狀及顏色,攝像機與物體的相互位置的變化都會(huì )對圖像有一定的影響。4)實(shí)時(shí)性問(wèn)題實(shí)時(shí)性主要分為硬實(shí)時(shí)和軟實(shí)時(shí)。隨著(zhù)硬件的發(fā)展,硬實(shí)時(shí)問(wèn)題已經(jīng)有了比較好的解決方案。在軟實(shí)時(shí)的問(wèn)題上,主要是靠算法來(lái)解決,以提高圖像的處理速度。但是這樣的話(huà),在復雜的工作現場(chǎng),就會(huì )有準確性和魯棒性下降等問(wèn)題。因此,就無(wú)法精確地得到物體的圖像。5結語(yǔ)經(jīng)過(guò)了幾十年的發(fā)展,機器視覺(jué)已經(jīng)日趨成熟,并且應用得也越來(lái)越廣泛。這大大地提高了機器自動(dòng)化、智能化的水平,為社會(huì )帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟效益。雖然在解決圖像的分辨,實(shí)時(shí)性等問(wèn)題上還是有一定的困難,但是隨著(zhù)科技的發(fā)展,這些問(wèn)題也會(huì )得到很好的解決的。機器視覺(jué)在我國也算是新興產(chǎn)業(yè),越來(lái)越多的公司和科研機構開(kāi)始研究機器視覺(jué),機器視覺(jué)必將成為我國的支柱產(chǎn)業(yè)。參考文獻李金雄PIC單片機輕松入門(mén)[M北京中國電力出版社,20132段發(fā)階,張洪濤,葉聲華視覺(jué)技術(shù)在電子網(wǎng)板檢測中的應用研究U光電子激光,2001,12(9)3顏發(fā)根,少華,陳樂(lè 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Methods: the extraction of Flavonoids from mulberry leaves by ultrasonic method inthe sample, the content of total flavone was determined by UV spectrophotometry. Results: the content offlavonoids in the concentration of 20-70mg mL-1 range, good linearity, mulberry leaves. The average recoverywas 97.5%, RSD was 1.81%. Conclusion: the wild mulberry leaf flavonoid content of medicinal mulberry leafbought more than pharmaciesKey words: mulberry leaves; total flavonoids; ultrasonic extraction; ultraviolet-visible spectrophotometry(上接第65頁(yè))A Summary of the Construction and Application of Machine visionXU Zhongxun, HUANG Kecheng(School of Mechanical Engineering and Automation, Xihua University, Chendu 610039, China)Abstract: This paper introduces the concept of machine vision, structure, expounds the developing situation,such as light source, optical lens, camera, etc. This paper introduces the application of machine vision in theseveral methods of processing the image. Machine vision were analyzed in the agricultural, industrial, medical andother fields of application. Discusses the present some problems of m中國煤化工 elds and thesolution method. Finally, the application of machine vision technology andTHCNMHGre discussedKey words: machine vision; practical application; structure