【正文】 后再根據其結果顯示圖像 ， 輸出數據 ， 發(fā)出指令 ， 配合執(zhí)行機構完成位置調整 ， 好壞篩選 ， 數據統(tǒng)計等自動化流程。機器視覺發(fā)展到現在已有 15 年 的 歷史。 變換壓縮方法是將整幅圖像分成一個個小的 (取 8 X 8 或 16 X 16)數據塊 ， 再將這些數據塊分類 、 變換 、 量化 ， 從而構成自適應 的變換壓縮系統(tǒng) 。 將 2 幀合起來就得到隔行掃描電視的 1 場 (?)。 放大器輸出的電壓信號與感光基元行的內容成比例 。 圖像采集模塊 采集數字圖象需要兩種裝置 。 數字圖像處理系統(tǒng) 圖像處理和分析系統(tǒng) 一個基本的圖像 （ 處理和分析 ） 系統(tǒng)構成的各模塊都有特定的功能 ， 分別是采集 、 顯示 、 存儲 、 通信 、 處理和分析 。 圖像工程的內容非常豐富 ， 根據抽象程度和研究方法等的不同可分為三個層次 ： 圖象處理、圖象分析和圖 像理解。這里 I 代表離散化后的 ?， (r， c)代表離散化后的 (x， y)， 這里 I、 e、 r 的值都是整數。圖像信息不僅包含光通量分布 ， 而且也還包含人類視覺的主觀感受。真正高端的應用還很少 ， 因 此 ， 以上相關行業(yè)的應用空間還比較大。具體如 PCB 印刷電路 ： 各類生產印刷電路板組裝技術、設備 ， 單、雙面、多層線路板 ， 覆銅板及所需的材料及輔料 ； 輔助設施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件 ； 電子封裝技術與設備 ； 絲網印刷設備及絲網周邊材料等?；跈C器視覺技術的缺陷檢測系統(tǒng)，由于其非接觸檢測測量，具有較高的準確度、較寬的光譜響應范圍，可長時間穩(wěn)定工作，節(jié)省大量勞動力資源，極大地提高了工作效率。 finally, the system has removed the aperture on the edge of workpiece in accordance with the workpiece information of scan and conducted the binarization segmentation on the image of the metal workpiece surface by using the automatic selection threshold to automatically select and identify varied defects. Keywords: machine vision。 2．本人在畢業(yè)設計（論文）中引用他人的觀點和研究成果，均在文中加以注釋或以參考文獻形式列出，對本文的研究工作做出重要貢獻的個人和集體均已在文中注明。該系統(tǒng)采用面陣 CCD 和多通道圖像采集卡作為圖像采集部分，提 高了檢測系統(tǒng)的速度并降低了對 CCD 的性能要求，使系統(tǒng)在現有的條件下比較容易實現實時在線檢測 ； 采用自動選取圖像分割 閾 值，根據實際應用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件 圖像中的信息，實現了系統(tǒng)的自動測量 ； 根據掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，利用自動選取的 閾值 對金屬工件表面的圖像進行二值化分割，從而實現各種缺陷的自動提取 及識別。人工檢測不僅工作量大，而且易受檢測人員主觀因素的影響，容易對產品表面缺陷造成漏檢，尤其是變形較小、畸變不大的夾雜缺陷漏檢，極大降低了產品的表面質量，從而不能夠保證檢測的效率與精度。因此 ,機器視覺技術在這類在線檢測任務中的應用 ,仍然是一個難題。 而在中國 ， 以上行業(yè)本身就屬于新興的領域 ， 再加之機器視覺產品技術的普及不夠 ， 導致以上各行業(yè)的應用幾乎空白 ， 即便是有 ， 也只是低端方面的應用。圖像對我們并不陌生。 常見圖像是連續(xù)定義的 ， 即 ?、 x、 y 的值可以是任意實數。另外 ， 圖像技術還可包括為完成上述功能而進行的硬件設計及制長春理工大學本科畢業(yè)設計 4 作等方面的技術 由于圖像技術近年來得到極大的重視和長足的進展 ， 出現了許多新理論、新方法、新算法、新手段、新設備。圖象處理是比較低層的操作 ，它主要在圖像像素級別 上進行處理 ， 處理的數據量非常大。 圖像通信可借助綜合業(yè)務網 、 計算機局網 ，甚至普通電話網等 。 這樣的感光基元能產生與所接受的輸入光強成正比的輸出電壓 。 先將奇數列感光基元的 內容順序送進垂直傳輸寄存器 ， 然后再送進水平傳輸寄存器 。 數據的壓縮主要通過圖像數據的編碼和變換壓縮完成 。 這些圖像卡包括用于圖象數字化和臨時存儲的圖像采集卡 ， 用于以視頻速度進行算術和邏輯運算的算術邏輯單元 ， 以及前面提到的幀緩存 。 機器視覺系統(tǒng)的組成如圖 21。 有不少學科的研究目標與機器視覺相近或者相關 ， 這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、圖像理解等。機器視覺在質量檢測方面的應用占整個工業(yè)應用的近 80%， 其中最大的應用行業(yè)為 ： 汽車、制藥、電子與電氣、制造、包裝、食品、飲料等。如利用指紋、虹膜、人臉、語音等識別技術、行為識別技術與運動跟蹤技術、多攝像機融合技術構成視覺監(jiān)測系統(tǒng) ， 用于信息安全、智能交通、反恐防盜、身份鑒別等。 其工作原理如圖 32 所示 ： 圖 32 VIDEOPCIXR 圖像采集片工作原理 復合視頻輸入 4 復合視頻輸入 1 復合視頻輸入 2 復合視頻輸入 3 多路開關 多路開關 濾波 濾波 A/D A/D 緩存 緩存 PCI 總線 VGA 顯示卡 系統(tǒng)內存 長春理工大學本科畢業(yè)設計 10 四路復合視頻輸入經多路開關 ， 軟件選擇其中一路作為當前輸入 ， 輸出到A/D 進行模 /數變換 ， 數字化的圖像信號經各種圖像處理后 ， 利用 PCI 總線 ， 傳到 VAG 卡顯示或計算機內存存儲 。 在 NTCS 制式為 64 X 480。 3. 3 軟件設計 本課題中的圖像處理算法均采用 Matlab 程序語言實現模擬， Matlab 提 供一個高度集成的、集科學計算、程序設計和可視化歸于一身的。 長春理工大學本科畢業(yè)設計 11 第 4 章 缺陷檢測軟件設計 由于本系統(tǒng)是一個完整、實時的缺陷檢測系統(tǒng)，需要系統(tǒng)從原始圖像采集到圖像預處理、 閾值 選取、分割，再到模式識別，最后到缺陷種類分選整套過程有一個全面、整體的設計。 圖 47 x 坐標數據曲線和 y 坐標數據曲線 由于在實際圖像中存在噪聲或者其他干擾，圖像的背景并不是理想的那種單純灰度級，所以在對整幅圖像進行逐個像素掃描時，所檢測到的圖像信息也會存在干擾信息，即存在粗大誤差，在圖 47 中可以比較直觀地顯現。 為了把掃描到的粗大誤差去除掉，采用 3? 準 則來判斷每個檢測數據是否是存在誤差。從圖 412 和圖 41 可以看出，如果所檢測的工件是圓環(huán)形，則在圓心左右會有明顯的間斷 ； 如果是圓片形，則在圓心左右沒有明顯的間斷。由此，可得到此角度方向上的內光圈和外光圈的寬度為 ： 2143==內外k r rk r r?? 如果所檢測的工件為圓片，遇到第二次灰度突變之后，當極半徑 r 的大小增大到所檢測工件的外徑大小時，停止該 灰 度方向的繼續(xù)掃描二可得到此角度方向上的內光圈和外光圈的寬度為 ： 21=0=內外kk r r? 另外，由于在同一個方向，即 1 2 3 4= = =? ? ? ? 。 (a)當左前一點和上一點皆為背景 0， 則 P 點加新標記 ； (b)當左前一點和上一點有一個為 0， 另 一個為已加標記 ， 則點 P 和已加標記的鄰點加上相同的標記 ； (c)當左前一點和上一點兩個鄰點皆為已加標記 ， 則 P 點標記 與左點標記 相同 。 圖 425 去除小面積區(qū)域 4. 6 缺陷識別模塊 經過以上處理，從原始圖像中提取出了含有缺陷的圖像信息，得到了目標缺陷。 圖 427 圓度判斷 （ 1）圓度判斷 圓度判斷主要是 針對 掉角的缺陷，根據工件的特性，如圖 427 所示，我們采取 的 方法 ： 首先遍歷圓周，因為背景的灰 度值是很低的，可以比較容易將工件和背景分割開，提取出工件的外形 ； 然后計算圓周上各點到圓心的距離，并和半徑比較，如果比半徑小于某一個設定值時，認為該點不在圓周上，如果這樣的點連續(xù)而它們個數超過掉角缺陷的設定值時，可以認為這個工件是不圓的。 長春理工大學本科畢業(yè)設計 25 第 5 章 實驗結果及分析 實驗數據 一 、 將企業(yè)提供的各種缺陷的合格限度樣品按已經完成的程序進行檢測獲得其缺陷的特征參數面積值 、 周長值 ， 單位為 ： 像 素個數 。 表 53 圓環(huán)形工件缺陷的判斷閾值（單位：像素） 缺陷 類型 掉角 劃痕 刀痕 麻坑 面積 周長 面積 周長 面積 周長 面積 周長 數值 36 17 53 31 384 98 31 14 表 53 圓形工件缺陷的判斷閾值（單位：像素） 缺陷 類型 掉角 劃痕 刀痕 麻坑 面積 周長 面積 周長 面積 周長 面積 周長 數值 51 27 65 40 455 112 38 15 三 、 將人工檢測出的規(guī)格為 **(D9*)的圓環(huán)形 (圓形 )合格品20 片 、 掉角 10 片 、 劃痕 10 片 、 裂紋 10 片 、 刀痕 10 片 、 麻坑 10 片及砂眼 10片共 80 片工件混合在一起 ， 放入初步研制成功的表面缺陷自動檢測系統(tǒng)進行缺陷的檢測和分類識別 ， 經多次反復實驗 ， 記錄數據 分析結果 。 進行合格限度樣品檢測的目的是為了確定區(qū)分工件合格與否的標準 ， 即周長和面積兩個特征的數據 ， 以便將各種缺陷的面積和周長與之對比 ， 從而確定判斷的依據 。 我們可以 利用這個數據曲線可以計算 最小半徑、掉角方向和掉角角度。根據缺陷的形狀信息，可以用一組描述特征來表示其特性。 圖 421 圖像掃描示意圖 圖 422 圖像標記示意圖 二值圖像區(qū)域標記 在 二值圖像中 ， 相互連接的白像素或 黑像素的集合成為一個區(qū)域 ， 通過對圖像內每個區(qū)域進行標記操作 ， 求得區(qū)域的數目 。 長春理工大學本科畢業(yè)設計 20 0 100 200 300 400 500 600 極坐標半徑 灰度值 600 500 400 300 200 100 0 圖 418 工件內光圈和外光圈寬度掃描曲線 檢測圖像經過圖像預處理、去除光圈，選取合適的閾值對所得到的圖像數據進行分割，再通過膨脹和腐蝕，就可以把圖像的缺陷信息提取出來，如圖 419所示。 其次，當逐個掃描每個像素遇到灰度突變時，記錄極半徑產 r 的大小和極角? 的角度 ： 長春理工大學本科畢業(yè)設計 18 按弧度計算的內圓半徑大小 0 20 40 60 80 100 弧度 按弧度計算的內 圓半徑大小 半徑大小 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 弧度 0 20 40 60 80 100 半徑大小 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 圖 415 去除誤差前、后內徑數據曲線 最后，掃描完畢，得到的其數據曲線如圖 415 左圖所示 ； 將掃描到的數據進行處理，去除偏差比較大的數據，其數據曲線如圖 415 右圖所示 ； 計算出圓環(huán)的內徑大小。下面圖 49 是經過剔出粗大誤差之后工件圓心的 x 坐標和 y 坐標的曲線圖，可以明顯地看出經過處理的數據已經比較統(tǒng)一 。設被測量的真值為 0L ，一系列測得值為 il ，則測 量列中的隨機誤差 ?i 為 0? ??iilL 式中 1,2, ,…?in 0 100 200 300 400 500 600 700 800 圖像寬（ Y） 灰度值 直方圖 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 直方圖 像素值 6000 5000 4000 3000 20xx 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 20xx 1000 0 灰度值 圖像數據 灰度值 直方圖 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150