【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 機(jī)器視覺(jué)是將圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能等眾多學(xué)科高度集成和有機(jī)結(jié)合 ， 而形成的一門綜合性的技術(shù)。一般地說(shuō) ， 機(jī)器視覺(jué)是研究計(jì)算機(jī)或其他處理器模擬生物宏觀視覺(jué)功能的科學(xué)和技術(shù) ， 也就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的組成如圖 21。 有 照明部分、圖像獲取部分、圖像顯示部分和圖像處理部分。一般采用 CCD 攝像頭攝取檢測(cè)圖像并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào) ， 再對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理 ， 從而得到所需 要的各種目標(biāo)圖像特征值 ， 并由此實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、坐標(biāo)計(jì)算、灰度分布圖等多種功能。然后再根據(jù)其結(jié)果顯示圖像 ， 輸出數(shù)據(jù) ， 發(fā)出指令 ， 配合執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成位置調(diào)整 ， 好壞篩選 ， 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等自動(dòng)化流程。 圖 21 機(jī)器 視覺(jué)系統(tǒng)構(gòu)成 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合 ， 常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué) ； 同時(shí)在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中 ， 用人工視覺(jué)檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高 ， 用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。而且機(jī)器視易于 實(shí)現(xiàn)信息集成 ， 是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。因此 ， 在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中 ， 人們將機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。 有不少學(xué)科的研究目標(biāo)與機(jī)器視覺(jué)相近或者相關(guān) ， 這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識(shí)別或圖像識(shí)別、圖像理解等。由于歷史發(fā)展或領(lǐng)域本身的特點(diǎn) ， 這些學(xué)科有某種程度的相互重疊。但是 ， 機(jī)器視覺(jué)與其他學(xué)科又有著一定的區(qū)別 ， 其成像系統(tǒng) 光源 主機(jī) 視 覺(jué) 系統(tǒng) 場(chǎng)景 圖像 描述 反饋 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 7 特點(diǎn)是 ： 綜合技術(shù) 機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)綜合技術(shù) ， 其中包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、電光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī) 軟硬件技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等。這些技術(shù)在機(jī)器視覺(jué)中是并列關(guān)系 ， 相互協(xié)調(diào)應(yīng)用才能構(gòu)成一個(gè)成功的工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng) 強(qiáng)調(diào)工業(yè)可靠性 機(jī)器視覺(jué)強(qiáng)調(diào)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的可靠性 ， 要求能夠適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)中惡劣的環(huán)境 ， 有較高的容錯(cuò)能力和安全性 ， 不會(huì)破壞工業(yè)產(chǎn)品。 強(qiáng)調(diào)實(shí)用性 機(jī)器視覺(jué)強(qiáng)調(diào)實(shí)用性 ， 要求有合理的性價(jià)比 ， 要有通用的工業(yè)接口 ， 能夠由普通工作來(lái)操作 ， 必須有較強(qiáng)的通用性和可移植性。 要求高速度和高精度 由于機(jī)器視覺(jué)通常要求高速度和高精度 ， 數(shù)字圖像處理中的許多新算法目前還難以應(yīng)用。因此 ， 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的 實(shí)際應(yīng)用速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于圖像處理理論的發(fā)展速度。 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用及發(fā)展動(dòng)向 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)應(yīng)用 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在高速、細(xì)微和重復(fù)的制造過(guò)程中顯得非?？煽?， 因此被廣泛用于加工制造企業(yè) ， 完成大批量生產(chǎn)過(guò)程中的重復(fù)性檢測(cè)任務(wù)。機(jī)器視覺(jué)在質(zhì)量檢測(cè)方面的應(yīng)用占整個(gè)工業(yè)應(yīng)用的近 80%， 其中最大的應(yīng)用行業(yè)為 ： 汽車、制藥、電子與電氣、制造、包裝、食品、飲料等。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)是非接觸無(wú)損檢測(cè) ， 與傳統(tǒng)的檢測(cè)手段相比 ， 它具有不可替代的優(yōu)越性 ， 因而得到了廣泛的應(yīng)用。利用線陣 CCD 配合包裝盒的一維運(yùn)動(dòng)獲取目標(biāo)圖像 ， 然后由 計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理 ，可以檢測(cè)日期編號(hào)等信息的遺漏和正確與否 ； 以頻閃光作為照明光源 ， 利用面陣或者線陣 CDC 作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測(cè)器件 ， 實(shí)現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線測(cè)量 ；在各種產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)方面應(yīng)用也很多。 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的發(fā)展動(dòng)向 近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué) (即機(jī)器視覺(jué) )的發(fā)展大致表現(xiàn)在以下三個(gè)方面 ： 基于幾何方法的計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算理論體系已臻于完整計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究目標(biāo)之一是使機(jī)器能感知三維環(huán)境中物體的幾何信息 ， 包括它的形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等。 20 世紀(jì) 90 年代中期以來(lái) ， 計(jì)算機(jī)視覺(jué)界將對(duì)應(yīng)與射影幾何 、仿射幾何、歐幾里得幾何的描述 ， 系統(tǒng)地引進(jìn)視覺(jué)計(jì)算方法中 ， 比較完美地對(duì)應(yīng)為視覺(jué)系統(tǒng)中對(duì)物體由粗到細(xì)的描述 ， 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中降低了對(duì)攝像系統(tǒng)參數(shù)了長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 8 解的要求 ， 提高了系統(tǒng)對(duì)噪聲的魯棒性。 機(jī)器學(xué)習(xí)方法受到越來(lái)越多的關(guān)注模式識(shí)別的所有領(lǐng)域始終存在基于結(jié)構(gòu)與基于統(tǒng)計(jì)的兩大分支。如果說(shuō)基于幾何的計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要通過(guò)幾何 ， 描述物體及其運(yùn)動(dòng)的三維結(jié)構(gòu) ， 屬于結(jié)構(gòu)方法 ， 已得到較系統(tǒng)的研究 ； 而在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的統(tǒng)計(jì)方法除較好地用于圖像的底層處理外 ， 一直顯得不完善更不用說(shuō)系統(tǒng)化了。 針對(duì)眾多特定領(lǐng)域的應(yīng)用研究不斷深入 ， 較大規(guī) 模的應(yīng)用系統(tǒng)逐步走向商業(yè)化隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)的性能價(jià)格比飛速提高 ， 眾多特定領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)應(yīng)用系統(tǒng)的商業(yè)化已成為可能。如利用指紋、虹膜、人臉、語(yǔ)音等識(shí)別技術(shù)、行為識(shí)別技術(shù)與運(yùn)動(dòng)跟蹤技術(shù)、多攝像機(jī)融合技術(shù)構(gòu)成視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng) ， 用于信息安全、智能交通、反恐防盜、身份鑒別等。 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 9 第 3 章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 本系統(tǒng)是由 CCD 攝像頭、照明系統(tǒng)、圖像采集卡、機(jī)械裝置、主控計(jì)算機(jī)等部件組成，圖 31 為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。其工作過(guò)程是 ： 首先將工件送到 CCD 攝像頭視場(chǎng)內(nèi) ； 然后由成像系統(tǒng)和圖像采集卡將圖像采集到計(jì)算機(jī)內(nèi)部 ； 運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理以改善圖像質(zhì)量，從中提取感興趣的特征量 ； 最后運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)對(duì)取到得特征量進(jìn)行分類整理以完成系統(tǒng)的檢測(cè)。下面分別介紹系統(tǒng)的各部分的組成及工作原理。 1 2 3 4 5 6 CCD 攝像頭及照明系統(tǒng) 圖像采集卡 主控計(jì)算 機(jī) 分類機(jī)構(gòu) 工件 傳送裝置 圖 31 機(jī)器視覺(jué) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 3. 1 CCD 攝像頭 CCD 是一種半導(dǎo)體成像器件，具有靈敏度高、抗強(qiáng)光、畸變小、體積小、壽命長(zhǎng)，抗震動(dòng)等優(yōu)點(diǎn)。本系統(tǒng)采用的是國(guó)產(chǎn) MTV1881EX 型號(hào)的黑白攝像頭 ，它的工作方式是將被攝物體的圖像經(jīng)過(guò)鏡頭聚焦到 CCD 芯片上， CCD 根據(jù)光的強(qiáng)弱積累相應(yīng)比例的電荷，各個(gè)像素積累的電荷在視頻時(shí)序的控制下，逐點(diǎn)外移，經(jīng)視頻捕捉卡濾波、放大處理， A/D 轉(zhuǎn)換后形成視頻信號(hào)輸出。 3. 2 圖像采集卡 本系統(tǒng)采用的是大恒 PCIXR 視頻捕捉卡，具有高品質(zhì)的視頻采集性能，具備高速 PCI 總線，采集頻率為 3D 幀 /秒，顯示畫面流暢不 間斷 ； 顯示分辨率640X480。 動(dòng)態(tài)捕捉影像以靜態(tài)圖像方式存盤，提供 BMP， JPG， TIP， TGA 等多種存盤格式。 其工作原理如圖 32 所示 ： 圖 32 VIDEOPCIXR 圖像采集片工作原理 復(fù)合視頻輸入 4 復(fù)合視頻輸入 1 復(fù)合視頻輸入 2 復(fù)合視頻輸入 3 多路開關(guān) 多路開關(guān) 濾波 濾波 A/D A/D 緩存 緩存 PCI 總線 VGA 顯示卡 系統(tǒng)內(nèi)存 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 10 四路復(fù)合視頻輸入經(jīng)多路開關(guān) ， 軟件選擇其中一路作為當(dāng)前輸入 ， 輸出到A/D 進(jìn)行模 /數(shù)變換 ， 數(shù)字化的圖像信號(hào)經(jīng)各種圖像處理后 ， 利用 PCI 總線 ， 傳到 VAG 卡顯示或計(jì)算機(jī)內(nèi)存存儲(chǔ) 。 由于要檢測(cè)工件的兩個(gè)表面 ， 所以需要在硬件上使用兩路視頻輸入 ， 每路采集不同表面的圖像 。 采樣頻率在一定 范圍內(nèi)可調(diào) ，滿足不同場(chǎng)合的需求 。 視頻輸入信號(hào)及采樣頻率 凡符合 PAL 制式 (625 行 ， 50 場(chǎng) /秒 )和 NTSC 制式 (525 行 ， 60 場(chǎng) /秒 )的視頻設(shè)備輸出的圖像信號(hào)均可作 為該 視頻捕捉卡 的輸入源。在一般情況下 ， 攝像機(jī)、 錄像機(jī)等視頻設(shè)備均滿足上述標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率在一定范圍內(nèi)可調(diào) ， 滿足不同場(chǎng)合的需求。 視頻輸入窗口和顯示窗口 視頻輸入窗口是指數(shù)字化后的輸入圖像尺寸 。 在 PAL 制式 ， 輸入窗口最大尺寸為 768 X 576。 在 NTCS 制式為 64 X 480。 圖像顯示窗口是指在 VAG 顯示器上顯示的圖像尺寸 ， 其最大值不能超過(guò)輸入圖像窗口 。 當(dāng)圖像顯示窗口小于視頻輸入窗口時(shí) ， 有兩種方法可以采用 。 一種方法是減少視頻輸入窗口的大小 ， 即重新設(shè)置起始行 、 終止行 、 起始列 、 終止列 。 使視頻輸入窗口與圖像顯示窗口相匹配 。 處理后的結(jié)果顯示的僅是全部輸入圖像的一個(gè)局部 ， 這種方法稱為裁剪 。 另一種方法是采用對(duì)視頻輸入窗口采用抽點(diǎn)和抽行的方法減少其大小 ， 即根據(jù)視頻輸入窗口和圖像顯示窗口的相對(duì)大小設(shè)置縮小比例系數(shù) ， 處理后的結(jié)果顯示的是縮小的全部輸入圖像 ， 這種方法稱為比例縮小 。 也可以將兩種方法結(jié)合起來(lái) ， 達(dá)到所需要的結(jié)果 。 3. 3 軟件設(shè)計(jì) 本課 題中的圖像處理算法均采用 Matlab 程序語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)模擬， Matlab 提供一個(gè)高度集成的、集科學(xué)計(jì)算、程序設(shè)計(jì)和可視化歸于一身的。 為了設(shè)計(jì)出實(shí)用有效的軟件 ， 必須按照軟件工程的理論 ， 進(jìn)行充分的分階段的分析和設(shè)計(jì) 。 采用 模塊化結(jié)構(gòu) 設(shè)計(jì)，其特點(diǎn)為 ： 1)可修改性 。 對(duì)模塊內(nèi)部的修改 ， 對(duì)模塊外部沒(méi)有影響 ； 增加或刪除幾個(gè)模塊 ， 不影響整個(gè)程序 ； 2)可讀性 。 每個(gè)模塊意義和職責(zé)明確 ， 模塊間的接口關(guān)系清楚 ， 便于用戶和設(shè)計(jì)人員進(jìn)行系統(tǒng)代碼的維護(hù) ； 3)驗(yàn)證性 。 獨(dú)立于其它模塊 ， 可單獨(dú)驗(yàn)證一個(gè)模塊的正確性 ， 便于進(jìn)行調(diào)試 。采用模塊化原理 使軟件結(jié)構(gòu)清晰 ， 容易閱讀理解和維護(hù) 。 本系統(tǒng)中 ， 按照算法要求設(shè)計(jì)了各子程序 。 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 11 第 4 章 缺陷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì) 由于本系統(tǒng)是一個(gè)完整、實(shí)時(shí)的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，需要系統(tǒng)從原始圖像采集到圖像預(yù)處理、 閾值 選取、分割，再到模式識(shí)別，最后到缺陷種類分選整套過(guò)程有一個(gè)全面、整體的設(shè)計(jì)。 系統(tǒng) 主要有以下幾個(gè)模塊 ： 圖像實(shí)時(shí)采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、 閾 值選取模塊、圖像測(cè)量模塊、缺陷檢測(cè)模塊、缺陷識(shí)別模塊，其過(guò)程如圖 41 所示。 圖 41 缺陷檢測(cè)過(guò)程 4. 1 圖像實(shí)時(shí)采集模塊 為了準(zhǔn)確、及時(shí)獲得圖像的當(dāng)前狀態(tài)，需要不斷地通過(guò) 圖像采集卡將 CCD攝像系統(tǒng)的圖像信息直接讀取到計(jì)算機(jī)內(nèi)存，在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中進(jìn)行其他的后續(xù)處理，如 ： 圖像濾波、圖像測(cè)量、缺陷檢測(cè)等等。 4. 2 圖像預(yù)處理模塊 為去掉噪聲對(duì)圖像的于擾，要將剛采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如 ： 去除孤立點(diǎn)、平滑、濾波等 ； 同時(shí)，還要對(duì)圖像進(jìn)行灰度調(diào)整，增加對(duì)比度，為后續(xù)的圖像處理工作做準(zhǔn)備，如圖 42 所示。 圖 42 原始圖像及灰度調(diào)整后圖像 經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，圖像的對(duì)比度增加，拉伸了圖像灰度，表現(xiàn)在灰度直方圖上就是峰與峰之間的距離加大，便于選取分割 閾 值及后續(xù)圖像分割，如圖 43 所示。 圖像實(shí)時(shí)采集模塊 缺陷識(shí)別模塊 圖像預(yù)處理模塊 缺陷檢測(cè)模塊 閾值選取模塊 圖像測(cè)量模塊 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 12 0 50 100 150 200 250 直方圖 直方圖 像素值 3000 2500 2022 1500 1000 500 0 0 50 100 150 200 250 像素值 3000 2500 2022 1500 1000 500 0 圖 43 灰度調(diào)整前及灰度調(diào)整后圖像直方圖 4. 3 閾值選取模塊 閾值的選取對(duì)于分割圖像、提取缺陷信息至關(guān)重要，其方法也很多，本系統(tǒng)采取利用圖像的灰度直方圖來(lái)選取閾值，如圖 44 所示。 圖 44 濾波前及濾波后的灰度直方圖 4. 4 圖像測(cè)量模塊 （ 1） 工件尺寸和位置測(cè)量 根據(jù)閾值選取模塊所計(jì)算的閾值分割圖像，將圖像二值化處理，便于圖像整體信息的掃描，如圖 45 所示。 圖 45 圖像位置信息掃描 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 2022 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2022 1000 0 灰度值