【正文】 系統(tǒng)的。成像光源或射線的散射等，這些因素都會導(dǎo)致圖像失真或退化。由于獲取圖像的方法不同，其退化形式是多樣的。 圖像退化的數(shù)學(xué)模型 圖像退化的形式有圖像 模糊、失真、有噪聲等等。針對于勻速直線運動模糊圖像的特點，差分法復(fù)原方法被提出，它只對勻速直線運動模糊圖像復(fù)原有效，但是當(dāng)圖像尺寸較大時，其處理時間較長。 (2)模糊圖像的復(fù)原 最經(jīng)典的圖像復(fù)原算法是 Nathan所使用的逆濾波算法以及 1967年 Helstrom提出的維納濾波算法，然而逆濾波算法對有噪聲的圖像復(fù)原效果特別差，而維納濾波算法雖然對帶噪聲圖像復(fù)原有效，但它需要知道圖像的信噪比復(fù)原效果才比較好。但是，由于這些方法的前提條件一般比較苛刻，實際的退化圖像未必能完全滿足這樣條件，故此其適用場合比較少。估計退化模型的參數(shù)并不是一件容易的事情，往往根據(jù)退化圖像中的一些特殊點、線、邊緣等進行估計，或者采用其它方法如圖像分割 法等等進行估計。下面我們主要介紹退化模型的估計和復(fù)原的方法。本論文前邊已經(jīng)很詳細(xì)敘述了這方面的內(nèi)容。圖像復(fù)原關(guān)鍵是要知道圖像退化的過程，即要知道圖像退化模型，并據(jù)此采取相反的過程以求得原始 (清晰 )圖像。所得到圖像中的景物往往會模糊不清，我們稱之為運動模糊圖像。圖像恢復(fù)利用退化現(xiàn)象的某種先驗知識來重建 被退化的圖像，復(fù)原技術(shù)就是把退化模型化，并且采用相反的過程進行處理，以便恢復(fù)出原圖像。在成像過程中，由于成像系統(tǒng)的各種因素的影響，可能使圖像質(zhì)量降低，這種圖像質(zhì)量的降低，被稱之為“退化”。其中，在 X方向上作灰度差實質(zhì)是將 Roberts算子簡寫為： (331) 從而推導(dǎo)出 FED算子的模板 (332) 比較公式 (310)與 (331)，顯然式 (331)簡便多了。于是有： (330) 當(dāng)我們只做 r方向的灰度差時，隨著 |F|的變化，檢測效果也 會有所變化，當(dāng)舊 o時，目標(biāo)各個邊的檢測一般沒有多大問題，但當(dāng) |F|=o時，目標(biāo)只有 a、 c邊被檢測出來，而 b、 d邊則檢測不出來：同樣逍理，當(dāng) |F|趨于無窮時， 即目標(biāo)與 y軸垂直時，則 b、 d邊被檢測出來，而 a， e邊則檢測不出來。根據(jù)實際需要和快速性的要求，確定的非線性校正模型為： (327) (328) (329) 其中， Xu,Yu為校正后坐標(biāo)； Xd， Yd為校正前坐標(biāo)； k1， k2為變形系數(shù)； r為像素點到圖像中心的鏡像距離。反之，當(dāng)某點的灰度值與其前一點的灰度值之差的絕對值為 255時，便將該點的灰度值設(shè)為 255，于是目標(biāo)的邊緣就被檢測出來了。 FED 算法 一．算法 的理論基礎(chǔ) Roberts邊緣檢測算子是一種非線性算子，然而對一幅二值圖像來說，圖像的灰度只有兩個值，要么為 0，要么為 255，而圖像中目標(biāo)的邊緣為灰度突變的地方。由于生產(chǎn)過程的實時性，對計算機圖像處理的快速性有一定的要求。這就是我們將在下一節(jié)討論的高斯濾波與二階導(dǎo)數(shù)相結(jié)合的邊緣檢測方法。甚至一階導(dǎo)數(shù)很小的局部峰值也能導(dǎo)致二階導(dǎo)數(shù)過零點。原則上，過零點的位置精度可以通過線性內(nèi)插方法精確到子像素分辨率，不過由于噪聲，結(jié)果可能不會很精確。 一． Laplacian算子 平滑過的階躍邊緣二階導(dǎo)數(shù)是一個在邊緣點處過零的函數(shù)。這樣，通過找圖像強度的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點就能找到邊緣點。這樣做會導(dǎo)致檢測的邊緣點太多。 Sobel算子是邊緣檢測器中最常用的算子之一?？紤]一下圖 6． 2中所示的點 [x,y]周圍點的排列。Roberts算子是該點連續(xù)梯度的近似值，而不是所預(yù)期的點 [i， j]刀處的近似值。根據(jù)以上基本理論，在最近的二十年里發(fā)展了許多邊緣檢測器，下面將討論常用的幾種邊緣檢測算法。 注意梯度的幅值實際上與邊緣的方向無關(guān)，這樣的算子稱為各向同性算子 (isotropic operators)。因此，同一維情況類似，圖像灰度值的顯著變化可用梯度的離散逼近函數(shù)來檢測。在一維情況下，階躍邊緣同圖像的一階導(dǎo)數(shù)局部峰值有關(guān)。邊緣 檢測誤差通常是指邊緣誤分類誤差，即把假邊緣判成邊緣而保留，而把真邊緣判成假邊緣而去掉。 在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。常采用梯度幅值判 據(jù)。增強算法可以將鄰域 (或局部 )強度值有顯著變化的點突顯出來。目前邊緣檢測算法有很多中，但他們的算法一般有如下四個步驟 (其過程如圖 4— 10所示 )： 1．濾波：邊緣檢測算法主要是基于圖像強度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。我們將邊緣定義為圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界。在實際中，階躍和線條邊緣圖像是很少見的，由于大多數(shù)傳感元件具有低頻特性，使得階躍邊緣變成斜坡型邊緣，線條邊緣變成屋頂形邊緣，其中的強度變化不是瞬間的，而 是跨越一定的距離，這些邊緣如圖 4_9所示。圖像中的邊緣通常與圖像強度或圖像強度的一階導(dǎo)數(shù)的不連續(xù)性有關(guān)。圖像分析和理解的第一步常常 是邊緣檢測 (edge detection)。 邊緣檢測 邊緣 (edge)是指圖像局部強度變化最顯著的部分。頻率域處理方法是指圖像經(jīng)過傅立葉變換(FFT)，然后利用已設(shè)計好的低通濾波器濾除高頻噪聲。頻率域法是在圖像的 變換域上進行處理，對變換后的系數(shù)進行相應(yīng)的處理，然后進行反變換達到圖像去噪的目的。 數(shù)字圖像噪聲處理方法一般可分為空域處理和頻域處理。但與之同時帶來的負(fù)面影響是圖像的細(xì)節(jié)也有一定的衰減，從視覺效果上來看圖像比處理前模糊。因為這種空間灰度相關(guān)性的存在，一般圖像的能量主要集中在低頻區(qū)域中，而圖像的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)域。圖像去噪的目的就是在去除噪聲影響的同時盡可能多地保留圖像的原有有用信息。 圖像去噪 圖像在獲取和傳輸過程中，經(jīng)常會被噪聲破壞。 (6)圖像數(shù)據(jù)壓縮與編碼：減少圖像數(shù)據(jù)量，以利于傳輸和儲存。 (4)圖像分割：根據(jù)選定的特征將圖像劃分成幾個有意義的部分，從而使圖像在內(nèi)容上表達上更為簡單明了。 (3)圖像增強：有目的地增強圖像中的有用信息，改善圖像的視覺效果，將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N更適于人或機器分析的形式。 (2)圖像復(fù)原：對 一個退化的圖像進行處理，使它恢復(fù)到原始目標(biāo)的狀態(tài)?？偟膩碚f，數(shù)字圖像處理包括以下幾個部分： (1)圖像變換：指圖像的二維變換，是數(shù)字圖像處理中的一個重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和有效的工具，數(shù)字圖像復(fù)原和增強處理及圖像特征的數(shù)字測度等許多算法都要涉及到數(shù)字圖像變換的理論。除此之外，圖像的合成，圖像的邊緣提取與分割，圖像的編碼、壓縮與傳輸，圖像的分析等技術(shù)也屬于圖像處理的內(nèi)容。 數(shù)字圖像處理就是將一幅數(shù)字圖像經(jīng)過一系列的圖像處理步驟變?yōu)榱硗庖环鶊D像的過程。 N1為采樣的行數(shù)， N2為采樣的列數(shù)。采樣，即在原始光學(xué)圖像的每個像素點位置上測量灰度值，將每個像素處的亮度轉(zhuǎn)換為與其成正比的電壓值，使圖像從空間位置連續(xù)的信號轉(zhuǎn)換成空間位置離散的信號：量化，即經(jīng)過 A／ D轉(zhuǎn)換將連續(xù)的灰度值用 0255之間的對應(yīng)整數(shù)值來表示。 數(shù)字圖像的模型及其量化 圖像是對客觀世界的一種映像。為了不影響圖像識別和理解等后續(xù)處理，必須對獲取的圖像進行一定的預(yù)處理，處理圖像首先要去除圖像中的噪聲，減少噪聲帶來的干擾，然后提取出圖像的特征信息。 4．報表生成打印模塊：提供在線統(tǒng)計功能數(shù)據(jù)，可統(tǒng)計己檢測產(chǎn)品和不合格產(chǎn)品的數(shù)目，并能夠?qū)崟r打印輸出等。 2．異常報警模塊：當(dāng)檢測系統(tǒng)發(fā)生異常情況時發(fā)出報警。 1．該模塊包括判定模塊：主要對縱梁裝配工藝孔標(biāo)準(zhǔn)樣本圖像進行預(yù)處理，提取關(guān)鍵的特征，建立特征庫。 三．圖像拼接模塊：本檢測系統(tǒng)中由于汽車縱梁面積比 CCD攝像機視角要大，所采集的每幅圖像都不能反映目標(biāo)的全貌，在實際中可采集多幅圖像，通過圖像拼接技術(shù)，將目標(biāo)不同部分拼接到一幅圖像中來反映目標(biāo)的整體特征。根據(jù)汽車縱梁裝配工藝孔機器視覺在線自動檢測系統(tǒng)的設(shè)計要求，在功能上可分為圖像攝取、圖像處理、圖像拼接及模式識別管理等四個模塊： 一．圖像攝取模塊：實現(xiàn)檢測汽車縱梁到來及圖像采集功能。本檢測系統(tǒng)的汽車縱梁到位／通過實例圖如下圖 3— 6所示。當(dāng)有金屬物體進入一個以一定頻率穩(wěn)定振蕩的高頻振蕩器的線圈磁場時，物體內(nèi)部產(chǎn)生渦 流損耗，對于鐵磁性金屬物體有磁滯損耗，使振蕩回路電阻增大，能量損耗增加，以致振蕩減弱直至終止。 根據(jù)以上比較，針對汽車縱梁緩慢移動通過流水線而來這一工業(yè)現(xiàn)場實際需要，我們選用渦流式接近開關(guān)來檢測汽車縱梁的到來，它對環(huán)境的要求較低，響應(yīng)頻率高，抗環(huán)境干擾性能好，應(yīng)用范圍廣，價格較低。利用霍爾元件做成 的開關(guān)，叫做霍爾開關(guān)。當(dāng)物體移向接近開關(guān)時，無論是否導(dǎo)體，由于它的接近，總要使電容的介電常數(shù)發(fā)生變化，從而使電容量發(fā)生變化，使得和測量頭相連的電路狀態(tài)也發(fā)生變化，由此可控制開關(guān)的接通或斷開。 2．電容式接近開關(guān) 這種開關(guān)的測量頭是構(gòu)成電容器的一個極板，而另一個極板是開關(guān)的外殼。這個渦流 反作用到接近開關(guān)，使開關(guān)內(nèi)部電路的參數(shù)發(fā)生變化，由此識別有無導(dǎo)電物體接近，進而控制開關(guān)的通或斷。下面對幾種接近開關(guān)傳感器進行比較： 1．渦流式接近開關(guān) 這種開關(guān)有時也叫電感式接近開關(guān)。利用位移傳感器對接近物體的敏感特性達到控制開關(guān)通或斷的目的，這就是接近開關(guān)。 感知 。因此在本檢測系統(tǒng) 中就需要有 二 個傳感器：其一，接近開關(guān)傳感器，即設(shè)計一個自動化的傳感器控制裝置，檢測汽車縱梁的到來；其 二 ， CCD攝相機，用來采集汽車縱梁裝配工藝孔的圖像的。 傳感器的選擇 本檢測系統(tǒng)中圖像獲取系統(tǒng)的工作過程是這樣的，當(dāng)流水線上的汽車縱梁到達傳感器的位置時，傳感器啟動壓下 接觸式行程開關(guān)發(fā)出到位信號；計算機通過中斷程序的運行讀出該信號， 啟動照明及 CCD攝像裝置；設(shè)定一定的間隔時間，就開始對流水線上的縱梁進行序列圖像采集。 傳動裝置 在實驗室中對大梁進行動態(tài)測量 ,由于電動機在額定電壓下只能輸出固定轉(zhuǎn)速 ,而實際實驗中需要模擬大梁的不同速度傳送下對測量精度的影響 ,所以采用變頻器控制傳動裝置的工作速 度 ,從而設(shè)定電動機的轉(zhuǎn)速 ,帶動傳動裝置以不同轉(zhuǎn)速運動。 計算機 將 CCD 采集到的圖像信息通過圖像采集卡送入計算機 ,在計算機上設(shè)計測量系統(tǒng)的軟件部分 ,進行圖像預(yù)處理 ,信息提取和輪廓重建以及參數(shù)計算等功能。它具有高清晰度、流暢的圖像畫面，運動圖像軟件處理，動態(tài)圖像采集效果好。有的圖像采集卡同時還包括顯示模塊，負(fù)責(zé)高質(zhì)量的圖像實時顯示，通訊接口負(fù)責(zé)通訊。 (2)攝像機控制輸入輸出接口，主要負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)攝像機進行同步或?qū)崿F(xiàn)異步重置拍照、定時拍照等。有用于彩色或黑白圖像的采集卡，彩色輸入信號可分為復(fù)合信號或 RGB分量信號。它一般具有以下功能模塊。圖像采集卡的作用就是把圖像信號經(jīng)過采樣，量化為圖像的數(shù)字信號，然后把數(shù)字式視頻信號送到幀 存儲器或計算機存儲器中以進行處理。圖像采集設(shè)備的分辨率決定了成像系統(tǒng)的分辨率。 該攝像機使用的是 SONY 面陣 CCD,ICX039DLA,它的光敏響應(yīng)靈敏度曲線 (如圖 ),面陣 CCD 的光譜響應(yīng)靈敏度的峰值約位于入二51snm 處 ,與正常人眼的明視覺光譜光視效率峰值比較接近。該 攝 像 機 CCD 像 素 為 795(H)x596(V)(CCIR), 照度 ), 自 動 快 門1/25~l/10,000se。 而在本測量系統(tǒng)中 ,應(yīng)用兩個 CCD 進行采集 ,是為了拍攝到完整的 大梁 輪廓曲線。在計算機視覺測量技術(shù)中 ,CCD 幾乎是不可缺少的圖像傳感器 。 CCD器件本身具有很多優(yōu)點 : (1)CCD 器件是一種固體化的器件 ,體積小、重量輕、功耗低、可靠性高、壽命長； (2)圖像畸變小 ,尺寸重現(xiàn)性好； (3)具有較高的空間分辨率 ,光敏元間距的幾何尺寸精度高； (4)具有較高的光電靈敏度和較大的動態(tài)范圍。在此基礎(chǔ)上，本檢測系統(tǒng)選用 LED面 光源。因此照明光源的好壞直接影響著圖像的成像質(zhì)量、邊緣提取及圖像拼接的效果，以致影響最后的測量結(jié)果。 本 機器視覺檢測對系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求很高，即要求每次拍攝的圖像質(zhì)量應(yīng)該是保證的，只有這樣，才能確保以后處理工作的有效性。在實驗室中周圍環(huán)境光線是基本恒定的，而在工業(yè)現(xiàn)場則是時變的噪聲，例如，在白天和晚上環(huán)境光線就會發(fā)生很大的變化。例如，使兩者的灰度值的差別盡可能 地大，盡量增強被測部分或特征的邊緣的對比度等，如果可以把欲檢測的物體和背景清楚的分開，那么就可以大大減少圖像處理算法的復(fù)雜性，從而減少圖像處理的運算時間，也可以減少軟件開發(fā)的時間和難度。 與目前用點光源做成的 LED燈具相比，具有散熱效果好，光衰低，真正達到5萬小時以上的長壽；面光源做成的燈具，在二次配光時，能隨意控制光照射的角度，避免光的浪費和污染；由于體積小，面光源能做成造型更美觀的燈具。本實用新型具有結(jié)構(gòu)簡單、節(jié)約能源等多種優(yōu)點。對于汽車裝配工藝孔在線檢測系統(tǒng)來說，因為光源以常亮照明方式連續(xù)工作，它必須具有很長的壽命，且發(fā)光穩(wěn)定，功耗較低，因此需要選擇 LED(Light Emitting Diod