視覺檢測與圖像處理(lǐ)技術 視覺識别技術

機器視覺（Machine Vision）是人(rén)工智能領域中發展迅速的(de)一個(gè)重要分(fēn)支，目前正處于不斷突破、走向成熟的(de)階段。一般認爲機器視覺“是通(tōng)過光(guāng)學裝置和(hé)非接觸傳感器自動地接受和(hé)處理(lǐ)一個(gè)真實場(chǎng)景的(de)圖像，通(tōng)過分(fēn)析圖像獲得(de)所需信息或用(yòng)于控制機器運動的(de)裝置”，可(kě)以看出智能圖像處理(lǐ)技術在機器視覺中占有舉足輕重的(de)位置。

 

智能圖像處理(lǐ)是指一類基于計算(suàn)機的(de)自适應于各種應用(yòng)場(chǎng)合的(de)圖像處理(lǐ)和(hé)分(fēn)析技術，本身是一個(gè)獨立的(de)理(lǐ)論和(hé)技術領域，但同時(shí)又是機器視覺中的(de)一項十分(fēn)重要的(de)技術支撐。

 

 

具有智能圖像處理(lǐ)功能的(de)機器視覺，相當于人(rén)們在賦予機器智能的(de)同時(shí)爲機器按上了(le)眼睛，使機器能夠“看得(de)見”、“看得(de)準”，可(kě)替代甚至勝過人(rén)眼做(zuò)測量和(hé)判斷，使得(de)機器視覺系統可(kě)以實現高(gāo)分(fēn)辨率和(hé)高(gāo)速度的(de)控制。而且，機器視覺系統與被檢測對(duì)象無接觸，安全可(kě)靠。

 

機器視覺技術

 

機器視覺的(de)起源可(kě)追溯到20世紀60年代美(měi)國學者L.R.羅伯茲對(duì)多(duō)面體積木(mù)世界的(de)圖像處理(lǐ)研究，70年代麻省理(lǐ)工學院（MIT）人(rén)工智能實驗室“機器視覺”課程的(de)開設。到80年代，全球性機器視覺研究熱(rè)潮開始興起，出現了(le)一些基于機器視覺的(de)應用(yòng)系統。90年代以後，随著(zhe)計算(suàn)機和(hé)半導體技術的(de)飛(fēi)速發展，機器視覺的(de)理(lǐ)論和(hé)應用(yòng)得(de)到進一步發展。

 

進入21世紀後，機器視覺技術的(de)發展速度更快(kuài)，已經大(dà)規模地應用(yòng)于多(duō)個(gè)領域，如智能制造、智能交通(tōng)、醫療衛生、安防監控等領域。目前，随著(zhe)人(rén)工智能浪潮的(de)興起，機器視覺技術正處于不斷突破、走向成熟的(de)新階段。

 

在中國，機器視覺的(de)研究和(hé)應用(yòng)開始于20世紀90年代。從跟蹤國外品牌産品起步，經過二十多(duō)年的(de)努力，國内的(de)機器視覺從無到有，從弱到強，不僅理(lǐ)論研究進展迅速，而且已經出現一些頗具競争力的(de)公司和(hé)産品。估計随著(zhe)國内對(duì)機器視覺研究、開發和(hé)推廣的(de)不斷深入，趕上和(hé)超越世界水(shuǐ)平已不是遙不可(kě)及的(de)事情了(le)。

 

智能圖像處理(lǐ)技術

 

機器視覺的(de)圖像處理(lǐ)系統對(duì)現場(chǎng)的(de)數字圖像信号按照(zhào)具體的(de)應用(yòng)要求進行運算(suàn)和(hé)分(fēn)析，根據獲得(de)的(de)處理(lǐ)結果來(lái)控制現場(chǎng)設備的(de)動作，其常見功能如下(xià)：

 

（1）圖像采集

 

圖像采集就是從工作現場(chǎng)獲取場(chǎng)景圖像的(de)過程，是機器視覺的(de)第一步，采集工具大(dà)多(duō)爲CCD或CMOS照(zhào)相機或攝像機。照(zhào)相機采集的(de)是單幅的(de)圖像，攝像機可(kě)以采集連續的(de)現場(chǎng)圖像。就一幅圖像而言，它實際上是三維場(chǎng)景在二維圖像平面上的(de)投影(yǐng)，圖像中某一點的(de)彩色（亮度和(hé)色度）是場(chǎng)景中對(duì)應點彩色的(de)反映。這(zhè)就是我們可(kě)以用(yòng)采集圖像來(lái)替代真實場(chǎng)景的(de)根本依據所在。

 

如果相機是模拟信号輸出，需要将模拟圖像信号數字化(huà)後送給計算(suàn)機（包括嵌入式系統）處理(lǐ)。現在大(dà)部分(fēn)相機都可(kě)直接輸出數字圖像信号，可(kě)以免除模數轉換這(zhè)一步驟。不僅如此，現在相機的(de)數字輸出接口也(yě)是标準化(huà)的(de)，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、Blue Tooth接口等，可(kě)以直接送入計算(suàn)機進行處理(lǐ)，以免除在圖像輸出和(hé)計算(suàn)機之間加接一塊圖像采集卡的(de)麻煩。後續的(de)圖像處理(lǐ)工作往往是由計算(suàn)機或嵌入式系統以軟件的(de)方式進行。

 

（2）圖像預處理(lǐ)

 

對(duì)于采集到的(de)數字化(huà)的(de)現場(chǎng)圖像，由于受到設備和(hé)環境因素的(de)影(yǐng)響，往往會受到不同程度的(de)幹擾，如噪聲、幾何形變、彩色失調等，都會妨礙接下(xià)來(lái)的(de)處理(lǐ)環節。爲此，必須對(duì)采集圖像進行預處理(lǐ)。常見的(de)預處理(lǐ)包括噪聲消除、幾何校正、直方圖均衡等處理(lǐ)。

 

通(tōng)常使用(yòng)時(shí)域或頻(pín)域濾波的(de)方法來(lái)去除圖像中的(de)噪聲；采用(yòng)幾何變換的(de)辦法來(lái)校正圖像的(de)幾何失真；采用(yòng)直方圖均衡、同态濾波等方法來(lái)減輕圖像的(de)彩色偏離。總之，通(tōng)過這(zhè)一系列的(de)圖像預處理(lǐ)技術，對(duì)采集圖像進行“加工”，爲體機器視覺應用(yòng)提供“更好”、“更有用(yòng)”的(de)圖像。

 

（3）圖像分(fēn)割

 

圖像分(fēn)割就是按照(zhào)應用(yòng)要求，把圖像分(fēn)成各具特征的(de)區(qū)域，從中提取出感興趣目标。在圖像中常見的(de)特征有灰度、彩色、紋理(lǐ)、邊緣、角點等。例如，對(duì)汽車裝配流水(shuǐ)線圖像進行分(fēn)割，分(fēn)成背景區(qū)域和(hé)工件區(qū)域，提供給後續處理(lǐ)單元對(duì)工件安裝部分(fēn)的(de)處理(lǐ)。

 

圖像分(fēn)割多(duō)年來(lái)一直是圖像處理(lǐ)中的(de)難題，至今已有種類繁多(duō)的(de)分(fēn)割算(suàn)法，但是效果往往并不理(lǐ)想。近來(lái)，人(rén)們利用(yòng)基于神經網絡的(de)深度學習(xí)方法進行圖像分(fēn)割，其性能勝過傳統算(suàn)法。

 

（4）目标識别和(hé)分(fēn)類

 

在制造或安防等行業，機器視覺都離不開對(duì)輸入圖像的(de)目标進行識别和(hé)分(fēn)類處理(lǐ)，以便在此基礎上完成後續的(de)判斷和(hé)操作。識别和(hé)分(fēn)類技術有很多(duō)相同的(de)地方，常常在目标識别完成後，目标的(de)類别也(yě)就明(míng)确了(le)。近來(lái)的(de)圖像識别技術正在跨越傳統方法，形成以神經網絡爲主流的(de)智能化(huà)圖像識别方法，如卷積神經網絡（CNN）、回歸神經網絡（RNN）等一類性能優越的(de)方法。

 

（5）目标定位和(hé)測量

 

在智能制造中，最常見的(de)工作就是對(duì)目标工件進行安裝，但是在安裝前往往需要先對(duì)目标進行定位，安裝後還(hái)需對(duì)目标進行測量。安裝和(hé)測量都需要保持較高(gāo)的(de)精度和(hé)速度，如毫米級精度（甚至更小），毫秒級速度。這(zhè)種高(gāo)精度、高(gāo)速度的(de)定位和(hé)測量，倚靠通(tōng)常的(de)機械或人(rén)工的(de)方法是難以辦到的(de)。在機器視覺中，采用(yòng)圖像處理(lǐ)的(de)辦法，對(duì)安裝現場(chǎng)圖像進行處理(lǐ)，按照(zhào)目标和(hé)圖像之間的(de)複雜(zá)映射關系進行處理(lǐ)，從而快(kuài)速精準地完成定位和(hé)測量任務。

 

（6）目标檢測和(hé)跟蹤

 

圖像處理(lǐ)中的(de)運動目标檢測和(hé)跟蹤，就是實時(shí)檢測攝像機捕獲的(de)場(chǎng)景圖像中是否有運動目标，并預測它下(xià)一步的(de)運動方向和(hé)趨勢，即跟蹤。并及時(shí)将這(zhè)些運動數據提交給後續的(de)分(fēn)析和(hé)控制處理(lǐ)，形成相應的(de)控制動作。圖像采集一般使用(yòng)單個(gè)攝像機，如果需要也(yě)可(kě)以使用(yòng)兩個(gè)攝像機，模仿人(rén)的(de)雙目視覺而獲得(de)場(chǎng)景的(de)立體信息，這(zhè)樣更加有利于目标檢測和(hé)跟蹤處理(lǐ)。

 

深圳數能聯合科技有限公司是一家集研發、專屬定制及銷售爲一體的(de)高(gāo)新科技企業，生産線設備升級改造方案提供商。自成立以來(lái)，公司就一直專注于機器視覺檢測領域，自主研發生産機器視覺檢測設備、視覺檢測自動化(huà)設備、機器視覺外觀檢測設備、光(guāng)學自動化(huà)檢測設備、CCD視覺檢測設備、光(guāng)學篩選機、機器視覺檢測系統，同時(shí)提供定制化(huà)機器視覺檢測解決方案，爲各大(dà)企業廠家提供非标自動化(huà)檢測設備，針對(duì)新能源電池、PCB線路闆、精密部件、電子元器件等領域産品的(de)尺寸測量、外觀缺陷、字符識别等方面進行自動化(huà)檢測，幫助客戶提高(gāo)生産效率，提高(gāo)産品質量，降低人(rén)工成本，增強市場(chǎng)競争力。