机器视觉的构造及应用

第15卷第4期柳州职业技术学院学报Vol 15 No 42015年8月JOURNAL OF LIUZHOU VOCATIONAL TECHNICAL COLLEGEAug 2015[理工农学研究]机器视觉的构造及应用徐仲勋,黄科程西华大学机械工程与自动化学院,成都610039)摘要:文章介绍了机器视觉在处理图像时的几种方法以及目标跟踪的原理,分析了机器视觉在农业工业、医学等领堿的实际应用情况,探讨了现阶段机器视觉在各个领域存在的一些问题和解决的方法,最后对机器视觉技术的应用和发展前景做了展望。关键词:机器视觉:实际应用:构造中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1671-1084(2015)04-0059-05机器视觉已经越来越深入人们的生活,它涉及到了医学、军事、教育、工业、安全等诸多的行业。同时,它也是一门交叉学科,包含了物理、机械、电子、计算机、软件工程、图像处理等诸多学科。机器视觉从上世纪50年代开始发展,到η0年代开始岀现了视觉系统,80年代中期,全球开始掀起了机器视觉热。如今,机器视觉在中国也得到了很大的发展,已经成为中国的一个新兴产业1机器视觉的构造机器视觉一般由光源照明、摄像机、图像采集卡、计算机和控制机构构成,如下图所示图象集卡工业计算机0像机光照系统控制机构一被检测目标图11.1照明照明是机器视觉系统里的一个非常重要的部分。它直接影响着摄像机采集到的数据的质量,所以,在选择照明设备的事情上,要非常的谨慎。一个好的光源的判别标准是:1)能够突岀被测物体收稿日期:2015-04-06中国煤化工基金项目:西华大学研究生创新基金(yqi2014059)CNMHG作者简介:徐仲勋,西华大学在读硕士研究生,研究方向:机器视觉;黄科程,西华大学在读硕士研究生,研究方向:以太网技术。的特征,使要被检测的部分能够与不被检测部分产生明显的区别,增加对比度;2)保证稳定性和亮度;3)当物体的位置发生变化时,成像的质量不应该受到影响生活中常见的光源主要有白炽灯、氙灯、荧光灯、LED等几种类型。在照明上,我们有两种方法可以増强我们需要的目标特征:1)利用光谱。比如使用合适的照明光源,使光的光谱范围是希望能看到的范围被目标物体反射,不想看到的范围被物体吸收。2)利用照明的方向性。说到方向性,有两种方法:第一种利用光源本身的照射效果。光源漫反射时,光在每个方向的照射强度基本相同。直接照射的时候,光源的光集中在一个非常小的范围内。特定的环境下,光源发出单向平行光。3)我们可以从光源、摄像机、被测物三个部分的相对位置入手。有正面光、背光、明场照明、暗场照明四种相互独立的方法。当光源和摄像机在被测物同一侧的时候,我们称为正面光。当光源和摄像机在被测物两边的时候,我们称此时的光为背光。当光源和被测物成一定的角度时,此时大部分光反射到摄像机,我们称为明场照明。当光源位置使大部分的光没有反射到摄像机的时候,仅仅是将照射到被测物的特定的部分光反射到摄像机的时候,我们称为暗场照明。1.2镜头镜头是一种光学设备,全称为摄像镜头。主要功能是使光聚集而在摄像机内部成像。镜头是视觉系统中非常重要的部分,对图像的质量有着决定性的作用。决定镜头性能的参数主要有焦距,工作距离、视场、景深、分辨率等。普通镜头如下图所示图焦距指的是平行光入射的时候从透镜的光心到光聚集在一起的焦点的距离。工作距离指的是镜头的前部到被测物体的距离。视场表示摄像头能观察到的最大的范围。景深指的是物体在摄像机照射到的清晰的图像的情况下能移动的前后距离范围。1.3摄像机摄像机是将光线生成图像。摄像机又分为CCD传感器摄像机和CMOS传感器摄像机。两者主要的区别是从芯片中读出数据的方式不一样。CCD传感器制造的成本高,制造工艺复杂,消耗的电力高,但是成像的质量好。CMOS制造成本低,制造工艺简单,消耗的电力小,但是CMOS的通透性和对色彩的还原能力都比较差。CCD可分为两类,线阵式和面阵式。在速度较高的情况下一般采用线阵式,速度低的情况下采用面阵式。面阵式价格也比较便宜。14图像采集卡中国煤化工图像采集卡主要的功能是把摄像机采集到的数据转存至电脑CNMHG2图像的处理及目标跟踪的原理被测物的图像由摄像机获取后,通过图像采集卡传递给计算机,而后,计算机开始处理图像识别并且测量图像中的物体。在计算机处理图像的过程中,涉及到很多种视觉的算法,现在我们来简单的介绍2.1图像增强对于图像的质量,镜头、摄像机、图像采集卡等硬件设备起到至关重要的作用,物体的位置光源等外部条件对图像的影响也很大,但是有时候虽然我们对设备和外部条件尽了最大的努力,可是图像质量还是不够好,那就需要用到图像增强技术。这儿只介绍两种通用的图像处理技术:灰度值变换,图像平滑。通过调整图像的灰度值,一个原因是图像的局部对比度不够,所以要增强局部的对比度。还有一个原因是光源系统出现问题或者老化了,从而造成图像的对比度和亮度不够,因此需要调整灰度值。图像的平滑主要是给图像去噪,由于外部及机器自身的因素,图像的灰度值会发生随机的变化,而去除这种随机的变化,就需要用图像平滑进行处理。2.2图像分割图像分割,即对图像进行分割,分割出图像中的目标或感兴趣的区域。阈值分割是图像分割算法中最简单的一种方法,只要指定灰度值的上下限,然后将处于范围内的图像区域输送出来即可。如果要求图像的精度高一些,就会用亚像素精度阈值分割。2.3特征提取对图像进行分割后,往往会分割得不够彻底,这时候就要对就需要去除分割结果中多余的部分。去除的过程中,我们需要确定从区域或者轮廓中确定一个及多个特征,这个确定特征的过程我们称为特征提取。特征可分为区域特征,灰度值特征,轮廓特征等。2.4边缘提取基于阈值的分割结果,其精度往往取决于阈值的选定。一旦阈值选定错误或者光照发生改变的时候,那提取岀来的物体就不对了。所以,鲁棒分割算法是在出现问题时能尽量地找出物体的边界。2.5目标跟踪的原理对一个物体进行跟踪,首先要寻找一个独一无二的点,这点必须和物体上的其他点有明显的区别,此点亦称为角点。那么什么样的点可以认为是独一无二的点呢,一般我们认为当这个点在两个正交的方向上有非常明显的导数的时候,那这个点更倾向是独一无二的。对角点的定义方法比较多使用得最广的是由 Harris提出来的。其角点的定义是以图像灰度强度的二阶导数矩阵为基础的,如图3a i dIH(P)=/ oraxd02Ia2dxdy dy图3二维 Hessian矩阵中国煤化工H定义位于图像二阶导数的自相关矩阵有两个最大特征值CNMH入10M=∑t(x,y)>RR图3机器视觉技术的应用机器视觉技术能应用在多个行业,但其功能主要是用来检测和测量。机器视觉最大的优点就是在测量时和被测物体无接触,而且其速度快,精度较高,抗干扰能力也很强。从理论上说,通常人肉眼观察不到的光,机器视觉都能观察到,如红外线,超声波等。机器视觉观察到这些我们看不到的光后,可以把它们转化为我们肉眼能观察到的图像,非常实用。另外机器视觉能长时间工作而保持稳定,这些都是人肉眼所不能做到的。这些优点使机器视觉系统得到了广泛的应用,并且也取得了巨大的经济效益。3.1工业领域的应用机器视觉在工业领域的应用是最广泛的。主要用来做产品的检测和分类以及机器人的研究。在产品的检测方面,主要是基于产品特征来作检测,主要分为以下三类31.1检测产品表面特征通过检测产品表面的划痕,凹凸以及裂纹或者是粗糙度来对产品进行评估进而可以划分等级3.1.2检查产品的空间特征通过检查产品的空间特征来判定产品的尺寸以及形状,以此来判定产品的尺寸是否在误差范围内或产品是否有正确的形状。这种检查主要设计产品的三维或者二维结构如产品的形状、位置、方向等。3.1.3检查产品的结构特征可以准确地检查产品是否丢失了零件以及产品是否有损坏。32在机器人的研究方面把机器视觉应用于机器人上面,就可以使机器人更加的自主、灵活,也更能适应变化着的环境。这样可以使机器人搬运,加工零件,自动焊接的时候能更加有效率。3.3医学领域的应用在医学领域,机器视觉主要是作为仪器来辅助医生对病人进行检查以及数据的分析。比如进行医学影像的分析,对数据进行统计和分析,自动完成对细胞的个数的计数,这样,就简便了很多节省了很多的时间,省去了很多的人力物力。3.4在农业领域的应用机器视觉应用于农产品始于上个世纪70年代末。随着科技的进步,硬件和软件得到了迅猛的发展,机器视觉在理论与实践方面都得到了重大的发展,在农业领域也应用的更加广泛。在农产品的收获,农产品的颜色识别,农场的作业以及农作物的生长质量的检测都取得了巨大的成果,L中国煤化工如图5所示CNMHG图5视觉机岙人收狄水米4机器视觉技术存在的问题虽然机器视觉得到了广泛的应用,并且取得了很大的成果,但是不得不承认,机器视觉还是有很多的不足。对于人眼来说,也许识别一个物体,理解周围的场景是一件很容易的事情,但是对于机器来说,存在以下几个问题1)一幅图像多重意义当三维的图像被投影成为二维的图像,许多的信息就会丢失,也许两张相同的二维图像是由两个完全不同的三维场景投影而成的。另外,同一物体,从不同的视角拍摄也会产生不同的图像,机器分辨起来也会有很大的难度。2)数据量比较大不管是彩色图像还是灰度图像,其信息量都十分巨大,因此就需要很大的存储空间,这样就不容易实现快速处理3)环境因素的影响周围的噪光,光的不稳定,物体的形状及颜色,摄像机与物体的相互位置的变化都会对图像有一定的影响。4)实时性问题实时性主要分为硬实时和软实时。随着硬件的发展,硬实时问题已经有了比较好的解决方案。在软实时的问题上,主要是靠算法来解决,以提高图像的处理速度。但是这样的话,在复杂的工作现场,就会有准确性和鲁棒性下降等问题。因此,就无法精确地得到物体的图像。5结语经过了几十年的发展,机器视觉已经日趋成熟,并且应用得也越来越广泛。这大大地提高了机器自动化、智能化的水平,为社会带来了巨大的经济效益。虽然在解决图像的分辨,实时性等问题上还是有一定的困难,但是随着科技的发展,这些问题也会得到很好的解决的。机器视觉在我国也算是新兴产业,越来越多的公司和科研机构开始研究机器视觉,机器视觉必将成为我国的支柱产业。参考文献李金雄PIC单片机轻松入门[M北京中国电力出版社,20132段发阶,张洪涛,叶声华视觉技术在电子网板检测中的应用研究U光电子激光,2001,12(9)3颜发根,少华,陈乐,等基于PC的机器视觉系统U可编程控制器与工厂自动化,2004,(7):129-131.4刘焕军,王耀南机器视觉中的图像采集技术电脑与信息技术,2003,(1):18-2115章炜机器视觉技术发展及其工业应用U红外,2005,27(2):11-17.彭刚,黄心汉,王敏基于视觉引导和超声测距的运动目标跟踪和抓取U高技术通讯,2002,12(6)叶华声,邾继贵,王仲视觉检测技术及应用中国工程科学,199冈8颜发根,刘建群,陈新,丁少华机器视觉及其在制造业中的应用U机械制造,2004,(42)四王昕,秦鹏,rost& Sullivan公司机器视觉系统市场软件,2007,(2):16-17张五一,赵强松,王东云机器视觉的现状及发展趋势山中原工学院学报,2008,19(1):9-11,15l瑞机器视觉的典型应用,应用光学,2007,(4):18-21.12朱铮涛,黎绍发视觉测量技术及其在现代制造业中的应用现代制造工程,2004,(4:59-6113刘继胜,钟良机器视觉技术在质量检测中的应用U现代制造工程,2004,、2:99-10114范祥,卢道华,王佳机器视觉在工业领域中的研究应用现代制造工程,2007,6中国煤化工CNMHG卜转第69页3梁贵秋,李全,陆飞,等桑绿茶在广西的发展前景U广西蚕业,2009,4(4):47-50[4]Andallu B, Suryakantham V, Lakshmi Srikanthi B, et al. 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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页)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中国煤化工 elds and thesolution method. Finally, the application of machine vision technology andTHCNMHGre discussedKey words: machine vision; practical application; structure