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發(fā)布時間:2020-07-17 05:37  






圖像確定和形成攝像機輸出信號

機器視覺系統(tǒng)實際上是一個光電轉(zhuǎn)換裝置,即將傳感器所接收到的透鏡成像,轉(zhuǎn)化為計算機能處理的電信號、攝像機可以是電子管的,也可是固體狀態(tài)傳感單元。

電子管攝像機發(fā)展較早,20世紀(jì)30年代就已應(yīng)用于商業(yè)電視,它采用包含光感元件的真空管進行圖像傳感,將所接收到的圖像轉(zhuǎn)換成模擬電壓信號輸出。具有RS-170輸出制式的攝像機可直接與商用電視顯示器相連。

固體狀態(tài)攝像機是在20世紀(jì)60年代后期,美國貝爾電話實驗室發(fā)明了電荷耦合裝置(CCD),而發(fā)展起來的。雖然實現(xiàn)尺寸測量的方法很多,但大多數(shù)測量重復(fù)性,性和魯棒性不高。它上分布于各個像元的光敏二極管的線性陣列或矩形陣列構(gòu)成,通過按一定順序輸出每個二極管的電壓脈沖,實現(xiàn)將圖像光信號轉(zhuǎn)換成電信號的目的。輸出的電壓脈沖序列可以直接以RS-170制式輸入標(biāo)準(zhǔn)電視顯示器,或者輸入計算機的內(nèi)存,進行數(shù)值化處理。CCD是現(xiàn)在常用的機器視覺傳感器。




圖像處理技術(shù)

機器視覺系統(tǒng)中,視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法,它包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。②機器視覺檢測:就是確定一個產(chǎn)品(零件,檢測對象,目標(biāo)等)偏離于所給定的一組標(biāo)準(zhǔn)的過程。經(jīng)過這些處理后,輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善,既改善了圖像的視覺效果,又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。

圖像的增強

圖像的增強用于調(diào)整圖像的對比度,突出圖像中的重要細節(jié),改善視覺質(zhì)量。通常采用灰度直方圖修改技術(shù)進行圖像增強。

圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計圖表,與對比度緊密相連。

通常,在計算機中表示的一幅二維數(shù)字圖像可表示為一個矩陣,其矩陣中的元素是位于相應(yīng)坐標(biāo)位置的圖像灰度值,是離散化的整數(shù),一般取0,1,……,255。這主要是因為計算機中的一個字節(jié)所表示的數(shù)值范圍是0~255。2、開機前需要檢查電源線是否完好,由于影像測量儀必須要接地線,因此還需檢查地線有沒有問題,同時盡量給儀器配備穩(wěn)壓電源。另外,人眼也只能分辨32個左右的灰度級。所以,用一個字節(jié)表示灰度即可。

但是,直方圖僅能統(tǒng)計某級灰度像素出現(xiàn)的概率,反映不出該像素在圖像中的二維坐標(biāo)。因此,不同的圖像有可能具有相同的直方圖。通過灰度直方圖的形狀,能判斷該圖像的清晰度和黑白對比度。

如果獲得一幅圖像的直方圖效果不理想,可以通過直方圖均衡化處理技術(shù)作適當(dāng)修改,即把一幅已知灰度概率分布圖像中的像素灰度作某種映射變換,使它變成一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像,實現(xiàn)使圖象清晰的目的。




圖像的分割

圖像分割是將圖像分成若干部分,每一部分對應(yīng)于某一物體表面,在進行分割時,每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。某本質(zhì)是將像素進行分類。5、機器視覺能夠幫助提高用戶對制造商產(chǎn)品的信心,并且增加銷售量。分類的依據(jù)是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基本方法之一,應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、機器視覺等方面。

圖像分割主要有兩種方法:一是鑒于度量空間的灰度閾值分割法。它是根據(jù)圖像灰度直方圖來決定圖像空間域像素聚類。但它只利用了圖像灰度特征,并沒有利用圖像中的其它有用信息,使得分割結(jié)果對噪聲十分敏感;二是空間域區(qū)域增長分割方法。它是對在某種意義上(如灰度級、組織、梯度等)具有相似性質(zhì)的像素連通集構(gòu)成分割區(qū)域,該方法有很好的分割效果,但缺點是運算復(fù)雜,處理速度慢。影像測量儀也稱二次元影像測量儀,是因為主要針對于X、Y軸方向進行測量,基于目前眾多工件對高度的測量要求越來越高,因此很多影像測量儀加裝了Z軸測量功能,被稱為2。其它的方法如邊緣蹤法,主要著眼于保持邊緣性質(zhì),跟蹤邊緣并形成閉合輪廓,將目標(biāo)分割出來;錐體圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)法和標(biāo)記松弛迭代法同樣是利用像素空間分布關(guān)系,將邊鄰的像素作合理的歸并。而基于知識的分割方法則是利用景物的先驗信息和統(tǒng)計特性,首先對圖像進行初始分割,抽取區(qū)域特征,然后利用領(lǐng)域知識推導(dǎo)區(qū)域的解釋,后根據(jù)解釋對區(qū)域進行合并。




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