图像理解与机器视觉报告
课程编号：0441012
课程名称：《图像理解与机器视觉》
课程学分： 3.0
学生姓名：高黎
学号：1076490489
学科专业：控制工程
导师：陈光达
机器视觉动态目标跟踪
高黎
Abstract
This dissertation consists some parts. The major work dissertation include: 1. Introduce the research of active machine vision, the important of the project which introduced the attention select and object tracking. Through this part, we can understand the structure and the research of the project.
2．In order to understand active machine vision in more detail, we studyed the principle of active machine vision, analysis the mechanical and information transmission model of the system. Designed system structure, analysised its character .on the base of principles, we list some kinds of camera heads, given the design at last.
3. Images are input of binocular vision system when research object tracking and coordination, many image dispose algorithms are used. Stereo vision method is used in fixation, to get spacial positions .so this part analysised image dispose and stereo vision methods.
4. Research tracking and algorithm of coordination of multi-DOFsystem, simulations and experiments were made to verify the algorithms. Finally,the paper point out the problems and propose the fields of the future researches. The first, the real time tracking is influenced by delay of mechanical factors and speed of image dispose; the second, noise should consider in further research; the third, some problem as one eye of cameras be blinded should be considerd.
摘要
本文的主要工作有以下几个部分：
1．讨论了主动机器视觉系统的原理，分析系统的机理模型和信息处理模型，并设计系统的硬件结构。在系统原理的基础之上，给出了系统的功能模块。
2．图像是双目视觉系统的输入信息，研究动态目标跟踪和多自由度协调控制的时候，要用到很多图像处理算法和立体视觉方法，本文介绍了有关的图像处理方法和立体视觉方法。3．主动机器视觉系统的基本功能是完成注意力选择、定位、跟踪。跟踪是个重要的部分。目标的跟踪是主动机器视觉的任务之一，是为上层认知与识别层提供所需信息的途径。
4. 进行了主动机器视觉系统动态目标跟踪和多自由度协调控制实验和仿真研究。由于这个系
统涉及到图像处理、立体定位、标定等问题，甚至还有高层的图像描述问题，所以这里先主要研究系统结构中的参数（基线长度）B的选取；然后对图像处理算法和多自由度协调控制算法进行试验和仿真，分析了实验和仿真结果。
虽然对主动机器视觉动态目标跟踪的研究取得了一些成果，但是还有一些问题需要进一步的研究。首先，研究中没有对系统的实时性进行分析。由于机械滞后和图像处理耗费大量时间，系统的跟踪速度很慢，可以通过改进硬件和跟踪算法来提高跟踪速度。其次，研究中没有考虑环境的影响，如背景噪声，障碍物遮挡等。在以后的研究中应该考虑如何在噪声影响下进行跟踪。
关键词：多自由度协调主动机器视觉动态目标跟踪
引言
视觉是人类观察、认知世界的重要手段。人类获取的信息75%来源于视觉，这既说明视觉信息量巨大，也表明人类对视觉有较高的利用率。人类视觉过程可看成是一个复杂的从感知（感受到的三维世界之二维投影得到的图像）到知觉（由二维图像认知三维世界的内容和含义）过程。视觉的最终目的从狭义来看是要对场景做出对观察者有意义的解释和描述，从广义上来讲，还包括基于这些解释和描述并根据周围环境与观察者的意愿制定的行为规划。
计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界三维场景的感知，识别和理解。
主要有两类方法：仿生学方法，参照人类的视觉系统的工作原理，建立相应的处理模块完成
类似功能；另一类是工程方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人类视觉系统的内部结构，仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。现在研究者关注的问题是：怎样在理解人类视觉的基础上，开发拟人化的视觉系统并研
究机器如何凝视或者跟踪相对运动的目标。
一、跟踪方法的介绍：
主动视觉摄像头的基本功能是注意力选择、定位、跟踪，跟踪是个重要的部分。目标的跟踪是主动机器视觉的任务之一，是为上层认知与识别层提供所需信息的途径。对于人类来说，跟踪使目标始终处于视野之中；对于主动机器视觉系统来说，跟踪主要是由目标的图像信息来控制摄像头的运动，使目标位于摄像头所采集的图像中，这和人类的视觉是极为相似的，跟踪过程分为两种，平滑跟踪和跳跃跟踪。本章介绍了动态目标跟踪的基本方法，与跟踪有关的要素，以及对摄像头的多自由度控制算法，最后是有关分析。
1、传统方法:实现跟踪的方法很多，传统的视觉引导机器人的控制方法均采用纯视觉方法，即由图像信息抽取后驱动机器人运动。后来提出了一个视觉与控制集成的设想，跳过图像信息的提取过程，直接利用目标图像与实际图像之间的误差反馈引导机器人运动，其困难在于如何寻找到一种图像与机器人之间的数学描述。为此，采用了新的图像误差反馈控制方案，与前种方法相比期望值是期望图像，特征提取部分代之以图像采集。以上方案成为基于视差的图像自适应反馈控制方案。控制算法只与图像边界有关。它的特点是：直接以图像为控制目标，因此精度与待跟踪的物体有关；由于学习(离线时) 过程中标定误差和系统非线性因素存在于期望中，因此这个方案受标定及非线性影响小；利于并行实现。
2、动态目标跟踪的最优控制算法:可以利用最优控制来进行动态目标的跟踪。控制目标是运动物体，让运动目标的特征点在像平面上的投影点处于期望位置，通过伺服系统使摄像头实现对特征点的跟踪。采用最优了控制算法，通过最小化一个代价函数来求得控制规律，代价函数允许对特征点的位置误差、控制信号和控制信号的变化加权。实验表明，控制结果是收敛的，但振荡太大，无法实际应用。可以考虑对算法进行改进，考虑积分作用的影响，设计时变加权矩阵。
基于立体视觉的无标定视觉跟踪:近年来无标定方法引起了关注，其核心思想是在摄像机模型未知或不精确的情况下，利用视觉反馈误差规划目标的运动，从而完成视觉伺服、跟踪任务。以机械臂为例，问题的关键是如何将视觉空间的误差信息影射到机械臂所在的三维运动空间中去。利用图像jiacobi矩阵描述该影射关系，以完成伺服，但是jacobi 矩阵方法
难以应用于目标和摄像机同时运动的情况，所以此方法局限性太大。
滤波器法与光流法：在过去的20年里视觉分析和跟踪得到了广泛的关注。在航空控制领域，2D和3D空间的跟踪在视觉领域之前已经研究多年了。所以视觉跟踪的使用的技术都是经过实践的。大部分的跟踪策略是基于统计的滤波理论，为了降低躁声、进行预测。在应用过程中，Kalman滤波器被广泛使用。Kalman滤波器是一种最小方差估计技术，运用的是Bayesiangu方法进行估计、预测和进行决策。它的优点是简单，而且允许保存推测过程中的状态，通过噪声传感器。因此它覆盖了大部分自然系统中的多种情况。最初的滤波器只能用于线性系统中，因此引入了扩展Kalman 滤波器EKF。这种滤波器在当前参数附近把非线性系统扩展为线性系统。滤波器被许多研究者应用于图像的特征跟踪，当观察者或目标运动时，目的是为了得到并保持有关运动的信息。最典型的是一种预测-匹配-更新方案。滤波器运用一个模型，这个模型以将出现在预测位置的运动类型的主导信息以及从前面测量得到未来的速度和加速度为基础。预测状态信息将用来与新得到的数据匹配，以更新现有的状态估计。上面的视觉跟踪过程相对较简单，但是它描述了大多2D图像的运动分析系统，象Polana 和 Nelson,1993及Crowley,1988等提出的操作。应当注意的是2D模型是3D的一个子部分。有人提出了抽象的3D模型的结构。这些工作是Kalman方法用于重建的典型，依靠基于特征的图像描述，稀疏重建可以得到。Grosso在Kalman滤波框架下把运动和立体信息集成来进行稠密重建与别的基于特征的技术不同，它不能用于动态场景，因为计算量太大。实际上面提到的不能叫做主动视觉，因为在主动视觉系统中传感器是要直接的参与视觉过程，例如主动参与跟踪过程。以前人们的工作是研究没有传感器影响的图像序列，现在的主要工作就是3D重建和运动的描述。尽管（被动）跟踪和从二维信息进行3D重建的滤波方法被证明是很有用的，但是人们也在研究其它的方法，光流法就是一种。以灰度的应用为例子，它涉及到许多算法，但其计算方面有很大的不确定性，所以实用还要改进。经过改进后可以用于车辆的导航。光流法的前景很好。但通常对场景的限制要更严格一些，和滤波法相比，光流法需要更多的关于视觉系统的知识；快速的计算能力也是光流法所需要的。而滤波方法更依赖于具体的模型，也就是要规划目标的映射在图像中的运动。大部分方法都没有应用于摄像头的控制，或者控制别的传感器，为此，相关的技术正在探索。许多的摄像头的控制依靠具体的设计方案，视觉过程只是作为获取控制信号的模块，这些信号使用光学方法控制摄像头，不象滤波或光流法以2D和3D运动计算为基础，控制方法在每个采样间歇决定目标的位置并由此导出当前的速度和位置。然后位置
和速度反馈作为PD/PID控制器的输入信号。通过与硬件控制器的交互系统呈现连续性，回避了对2D和3D目标状态的内部模型的需要。制做KTH头的研究者建议把对目标状态的跟踪集成在视觉过程本身之中。证明状态跟踪比只不断为控制器提供新的采样效果要好，特别是出现拟合时。另一个优势是这种跟踪可以用来限制当前图像与先验目标形态的匹配，因此当存在多种解决方案时可以更可靠的选择正确的匹配。
图1 更新匹配的跟踪策略
图1是基本的视觉跟踪过程，扑捉图像并进行特征的提取，例如位置信息。这些特征被送到跟踪模型之中，在那里与预测特征值进行匹配。匹配的特征更新，剩余的（unmatched）作为新的特征进入模型. 图4.1只描述了一个滤波器，实际上摄像头需要左右各一个来提供图像数据。数据当然通过集成用来控制偏移角（version）和倾斜角(tilt),至少version 需要两个摄像头的信息以保证与目标对齐（主要是水平方向的）。实际上version依靠部分目标运动的3D重建，因为它是基于中央眼（cyclopean）的，并不和左右任一个摄像头的视线等同。
二、多自由度协调控制算法
1、多自由度协调控制算法的研究
在中央眼坐标下通过角度与电机角度的关系，用近似计算来求出version。尽管计算是为了得出实际电机角度与几何坐标系下角度的关系，同时也明确获取何种信息。因为理想情况下的两个摄像头是和vergence 电机角度坐标对齐的，基于视觉的测量和电机系统是直接相关的，这就是说，计算期望的version角度需要确定目标在图像平面中的坐标。通过计算目标在左右两幅图像中的坐标的平均值，version就可以通过计算来确定了。同样计算目标映射在两个图像平面的坐标差值即可以计算出vergence 。这是很基本的过程，但却是构建基于定位的视觉系统最直接（简单的）的途径。
因此测量目标投影在图像平面中的位置，并计算它到图像中心的距离即可得到期望的参数（尽管在估计角度中也需要焦距）。
要注意的是视觉信息是相对的，也就是说导出的不是绝对的角度，只是对当前version/vergence的偏移量。对一个依赖于伺服的系统来说，定性的计算偏移距离就足够了，这相当于知道了近似的焦距。
2、多自由度运动协调相关角度的计算
这部分将讨论多自由度vergence 、version、tilt之间的关系。下面的示意图描述了三个角度的定义。上图的左边给出了tilt角度γ，b是两个摄像头之间的基线的长度，P(X,Y,Z)是三维几何坐标中定位点的坐标，φ是version角，θ是vergence 角，lα，rα是对应的vergence电机的角度。
从图上我们可以看到vergence是两个摄像机的光轴的交角，对应于左右两个电机角度的和
vergence有下面的式子给出：
tilt角度的推导如下：
version 角是从中央眼到目标的注视方向，中央眼位于基线的中点（两个光轴和旋转的中心），考虑pan电机的因素，因为它影响着注视角φ。可以推导出下面的两个关系式
从上面的图中，X r=X l-b并且从目标导基线的垂直距离叫做深度Z，下面的式子从立体的
vergence计算深度：
水平的距离X同样可以计算出来，因为X=X-b/2,有下面的公式：
version角φ有正切函数关系求出：
从上面的计算看出求解version远比别的角度复杂。当角度很小的时候，正切函数的值可以
和角度对应起来，即下面的等式：
用上面的近似公式算得的角度误差很小。从应用来说，vergence通常很小，大约在20度以下，即使是在vergence到15度时，相对的误差仍低于5% 。
3 Version角φ的补偿算法
主动机器视觉系统的结构演变经历了几个阶段。从最初的单目的摄像头系统到后来的基于中央眼的结构，这种结构中有一个摄像头作为主导眼，另一个作为辅助眼，辅助眼的运动完全跟从主导眼，这样的结构很简单，但是灵活性小；目前人们的研究主要是双目的系统，为了对两个摄像头进行独立的控制，主要是整体旋转自由度和摄像头旋转自由度的协调，补偿算法被引入。
这里先研究pan和version 的关系。在前面的章节中讲到，对pan的控制是独立的，控制电机使之向减小version 的方向运动，但是这影响到version，所以要进行vesion 的补偿。第二章中定义的version是物体与中央眼的连线与Z轴的夹角，这样的version是非线性的，即使对静态物体的定位也是这样。所以,应用中把原来定义的version(φ)与pan的转动角度进行叠加，进行补偿，如下面的图所示：
（1）上图所示的是version为零，pan为零的情况。（2）是pan仍然为零，但是注视角度为φ′。（3）是两个角度均不为零的情况，此时φ′=φ+λ。补偿减小了非线性，有利于应用线性卡尔曼滤波器（常速度），但是把定位点转换到几何坐标中变得困难了，尽管高层的视觉信息可以在基于中央眼的坐标中描述，但是通常人们喜几何坐标描述，所以在通用
的系统中进行转换还是需要的。简单的方法是假设两种坐标是对齐的，但是有一些问题，如下图所示，在两种描述中，相对于verson 的注视角度没有变（几乎都是零度），但是vergence 角改变了，由1θ增大到2θ，结果就是vergence的变化是pan的变化的函数，见下图4.7。
当vergence角变化的时候，pan进行补偿使得version为零。Vergence增大了，好像物体离摄像头近了，实际并不是这样. 一般的，当pan对versoin进行补偿的时候vergence表现为增加。要注意的是对快速移动的目标，vesion不是总为零的，因为pan电机的运动及加速较慢，结果导致了下面的情况：如果注视的方向用前面的第二章的定义，当pan 进行补偿时物体象是在向摄像头运动。一个例子是，当一个物体平行于基线作直线运动，由于计算的距离问题，使得物体看起来是绕摄像头作圆弧运动，但是这对跟踪没有影响，因为对转换成几何坐标的影响很小。
结论：本文介绍了目标跟踪的几种典型的方法以及目标跟踪算法的研究进展；然后分析了本文用到的双目摄像头系统的多自由度的协调控制问题，提出了一种整体的协调控制策略；再次，讨论了协调控制中有关角度的计算问题；最后研究了Version角φ的补偿问题，提出了补偿算法。
参考文献
1.马颂德，张正友.计算机视觉.科学出版社，1998
2.容观澳.计算机图像处理清华大学出版社， 2000
3.雷成，主动视觉，计算机学报，vol.23,no.11,2000
4.[Grosso and Ballard]Head Centered Orientation Strategies in Animate Vision .in
Proceeding of the Fourth Intertional Conference on Computer Vision ,may , 2009.IEEE
5. [Ballard]animate vision and artifical intellgence 2008
6. [Krotkov]Eric Paul Krotkov.Focusing.intertional Journal of Computer Vision,1987
7.[Krotkov]Eric Paul Krotkov.Active Computer Vision by Cooperative Focus and
Stereo.Springer Verlag, New Yoek，2002
8.[Carpenter]R.H.S Carpenter.Movements of the Eyes. Pion, London,2nd.edition.2009
9.[Chridtensen,etal]H.I.Christensen,K.W.Bowyer,H.Bunke,editors.Active Robot
Vision.Series on Machine Perception and Artificial Intellgence.World Scientific.2008
10.[Hubel]D.H.Hubel.Eye,Brain and Vision,W.H.Freeman and Company,1988
11. [Marr]vision,Freeman,New York,USA,2009
12. [Matthies et al.]Larry Matthies,Takeo Kanade,and Richard Szeliski.Kalman filter
based algorithms for estmating deph from image secquences .international journal of computer vision ,2010
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图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
机器视觉论文 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成 (2) 1.机器视觉概念 (2) 2.机器视觉系统组成 (2) 二.机器视觉主要技术 (4) 1.光源选择 (4) 2.图像传感器技术 (5) 3.数字图像处理技术 (8) 三.应用案例 (13) 1. 滤光片表面缺陷检测 (13) 2. 磁性材料表面缺陷检测 (14)
3. 齿轮表面缺陷检测 (14) 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
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机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的
软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS 其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。
绪论 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效益。 一、机器视觉的研究背景 “作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。“ AIA市场分析员Kellett说。同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。” 传统地来讲，外观检查和质量控制是通过人类专家来完成的。虽然人类在很多情况下可以把这项工作做的比机器更好，但是他们的速度比机器慢，并且很快就会感觉疲倦。此外在一个行业里很难找到或者留住人类专家，他们需要接受培训，而且他们的技能需要花时间去培养。还有些情况就是检测工作往往很乏味或者很困难，甚至对那些训练有素的专家来说也是一样。某些应用中，精确的信息必须被很迅速或者重复地提取和使用（例如目标跟踪和机器人引导）。在一些环境下（例如水下检测，原子能工业，化学工业等）检测可能很困难或者很危险。在这种高要求的情况下，计算机视觉可以很有效的取代人工检测。同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以人大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设每一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合恪，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒了里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉世用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对丁一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢?尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、
华东交通大学理工学院 课程设计报告书所属课程名称数字图像处理与分析 题目机器视觉系统与数字图像处理分院电信分院 专业班级***************班 学号********************* 学生姓名邓群 指导教师付念 2013年6月16日
课程设计（论文）评阅意见 评阅人付念职称讲师 2013年6月16日
目录 华东交通大学理工学院 (1) 课程设计（论文）评阅意见 (2) 目录 (3) 机器视觉系统与数字图像处理 (3) 1机器视觉系统 (3) 1．1机器视觉系统简介 (3) 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 (4) 2数字图像处理 (6) 2．1数字图像处理简介 (6) 2.2 数字图像处理的工具 (6) 2.3数字图像处理的研究内容 (6) 2.4发展概况 (7) 3论文小结 (8) 机器视觉系统与数字图像处理 1机器视觉系统 1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。
机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 一个完整的机器视觉系统包括：照明光源、光学镜头、CCD 摄相机、图像采集卡、图像检测软件、监视器、通讯单元等，如图2-1所示。
机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物
体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特
机器视觉论文好发表 科技改变生活，人工智能是未来世界发展的方向，机器视觉是人工智能的一个分支，写机器视觉领域的论文发表数量逐年递增，有一些初次发表论文的作者，不知道如何发表论文以及论文好发表吗，如果你是其中之一，可以先了解初次发表论文有什么要注意的，机器视觉论文发表交给发表学术论文网就够了，论文范文、发表期刊推荐一应俱全，下面就来了解一下机器视觉已经发表过的论文和发表期刊吧。 《基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计》发表在《包装工程》期刊2019年第3期，该刊是cas、北大核心期刊，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。 《基于机器视觉的车型自动分类算法设计》发表在《电子测试》期刊2019年第1期，该刊是北京自动测试技术研究所主办，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：车型分类是智能交通系统的重要组成部分,为实现车型自动分类,本文主要针对轿车、货车和客车的分类,设计了以车辆外形尺寸为特征的基于机器视觉的自动分类算法。该算法首先对车辆图像进行灰度化、背景差分、平滑、分割等预处理;然后提取顶长比、前后比等特征参量进行自动分类。机器视觉论文好发表联系编辑微信：LunwenFz 《机器视觉中瓶形零件母线检测方法研究》发表在《工业控制计算机》期刊2019年第1期，部分论文摘要内容：工业生产中,瓶体零件母线的检测均是人工通过特制的模具间接检测。探讨了基于机器视觉的母线检测方法,即通过图像边界检测确定零件母线位置、重构标称母线、比较母线与标称母线、计算其与标称母线的吻合度,最后根据设定的阈值,判定零件母线部分合格与否。 此外还有《基于机器视觉的餐盘检测定位系统的研究》、《一种机器视觉的图书书标智能识别系统设计》、《机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势》、《基于机器视觉的滚动轴承滚动体检测》等大量的机器视觉论文范文，由此也看出，能够发表机器视觉论文的期刊有很多，安排这类论文发表还是比较容易的。 如果您研究的也是这个领域，要发表相关论文，可以通过在线咨询通道与编辑进行有效的沟通。
一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。
机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成2 1.机器视觉概念 2 2.机器视觉系统组成2 二.机器视觉主要技术4 1.光源选择. 4 2.图像传感器技术5 3.数字图像处理技术8 三.应用案例13 1.滤光片表面缺陷检测13 2.磁性材料表面缺陷检测 14 3.齿轮表面缺陷检测14 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS 相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。 光源的种类分为：高频荧光灯、光纤卤素灯、LED（发光二极管）照明。它们各自的特点是：
２０１６年２月 第４４卷第４期 机床与液压 ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳ Ｆｅｂ ２０１６ Ｖｏｌ ４４Ｎｏ ４ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－３８８１ ２０１６ ０４ ０３３ 收稿日期：２０１４－１２－２９ 作者简介：熊晓松（１９７２ ），男，硕士研究生，讲师，研究方向为机电一体化三Ｅ－ｍａｉｌ：３７５５０３４３８＠ｑｑ ｃｏｍ三 基于机器视觉的工件识别系统 熊晓松，周凯 （武汉科技大学城市学院机电工程学部，湖北武汉４３００８３） 摘要：针对生产制造过程中枯燥的零件识别二分拣等工作，利用ＬａｂＶＩＥＷ建立了具有机械视觉的识别系统三通过对工作区内零件进行图像采集二处理，甄别不同形体的零件以实现零件的分拣工作，可以极大促进生产的自动化程度，提高生产率三最后通过实验验证了设计的实用性三 关键词：机器视觉；工件识别；图像采集；图像处理 中图分类号：ＴＰ２４２ ６＋２一一文献标志码：Ｂ一一文章编号：１００１－３８８１（２０１６）４－１０６－３ ＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇＳｙｓｔｅｍｏｆＷｏｒｋｐｉｅｃｅｓＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ ＸＩＯＮＧＸｉａｏｓｏｎｇ，ＺＨＯＵＫａｉ （ＣｉｔｙＣｏｌｌｅｇｅ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＷｕｈａｎＨｕｂｅｉ４３００８３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｂｏｒｉｎｇａｃｔｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓａｂｏｕｔｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ，ｃｌａｓｓｉｎｇｅｃｔ，ａｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉ? ｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｗｉｔｈＬａｂＶＩＥＷｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｅｄ，ｔｈｅｎｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｈａｐｅｓｗｅｒｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｄａｎｄｓｏｒｔｅｄ．Ｉｔｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｌｅｖｅｌａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃ?ｔｉｖｉｔｙｏｆｃｏｍｐａｎｙ．Ａｔｌａｓｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｖａｌｉｄａｔｅｄｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；Ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓ；Ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓ 一一当前工业生产线上不同外形和大小的零件分拣工作大多由人工完成，工人从事该工作劳动量大二枯燥乏味且效率低下三开发具有机器视觉的机器人可以很好地胜任此类工作，极大地提高生产线上的自动化程度，可将人们从此类工作中解放出来三 机器视觉就是给机器装上视觉装置使得机器具有人类视觉的功能三它可以代替人眼来对环境做测量和判断，再配合机械手臂可以极大地提高机器的自动化和智能化程度三机器人视觉系统是通过摄像装置将被测目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像系统根据图像的像素分布二亮度二颜色等信息进行各种运算以抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作三 １一 系统结构 图１一具于视觉的机器人控制系统实体组成图 具有视觉的机器人控制系统主要由图像视觉输入设备二光源二上位机二下位机二机器人本体等组成三具有视觉的机器人控制系统见图１三 １ １一图像输入设备 模拟人眼的部件为图像视觉输入设备，例如摄像机（头）三根据机器人视觉系统使用的摄像机设备数目的不同，机器人视觉系统可分为单目二双目以及多目视觉系统［１］三这里的实验使用一个摄像头，为单目视觉三 图像输入设备与机器人相互位置的不同，将摄像机与工业机器人的腕部末端构成的手眼系统分为Ｅｙｅ?ｉｎ?Ｈａｎｄ系统和Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ系统［２］三Ｅｙｅ?ｉｎ?Ｈａｎｄ系统中摄像机装在机器人的手腕上；Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ系统中的摄像机则是安装在机器人本体外的固定位置，在机器人运动过程中摄像机的位置和姿态一直保持改变三这里采用Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ三 此实验案例中图像采集选用的ＵＳＢ摄像头，图像分辨率为６４０像素?４８０像素，６４０表示图像在水平方向上的像素点个数，４８０表示图像在垂直方向上的像素点个数三这样，每一帧采集的图像最大容纳像素点个数为６４０像素?４８０像素三摄像头安装在工作台平面正中央上方，其轴心垂直于工作台平面三 １ ２一光源的采用 在工作区内的工件可以通过反射光在传感器上留
2019.01科技论坛 HALCON 图像处理在机器视觉中的应用 耿立明，杨威，王迪 (沈阳城市建设学院信息与控制工程系，辽宁沈阳，110167 ) 摘要：本文针对柔性智能制造生产线为控制对象进行研究，分析柔性智造生产线的组成，搭配思科工业交换机和发那科 LR Mate200I d 型六自由度工业机器人，完成复杂的产品智能制造和组装加工过程,采用康耐视工业相机C C D 图像传感 器构成机器视觉系统，基于HALCON基类H X L D 算法进行图像处理、特征提取，应用在机器视觉中进行产品的在线检测，发现产品的缺陷，并及时加以处理，防止不必要的损失。 关键词：生产线；机器视觉；HALCON ; HXLD ;检测；智能制造 Application of machine vision based on HALCON image processing Geng Liming, Yang W e i , Wang Di (Shenyang Urban Construction University Department of information and control engineering, Shenyang Liaoning, 110167) Abstract: This paper studies the flexible intelligent manufacturing production line for the control object, analyzes the composition of the flexible intelligent production line, and cooperates with Cisco Industrial Switch and FANUC LR Mate200Id six-degree-of-freedom industrial robot to complete the complex product intelligent manufacturing and assembly process. CCD image sensor of Vision Industrial Camera constitutes machine vision system. Based on HALCON based HXLD algorithm for image processing and feature extraction, it is applied in machine vision for on-line detection of products, and discovers defects of products and processes them in time to prevent unnecessary loss. Key words : Production line; machine vision; HALCON; HXLD; inspection; intelligent manufacturing 0引言 如图1所示。柔性智能制造生产线由自动供料单元、物 料转运机构、模拟加工单元、工件组装单元、产品分拣单元、 产品搬运机构及立体仓库单元组成。设备整体为桌面台式模 块化设计，可形成各单元独立控制和整体流程控制。本设计 研宄对象以智能制造生产线作为技术根本，搭配思科工业交 换机和发那科LR Mate200I d 型六自由度工业机器人，完成复 杂的产品智能制造和组装加工过程。图1柔性智能制造生产线鉴于在生产线上人眼无法连续、稳定地完成完成这些 带有高度重复性和智能性的工作。由此考虑机器视觉判别方 法：利用光电成像系统采集被控目标的图像，然后经图像处 理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色 等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。1机器视觉判别1.1机器视觉系统的构成 机器视觉系统可以实现非接触测量，从而提高了系统的 可靠性。 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析 得出结论。机器视觉系统可以探测部件，也可以用来创造一 个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过 程。典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处 理单元、图像分析处理软件、通讯/输入输出单元等。尽管机 器视觉应用各异，但都包括以下几个过程。 (1)图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机 存储器。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元获取 被测物体的图像。本设计相机选择康耐视工业相机C C D 图像 传感器300万像素。 基金项目：校科学研宄发展基金项目“机器视觉在工业机器人智能分拣识别中的应用研宄” (XKJ2018003)。
图像理解与机器视觉报告 课程编号：0441012 课程名称：《图像理解与机器视觉》 课程学分： 3.0 学生姓名：高黎 学号：1076490489 学科专业：控制工程 导师：陈光达
机器视觉动态目标跟踪 高黎 Abstract This dissertation consists some parts. The major work dissertation include: 1. Introduce the research of active machine vision, the important of the project which introduced the attention select and object tracking. Through this part, we can understand the structure and the research of the project. 2．In order to understand active machine vision in more detail, we studyed the principle of active machine vision, analysis the mechanical and information transmission model of the system. Designed system structure, analysised its character .on the base of principles, we list some kinds of camera heads, given the design at last. 3. Images are input of binocular vision system when research object tracking and coordination, many image dispose algorithms are used. Stereo vision method is used in fixation, to get spacial positions .so this part analysised image dispose and stereo vision methods. 4. Research tracking and algorithm of coordination of multi-DOFsystem, simulations and experiments were made to verify the algorithms. Finally,the paper point out the problems and propose the fields of the future researches. The first, the real time tracking is influenced by delay of mechanical factors and speed of image dispose; the second, noise should consider in further research; the third, some problem as one eye of cameras be blinded should be considerd.