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機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是通過(guò)光學(xué)裝置和非接觸傳感器自動(dòng)地接受和處理一個(gè)真實(shí)場(chǎng)景的圖像，通過(guò)分析圖像獲得所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動(dòng)的裝置，可以看出智能圖像處理技術(shù)在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中占有舉足輕重的位置。

　　智能圖像處理是指一類基于計(jì)算機(jī)的自適應(yīng)于各種應(yīng)用場(chǎng)合的圖像處理和分析技術(shù)，本身是一個(gè)立的理論和技術(shù)領(lǐng)域，但同時(shí)又是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的一項(xiàng)十分重要的技術(shù)支撐。

　　具有智能圖像處理功能的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，相當(dāng)于人們?cè)谫x予機(jī)器智能的同時(shí)為機(jī)器按上了眼睛，使機(jī)器能夠看得見(jiàn)、看得準(zhǔn)，可替代甚至勝過(guò)人眼做測(cè)量和判斷，使得機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)高分辨率和高速度的控制。而且，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)與被檢測(cè)對(duì)象無(wú)接觸，安全可靠。

　　智能圖像處理技術(shù)

　　機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的圖像處理系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)字圖像信號(hào)按照具體的應(yīng)用要求進(jìn)行運(yùn)算和分析，根據(jù)獲得的處理結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的動(dòng)作，其常見(jiàn)功能如下：
　　1、圖像采集

　　圖像采集就是從工作現(xiàn)場(chǎng)獲取場(chǎng)景圖像的過(guò)程，是機(jī)器視覺(jué)的第yi步，采集工具大多為CCD或CMOS照相機(jī)或攝像機(jī)。照相機(jī)采集的是單幅的圖像，攝像機(jī)可以采集連續(xù)的現(xiàn)場(chǎng)圖像。就一幅圖像而言，它實(shí)際上是三維場(chǎng)景在二維圖像平面上的投影，圖像中某一點(diǎn)的彩色(亮度和色度)是場(chǎng)景中對(duì)應(yīng)點(diǎn)彩色的反映。這就是我們可以用采集圖像來(lái)替代真實(shí)場(chǎng)景的根本依據(jù)所在?！　∪绻鄼C(jī)是模擬信號(hào)輸出，需要將模擬圖像信號(hào)數(shù)字化后送給計(jì)算機(jī)(包括嵌入式系統(tǒng))處理?，F(xiàn)在大部分相機(jī)都可直接輸出數(shù)字圖像信號(hào)，可以免除模數(shù)轉(zhuǎn)換這一步驟。不僅如此，現(xiàn)在相機(jī)的數(shù)字輸出接口也是標(biāo)準(zhǔn)化的，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、Blue Tooth接口等，可以直接送入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，以免除在圖像輸出和計(jì)算機(jī)之間加接一塊圖像采集卡的麻煩。后續(xù)的圖像處理工作往往是由計(jì)算機(jī)或嵌入式系統(tǒng)以軟件的方式進(jìn)行。

　　2、圖像預(yù)處理

　　對(duì)于采集到的數(shù)字化的現(xiàn)場(chǎng)圖像，由于受到設(shè)備和環(huán)境因素的影響，往往會(huì)受到不同程度的干擾，如噪聲、幾何形變、彩色失調(diào)等，都會(huì)妨礙接下來(lái)的處理環(huán)節(jié)。為此，必須對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理。常見(jiàn)的預(yù)處理包括噪聲消除、幾何校正、直方圖均衡等處理。

　　通常使用時(shí)域或頻域?yàn)V波的方法來(lái)去除圖像中的噪聲采用幾何變換的辦法來(lái)校正圖像的幾何失真采用直方圖均衡、同態(tài)濾波等方法來(lái)減輕圖像的彩色偏離?？傊?，通過(guò)這一系列的圖像預(yù)處理技術(shù)，對(duì)采集圖像進(jìn)行加工，為體機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用提供更好、更有用的圖像。

　　3、圖像分割

　　圖像分割就是按照應(yīng)用要求，把圖像分成各具特征的區(qū)域，從中提取出感興趣目標(biāo)。在圖像中常見(jiàn)的特征有灰度、彩色、紋理、邊緣、角點(diǎn)等。例如，對(duì)汽車裝配流水線圖像進(jìn)行分割，分成背景區(qū)域和工件區(qū)域，提供給后續(xù)處理單元對(duì)工件安裝部分的處理。


　　圖像分割多年來(lái)一直是圖像處理中的難題，至今已有種類繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近來(lái)，人們利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分割，其性能勝過(guò)傳統(tǒng)算法。

　　4、目標(biāo)識(shí)別和分類

　　在制造或安防等行業(yè)，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)都離不開(kāi)對(duì)輸入圖像的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類處理，以便在此基礎(chǔ)上完成后續(xù)的判斷和操作。識(shí)別和分類技術(shù)有很多相同的地方，常常在目標(biāo)識(shí)別完成后，目標(biāo)的類別也就明確了。近來(lái)的圖像識(shí)別技術(shù)正在跨越傳統(tǒng)方法，形成以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主流的智能化圖像識(shí)別方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等一類性能優(yōu)越的方法。

　　5、目標(biāo)定位和測(cè)量

　　在智能制造中，z常見(jiàn)的工作就是對(duì)目標(biāo)工件進(jìn)行安裝，但是在安裝前往往需要先對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位，安裝后還需對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量。安裝和測(cè)量都需要保持較高的精度和速度，如毫米級(jí)精度(甚至更小)，毫秒級(jí)速度。這種高精度、高速度的定位和測(cè)量，倚靠通常的機(jī)械或人工的方法是難以辦到的。在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，采用圖像處理的辦法，對(duì)安裝現(xiàn)場(chǎng)圖像進(jìn)行處理，按照目標(biāo)和圖像之間的復(fù)雜映射關(guān)系進(jìn)行處理，從而快速精準(zhǔn)地完成定位和測(cè)量任務(wù)。

　　6、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤

　　圖像處理中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，就是實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像機(jī)捕獲的場(chǎng)景圖像中是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并預(yù)測(cè)它下一步的運(yùn)動(dòng)方向和趨勢(shì)，即跟蹤。并及時(shí)將這些運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)提交給后續(xù)的分析和控制處理，形成相應(yīng)的控制動(dòng)作。圖像采集一般使用單個(gè)攝像機(jī)，如果需要也可以使用兩個(gè)攝像機(jī)，模仿人的雙目視覺(jué)而獲得場(chǎng)景的立體信息，這樣更加有利于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤處理。


　　以上內(nèi)容是無(wú)錫精質(zhì)今天分享的內(nèi)容，無(wú)錫精質(zhì)智能裝備有限公司是專業(yè)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)制造廠家成立16年來(lái)，一直致力于圖像技術(shù)及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的研發(fā)和制造，現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)高級(jí)研發(fā)人員，工業(yè)自動(dòng)化工程師等70多名。 精質(zhì)機(jī)器視覺(jué)公司的主要技術(shù)核心骨干人員來(lái)自于華為，比亞迪，富士康等制造業(yè)企業(yè)，具有多年的軟件設(shè)計(jì)，視覺(jué)及圖像比對(duì)技術(shù)，工業(yè)自動(dòng)化等方面成熟經(jīng)驗(yàn)。