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基于HALCON的機器視覺系統的研究與實現

發布時間:2015-06-11     來源:中國視覺網       訪問次數:23263


  目前關注較多的是機器視覺系統的硬件部分,而機器視覺軟件部分關注較少,一個先進的機器視覺系統除了具有高性能的硬件外,還需要有高性能的軟件,雖然說許多常見的開發軟件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以開發機器視覺系統,但是開發周期比較長,針對性較弱,程序的復雜程度較高。而采用HALCON作為機器視覺和圖像處理核心軟件,不僅大大縮短了開發周期,降低了開發難度,而且可以參考HALCON提供的眾多機器視覺和圖像處理例程來針對具體的任務做具體開發。
  文章的第一章研究了機器視覺系統的組成、應用現狀和發展,并且對機器視覺軟件HALCON做了概述。第二章根據相關要求,選擇合適的硬件單元,設計和搭建了VS-ZM1200機器視覺實驗平臺。第三章研究了機器視覺中常用的一些圖像處理技術,重點討論了在彈簧片檢測任務中所采用的圖像處理技術和算法,如圖像的增強,分割,邊緣檢測等。第四章研究了機器視覺軟件,重點研究了HALCON,并且對在Visual C++開發環境下如何使用HALCON編寫的程序做了討論。第五章介紹了在VS-ZM1200機器視覺實驗平臺上,使用HALCON和Visual C++開發的一套彈簧片檢測系統,該系統完成關于彈簧片的尺寸參數測量和外觀參數判別的任務。

   第一章:緒論
  1.1機器視覺概述
  人類在征服自然、改造自然和推動社會進步的過程中,為了克服自身能力、能量的局限性,發明和創造了許多機器來輔助或代替人類完成任務。這類機器,我們通常稱為智能機器,它能模擬人類的功能,能感知外部世界并有效地解決人所希望解決的問題。人類感知外部世界主要是通過視覺、觸覺、聽覺和嗅覺等感覺器官,而視覺,是人類最重要的感覺功能。視,就是看;覺,就是感覺、感知。通過看來感知外部世界豐富多采的信息?!鞍儻挪蝗繅患?這句話生動地說明了視覺對獲得客觀世界信息的重要性。據統計,人所感知的外界信息有80%以上是由視覺得到的[1],通過視覺,我們可以感受到物體的位置,亮度以及物體之間的相互關系等。因此,對于智能機器來說,賦予機器人類的視覺功能對發展智能機器是極其重要的,由此形成了
一門新的學科———機器視覺。
  機器視覺,就是用機器(通常是數字計算機)代替人眼來做測量及判斷,對圖像進行自動處理并報告“圖像中有什么”的過程。美國制造工程師協會(SME Society of Manufacturing Engineers)機器視覺分會和美國機器人工業協會(RIA Robotic Industries Association)的自動化視覺分會對機器視覺下的定義為:“機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置”。具體來講,是指通過鏡頭將被測目標轉化為圖像信號,投射至影像接受器件(一般為 CCD 元件)上再通過數字計算機進行分析處理。CCD是英文(Charge Coupling Device)的縮寫,其中文含義為電荷耦合組件。當不同強度的光線照射在CCD表面,CCD即發生光電效應,產生對應分布的電荷量。通過模數轉換即可得到對應的數字量。由于一般均采用8位模數轉換,則最低強度光線(黑)到最高強度光線(白)分成256等分(0~255),專業術語稱之為灰階或灰度
  隨著信息時代的到來,用計算機處理各種信息的需求越來越多。多媒體信息處理技術已經成為日常生活各個領域的迫切需要,而人們就更希望能用計算機來處理視覺問題,例如利用人臉、虹膜、指紋等識別技術來處理與個人有關的一切事務。利用自動識別技術幫助盲人,利用視覺自動監控系統監視環境中發生的非常事件,如陌生人的侵入、老年人的異常行動等。在如智能交通管理系統、視頻檢索、用于軍事目的的自動目標檢測等,都需要應用機器視覺技術來解決問題。正如視覺是人類在自然環境與社會環境生存不可缺少的最重要感知器官,機器視覺技術也是信息技術中一門不可缺少的技術,因此它成為計算機學科中不可或缺的一們學科。
  1.1.1 機器視覺組成
  圖1-1用圖的方式表示了一個機器視覺系統在最基本層次上的組成。首先對未知物體進行度量,并確定一組特征的度量值。在工業應用中,這些特征包括被度量零件在圖像中的長,寬和面積。一旦特征經過度量后,其數值就被送到一個實現決策規則的過程中去。這種決策的規則一般用一個子程序實現。它對度量值進行計算,并根據所度量的值確定物體最可能屬于的類別。
  典型的機器視覺系統一般包括:光源,光學鏡頭,攝像機,傳感器,圖像分析處理軟件,通訊接口等組成的。
  光源:在目前的機器視覺應用系統中,好的光源與照明方案往往是整個系統成敗的關鍵,光源與照明方案的配合應盡可能地突出物體特征量,在物體需要檢測的部分與那些不重要部份之間應盡可能地產生明顯的區別。其中 LED 光源憑借其諸多的優點在現代機器視覺系統中得到越來越多的應用
光學鏡頭:光學鏡頭相當于人眼的晶狀體,在機器視覺系統中非常重要。鏡頭的主要性能指標有焦距、光闌系數、倍率、接口等。
  相機:相機是機器視覺系統獲取原始信息的最主要部分,目前主要使用的CMOS相機和CCD相機。目前 CCD 攝像機以其小巧、可靠、清晰度高等特點在商用與工業領域都得到了廣泛地使用。
  圖像采集卡:在基于 PC 機的機器視覺系統中,圖像采集卡是控制攝像機拍照,完成圖像采集與數字化,協調整個系統的重要設備。
  視覺傳感器:基于 PC 機的機器視覺系統結構沒有??榛?,安裝不方便,可移植性差,特別是與工業廣泛使用的PLC 接口比較麻煩。從軟件和硬件開發兩個方面來考慮,都需要一種更適合工業需求的機器視覺組件。目前國外已經開發出了一種叫做視覺傳感器的??榛考?,圖 2 為實物圖。這種視覺傳感器集成了光源、攝像頭、圖像處理器、標準的控制與通訊接口,自成為一個智能圖像采集與處理單元,內部程序存儲器可存儲圖像處理算法,并能使用 PC 機,利用專用組態軟件編制各種算法下載到視覺傳感器的程序存儲器中。視覺傳感器將 PC 的靈活性,PLC 的可靠性、分布式網絡技術結合在一起。用這樣的視覺傳感器和PLC 可以更容易地構成機器視覺系統
  1.1.2 機器視覺應用
  機器視覺被稱為自動化的眼睛,在國民經濟、科學研究及國防建設等領域都有著廣泛的應用。視覺的最大優點是與被觀測的對象無接觸,因此對觀測與被觀測者都不會產生任何損傷,十分安全可靠,這是其他感覺方式無法比擬的。另外,視覺方式所能檢測的對象十分廣泛,可以說對對象是不加選擇的。理論上,人眼觀察不到的范圍計算機視覺也可以觀察。例如紅外線、微波、超聲波等人類就觀察不到,而機器視覺則可以利用這方面的敏感器件形成紅外線、微波、超聲波等圖像。因此可以說機器視覺擴展了人類的視覺范圍。另外,人無法長時間地觀察對象,計算機視覺則不知疲勞,始終如一地觀測,所以機器視覺可以廣泛地用于
長時間惡劣的工作環境。下面列舉一些已取得的應用成果[10-14]:
  檢測技術是現代制造業的基礎技術之一,是保證產品質量的關鍵。近年來,隨著市場競爭的不斷加劇,對產品質量的要求幾乎近于苛刻,產品在線100%檢測、控制和管理已成為企業不可缺少的技術裝備,并可通過網絡與制造業信息化系統連接,實現產品質量管理。隨著現代制造業的發展,許多傳統的檢測技術已不能滿足其需要,表現在:現代制造產品種類有很大的擴充,現代制造強調實時、在線、非接觸檢測,現代產品的制造精度大大提高;現代制造業的進步需要研究新型的產品檢測技術,視覺檢測技術具有非接觸、速度快、精度合適、現場抗干擾能力強等突出的優點,能很好地滿足現代制造業的需求,在實際中顯示出廣闊的應用前景?;魘泳跫觳庀低癡鞘視σ隕弦蠖⒄蠱鵠吹囊幻叛Э??;魘泳跫觳庀低呈墻⒃詡撲慊泳躚芯炕∩系囊幻判灤思觳餳際?可用于工業領域的很多方面,如零件檢驗與尺寸測量、零件的缺陷檢查、零件裝配、機器人的引導和零件的識別等。
  在現代制造業自動化生產中,涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用。這類加工生產的共同特點是連續大批量生產、對尺寸精確度的要求非常高。這種帶有高度重復性和智能性判斷的工作一般只能靠人手工檢測來完成,我們經常在一些工廠的現代化流水線后面看到數以百計甚至逾千的檢測工人來執行這道工序,在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時,仍然不能保證100%的檢驗合格率,而當今企業之間的競爭,已經不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候,如微小尺寸的精確快速測量,形狀匹配,顏色辨識等,用人眼根本無法連續穩定地進行,其它物理量傳感器也難有用武之地。以鑄件而言,它的形狀不規則導致難以測量,而鈑金件也是千變萬化。這時,計算機的快速性、可靠性、結果的可重復性,與人類視覺的高度智能化和抽象能力相結合,使機器視覺在工業檢測中的應用越來越廣泛?;魘泳醯奶氐閌親遠?、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統相比,機器視覺強調的是精度和速度,以及工業現場環境下的可靠性。
  機器視覺系統形式多樣,在不同的場景中應用所采用攝像裝置也是不同的。主要區分為,線陣和面陣兩類。工業視覺大多數使用線陣系統。下面列出部分使用線陣和面陣視覺系統的應用。
  (1)紡織與服裝
  斷紗檢測;
  織染檢測;
  布料、皮革形狀檢測。
  (2)食品與糧食
  糧食異物檢測、分揀與色選;
  飲料液位檢測;
  生產日期、保質期字符識別;
  灌裝線上空瓶的破損、潔凈檢測。
  (3)特種檢驗
  纜繩磨損與破損檢測;
  容器與管道探傷;
  游樂設施速度檢測;
  危險裝備的在線狀態檢測。
  (4)包裝
  外觀完整性檢測;
  條碼識別;
  唆頭、密封性檢測。
  (5)機械制造
  零部件外形尺寸檢測;
  裝配完整性檢測;
  部件的定位與姿態識別;
  零件、發動機、底盤等編號的同色凹字符識別。
  (6)郵政分揀
  郵政編碼識別;
  包裹物品檢測。
  (7)海關與口岸
  指紋、掌紋、虹膜與人臉識別;
  貨物識別;
  安檢危險物品檢測。
  此外,機器視覺還廣泛應用于集成電路檢測、航空航天、軍事國防、消防和公路交通等。
  1.1.3 機器視覺的現狀和發展
  機器視覺自七步發展到現在,已有接近15年的歷史。應該說機器視覺作為一個應用系統,其功能特點是隨著工業自動化的發展而逐漸完善和發展的。
  據不完全統計,目前全球整個視覺市場總量大概在70億美元這個規模,并且按照每年8.8%的速度在增長。而在中國,由于工業自動化成都還沒有達到國外的先進水平,所以機器視覺在中國的應用還處于起步階段,但是隨著制造業對自動化的需求以及對生產質量和管理水平的不斷提高,中國對機器視覺的需求將會不斷上升。
  目前機器視覺朝著兩個大方向在發展,一個是嵌入式,如傳感器和智能相機,另一個是基于PC的采集板卡和SDK的解決方案。兩者不能說孰優孰劣,他們都有各自的適用場合和適用時期。
  基于PC的采用板卡和SDK的產品有比較悠久的歷史,它是機器視覺在作為一個產業發展之前以圖像處理的概念在工業控制領域萌芽時期就存在的,一直延續到今日。她需要用戶有比較好的編程基礎和對現場應用有比較豐富的經驗。
  按照國外的發展經驗,這類產品加上開發費用一般價格都比較昂貴,所以一般只在一些要求高速度、高精度的場合如半導體行業等應用。
  隨著IC產業的發展以及圖像處理算法技術的不斷成熟,過去很多需要定制開發的軟件應用現在都可以做成嵌入式的固定??榛?。這類產品適用于被檢測產品大多具有比較規則的形狀、簡單的檢測項目等一類的常規應用。
  目前,在很多中低端的應用場合,傳感器和智能相機得到了很大的發展。因為其易于使用,容易學習,特別對于系統集成商來說,對于其快速進行系統集成項目非常有利。
  然而,隨著終端客戶對產品從外觀、內部結構、產品質量到功能的多樣化等需求的不斷增長,給生產制造環節提出了更高的要求,使得生產制造環節從制造到管理都必須符合新形式的需求??突枰嗟牧榛鈑τ玫牟?。嵌入式系統以及基于PC的系統都在向前發展。
  產品已經可以覆蓋高中低端的需求,從而不斷的搶占原來基于PC的采用板卡和SDK的產品市場。
  而基于PC的采用板卡和SDK的產品,其SDK也變得越來越易用和開放。他們把機器視覺的底層算法進行??榛庾?,對機器視覺的處理過程進行流程化的設計,使得整個機器視覺設計猶如“搭積木”一樣,在易用性和靈活性方面取得平衡,既方便非專業用戶進行設計,又不會使得機器視覺只局限于某集中特定的應用。
  它除了含有最一般的圖像處理常用方法如濾波、圖像增強等外,還還有機器視覺領域很多處理??槿緋嘰綺飭考∷?、邊緣檢測、Blob分析等,同時配合系統仿真處理環境,利用這些處理???,配合不同的行業應用面而是用相應的處理流程,是可以在很短的時間內為用戶開發出性價比很高的行業解決方案。硬件方面,新的系統都整合有圖像采集、圖像處理、在線顯示、標準的I/O包括串口、并口、鼠標鍵盤、網絡接口等。同時還集成有與外部工業控制設備連接的數據I/O、運動控制、PLC等接口。
  因為機器視覺必須與工業自動化設備配合使用,所以這些擴展接口被整合到圖像處理裝置里,同時配合??榛耐枷翊砣砑?,為用戶提供一體化的圖像解決方案,并能與外部的工業控制設備實現無縫對接。
  同時,隨著制造行業對管理的要求越來越高,信息管理系統在制造過程越來越重要,而機器視覺系統本質上是屬于一個質量檢測環節,它需要與制造環節的MES系統以及上層管理環節的ERP系統進行數據交換,故此,圖像處理裝置的用戶二次開發應用環境和外部接口就顯得更為重要。
  顯然,中國的工業自動化的發展較歐美日等工業發達的國家相差不少距離。在中國目前的機器視覺的產業環境中,終端用戶和系統集成商都比較偏好于使用嵌入式的視覺系統如傳感器和智能相機。這類系統只需要經過一段短時間的培訓即可讓用戶應用,比較快速地解決問題。
  然而隨著實際應用的深入,不少用戶開始覺得固定式的嵌入式應用靈活性不足,于是,基于PC的產品依然有存在市場的合理性。
  按照國外的發展經驗,一般來說,嵌入式傳感器類的視覺產品大多定位于中低端的應用,基于PC的這類開放式的產品因為其需要一定量的二次開發,能夠靈活地適應多種需求,因此大多定位于中高端的產品應用基于PC的機器視覺系統。
  當然,在中國的產業發展環境,由于人力成本的差異等因素,不一定會完全按照國外的發展路線和模式。例如,在本土市場,有系統集成商采用各種低廉的產品組件可以開發出性能與嵌入式產品一致但價格較為低廉的視覺系統。
  隨著工業自動化應用在中國各行各業的縱深發展,按照未來產業的發展趨勢,嵌入式的產品與基于PC的產品會在市場上長期并存,嵌入式的產品會集成更多的功能和更加靈活的應用,市場份額會越來越大,而基于PC的產品其開發難度也會隨著軟件包的易用性的不斷增強而減少,其應用會在一些高速和高精度場合得到保留。
  機器視覺的研究、發展和應用還遠沒有達到成熟的程度?;魘泳醮擁澆裉觳胖揮卸潭痰娜嗄曄奔?,在機器視覺中承?!按竽浴弊饔玫耐枷穹治齟?、圖像理解和模式識別理論和技術基礎還非常不完善4[]。甚至,機器視覺的圖像獲取系統也存在許多局限,比如高速圖像采集實現困難、價格過高,圖像分辨率、靈敏度等不高,敏感元件的制造困難,視覺系統的體積較大,自適應的圖像獲取無法實現等。本文從這幾個方面介紹機器視覺的最新發展情況:圖像獲取、圖像處理與模式識別理論。
  1,圖像獲取技術的最新發展
  圖像獲取技術的發展迅猛,CCD、CMOS等固體器件已經變成成熟應用的技術。首先來看,線陣圖像敏感器件,像元尺寸不斷減小,陣列像元數量不斷增加,像元電荷傳輸速率得到極大提高。如表1所示,為一種高性能線陣CCD器件的參數5[。]從中可以看到,目前的線陣器件的性能和參數發生了根本的變化,主要表現在像元數和數據率得極大提高,而且器件設計集成了新的功能,具有可編程能力,如增益調整、曝光時間選擇、速率調節,以及維護等。在機器視覺中,高速器件應用的場合在不斷拓展,如高速掃描圖像獲取,在集成電路檢查、零件姿態識別、快速原型中的逆向工程、紡織、色選等,都是高速器件的用武之地
在線陣器件性能提高的同時,高速面陣圖像器件性能也在快速提高。某種超高速面陣CCD器件,允許的最大分辨率達1280×1024像 素,最大幀率1MHz時可采集4幀圖像,且像素靈敏度達1 2bits。在提高諸如分辨率、速率、靈敏度等性能的同時,也在發展一些用途和使用場合特殊的器件,如對紅外敏感的或微光攝像機,對其他射線和超聲波敏感的器件等。
  此外,其他類型的圖像獲取器件的研究也展露頭角,比如,光纖視覺傳感器,結合其他光電技術,以及構成陣列器件已經有報道。作為圖像獲取裝置的組成部分,嵌入式系統、DSP對圖像獲取起著圖像采集與時序控制的作用。大量的工業圖像處理系統中采用嵌入式系統或DSP,也有部分系統采用工業PC機作為主控機器,完成圖像采集、處理和識別,并完成控制的功能。嵌入式系統或嵌入式微控制器(Embedded MCU)芯片技術發展迅速,主要的工業應用采用8位、16位芯片,高端應用已經采用32位 芯片。在高精度的運動檢測和控制領域,32位嵌入式微控制器應用報道也不鮮見。在機器視覺系統中,對嵌入式系統性能的要求比一般的工業控制、機器人控制等場合要高。如,某種32位嵌入式微控制器芯片,內嵌大容量的Flash ROM和SRAM,其主頻達到700MHz,帶豐富的DSP指令系統,高速并行接口、通信接口齊備,提供可視化編程,支持匯編、ANSIC以及V isua lC++等語言編程,支持在線仿真和調試等,使得開發應用的周期大大縮短。

  2.圖像處理、圖像理解與模式識別理論研究及最新發展
  前面已經述及,機器視覺是針對工業應用領域。但作為視覺系統,所采用的圖像處理、圖像理解與模式識別的基礎理論和技術是相同的。數字圖像處理、圖像理解與模式識別,這是當今計算機視覺研究的熱點。這既表明,圖像處理與模式識別在現代信息技術中的重要作用,同時也說明,該研究領域仍然存在大量沒有解決的研究難題。
  圖像的增強、圖像的平滑、圖像的數據編碼和傳輸、邊緣銳化、圖像的分割等在不同的研究目標和應用中會采取不同的方法,也在不斷出現新的研究成果,本文不述及。作為機器視覺能否得到應用,關鍵在于圖像的識別。圖像的模式識別過程實際上可以看作是一個標記過程,即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體,給這些物體賦予特定的標記,它是機器視覺系統必須完成的一個任務。什么是模式和模式識別?廣義地說,存在于時間和空間中可觀察的事物,如果可以區別它們是否相同或相似,都可以稱之為模式;狹義地說,模式是通過對具體的個別事物進行觀測所得到的具有時間和空間分布的信息;把模式所屬的類別或同一類中模式的總體稱為模式類(或簡稱為類)。而“模式識別”則是在某些一定量度或觀測基礎上把待識模式劃分到各自的模式類中去6[。]模式識別的方法,即數據聚類、神經網絡、統計分類和結構(句法)模式識別方法。用于圖像識別的方法主要分為決策理論和結構方法。決策理論方法的基礎是決策函數,利用它對模式向量進行分類識別,是以定時描述(如統計紋理)為基礎的;結構方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元,而
不同的物體結構有不同的基元串(或稱字符串),通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界,得到字符串,再根據字符串判斷它的屬類。這是一種依賴于符號描述被測物體之間關系的方法。廣泛應用于統計模式識別中密度估計的方法之一是基于混合密度模型的。根據期望最大(EM)算法得到了這些模型中有效的訓練過程。按照共享核函數可以得出條件密度估計的更一般的模型,類條件密度可以用一些對所有類的條件密度估計產生作用的核函數表示。提出了一個模型,該模型對經典徑向基函數(RBF)網絡進行了修改,其輸出表示類條件密度。與其相反的是獨二混合模型的萬法,其中每個類的密度采用獨二混合密度進行估計。提出了一個更一般的模型,共享核函數模型是這個模型的特殊情況。
  在20世紀70年代,波蘭學者Pawlak Z和一些波蘭的邏輯學家們一起從事關于信息系統邏輯特性的研究。粗糙集理論就是在這些研究的基礎上產生的。1982年,Pawlak Z發表了經典論又Rough Sets,宣告了粗糙集理論的誕生。此后,粗糙集理論引起了許多科學家、邏輯學家和計算機研究人員的興趣,他們在粗糙集的理論和應用萬面作了大量的研究工作。1991年,Pawlak Z的專著和1992年應用專集的出版,對這一段時期理論和實踐工作的成果作了較好的總結,同時促進了粗糙集在各個領域的應用。此后召開的與粗糙集有關的國際會議進一步推動了粗糙集的發展。越來越多的科技人員開始了解并準備從事該領域的研究。目前,粗糙集已成為人工智能領域中一個較新的學術熱點,在模式識別、機器學習、知識獲取、決策分析、過程控制等許多領域得到了廣泛的應用。
  參考又獻f71提出了一種模式識別理論的新模型,它是基于“認識”事物而不是基于“區分”事物為目的。與傳統以“最佳劃分”為目標的統計模式識別相比,它更接近于人類“認識”事物的特性,故稱為“仿生模式識別”。它的數學萬法在于研究特征空間中同類樣本的連續性(不能分裂成兩個彼此不鄰接的部分)特性。又中用“仿生模式識別”理論及其“高維空間復雜幾何形體覆蓋神經網絡”識別萬法,對地平面剛性目標全萬位識別問題作了實驗。對各種形狀相像的動物及車輛模型作全萬位8 800次識別,結果正確識別率為99.75,錯誤識別率與拒識率分別為0與0.25%。
  在特征生成上,發展出許多新的技術,包括基于小波、小波包、分形的特征,以及獨二分量分析。其他研究,也都取得了長足的進展,諸如關子支持向量機,變形模板匹配,線性以及非線性分類器的設計,包括貝葉斯分類器、多層感知器,決策樹和RBF網絡,獨二于上下又的分類,包括動態規劃和隱馬爾科夫建模技術。
  2.3  機器視覓領域應用的拓展
  機器視覺的應用研究,已經拓展到幾乎每個可能的工業領域。最主要的應用行業,為汽車、制藥、電子與電氣、制造、包裝/食品/飲料、醫學等。在現代工業自動化生產中,涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用,例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查、電子裝配線的元件自動定位、飲料瓶蓋的印刷質量檢查、產品包裝上的條碼和字符識別等。這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。這種帶有高度重復性和智能性的工作,過去是靠人工檢測來完成。人工執行這些工序,在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時,仍然不能保證100%的檢驗合格率(即“零缺陷" )0 0.1%的缺陷的存在,對企業在幣場上的競爭也是極為不利的。有些時候,如微小尺寸的精確快速測量、形狀匹配、顏色辨識等,用人眼根本無法連續穩定地進行?;魘泳醯囊?,代替傳統的人工檢測萬法,避免了人眼的視覺疲勞。由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息,而且易于自動處理,也易于同設計信息以及加工控制信息集成,因此,在現代自動化生產過程中,機器視覺系統廣泛地應用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域?;魘泳蹕低車奶氐閌翹岣呱娜嶁院妥遠潭?。在一些不適合人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中,用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成,是實現計算機集成制造的基礎技術,極大地提高了投放幣場的產品質量,提高了生產效率。典型的線徑的在線檢測與控制,如被加工工件的直徑測量、銅線的拉線線徑測量與控制,傳統的接觸式測量方法存在缺陷,人工在線測量是不可能的。采用線陣CCD線徑測量方法,是較早期機器視覺成功應用的例證?;魘泳醯奶氐閌親遠?、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統相比,機器視覺強調的是精度和速度,以及工業現場環境下的可靠性?;魘泳跫視糜詿笈可討械牟飭?、檢查和辨識。線陣CCD在連續、掃描在線測量中的應用非常具有優勢,如面積測量‘”,,不僅得到的結果準確,而且實時、快捷。再如,零件裝配完整性、裝配尺寸精度、零件加工精度、位置/角度測量、零件識別、特性/字符識別等。在零售業界,POS的終端設備,如條碼識讀機,也是線陣CCD在機器視覺上的典型應用。連續流動流體測量,如,透明管道水的澄清度、異物測量,為自來水、工業污水水質測量與控制,江河污染監測;此外,如在線食用油品油質監測,為保證生產出合格的油品提供保障。
  隨著圖像處理和模式識別理論研究的進展,采用二維圖像的機器視覺系統在最近幾年得到了成功應用。如指紋、掌紋、虹膜和人臉等食物特征識別的機器視覺系統,已經在機場、車
站安檢、考勤、門禁認證、海關通關等場合使用;在恐怖主義威脅下,不僅對人的識別更加重視,貨物運輸中也逐步考慮使用更加先進的機器視覺系統,如,采用計算機斷層掃描技術的貨物安檢和成分識別研究正在開展。
  在醫學診療過程中,病癥的識別離不開機器視覺系統的使用。如,超聲波、CT.磁共振、基于CCD的內窺鏡等裝備,在大、中型醫院已經獲得普遍推廣。
  目前,國際上視覺系統的應用方興未艾,國內,機器視覺系統也進入應用的快速發展期,主要的視覺系統采用進口,不同類型的應用,均可以采取購買成熟系統的方法。國內形成產品的視覺系統主要有,用于糧食的色選機、線徑測量系統等。
  1.2 HALCON概述
  德國MVtec公司的圖像處理軟件HALCON,是世界公認具有最佳效能的機器視覺軟件。它發源自學術界,有別于市面一些商用軟件包。事實上,這是一套圖像處理庫,由一千多個各自獨立的函數,以及底層的數據管理核心構成。其中包含了各類濾波、色彩分析以及幾何、數學變換、形態學計算分析、校正、分類、辨識、形狀搜索等等基本的幾何以及圖像計算功能,由于這些功能大多并非針對特定工作設計的,因此只要用得到圖像處理的地方,就可以用HALCON強大的計算分析能力來完成工作。應用范圍幾乎沒有限制,涵蓋醫學、遙感探測、監拎、及工業上的各類自動化檢測。近年來,由于機器視覺技術的發展,這種可以”取代人眼”,對重復工作不會疲勞,精度高且穩定的特質,促進了高科技業的發展,例如電子業產量的大幅提升。而MVTec公司更是不斷的與學術界合作,并且將最新的學術研究成果納入其中,不但使自己的技術處于業界領導地位,同時也將機器視覺技術推向更高的境界。
  機器視覺軟件HALCON在世界范圍內被廣泛的使用,用戶可以利用其開放式結構快速開發圖像處理和機器視覺應用。
  一個專業的圖像處理工具不只包含一個圖像處理函數庫。圖像處理任務的解決只是整個機器視覺解決方案的一部分,還包括處理控件和或者數據庫連接等軟件部分,圖像獲取及其照明等硬件部分。因此,圖像處理系統簡單易用,并且能活嵌入到開發項目中是非常重要的。Halcon充分考慮到這些方面,它有如下的特點:
  1. HALCON包含了一套交互式的程序設計接口HDevelop,可在其中以HALCON程序代碼直接編寫、修改、執行程序,并且可以查看計算過程中的所有變量,設計完成后,可以直接輸出C/ C++,或是COM(visual basic)程序代碼,嵌入到應用程序程序中。
  2, HALCON不限制取像設備,可以自行挑選合適的設備。原廠己提供了4 0余種相機的驅動,即使是尚未支持的相機,除了可以透過指針(pointer)輕易的抓取影像,還可以利用HALOCN開放性的架構,自行編寫DLL文件和系統連接。
  3、使用HALCON有最好的投資效益。這套軟件支持的操作系統除了微軟的NT/XP/2000,還有Linux, Solaris7,  181X6. 5, "1'ru64 UN1X5. 1等等,當需要開發出一套系統,就可以輕易轉換作業平臺,以符合需求。為了加快速度,還可以使用多處理器的計算機,所編寫的程序不必更動。
  4.使用HALOCN,在設計人機接口時沒有特別的限制,也不需要特別的可視化組件,可以完全使用開發環境下的程序語言,例如Mircosoft Visual Studio等等,架構自己的接口,最終用戶看不到開發工具,而且在執行軟件的機器上,只需要很少的資源。
  1.3論文主要工作及結構
  本文在分析機器視覺發展和應用現狀,從教學實驗,工業機器視覺檢測等方面的需要上進行考慮,搭建了一個機器視覺實驗平臺,該平臺核心為機器視覺軟件HALCON。該實驗平臺可以進行多種機器視覺相關實驗的設計和研究,并在該實驗平臺上設計完成了一個彈簧片檢測任務,本論文完成了以下主要內容據項目要求和實驗要求選擇機器視覺系統的硬件,設計集成方案,組建一個實驗平臺。
  采用德國MVTec公司的機器視覺軟件HALCON作為系統軟件的處理核心,降低了機器視覺任務軟件設計的難度和開發周期。
  針對彈簧片工件,選擇相關算法,對其進行尺寸測量和合格判斷。
對IC芯片表面字符進行識別
  基于字符全局特征和局部特征,設計了利用多級分類器并且基于特征點特征識別字符的特征匹配法,完成大寫英文字母和阿拉伯數字的混和識別。
  利用上述結果對IC表面標識進行識別應用。
  第二章:ZM-VS1200機器視覺實驗平臺硬件設計
  典型的機器視覺系統從組成結構來分,可以分為個人計算機(PC)式機器視覺系統和嵌入式機器視覺系統。嵌入式機器視覺系統也稱為智能相機,具有易學、易用、易維護、易安裝等特點。嵌入式機器視覺使用廠家提供的軟件開發工具和函數來編制需要的機器視覺系統程序,通過相機中嵌入的處理系統來執行程序判別、被檢測目標的特征,并輸出結果。使用嵌入式機器視覺系統可以在短時期內構建機器視覺系統,但是這類系統成本高,提供的函數也有限,同時其功能也受到限制,很難滿足多種機器視覺實驗和測量的需求?;赑C的機器視覺系統相對來講較大、結構復雜,開發周期也比較長,但是可以使用的通用軟件也比較多,編制其軟件平臺的選擇性也多,本系統采用的是德國MVTec公司提供的HALCON機器視覺軟件作為其核心處理程序,同時用Mircosoft Visual Studio來完成整體軟件系統集成。該機器視覺平臺軟件算法更加靈活多樣,而且能夠完成功能復雜和智能化程序高的任務。

  2.1系統功能及技術要求
  根據目前機器視覺教學和相關項目的需求,設計一套整體的系統解決方案,考慮到能夠具有以下的功能和要求:
  1,高性能處理功能,可滿足復雜處理過程和實時在線監測功能;
  2,多路視頻輸入功能,多路I/O,滿足多路測控任務;
  3,支持USB數字相機,滿足高分辨率問題的處理要求;
  4,支持Mircosoft Windows XP Embedded專業嵌入式操作系統;
  5,適用各種有形物體的視覺檢測問題;
  6,可編程內部隔離輸入輸出端口,更貼近工業現??;
  7,固態存儲,外觀優美,安裝方便,完全模擬工業現場的測控環境;
  8,USB2.0接口,千兆以太網接口,RS232串行接口,適用聯網數據采集;
  2.2系統硬件組成
  本文根據系統要求進行分析,選擇硬件選型,包括光源,相機,圖像采集卡等。并且獨立設計機器視覺系統的主機部分,將其連接成一個完整機器視覺平臺。該機器視覺平臺如下圖所示
  2.2.1光源
  照明的主要目的是通過一定方式把光源發出的光投射到被測物體上,突出被測特征的對比度,使采集到的圖像質量得到改善從而滿足機器視覺軟件對圖像處理與分析的要求。照明方式的選擇主要考慮被測物體的特性、工作距離、視場大小等因素。當前還沒有任何一種照明方式可以適用于所有的機器視覺工程中,要針對每一個機器視覺工程選擇合適的照明系統。表2-2是常用照明方式的特點、應用場合及其原理。
  在目前的機器視覺應用系統中,好的光源與照明方案往往是整個系統成敗的關鍵。光源與照明方案的配合應盡可能地突出物體特征量,在物體需要檢測的部分與那些不重要部分之間應盡可能地產生明顯的區別,增加對比度,同時還應保證足夠的整體亮度,盡可能突出所要提取的特征。
機器視覺工程中使用的光源除了要適合被測量目標的特性以外,還要求光能穩定。光源的分類方法也很多,目前沒有一種統一的分類方法。通常根據發光器件的不同將光源分為鹵素燈,熒光燈,氙燈,持續光電致發光管,LED燈等。
  光源類型 顏色 壽命(小時) 發光亮度 特點
  鹵素燈 白色偏黃 5000-7000 很亮 發熱多,較便宜
  熒光燈 白色偏綠 5000-7000 亮 較便宜
  氙燈 白色偏藍 3000-7000 亮 發熱多
  持續光電致發光管 由發光頻率決定 5000-7000 較亮 發熱少,較便宜
  LED燈 紅黃綠白藍 60000-100000 較亮 發熱少,固體,能做成各種形狀
  其中,LED光源效率高、體積小、發熱少、功耗低、發光穩定、壽命長,通過不同的組合方式可以制造成環形、條形、矩形等不同形狀的光源來滿足不同工程的需要。因此,LED光源以其優異的特性在機器視覺工程中得到了廣泛的應用。
  本文選擇的是白色LED環形光源,同時有一個可調亮度的亮度控制器。
  UT-70-99-W LED燈帶有螺旋接口,專為單筒CCD顯微鏡設計的,OD42MM,外徑70MM,保用三年
  優力特LED無影冷光源是新世紀照明科研成果,用戶可以根據需要加裝濾光片,減少光線干擾從而顯著提高圖像質量,徹底解決了自身存在的先天缺陷,是環形節能燈的升級換代產品。目前LED無影冷光源的優越性逐漸被顯微鏡等使用廠商所了解和接受,使用成本亦較環形節能燈低,減少了每1-2個月就需更換環形燈管的麻煩。
  具體特點:
  1. 沒有頻閃:因為LED無影冷光源為純直流供電,無頻閃,不易使眼睛產生疲勞感,亦不會對工作區域的其他設備(如示波器)產生諧波干擾。 
  2. 光照均勻:LED無影冷光源是360度均勻照射,在被觀察物體上無虛影產生,清晰度高。 
  3. 超長壽命:LED無影冷光源由于發熱量極低(沒有輻射)、不影響觀測物的質量,耗電量?。ǖ偷繆?、低電流起動)平均壽命大于35000小時,遠大于普通環形燈的1500-2500小時,壽命為普通環形熒光的十倍以上。 
  4. 消除隱患:大多數環形燈工作電壓為:AC110V或AC220V,由于使用不當燒壞電源和燈管現象屢見不鮮,LED無影冷光源使用AC100-240V開關電源,徹底消除上述隱患。 
  5. 亮度可調:配有專用的亮度控制器(亮度控制器具有短路、過載、溫度?;すδ埽?,操作者可根據自身對亮度的適應性隨意調節亮度,使之達到最為理想的舒適度,使長時間工作的眼睛不易產生疲勞感。 
  6. 環保安全:較熒光環形比較耐震、耐沖擊不易破、廢棄物可回收,沒有汞污染,是真正的環保、節能產品。
  2.2.2 相機
  相機是機器視覺系統中的一個關鍵組件,其最本質的功能就是將光信號轉變成有序的電信號。選擇何時的相機也是機器視覺系統設計中的重要環節,相機的選擇不僅直接決定所采集的圖像的分辨率、圖像質量等,同時也與整個系統的運行模式直接相關。
  2.3.2.1 機器視覺中相機的分類
  根據不同的感光芯片可以將相機分為CCD相機和CMOS相機兩種,CMOS相機起步較晚,所攝取的畫面質量也不是很好,所以主要用在圖像品質要求不是很高的產品上,而工業上應用較為普遍的是CCD相機:
  CCD相機:CCD稱為電荷耦合器件,CCD實際只是一個把從圖像半導體中出來的墊子有組織地存儲起來的方法;
  CMOS相機:CMOS稱為“互補金屬氧化物半導體“,CMOS實際上只是將晶體管放在硅塊上的技術。
  人眼能看到1Lux照度(滿月的夜晚)一下的目標,CCD傳感器通常能看到的照度范圍在0.1~3Lux,是CMOS傳感器感光度的3到10倍,所以目前一般CCD相機的圖像質量要優于CMOS相機。
  按照輸出圖像的格式可以分為模擬相機和數字相機:
  模擬相機:模擬相機所輸出信號形式為標準的模擬量視頻信號,需要配專用的圖像采集卡才能轉換成計算機可以處理的數字信號。模擬相機一般用于電視攝像和監控領域,具有通用性好,成本低的特點。但是一般分辨率較低,采集速度慢,而且在圖像傳輸中容易受到干擾,導致圖像質量下降,所以只能用于對圖像質量要求不高的機器視覺系統。
  數字相機:數字相機是在內部集成A/D轉換電路,可以直接將模擬量的圖像信號轉換成數字信號,不僅有效避免了傳輸線路的干擾問題,而且優于擺脫了標準視頻信號格式的制約,對外的信號輸出使用更加高速和靈活的數字信號傳輸協議,可以做成各種分辨率的形式。
  常見的數字相機圖像輸出標準有:IEEE1394,USB2.0,DCOM3,RS-644LVDS,Channel Link LVDS,Camera Link LVDS,千兆網。
  按照像素元排列方式劃分可以分為面陣相機和線陣相機:
  面陣相機:面陣相機是最常見的形式,其像素元是按行列整齊排列的,每個像素元對應圖像上的一個像素點。
  線陣相機:是一種比較特殊的相機,其像素元是一堆線狀排列的,即只有一行像素元,每次只能采集一行的圖像數據,只有當攝像機與被攝物體在縱向相對運動時才能得到我們平??吹降畝枷?。所以適用于被測物體連續運動的場合,尤其適用于運動速度較快,分辨率要求較高的情況。
  根據相機采集圖像色彩不同,可以分為黑白相機和彩色相機。彩色相機適用于需要提取場景中的顏色信息進行檢測和識別的場合,黑白相機只能生成灰度圖像。相對于相同精度的彩色相機來講黑白相機價格低、數據量小、速度快、也能夠體現場景中的亮度信息。
  2.3.2.2相機的分類
  相機的選擇要根據系統的要求綜合考慮鏡頭和圖像采集卡的情況來選擇相機的參數。通常相機根據其參數的不同進行分類,下面是常用的分類方法:
  根據相機采集圖像色彩不同,可以分為黑白相機和彩色相機。彩色相機適用于需要提取場景中的顏色信息進行檢測和識別的場合,黑白相機只能生成灰度圖像。相對于相同精度的彩色相機來講黑白相機價格低、數據量小、速度快、也能夠體現場景中的亮度信息。
  根據信號傳輸方式的不同相機分為模擬信號相機和數字信號相機,模擬信號相機成本低,在成像質量、速度、分辨率方面不如數字相機性能好。
  根據圖像傳感器的不同相機可以分為CCD相機和CMOS相機。其中,CCD
是目前比較成熟的成像器件,已經廣泛的被應用于各種成像和光學探測領域中,
CCD相機也成為圖像傳感器的主流產品。
  對于CCD相機來說,按照傳感器的像素幾何排列不同可分為線陣和面陣兩種。面陣相機的像素幾何排列是二維平面,一般為矩形;線陣相機的像素按一維直線排列。面陣相機一次可以采集到一定視野范圍內的全部圖像信息;線陣相機一次只能觀察物體的一個條狀部分,攝像頭和物體必須有相對運動來完成掃描,把每次采集的圖像進行拼接得到圖像。線陣相機的成像質量不如面陣相機,但是線陣相機分辨率高,速度快,對于運動物體的連續檢測(例如:連續運動的紙張)有著自身的優勢。
  相機的選擇除了考慮選擇黑白/彩色、數字/模擬、面陶線陣、精度、速度外,還要考慮的因素有:相機與圖像采集卡之間的數據輸出接口、相機與鏡頭之間的聯接接口等。數據輸出接口主要有視頻制式模擬信號、CameraLink,  LIDS ,IEEE1394. USB等。在系統的硬件選擇時要注意相機和圖像采集卡之間的接口的類型,盡量選用相同接口,如果接口不同要考慮相機和圖像采集卡之間的接口轉換問題;根據相機和鏡頭間的聯接支座的螺紋的不同可以分為C接口和CS接口。
  目前工業用相機主要有CCD和CMOS兩種。CMOS相機起步較晚,所攝取的畫面質量也不是很好,所以主要用在圖像品質要求不是很高的產品上,而工業上應用較為普遍的是CCD相機。CCD( Charge Coupled Device)是美國人Boyle發明的一種半導體光學器件。該器件具有光電轉換、信息存儲和延時等功能,并且集成度高、能耗小,故一出現就在固體圖像傳感、信息存儲和處理等方面得到廣泛應用iii。在選擇相機時,主要有以下幾個方面的問題要考慮
  (1)相機的掃描方式相機按照掃描方式可以分為面掃描和線掃描相機。顧名思義,線掃描相機是指對物體進行行掃描的相機,線掃描相機又可分為隔行掃描和逐行掃描。線掃描相機適用于以下情況①對固定的物體做一維的測量②對象物體處于運動狀態;③需處理可旋轉圓柱體的邊緣圖像濡要對象物體的高分辨率圖像,而又要考慮價格因素等,其他情況下可以考慮使用面掃描相機‘“’。線掃描相機的特點是運動平穩、速度跟蹤精度高、光源強度要求高。目前,線掃描相機的分辨率已經達到幾千,檢測速率也達到61秒甚至更高。面掃描相機一次只能拍攝一副圖像。由于面掃描相機的自身局限性,使其不適于動態目標連續無遺漏的高精度檢測。但是,針對其工作原理,采用以下技術:①選用禎傳送或行間傳送CC}②采用高速快門(電子快門}③采用單場技術;④選用高頻光源等,是完全可以進行動態圖像的實時采集的,完全可以滿足工業在線檢測的要求‘3,。
  (2)相機的顏色標準相機按顏色可以分為黑白和彩色相機。其中,黑白相機比彩色相機的分辨率高,而且數據采集速度快。隨著相機制造技術的不斷發展,現在,彩色相機也越來越多的得到了應用。這是因為過去的彩色相機系統要由三臺相機組成,這三臺相機分別對應R(紅色).G(綠色).B(藍色)波長,而現在則出現了單((O彩色相機。彩色相機可以提供更強的觀察和區別能力,因此在醫學、生物學以及一些工業過程控制方面發揮了重要作用。
  (3)相機的輸出接口形式相機輸出接口形式有RS422.RS644. USB. IEEE1394以及Cameralink等,在選擇圖像處理卡時應注意其是否支持所選用相機的輸出形式。
  現在世界上有很多公司都在生產CCD相機,這其中比較者名的有德國的B asler公司、丹麥的7AI公司、加拿大的Da1sa公司等

  2.2.3 鏡頭
  鏡頭選擇要根據相機的傳感器尺寸、支座接口形式以及被測量的零件尺寸等進行綜合考慮。鏡頭的成像應能夠完全覆蓋鏡頭的傳感器表面;鏡頭和相機的聯接接口形式應該盡量相同;鏡頭的視場和景深應該滿足被測量的零件的尺寸要求。
下面是鏡頭幾個主要參數的解釋:
  視場:視場就是整個系統能夠觀察的物體的尺寸范圍,也就是與圖像傳感器上所成圖像對應的場景的大小。
  工作距離:工作距離就是物距,即:物體到鏡頭的距離。
  分辨率:分辨率描述的是光學系統能夠分辨的最小物體的距離一般用成對的黑白相間線來標定鏡頭的分辨率,即:每毫米多少線對(lp/mm ) 。
  景深:沿光軸方向上物體的尺寸或運動在一定范圍內所成的圖像是清晰的,也就是說,這個范圍稱為景深。
  光圈:光學系統中光線經過折射、反射等最后到達像面,在這個傳輸過程中,并不是所有進入系統的光線最后都能通過,而是有一部分被阻擋。為了能夠調節透過的光強度,一般鏡頭中都設置了光圈,也就是一個多葉片的機械裝置組成的直徑可變的圓孔,調整時這個孔的直徑可以連續變化,從而改變鏡頭的有效孔徑。
鏡頭光圈的大小一般用F數來表示。
F數:假定光學系統的有效孔徑是d,焦距是f,那么,F=f/d。這個參數描述了光學系統的采光能力。有效孔徑越大,能收集到和通過的光線越多,而焦距越短,這些光線能到達像面的可能性越大。
本文選用了性價比較高的COMPUTAR公司的M2514-MP百萬像素固定焦距鏡頭(如圖2-5所示),其主要性能參數見表2-3所示。該鏡頭采用C型接口與可以相機配套使用。成像尺寸滿足相機的CCD傳感器尺寸要求。另外,該鏡頭分辨率較高,適合高精度的尺寸檢測。手動的光圈和焦距調節可以滿足本課題的要求。
  相機的鏡頭相當于人眼的晶狀體。如果沒有晶狀體,人眼看不到任何物體;如果沒有鏡頭,相機就無法輸出圖像。在機器視覺系統中,鏡頭的主要作用是將成像目標聚焦在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質量直接影響到機器視覺系統的整體性能,合理選擇并安裝鏡頭,是機器視覺系統設計的重要環節。
  一般情況下,機器視覺系統中的鏡頭可進行如下分類:
  按焦距分類:廣角鏡頭、標準鏡頭、長焦鏡頭等;
  按調焦方式分類:手動調焦、自動調焦等;
按光圈分類:手動光圈、自動光圈。
  2. 4. 1鏡頭的基本結構
  機器視覺系統中采用的鏡頭一般由一組透鏡和光闌組成。
透鏡一般分為凸透鏡和凹透鏡。其中,凸透鏡對光線具有匯聚作用,也稱為匯聚透鏡或正透鏡;凹透鏡對光線具有發散作用,也稱為發散透鏡或負透鏡。由于正負透鏡具有相反的特性,所以鏡頭設計中常常將兩者配合使用,以校正像差和其他各類失真。由于變焦鏡頭既要使鏡頭的焦距在較大范圍內可調,又要保證將成像目標聚焦在圖像傳感器的光敏面上,因而變焦鏡頭一般由多組正、負透鏡組成。
  進入鏡頭的光束大小一般由透鏡框及其它機械結構決定。通常,在鏡頭中設置帶孔的
金屬薄片以限制光束的大小,稱為光闌。
  2. 4. 2鏡頭的接口
  在機器視覺中,光學鏡頭常用的接口為C型和CS型。C型和CS型接口均是國際標
準接口,其旋合長度、制造精度、靠面尺寸及后截距(即安裝基準面至像面的空氣光程)
公差均應符合相關要求。
  C型和CS型接口均為1英寸一32LJN英制螺紋連接口。具有CS接口的相機可以與具有C型或CS型接口的鏡頭連接。但C型接口鏡頭需加裝一個接圈才能與具有CS接口的相
機連接。具有C型接口的相機只能與具有C型接口的鏡頭連接,而不能與具有CS接口的
鏡頭連接,否則不但不能良好聚焦,還有可能損壞圖像傳感器。
  2. 4. 3鏡頭的性能指標
  鏡頭主要有以下幾個性能指標:[39]
  1、焦距
  焦距是光學鏡頭的重要參數,通常用f來表示。鏡頭的焦距決定了成像目標在圖像傳感器上圖像的大小。當采用不同焦距的光學鏡頭對同一目標成像時,鏡頭的焦距越大,所得到的像也就越大;另一方面,焦距直接與鏡頭的視場角相關。一般短焦距鏡頭具有較大的視場角,長焦距鏡頭的視場角較小。
  2、分辨率
  鏡頭的分辨率一般用鏡頭對黑白相間的線條密度的分辨極限來描述,即:以單位長度內可以分辨的線條數N來表示。
  3、視場角
  鏡頭的視場角決定了圖像傳感器成像的空間范圍,它與光學鏡頭的焦距有關。當CCD器件尺寸一定時,焦距越長,其視場角越小。
  4、光譜特性
  光學鏡頭的光譜特性主要指鏡頭對各波段光線的透過率特性。在部分機器視覺應用系統中,要求圖像的顏色應與成像目標的顏色具有較高的一致性。因此希望各波段透過光學鏡頭時,除總強度有一定損失外,其光譜組成并不發生改變。
  影響光學鏡頭光譜特性的主要因素為:膜層的干涉特性和玻璃材料的吸收特性。在機器視覺系統中,為了充分利用鏡頭的分辨率,鏡頭的光譜特性應與使用條件相匹配。即:要求鏡頭最高分辨率的光線應與照明波長、CCD器件接受波長相匹配,并使光學鏡頭對該波長的光線透過率盡可能的提高。

  2.4 本章小節
  本章給出了機器視覺檢測系統的硬件組成結構,討論了機器視覺系統中各個硬件的參數和一般的選用原則。并根據本文的課題的要求選擇了合適的硬件,介紹了其性能特點。使用所選擇的硬件搭建了本文的機器視覺檢測系統。
  第三章:機器視覺中的圖像處理技術
  機器視覺系統根據其任務的不同,對所采集的圖像要求也不同,同時對圖像的分析處理也不同?;魘泳醮淼暮誦氖嵌圓杉降耐枷窠蟹治齪痛?,并將與圖像相關的信息進行輸出。
  機器視覺系統對所采集到圖像質量的要求根據機器視覺系統所承擔的任務不同而有所側重。對于基于機器視覺的測量任務來說,圖像中被測量目標的邊緣信息和灰度信息的是非常重要的,是測量精度的重要決定因素。通常,機器視覺軟件需要對圖像消除噪聲、校正失真、有選擇性的突出圖像中的特征部分,使得視覺系統可以快速準確的提取到圖像中所需要的信息。本章介紹了數字圖像的生成、圖像增強、邊緣檢測、圖像分割和圖像的特征識別。
  由于計算機只能識別和處理數字信號,所以,模擬相機拍攝的模擬圖像經過圖像采集卡進行轉換,輸出的數字圖像交給計算機進行分析和處理。而USB相機本身自帶數A/D轉換,可以直接接在計算機的USB接口上,輸出數字圖像交給計算機進行分析和處理。
  本文相機采用的都是CCD相機,因此本章討論的主要是CCD相機的成像。
   一般的圖像都是模擬圖像,即圖像上的信息是連續變化的模擬量。如‘幅黑白灰度照片上的物體是通過照片上各點的光的強度不同而體現的,而照片上的光強是個連續變化的量,也就是說,在一定的范圍內,光強的任何值都可能出現。對于這種模擬圖像只能采用模擬處理方式進行處理,例如按光學原理用透鏡將照片放大。計算機不能接受和處理模擬信號,只有將連續的模擬信號變換為離散的數字信號,或者說將模擬圖像變換為數字圖像方能接受。為此,常將計算機圖像處理稱作為數字圖像處理。圖像的數字化過程通過采樣和量化兩步完成[[3]
  3.1 圖像增強
  圖像增強技術作為一大類基本的圖像處理,其目的是對圖像進行加工,以取得對具體應用來說視覺效果更加有利的圖像。圖像增強技術的主要目標是改善圖像質量的,便于人或者機器進行分析、理解。
圖像增強是圖像處理最關鍵的研究問題之一,圖像處理最基本的目的質疑就是改善圖像的質量,而改善圖像最常用的技術就是圖像增強。圖像增強有兩大類的應用,一類是改善圖像的視覺效果,一類是突出圖像的特征,便于計算機處理。
  圖像增強按照作用域可以分為兩類,即空域處理和頻域處理??沼虼硎侵苯傭醞枷窠寫?,而頻域處理則是在圖像的某個變換域內,對圖像的變換系數進行運算,然后通過逆變換獲得圖像的增強效果。
  頻域處理是在圖象的某種變換域內對圖象變換值進行運算。如先對圖象進行傅立葉變換,再對圖象的頻率進行濾波處理,最后將濾波處理后的圖象變換值反變換到空間域,從而獲得增強后的圖象。其算法可以表示為:
  1, 首先對函數 進行傅立葉變換得到 ;
  2,  進行 濾波,得到 ;
  3, 對 進行傅立葉反變換得到 ;
  在這里面, 是給定的(所以 也是可以通過變換得到的),唯一需要確定的就是濾波 ,選擇不同的 ,所得到的增強值 是不同的。
  3.1.1灰度變換法
灰度變換法是空域增強處理的一種?;詰悴僮韉腦鑾糠椒ń兇齷葉缺浠??;葉缺浠豢梢允雇枷穸段Ъ喲?,圖像對比度擴展,圖像清晰,特征明顯,是圖像增強的重要手段?;葉缺浠豢梢允瓜咝員浠?,又可以是非線性變換。
  1,線性變換
  在曝光不足或者過度的情況下,圖像恢復可能匯聚現在一個很小的范圍內。這時得到的圖像可能是一個模糊不清,似乎沒有灰度層次的圖像。用一個線性單值函數,對圖像中的每一個像素做線性擴展,將有效改善圖像的視覺效果。

  這種兩端“截取式”的變換使小于灰度級 和大于灰度級 的像素強行壓縮為 和 ,將會造成一部分信息的丟失。不過有時為了某種需要,做這種“犧牲”是值得的。
還可以根據需要,拉伸圖像的一些灰度細節,相對抑制不感興趣的部分。這可以通過分段線性變換得到:
  2,非線性變換
  原始圖像 的灰度范圍為 ,可以通過自然對數變換到區間 上,從而得到圖像 :
  這一變換擴展輸入圖像中低灰度的對比度,而壓縮高灰度值。此變換常與指數變換并用,如在同態濾波中,對輸入圖像做對數變換后,在輸出端必須進行指數變換,以獲得整個系統合一的傳遞函數。
  3.1.2 均值濾波
  均值濾波又稱作鄰域平均法,其主要思想是將圖像中每一像素的灰度值用這一像素及其周圍一定大小鄰域內所有像素的平均值來代替。因為圖像噪聲多半是隨機性的,影響某一像素點的原因,我們都可以認為是鼓勵的。因此,和鄰近各點相比,該點的灰度值將有顯著的不同。
一副 個像素的圖像 經過均值濾波后輸出一幅圖像 ,其表達式為:
  鄰域平均法存在著邊緣模糊效應,其模糊程度與鄰域半徑成正比。本來不是噪聲的邊緣處,應該保留原有的灰度差,而鄰域平均法使邊緣處的灰度趨向均勻。為了減少模糊效應可以采用“超限鄰域平均法”(即閥值法)。
   超限鄰域平均法以某個灰度值 作為閾值,如果某個像素的灰度大于其鄰近像素的平均值,并超過閾值,才使用平均灰度置換這個像素灰度,它的數學表達式:
  3.1.3 中值濾波
  均值濾波算法相當一個低通濾波器,但是由于圖像邊緣輪廓含有大量的高頻信息,所以使用均值濾波進行過濾噪聲時,必然使邊界變模糊。而中值濾波則抑制圖像噪音的同時,還較好的保存了圖像邊緣的輪廓信息。
中值濾波的思想是將圖像中的每一個像素的灰度值用該點的鄰域中的所有像素的灰度值的中值來代替。中值濾波在一定的條件下,可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波等所帶來的圖像細節模糊,而且對濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。特別適合用在有很強的椒鹽噪聲或脈沖式的干擾時,因為這些干擾值與其鄰近像素的灰度值有很大的差異,因此經排序后取中值的結果是強迫將此干擾變成與其鄰近的某些像素的灰度值一樣,達到去除干擾的效果。在實際運算過程中并不需要圖像的統計特性,這也帶來不少方便,但是對一些細節特別多,特別是點、線、尖頂細節多的圖像不宜采用中值濾波方法。


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