常說眼睛是人類心靈的窗戶,如果給機器裝一雙眼睛,賦予它感知能力,使得它看懂世界,又是什么樣子的呢?
機器視覺系統(tǒng)
機器視覺系統(tǒng)是指利用機器替代人眼做出各種測量和判斷。
機器視覺是工程領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域中的一個非常重要的研究領(lǐng)域,它是一門涉及光學(xué)、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領(lǐng)域的綜合性學(xué)科,其功能以及應(yīng)用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣,其中母子圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術(shù)、圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展,有力地推動了機器視覺的發(fā)展。
機器視覺是一種比較復(fù)雜的系統(tǒng)。因為大多數(shù)系統(tǒng)監(jiān)控對象都是運動物體,系統(tǒng)與運動物體的匹配和協(xié)調(diào)動作尤為重要,所以給系統(tǒng)各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。
在某些應(yīng)用領(lǐng)域,例如機器人、飛行物體導(dǎo)制等,對整個系統(tǒng)或者系統(tǒng)的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。
機器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成和工作過程
一個完整的機器視覺系統(tǒng)包括:照明光源、光學(xué)鏡頭、 CCD 攝相機、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監(jiān)視器、通訊單元等。
工業(yè)機器視覺系統(tǒng)的工作過程主要如下:
1、當傳感器探測到被撿測物體接近運動至攝像機的拍攝中心,將觸發(fā)脈沖發(fā)送給圖像采集卡;
2、圖像采集卡根據(jù)已設(shè)定的程序和延時,將啟動脈沖分別發(fā)送給照明系統(tǒng)和攝像機;
3、一個啟動脈沖送給攝像機,攝像機結(jié)束當前的拍照,重新開始一副新的拍照,或者在啟動脈沖到來前攝像機處于等待狀態(tài),檢測到啟動脈沖后啟動,在開始新的一副拍照前攝像機打開曝光構(gòu)件(曝光時間事先設(shè)定好);另一個啟動脈沖送給光源,光源的打開時間需要與攝像機的曝光時間匹配;攝像機掃描和輸出一副圖像;
4、圖像采集卡接收信號并通過A/D轉(zhuǎn)換將模擬信號數(shù)字化,或者是直接接收攝像機數(shù)字化后的數(shù)字視頻數(shù)據(jù);
5、圖像采集卡將數(shù)字圖像存儲在計算機的內(nèi)存中;
6、計算機對圖像進行處理、分析和識別,獲得檢測結(jié)果;
7、處理結(jié)果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。
(機器視覺系統(tǒng)的工作過程)
機器視覺相關(guān)技術(shù)
1、圖像采集技術(shù)——機器視覺的基礎(chǔ)
圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數(shù)字攝像機和圖像采集卡構(gòu)成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下,數(shù)字攝像機拍攝目標物體并將其轉(zhuǎn)化為圖像信號,最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。在設(shè)計圖像采集部分時,要考慮到多方面的問題,主要是關(guān)于數(shù)字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。
(1)光源照明
照明是影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素,其直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。到目前為止,還未有哪種機器視覺照明設(shè)備能通用各種應(yīng)用,因此在實際應(yīng)用中,需針對應(yīng)用選擇相應(yīng)的照明設(shè)備以滿足特定需求。
照明系統(tǒng)按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中,背向照明是指將被測物放在光源和攝像機之間,以提高圖像的對比度。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側(cè),其優(yōu)點是便于安裝。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,并根據(jù)其產(chǎn)生的畸變,解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機拍攝要求與光源同。
(2)光學(xué)攝像頭
光學(xué)攝像頭的任務(wù)就是進行光學(xué)成像,一般在測量領(lǐng)域都又專門的用于測量的攝像鏡頭,因為其對成像質(zhì)量有著關(guān)鍵性的作用。攝像頭需要注意的一個問題是畸變。這個就需要使用相應(yīng)的畸變校正方法,目前也開發(fā)出了很多自動畸變自動校正系統(tǒng)。
(3)CCD 攝像機及圖像采集卡
CCD( Charge Coupled Device) 攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數(shù)字化。目前 CCD,CMOS等固體器件的應(yīng)用技術(shù),線陣圖型敏感器件,像元尺寸不斷減小,陣列像元數(shù)量不斷增加,像元電荷傳輸速率也得到大幅提高。在基于PC機的機器視覺系統(tǒng)中,圖像采集卡是控制攝像機拍照來完成圖像的采集與數(shù)字化,并協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)的重要設(shè)備。
圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口為:黑白、彩色、模擬、數(shù)字等形式。
2、圖像處理與分析——機器視覺的核心
用于機器視覺的圖像處理與分析方法的核心是,解決目標的檢測識別問題。當所需要識別的目標比較復(fù)雜時,就需要通過幾個環(huán)節(jié),從不同的側(cè)面綜合來實現(xiàn)。
對目標進行識別提取的時候,首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。目標物提取的復(fù)雜性一般就在于目標物與非目標物的特征差異不是很大,在確定了目標提取方案后,就需要對目標特征進行增強。
隨著計算機技術(shù)、微電子技術(shù)以及大規(guī)模集成電路的發(fā)展,圖像信息處理工作越來越多地借助硬件完成,如 DSP 芯片、專用的圖像信號處理卡等。軟件部分主要用來完成算法中并不成熟又較復(fù)雜或需不斷完善改進的部分。這一方面提高了系統(tǒng)的實時性,同時又降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度。
機器視覺技術(shù)遇到的問題
對于人類來說,識別和理解周圍場景是一件非常容易的事,但對于機器人來說,卻是一件很困難的事。主要困難有一下幾個方面:
(1)穩(wěn)定性問題
現(xiàn)實中的環(huán)境因素是多變的,場景中的諸多因素,包括照明、物體形狀、表面顏色、攝像機以及空間關(guān)系變化都會對生成的圖像有影響。比如用于智能交通檢測的設(shè)備,如何保證其在惡劣天氣下依舊保持較高的穩(wěn)定性就是一個很難解決的問題。
(2)構(gòu)造出性能良好的識別算法
圖像處理與分析技術(shù)是機器視覺的核心,所以構(gòu)造出一個良好的、適應(yīng)相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用的識別算法顯得尤為重要。而且現(xiàn)在的應(yīng)用領(lǐng)域越來越要求檢測設(shè)備具有準確、高速地識別出目標的能力,如果我們不能構(gòu)造出一個更好的識別算法,就不能適應(yīng)不斷增長的需求。
(3)數(shù)據(jù)量大
機器視覺所獲取的數(shù)據(jù)量非常非常大的。比如用于手機上的人臉識別功能,識別一次要投射多大幾萬個紅外線點,這是一個龐大的數(shù)據(jù)。再比如交通檢測方面看,一天累積下來的數(shù)據(jù)量也是驚人的。所以如何處理如此大的信息量是個難題。不過隨著硬件技術(shù)的發(fā)展,這個問題將來會逐步得到解決。
機器視覺的誕生和應(yīng)用,大幅解放了人類勞動力,同時提高了生產(chǎn)自動化水平,裝備的使用效率、可靠性及穩(wěn)定性等。隨著新技術(shù)、新理論在機器視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用,機器視覺將在國民經(jīng)濟的各領(lǐng)域申發(fā)揮更大作用,其應(yīng)用前景廣闊,并為社會的發(fā)展帶來了新的技術(shù)革命。
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