機(jī)器視覺圖像處理方法是一門結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、光學(xué)和機(jī)械工程等多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科。它的主要目的是讓機(jī)器能夠“看到”并理解圖像中的信息，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的決策和操作。以下是機(jī)器視覺圖像處理方法的一些關(guān)鍵步驟和技術(shù)：

圖像采集

圖像采集是機(jī)器視覺的第一步，涉及從工作現(xiàn)場(chǎng)獲取場(chǎng)景圖像的過程。現(xiàn)代相機(jī)可以直接輸出數(shù)字圖像信號(hào)，避免了模數(shù)轉(zhuǎn)換的步驟，并且數(shù)字輸出接口已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、藍(lán)牙等，可以直接發(fā)送到電腦進(jìn)行處理。

圖像預(yù)處理

由于設(shè)備和環(huán)境因素的影響，采集到的圖像可能會(huì)受到噪聲、幾何變形、色彩失調(diào)等干擾。必須對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、幾何校正、直方圖均衡化等。

圖像分割

圖像分割是根據(jù)應(yīng)用需求將圖像分割成具有不同特征的區(qū)域，并從中提取出感興趣的目標(biāo)。常見的特征包括灰度、顏色、紋理、邊緣、角點(diǎn)等。

目標(biāo)識(shí)別與分類

在制造業(yè)或安防等行業(yè)，機(jī)器視覺需要對(duì)輸入圖像的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類，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)有很多相似之處，常在目標(biāo)識(shí)別完成后，目標(biāo)類別也就清晰了。

目標(biāo)定位與測(cè)量

在智能制造中，常見的任務(wù)是安裝目標(biāo)工件，但往往需要在安裝前對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位，安裝后對(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。

目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤

圖像處理中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤就是檢測(cè)相機(jī)實(shí)時(shí)捕獲的場(chǎng)景圖像中是否存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并預(yù)測(cè)其下一步的運(yùn)動(dòng)方向和趨勢(shì)，即跟蹤。并將這些運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)及時(shí)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。

數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺PDF資源

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數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺:VisualC++與Matlab實(shí)現(xiàn)

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圖像處理、分析與機(jī)器視覺(第三版)

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