機(jī)器視覺系統(tǒng)與數(shù)字圖像處理論文

1、 華東交通大學(xué)理工學(xué)院課程設(shè)計報告書所屬課程名稱數(shù)字圖像處理與分析題目機(jī)器視覺系統(tǒng)與數(shù)字圖像處理分院電信分院專業(yè)班級*班學(xué)號*學(xué)生姓名鄧群指導(dǎo)教師付念2013年6月16日課程設(shè)計(論文評閱意見 評閱人付念職稱講師2013年6月16日目錄華東交通大學(xué)理工學(xué)院 (1課程設(shè)計(論文評閱意見 (2目錄 (3機(jī)器視覺系統(tǒng)與數(shù)字圖像處理 (31機(jī)器視覺系統(tǒng) (31.1機(jī)器視覺系統(tǒng)簡介 (31.2機(jī)器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成和工作過程 (42數(shù)字圖像處理 (62.1數(shù)字圖像處理簡介 (62.2 數(shù)字圖像處理的工具 (62.3數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容 (62.4發(fā)展概況 (73論文小結(jié) (8機(jī)器視覺系統(tǒng)與數(shù)字圖像處理1機(jī)

2、器視覺系統(tǒng)1.1機(jī)器視覺系統(tǒng)簡介機(jī)器視覺系統(tǒng)是指利用機(jī)器替代人眼做出各種測量和判斷。機(jī)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(jī)械、計算機(jī)、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(jī)、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(jī)器視覺的發(fā)展。機(jī)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(yùn)動物體,系統(tǒng)與運(yùn)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(yán)格的要求。在某些

3、應(yīng)用領(lǐng)域,例如機(jī)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(yán)格的要求。機(jī)器視覺系統(tǒng)通過圖像攝取裝置將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號。機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息,而且易于自動處理,也易于同設(shè)計信息以及加工控制信息集成。在生產(chǎn)線上,人來做此類測量和判斷會因疲勞、個人之間的差異等產(chǎn)生誤差和錯誤,但是機(jī)器卻會不知疲倦地、穩(wěn)定地進(jìn)行下去;在一些不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機(jī)器視覺來替代人工視覺。機(jī)器視覺系統(tǒng)就其檢測性質(zhì)和應(yīng)用范圍而言,分為定量和定性檢測兩大類,每類又

4、分為不同的子類。機(jī)器視覺在工業(yè)在線檢測的各個應(yīng)用領(lǐng)域十分活躍,如:印刷電路板的視覺檢查、鋼板表面的自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質(zhì)檢測、機(jī)械零件的自動識別分類和幾何尺寸測量等。此外,在許多其它方法難以檢測的場合,利用機(jī)器視覺系統(tǒng)可以有效地實現(xiàn)。機(jī)器視覺的應(yīng)用正越來越多地代替人去完成許多工作,這無疑在很大程度上提高了生產(chǎn)自動化水平和檢測系統(tǒng)的智能水平機(jī)器視覺系統(tǒng)的優(yōu)點有:1.非接觸測量,對于被檢測對象不會產(chǎn)生任何損傷,而且提高了系統(tǒng)能夠的可靠性;2.較寬的光譜響應(yīng)范圍,例如使用人眼看不見的紅外測量,擴(kuò)展人眼的視覺范圍;3.長時間穩(wěn)定工作,人類難以長時間對同一對象進(jìn)行觀察,而機(jī)

5、器視覺系統(tǒng)則可以長時間地作測量、分析和識別任務(wù)。機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、交通、醫(yī)療、金融甚至體育、娛樂等等行業(yè)都獲得了廣泛的應(yīng)用,可以說已經(jīng)深入到我們的生活、生產(chǎn)和工作的方方面面。1.2機(jī)器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成和工作過程一個完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括:照明光源、光學(xué)鏡頭、CCD 攝相機(jī)、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監(jiān)視器、通訊單元等,如圖2-1所示。 圖2-1 典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作過程主要如下,如圖2-2所示:1、當(dāng)傳感器探測到被撿測物體接近運(yùn)動至攝像機(jī)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

6、統(tǒng)和攝像機(jī);3、一個啟動脈沖送給攝像機(jī),攝像機(jī)結(jié)束當(dāng)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(jī)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(jī)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(jī)的曝光時間匹配;攝像機(jī)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(jī)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(jī)的內(nèi)存中;6、計算機(jī)對圖像進(jìn)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(jìn)行定位、糾正運(yùn)動的誤差等。 圖2-2機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作過程2 數(shù)字圖像處

7、理 21 數(shù)字圖像處理簡介 數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing即計算機(jī)圖像處理， 指將圖像由模擬信號轉(zhuǎn)化為 數(shù)字信號，并利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的過程。圖 像經(jīng)過處理后，輸出的質(zhì)量得到很大程度的增強(qiáng)，即改善了其視覺效果，又便于計算機(jī)完成 后續(xù)的分析、處理等。 圖像是人類獲取信息和交換信息的主要來源之一， 圖像處理已經(jīng)在人類生活和工作的許 多方面得到了廣泛的應(yīng)用并取得令人矚目的成就，例如航空航天技術(shù)、通信工程、生物醫(yī)學(xué) 工程、工業(yè)檢測、文化藝術(shù)、軍事安全、電子商務(wù)、視頻和多媒體系統(tǒng)等領(lǐng)域，圖像處理已 經(jīng)成為一門前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。數(shù)字

8、圖像處理技術(shù)雖然已經(jīng)取得了很多重要的研究成就， 但是仍然存在一些困難： （1）信息處理量大。數(shù)字圖像處理的信息基本上都是以二維形式存 在，處理信息量較大，對計算機(jī)的速度、存儲量等有比較高的要求。 （2）頻帶占用寬。在圖 像成像、傳輸、顯示等環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上，成本高，技術(shù)實現(xiàn)難度大，這就要求更高的頻帶壓縮 技術(shù)。 （3）像素相關(guān)性較大。數(shù)字圖像中每個像素并不是獨(dú)立的，很多像素有著相同或者接 近的灰度，相關(guān)性較大，因此信息壓縮有很大地提升空間。 （4）不能復(fù)現(xiàn)有關(guān)三維景物的所 有幾何信息。 圖像是三維景物的二維投影， 所以必須附加新的測量或者合適的假定才能理解 和分析三維景物。 （5）人為因素的影響大

9、。經(jīng)過數(shù)字圖像處理的圖像一般是被人觀察和分析 的，人的視覺系統(tǒng)很復(fù)雜，機(jī)器視覺系統(tǒng)同樣是模仿人的視覺，人的感知機(jī)理制約著機(jī)器視 覺系統(tǒng)的研究。 在工業(yè)生產(chǎn)自動化過程中， 數(shù)字圖像處理技術(shù)是實現(xiàn)產(chǎn)品實時監(jiān)控和故障診斷分析最有 效的方法之一，隨著計算機(jī)軟硬件、思維科學(xué)研究、模式識別以及機(jī)器視覺系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù) 和理論的進(jìn)一步發(fā)展，將促進(jìn)這一方法向更高、更深層次發(fā)展。 2.2 數(shù)字圖像處理的工具 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用工具有很多，總體可以分為三類： 第一類工具的共同點是先把圖像變換到其他域中進(jìn)行處理， 再變換到原域中進(jìn)行下一步 處理，例如有關(guān)圖像濾波和正交變換等方法。 第二類工具是直接在空間域中進(jìn)行圖像處

10、理， 例如微分方程方法、 統(tǒng)計方法等數(shù)學(xué)方法。 第三類工具和通常在空間域和頻域使用的方法不同， 是建立在隨機(jī)集合和積分幾何論基 礎(chǔ)上的運(yùn)算，例如數(shù)學(xué)形態(tài)運(yùn)算方法。 2.3 數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容 數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容主要有以下幾個方面： 1圖像變換。為了得到更加簡單和方便處理的圖像函數(shù)，一般要對圖像進(jìn)行圖像變換， 6 圖像變換的形式主要有光學(xué)和數(shù)字兩種， 分別對應(yīng)連續(xù)函數(shù)和二維離散運(yùn)算。 常用的方法有 傅立葉變換、沃爾什-哈達(dá)瑪變換、離散卡夫納勒維變換等間接處理技術(shù)。 2圖像增強(qiáng)和復(fù)原。其目的都是改善圖像的質(zhì)量，提高圖像的清晰度。圖像增強(qiáng)可以 突出預(yù)處理圖像中所感興趣信息，常用方法有灰度變換

11、、直方圖處理、銳化濾波等。圖像復(fù) 原可以復(fù)原被退化的圖像，常采用濾波復(fù)原的方法。 3圖像壓縮。這種技術(shù)可以除去冗余數(shù)據(jù)，減少描述圖像所需的數(shù)據(jù)量，實現(xiàn)快速傳 輸和存儲圖像數(shù)據(jù)。 圖像壓縮分為有損壓縮和無損壓縮兩種， 無損壓縮主要用在編檔保存等 要求圖像質(zhì)量的方面， 有損壓縮相比前者可以實現(xiàn)更高的壓縮程度， 但是生成的圖像不如原 圖。 4圖像分割。圖像分割是把圖像內(nèi)各像素進(jìn)行分類，將圖像細(xì)分成若干有意義的子區(qū) 域，如圖像中的區(qū)域、邊緣等。經(jīng)過幾十年的研究，在借助各種理論的基礎(chǔ)上，圖像分割的 算法現(xiàn)在已經(jīng)有上千種， 但由于這些算法都是針對具體問題提出的， 因此尚無通用分割算法。 隨著各種新技術(shù)和新

12、理論的結(jié)合，圖像分割算法將取得更大地突破和進(jìn)展。 5圖像描述。對被分割出來的區(qū)域進(jìn)行描述，是圖像自動化處理的前期步驟，表示區(qū) 域關(guān)系到兩個基本選擇： 用外部特征表示區(qū)域和用內(nèi)部特征表示區(qū)域， 不管選擇何種表示方 案都是為了數(shù)據(jù)便于計算機(jī)處理。 圖像描述的方法有曲線擬合、 基于弧長極半徑的傅里葉描 述子、矩描述、鏈碼。 6圖像分類識別。圖像識別是按照某些特征對研究對象進(jìn)行識別，屬于模式識別的范 疇，其主要內(nèi)容對預(yù)處理后的圖像，進(jìn)行圖像分割和特征提取，進(jìn)而進(jìn)行識別分類。圖像識 別一般采用統(tǒng)計識別法、模糊識別法和人工神經(jīng)網(wǎng)分類方法。 2.4 發(fā)展概況 數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 50 年代，

13、 當(dāng)時的電子計算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平， 人 們開始利用計算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于 20 世紀(jì) 60 年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺 效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖 像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實 驗室（JPL） 。他們對航天探測器徘徊者 7 號在 1964 年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處 理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境 的影響，由計算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，

14、獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回 的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理， 以致獲得了月球的地形圖、 彩色圖及全景鑲嵌圖， 獲得了非凡的成果， 為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎(chǔ)， 也推動了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的 誕生。在以后的 7 宇航空間技術(shù)，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大 的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。 1972 年英國 EMI 公司工程師 Housfield 發(fā)明了用于頭顱診斷的 X 射線計算機(jī)斷層攝影 裝置，也就是我們通常所說的 CT（Computer Tomograph） 。CT 的基該方法是根據(jù)人的頭部 截面的投影，

15、經(jīng)計算機(jī)處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。 1975 年 EMI 公司又成功研制出全身用的 CT 裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷 層圖像。1979 年，這項無損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢 獻(xiàn)。與此同時，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬 于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、 文化藝術(shù)等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。隨著圖像處理技術(shù)的深 入發(fā)展，從 70 年代中期開始，隨著計算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù) 字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。人們已開始研究

16、如何用計算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似 人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機(jī)視覺。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家 投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是 70 年代末 MIT 的 Marr 提出的視覺計算理論， 這個理論成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo) 思想。 圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展， 但它本身是一個比較難的研究領(lǐng) 域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機(jī)視覺是一個有待 人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域。 3 論文小結(jié) 本文闡述了機(jī)器視覺的理論，分析了其系統(tǒng)特點、構(gòu)成、工作過程以及應(yīng)用；闡述了數(shù) 字圖像處理理論，

17、分析了其應(yīng)用工具、研究內(nèi)容以及應(yīng)用。為下一步構(gòu)建檢測系統(tǒng)提供了理 論依據(jù)。 機(jī)器視覺系統(tǒng)通過圖像采集硬件（相機(jī)、鏡頭、光源等）將被檢測目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖 像信號，并傳達(dá)給專用的圖像處理系統(tǒng)。圖像處理系統(tǒng)根據(jù)像素亮度、顏色分布等信息，進(jìn) 行目標(biāo)特征的抽取，并進(jìn)行相應(yīng)的判斷，進(jìn)而根據(jù)結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備。機(jī)器視覺系統(tǒng)綜 合了光學(xué)、機(jī)械、電子、計算機(jī)軟硬件方面的技術(shù)，設(shè)計圖像處理、模式識別、人工智能、 光機(jī)電一體化等多個領(lǐng)域。近年來，圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展，大大地推動了 機(jī)器視覺的發(fā)展。 機(jī)器視覺系統(tǒng)具有效率、高柔性、高度自動化等特點。在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，如果 用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量， 往

18、往效率低且精度不高， 用機(jī)器視覺檢測可以大幅度提高檢測效 率和生產(chǎn)的自動化程度； 同時， 在一些不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或工人視覺難以滿足 要求的場合中，也常用機(jī)器視覺來替代人工視覺，如核電站監(jiān)控、晶圓缺陷檢測；而且，機(jī) 器視覺易于實現(xiàn)信息集成， 是實現(xiàn)計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)之一。 正是由于機(jī)器視覺系統(tǒng) 可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理及信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中， 8 人們將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于裝配定位、 產(chǎn)品質(zhì)量檢測、 產(chǎn)品識別、 產(chǎn)品尺寸測量等方面。 圖像處理是指對圖像信息進(jìn)行加工， 從而滿足人類的心理、 視覺或者應(yīng)用的需求的一種 行為。圖像處理方法一般有數(shù)字法

19、和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢很明顯，已經(jīng)被應(yīng)用到 了很多領(lǐng)域中，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用空間將會更加廣泛。數(shù)字圖像處理又稱為 計算機(jī)圖像處理， 它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。 數(shù) 字圖像處理是從 20 世紀(jì) 60 年代以來隨著計算機(jī)技術(shù)和 VLSL 的發(fā)展而產(chǎn)生、 發(fā)展和不斷成 熟起來的一個新興技術(shù)領(lǐng)域。 數(shù)字圖像處理技術(shù)其實就是利用各種數(shù)字硬件與計算機(jī)， 對圖 像信息通過轉(zhuǎn)換而得到的電信號進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算， 例如圖像去噪、 圖像分割、 提取特征、 圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠?qū)μ?理軟件進(jìn)行改進(jìn)來優(yōu)化處理效果， 操作比較方便， 但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般 很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著