機(ji)器視覺(jue)系統大體分為圖(tu)像采(cai)集和圖(tu)像處理兩個(ge)部分。

       圖像采(cai)集(ji)是工(gong)業相機與PC端通過圖像采(cai)集(ji)卡(ka)相互鏈(lian)接(jie)(jie)，圖像采(cai)集(ji)卡(ka)接(jie)(jie)收工(gong)業相機的模擬信(xin)號或(huo)數字信(xin)號，并(bing)將(jiang)信(xin)號處(chu)理轉(zhuan)換為(wei)適用(yong)于PC端的信(xin)息。

01

圖像處理技術的應用

1、圖像采集

       視覺檢測首先需要對輸入的(de)圖(tu)片(pian)進(jin)行采集(ji)，根據(ju)項(xiang)目需求不同，對樣本(ben)要求也不會相同。合(he)理地根據(ju)項(xiang)目需求，標定合(he)適的(de)樣本(ben)，需要通過(guo)對大量的(de)樣本(ben)進(jin)行訓練以提升性能。

        圖像格式（像素(su)格式）：分為黑白(bai)圖像和彩(cai)色(se)圖像，黑白(bai)圖像的(de)灰(hui)度等級可分為256級，即以8位來表示(shi)；而彩(cai)色(se)圖像可由RGB(YUV)3種色(se)彩(cai)組(zu)合而成。

2、圖像預處理

       圖(tu)像處理是用計(ji)算機對圖(tu)像進行分(fen)析，以達(da)到(dao)所需結果的技(ji)術(shu)，一般指數(shu)字(zi)圖(tu)像處理，其主要內容包括(kuo)圖(tu)像壓縮(suo)，增強和(he)復原，匹配、描述(shu)和(he)識別3個部分(fen)。

（1）圖像增強

       用(yong)于調(diao)整(zheng)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)的(de)對(dui)比度，突出圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)中的(de)重要細節，改善圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)質(zhi)量。有(you)目的(de)地強(qiang)調(diao)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)的(de)整(zheng)體或局部特性(xing)，將原(yuan)來不(bu)清晰的(de)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)變得清晰或強(qiang)調(diao)某(mou)些(xie)感興趣(qu)的(de)特征，擴大(da)圖(tu)(tu)(tu)像(xiang)中不(bu)同物(wu)體特征之間(jian)的(de)差別。包括灰度變換(huan)法(fa)、直方(fang)圖(tu)(tu)(tu)修正(zheng)以及濾(lv)波等方(fang)法(fa)。

（2）圖像變換

       由(you)于圖(tu)像(xiang)陣列很大，直接在空間(jian)(jian)域中進行處(chu)理(li)(li)，涉及(ji)計(ji)(ji)算(suan)量很大。因此(ci)，往(wang)往(wang)采(cai)用各(ge)種圖(tu)像(xiang)變(bian)換的(de)(de)方法(fa)，如傅立(li)葉變(bian)換、離散(san)余弦變(bian)換等間(jian)(jian)接處(chu)理(li)(li)技術，將空間(jian)(jian)域的(de)(de)處(chu)理(li)(li)轉換為(wei)變(bian)換域處(chu)理(li)(li)，不僅(jin)可減(jian)少計(ji)(ji)算(suan)量，而且可獲(huo)得更(geng)有效的(de)(de)處(chu)理(li)(li)。

（3）圖像編(bian)碼與(yu)壓縮

       圖(tu)(tu)像(xiang)編(bian)碼壓縮(suo)技術可(ke)(ke)減(jian)少描述圖(tu)(tu)像(xiang)的(de)數據量(liang)(liang)，以便節省(sheng)圖(tu)(tu)像(xiang)傳輸、處(chu)理時間和減(jian)少所占用的(de)存儲器容量(liang)(liang)。壓縮(suo)可(ke)(ke)以在不失(shi)真的(de)前提下獲得，也可(ke)(ke)以在允許(xu)的(de)失(shi)真條(tiao)件下進行。編(bian)碼是壓縮(suo)技術中最重要的(de)方(fang)法，它在圖(tu)(tu)像(xiang)處(chu)理技術中是發(fa)展最早且比較成熟的(de)技術。

3、特征提取

 ;      圖(tu)(tu)像分割(ge)是將圖(tu)(tu)像中有意義(yi)的特征部(bu)分提取出(chu)來(lai)，有意義(yi)的特征（包括圖(tu)(tu)像的顏色、形狀、灰度和(he)紋理等）有圖(tu)(tu)像中的邊緣、區域(yu)等，這是進一(yi)步進行圖(tu)(tu)像識別、分析(xi)和(he)理解的基礎。

       雖(sui)然目(mu)前(qian)已(yi)有(you)(you)(you)不少邊緣(yuan)提取、區域(yu)分割的(de)方法，但還沒(mei)有(you)(you)(you)一種普遍適(shi)用于各種圖(tu)像的(de)有(you)(you)(you)效(xiao)方法。

4、識別技術

       圖像識別過程(cheng)(cheng)實際(ji)上可以看作是(shi)一個標(biao)記(ji)過程(cheng)(cheng)，其主要內容是(shi)圖像經過某些預處理（增強、復原）后，進(jin)行圖像分(fen)割和特征提取(qu)，從而進(jin)行判(pan)決(jue)分(fen)類。

       在很多場合(he)，圖像所傳送的(de)信(xin)息(xi)(xi)比其他形式的(de)信(xin)息(xi)(xi)更(geng)豐富、真切和具體。人眼(yan)與(yu)大(da)腦的(de)協作使得人們可以獲取、處(chu)理以及(ji)理解視(shi)覺信(xin)息(xi)(xi)，人類利用(yong)視(shi)覺感(gan)知外(wai)界(jie)環境信(xin)息(xi)(xi)的(de)效率很高。

5、運動目標檢測技術

       運動目標(biao)(biao)檢測(ce)主要目的是(shi)從圖(tu)像(xiang)(xiang)中(zhong)提(ti)取出(chu)運動目標(biao)(biao)并獲(huo)得運動目標(biao)(biao)的特征信息，如(ru)顏色、形狀(zhuang)、輪(lun)廓等。提(ti)取運動目標(biao)(biao)的過(guo)程(cheng)實(shi)際上就是(shi)一個圖(tu)像(xiang)(xiang)分(fen)割的過(guo)程(cheng)，而運動物體只有在連(lian)續的圖(tu)像(xiang)(xiang)序(xu)列(如(ru)視頻圖(tu)像(xiang)(xiang)序(xu)列)中(zhong)才能(neng)體現出(chu)來(lai)(lai)(lai)，運動目標(biao)(biao)提(ti)取的過(guo)程(cheng)就是(shi)在連(lian)續的圖(tu)像(xiang)(xiang)序(xu)列中(zhong)尋(xun)找(zhao)差(cha)(cha)異(yi)，并把由(you)于物體運動和(he)表(biao)現出(chu)來(lai)(lai)(lai)的差(cha)(cha)異(yi)提(ti)取出(chu)來(lai)(lai)(lai)。

       常用的(de)四種(zhong)方法(fa)(fa)：連續幀間差分法(fa)(fa)、背景差分法(fa)(fa)、光流法(fa)(fa)和運(yun)動能量法(fa)(fa)。

6、目標跟蹤檢測技術

       運動目標(biao)檢測(ce)是計算機視(shi)(shi)覺和視(shi)(shi)頻處理領域非(fei)常重要和有效的研究課題，因為它是視(shi)(shi)頻目標(biao)分類和視(shi)(shi)頻跟蹤活動等許多復雜過程的關(guan)鍵步驟。因此，從(cong)給定的視(shi)(shi)頻幀序列中識別移動對(dui)象的實(shi)際形狀變得相關(guan)。

       然而，由于動(dong)(dong)態場景變化、光照變化、陰影的存在、偽(wei)裝和引導問題等(deng)各種挑戰(zhan)，檢測(ce)運動(dong)(dong)中物體的實(shi)際形狀的任務變得很棘手(shou)。

       幀(zhen)間(jian)差(cha)(cha)分(fen)法(fa)是檢測運動物(wu)體最常(chang)用的(de)方法(fa)，它(ta)分(fen)別找到當前(qian)(qian)幀(zhen)和(he)(he)前(qian)(qian)一個連續幀(zhen)以(yi)及當前(qian)(qian)幀(zhen)和(he)(he)下一個連續幀(zhen)之間(jian)的(de)差(cha)(cha)異，然后(hou)(hou)，該算法(fa)選(xuan)擇兩個不(bu)同幀(zhen)之間(jian)的(de)最大(da)像素強度值。接下來，將得到的(de)差(cha)(cha)異幀(zhen)劃分(fen)為不(bu)重(zhong)疊的(de)塊，并計算每個塊的(de)強度總和(he)(he)和(he)(he)平均值，隨(sui)后(hou)(hou)，它(ta)使用閾(yu)值和(he)(he)強度平均值找到每個塊的(de)前(qian)(qian)景(jing)和(he)(he)背景(jing)像素。

02

當前面臨的挑戰

1、不(bu)同(tong)角度，不(bu)同(tong)外界因素（光源(yuan)、顏色、相機等(deng)）影響圖(tu)像采集效果。

2、同一張圖(tu)在不同的(de)(de)背景(jing)下獲取，諸多因素會(hui)影(ying)響(xiang)圖(tu)像(xiang)的(de)(de)像(xiang)素灰度，使圖(tu)片的(de)(de)特征讀取困難。

3、圖像中的(de)物體以二維(wei)的(de)形式呈現(xian)(xian)，識(shi)別過程(cheng)中會出(chu)現(xian)(xian)少許偏差。

4、通用的視覺檢測系統，并不能適應任何環境，而要建(jian)立(li)一個可與人的(de)視覺系統相比的(de)通(tong)用視覺系統是非(fei)常(chang)困(kun)難的(de)。

5、目標之間或(huo)者目標與人(ren)之間互遮擋，尤其是在擁擠狀態下(xia)，目標檢測很(hen)不穩定，檢測結(jie)果也很(hen)不理想(xiang)，這個問題還需(xu)要進一步(bu)的研(yan)究解(jie)決(jue)。

03

提升圖片識別技術的有效方法

1、圖像并行處理

       并行計算是提高處理速度最有效的技術之一，圖(tu)像(xiang)(xiang)并行處理技術為提高圖(tu)像(xiang)(xiang)處理效率提供(gong)了(le)廣闊的空間。

       圖像(xiang)并(bing)(bing)(bing)行處(chu)理(li)包括并(bing)(bing)(bing)行算法(fa)和多處(chu)理(li)器并(bing)(bing)(bing)行硬件(jian)系統，圖像(xiang)處(chu)理(li)并(bing)(bing)(bing)行算法(fa)的(de)執行效率依(yi)賴(lai)于(yu)多處(chu)理(li)器系統的(de)硬件(jian)結構。

       通常，一種并(bing)(bing)(bing)(bing)行(xing)(xing)結構(gou)只適(shi)合于一類并(bing)(bing)(bing)(bing)行(xing)(xing)算法的(de)(de)映射(she)。圖像(xiang)并(bing)(bing)(bing)(bing)行(xing)(xing)處(chu)理結構(gou)設計面(mian)臨的(de)(de)主要(yao)問題可(ke)以概括為兩(liang)個方面(mian)：其(qi)一，圖像(xiang)并(bing)(bing)(bing)(bing)行(xing)(xing)處(chu)理硬件結構(gou)復雜，在實際應(ying)用中(zhong)圖像(xiang)處(chu)理結構(gou)的(de)(de)開發(fa)周期長、成(cheng)本高；其(qi)二，面(mian)向圖像(xiang)處(chu)理算法的(de)(de)硬件結構(gou)針(zhen)對性(xing)設計方法導致(zhi)圖像(xiang)處(chu)理平臺的(de)(de)可(ke)重用性(xing)差，調整、擴展(zhan)和(he)升(sheng)級困難。

2、數字信號處理器

       數字信(xin)號(hao)處(chu)(chu)理(li)(li)(li)器是(shi)(shi)由(you)大規(gui)模或超大規(gui)模集成電路芯片組(zu)成的用來完(wan)成某種信(xin)號(hao)處(chu)(chu)理(li)(li)(li)任務的處(chu)(chu)理(li)(li)(li)器。數字信(xin)號(hao)處(chu)(chu)理(li)(li)(li)是(shi)(shi)將信(xin)號(hao)以數字方式表示并處(chu)(chu)理(li)(li)(li)的理(li)(li)(li)論和(he)技術。

       數(shu)(shu)(shu)字信(xin)號處理(li)與(yu)模擬信(xin)號處理(li)是信(xin)號處理(li)的子(zi)集。數(shu)(shu)(shu)字信(xin)號處理(li)的目的是對真實世界(jie)的連續(xu)模擬信(xin)號進(jin)行(xing)測量或濾(lv)波。因此(ci)在(zai)進(jin)行(xing)數(shu)(shu)(shu)字信(xin)號處理(li)之前需要將(jiang)信(xin)號從模擬域轉(zhuan)換(huan)到數(shu)(shu)(shu)字域，這通常通過模數(shu)(shu)(shu)轉(zhuan)換(huan)器實現。而數(shu)(shu)(shu)字信(xin)號處理(li)的輸出經(jing)常也(ye)要變換(huan)到模擬域，這是通過數(shu)(shu)(shu)模轉(zhuan)換(huan)器實現的。

3、專用集成電路

       專用(yong)集成(cheng)電(dian)(dian)(dian)路(lu)(lu)(lu)是(shi)為(wei)特(te)定(ding)用(yong)戶或特(te)定(ding)電(dian)(dian)(dian)子系統制作的(de)集成(cheng)電(dian)(dian)(dian)路(lu)(lu)(lu)。數字(zi)集成(cheng)電(dian)(dian)(dian)路(lu)(lu)(lu)的(de)通(tong)用(yong)性(xing)和大批量生(sheng)產，使電(dian)(dian)(dian)子產品成(cheng)本大幅度下降，推進了計算機(ji)通(tong)信和電(dian)(dian)(dian)子產品的(de)普及，但同時也產生(sheng)了通(tong)用(yong)與專用(yong)的(de)矛盾，以(yi)(yi)及系統設(she)計與電(dian)(dian)(dian)路(lu)(lu)(lu)制作脫節的(de)問題。同時，集成(cheng)電(dian)(dian)(dian)路(lu)(lu)(lu)規模越大，組建系統時就越難以(yi)(yi)針對特(te)殊要求加以(yi)(yi)改變。

       智(zhi)能(neng)(neng)化(hua)、自動化(hua)、數字(zi)化(hua)、信息(xi)化(hua)是未來(lai)制(zhi)造業的(de)(de)發(fa)展大趨勢，雙翌光電致力于制(zhi)造業工廠智(zhi)能(neng)(neng)改造，數字(zi)化(hua)升級。我(wo)們(men)(men)堅信通過不斷努力與(yu)創新，能(neng)(neng)夠實現與(yu)客戶的(de)(de)合作共贏。如果您(nin)有相關視覺檢測方面(mian)的(de)(de)需求，請聯系我(wo)們(men)(men)。