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    機器視覺技術(shù)的發(fā)展及其應用

    2016-03-10 12:28:36秦亞航蘇建歡余榮川
    科技視界 2016年25期
    關(guān)鍵詞:光源機器圖像

    秦亞航 蘇建歡 余榮川

    (1.廣西科技大學電氣與信息工程學院,廣西 柳州545006;2.河池學院,廣西 宜州643006)

    機器視覺技術(shù)的發(fā)展及其應用

    秦亞航1蘇建歡2余榮川1

    (1.廣西科技大學電氣與信息工程學院,廣西 柳州545006;2.河池學院,廣西 宜州643006)

    機器視覺可以理解為基于視覺技術(shù)的機器系統(tǒng)或?qū)W科。機器視覺是一個不斷發(fā)展的研究領(lǐng)域,其主要工作是對圖像數(shù)據(jù)進行處理和分析。機器視覺在智能開發(fā)系統(tǒng)中起著關(guān)鍵的作用。研究智能開發(fā)系統(tǒng)的主要目標就是開發(fā)有能力感知,移動,并能進行經(jīng)驗學習的機器。而伴隨著圖像處理等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,機器視覺該技術(shù)也同時處于上升期。本文對機器視覺的主要技術(shù)做了簡單的介紹,其中主要包括光源、攝像機及圖像采集卡、執(zhí)行機構(gòu)等,并論述了其主要的應用領(lǐng)域以及存在的一些問題。

    機器視覺;圖像采集;圖像處理

    0 前言

    簡單的來說機器視覺就是讓計算機能夠“看到”。機器視覺系統(tǒng)使用一個或多個攝像機,模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)、數(shù)字信號處理(DSP)等將所得的數(shù)據(jù)輸入到計算機或機器人控制器,然后完成指定的任務。

    機器視覺通常被認為是一個智能的自動化解決方案,利用專門設(shè)計的自動化制造過程進行相關(guān)控制。機器視覺是基于使用智能相機和圖像捕獲技術(shù)的,換句話說機器視覺就是“照相機機器人”,能夠利用視覺自動進行檢查,最終實現(xiàn)利用機器來代替人眼進行測量跟判斷,從而實現(xiàn)智能化[1]。

    1 機器視覺的發(fā)展歷史

    機器視覺技術(shù)自20世紀50年代起,經(jīng)過不斷的開拓創(chuàng)新,主要經(jīng)歷了如下幾個具有代表性的關(guān)鍵時期:

    20世紀50年代二維圖像的統(tǒng)計模式識別技術(shù)開始研究。

    60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。

    70年代中期,MIT人工智能實驗室正式開設(shè)了“機器視覺”的相關(guān)課程。

    80年代開始,機器視覺技術(shù)迅速發(fā)展,新技術(shù),新知識層出不窮,在各個領(lǐng)域得到了廣泛的應用,機器視覺作為自動化界的高智能化新型產(chǎn)品,正蓬勃發(fā)展[2]。

    機器視覺在中國的發(fā)展歷史:

    在中國,視覺技術(shù)的應用開始于20世紀90年代,但在各行業(yè)的應用幾乎一片空白。到21世紀,機器視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中開始得到應用,其中華中科技大學取得了突破性的進展,其自主研發(fā)的印刷在線檢測設(shè)備與浮法玻璃缺陷在線檢測設(shè)備,使得歐美在此行業(yè)的壟斷地位被打破。目前,國內(nèi)視覺技術(shù)已經(jīng)日益成熟,真正高端的應用也正在逐步發(fā)展。

    2 機器視覺的關(guān)鍵技術(shù)

    典型的工業(yè)機器視覺系統(tǒng)一般如下幾個重要部分組成:光源、光學鏡頭、圖像捕捉系統(tǒng)、圖像信號處理技術(shù)、智能圖像處理與決策、以及執(zhí)行機構(gòu)等。系統(tǒng)框圖如圖1所示。

    2.1 光源

    為了能夠更好的了解光源,需要對機器視覺系統(tǒng)工作的執(zhí)行過程做個簡單的介紹:首先需要進行取像,其次需要對取像的結(jié)果進行分析,最后將結(jié)果輸出。取像不僅僅作為機器視覺系統(tǒng)的第一步,也是十分關(guān)鍵的一步,取像的質(zhì)量對接下來的分析工作起著至關(guān)重要的作用,而想要取得效果良好的圖像就必然需要采取好的光源,可以說光源的好壞直接影響系統(tǒng)的工作能否成功進行。光源的作用主要是將待測區(qū)域與背景區(qū)分開從而突出待測區(qū)域的特征和邊緣清晰度。為了滿足以上的要求,高質(zhì)量的光源應具備具有如下特點:物體的特征能被明顯觀測,物體待檢測部分與其他部分有明顯區(qū)別,增加物體的對比度、亮度和穩(wěn)定性;成像的質(zhì)量不受物體變化而變動[3]。

    但是迄今為止還沒有一個機器視覺照明設(shè)備能滿足所有情況的需求,因此需要具體情況具體分析,從而找到適合特定情形的合適的照明光源。表1給出了幾種主要光源的基本性質(zhì)。

    表1 各種光源對比

    目前在機器視覺系統(tǒng)中應用的主要是LED光源,從上表也可以看出,LED光源具有顯色效果好,顏色豐富,穩(wěn)定性好,使用壽命長,光譜覆蓋范圍寬,體積小,發(fā)光亮度強,價格低廉,成本和普通節(jié)能燈相當?shù)葍?yōu)點,所以其憑借諸多優(yōu)勢在機器視覺領(lǐng)域成為了最主要的光源。

    2.2 光學鏡頭

    鏡頭的選擇直接影響成像的質(zhì)量。鏡頭選擇應注意:焦距的長短、目標以及影像的高度、放大倍數(shù)、中心點、影像至目標的距離等。機器視覺光學鏡頭選擇的恰當與否,不僅能為接下來的圖像處理打好堅實的基礎(chǔ)而且可以減少設(shè)備成本。

    2.3 CCD攝像機及圖像采集卡

    CCD攝像機及圖像采集卡用來實現(xiàn)圖像采集和圖像數(shù)字化。CCD攝像機由于其具有靈敏度高、抗強光、壽命長、畸變小、體積小、抗震動等優(yōu)點而得到了廣泛的使用。

    圖像采集卡的功能是用于傳輸圖像視頻信號的。其主要模塊組成及功能如下:①A/D轉(zhuǎn)換模塊,將圖像信號放大和數(shù)字化;②相機控制模塊,負責提供相機的設(shè)置及實現(xiàn)異步重置拍照、定時拍照;③PCI總線接口及總線控制模塊,利用PCI總線完成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的傳輸;總線控制器應用了burst模式,傳輸速率逼近132Mbytes/s。④顯示模塊,使圖像的實時顯示盡可能清晰;⑤數(shù)字輸入/輸出模塊,主要負責與外部裝置的通信功能[4]。

    2.4 圖像信號處理技術(shù)

    圖像信號處理技術(shù)是機器視覺系統(tǒng)中的核心部分,圖像處理效果直接影響接下來的執(zhí)行。在機器視覺中,圖像處理方法主要包括圖像獲取、圖像預處理、圖像分割、圖像的特征提取、圖像識別等。近年來DSP芯片及專用圖像信號處理卡等大規(guī)模集成硬件的出現(xiàn)已經(jīng)被廣泛應用,大大提高了系統(tǒng)的實時性[5]??梢?,伴隨著圖像信號處理技術(shù)的飛速發(fā)展,機器視覺技術(shù)必將崛起。

    2.5 執(zhí)行機構(gòu)

    執(zhí)行機構(gòu)是整個系統(tǒng)的最后一環(huán),系統(tǒng)的功能的實現(xiàn)最終還需它來完成。根據(jù)不同的應用場合,可以選擇不同的執(zhí)行機構(gòu),比如機電系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、氣動系統(tǒng)等。執(zhí)行過程中,除了要使其加工制造和裝配的精度外滿足要求外,還應滿足一定的動態(tài)特性,尤其是快速性和穩(wěn)定性。

    3 機器視覺的典型應用

    由于機器視覺系統(tǒng)具有人眼所具有的優(yōu)勢,能夠快速獲取大量信息并進行分析處理,因此,機器視覺被廣泛應用于各種行業(yè),包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、交通業(yè)、航空航天領(lǐng)等領(lǐng)域。其中主要應用如下:

    3.1 工業(yè)自動化生產(chǎn)線

    工業(yè)上應用主要有以下幾方面:(1)引導和定位:利用機械手臂完成準確抓取如自動組裝、包裝、焊接等。(2)外觀檢測:檢測生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量是否合格,具有準確性高、速度快的特點。(3)物體測量:避免了接觸式測量的二次損傷。(4)圖像識別:圖像數(shù)據(jù)的追溯和分析處理,目前廣泛使用的二維碼的識別就應用了機器視覺里的圖像識別技術(shù)。機器視覺的應用使自動化的生產(chǎn)水平得到了顯著的提高。

    3.2 制造業(yè)

    隨著中國紅利的消失,傳統(tǒng)制造業(yè)必然面臨著成本提高、競爭激烈的現(xiàn)象。為了提高生產(chǎn)效率,制造業(yè)正進行著用機器替代人力的轉(zhuǎn)型升級,機器視覺系統(tǒng)不僅能在大量重復性工作中具有較大優(yōu)勢,還能夠替代人類在各種危險的環(huán)境中實施作業(yè)。

    3.3 交通

    智能交通監(jiān)控領(lǐng)域中,在重要的十字路口安放攝像頭,就可以利用攝像頭的快速拍照功能,實現(xiàn)對違章、逆行等車牌的車牌進行自動識別、存貯,以便相關(guān)的工作人員進行查看。

    3.4 軍事

    伴隨信息化時代的到來,將機器視覺技術(shù)應用于軍事武器將大大提高我國的軍事力量。其中具體應用于排雷、防爆、制導、定位、無人機、自動檢測軍事目標等,不僅減輕軍人傷亡率還能提高作戰(zhàn)效率。

    4 機器視覺面臨的問題

    雖然經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展,但是機器視覺領(lǐng)域仍然存在諸多問題,其存在的主要問題如下:

    (1)如何準確、高速(實時)地識別出目標。圖像采集速度較低、時間長、計算量大,從而提高圖像處理速度是一個亟待解決的關(guān)鍵難題。

    (2)如何構(gòu)造出性能良好的識別算法,并且順利地實現(xiàn)。

    (3)穩(wěn)定性。當初始點遠離目標點時如何保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性也很重要。

    (4)如何增大系統(tǒng)的存儲容量,實現(xiàn)一個類似人眼的通用視覺系統(tǒng)。

    5 結(jié)束語

    由于機器視覺系統(tǒng)可以代替人眼這一主要優(yōu)勢,人們已經(jīng)將機器視覺系統(tǒng)廣泛地應用于各個領(lǐng)域。但是人類的視覺機制尚不十分明確,要在這種情況下建立一個功能強大的機器視覺系統(tǒng)尚有一定難度。盡管每個人都是視覺領(lǐng)域的專家,但用內(nèi)省法來描述我們的視覺傳輸過程是無法實現(xiàn)的。因此機器視覺系統(tǒng)未來還要經(jīng)歷一段很長的發(fā)展道路[6]。

    可以預計的是,雖然機器視覺領(lǐng)域還有許多問題亟待解決,但是機器視覺技術(shù)已經(jīng)逐漸成為未來科技發(fā)展的一大重要方向。

    [1]張云,吳曉君,馬廷武,龐連軍.基于機器視覺的零件圖像采集及識別的研究[J].電子工程,2006:32(10):29.

    [2]余文勇,石繪.機器視覺自動檢測技術(shù)[M].化學工業(yè)出版社,2013,10:6-7.

    [3]郭靜,羅華,張濤.機器視覺與應用[J].電子科技,2014,27(7):185-188.

    [4]章煒.機器視覺技術(shù)發(fā)展及其工業(yè)應用[J].紅外,2006,27(2):13.

    [5]韓冰,林明星,丁鳳華.機器視覺技術(shù)及其應用分析[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程, 2008,12(10):24-27.

    [6]趙鵬.機器視覺理論及應用[M].電子工業(yè)出版社,2011,12:8-9.

    [責任編輯:朱麗娜]

    Development of Machine Vision and Applications

    QIN Ya-hang1SU Jian-huan2YU Rong-chuan1
    (1.College of Electrical and Information Engineering,Guangxi University of Science and Technology,Liuzhou Guangxi 545006,China;2.He Chi Universiry,Yizhou Guangxi 643006,China)

    Machine vision can be understood as the machine system based on vision technology or discipline.Machine vision is a growing area of research,the main work is image data processing and analysis.Machine vision system in the intelligent development plays a key role.The study of main goal is to develop intelligent development system that has the ability to perceive,move,and to experience learning machine.But with the development of related technologies,such as image processing,machine vision technology is also rising.In this paper the main technology of machine vision made simple introduction,mainly introduced the light source,camera and image acquisition card,actuators,etc.,and discusses its main application field and some problems.

    Machine vision;Image acquisition;The image processing

    秦亞航(1990—),女,滿族,遼寧錦州人,碩士,廣西科技大學,研究方向為智能控制與智能自動化。

    蘇建歡(1968—),男,壯族,廣西都安人,碩士,河池學院,副教授,主要研究方向為電子技術(shù)應用與開發(fā)。

    余榮川(1989—),男,漢族,廣東湛江人,碩士,廣西科技大學,研究方向為智能控制與智能自動化。

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