機(jī)器視覺檢測的分析簡答作業(yè)及答案

1、2012研究生機(jī)器視覺課程檢測及課程設(shè)計內(nèi)容一、 回答下列問題：1、 什么是機(jī)器視覺，它的目標(biāo)是什么？能否畫出機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方塊圖，并說出它們的工作過程原理和與人類視覺的關(guān)系？ 機(jī)器視覺是機(jī)器（通常指計算機(jī)）對圖像進(jìn)行自動處理并報告“圖像 中有 什么”的過程，也就是說它識別圖像中的內(nèi)容。圖像中的內(nèi)容往往是某些機(jī)器零件，而處理的目標(biāo)不僅要能對機(jī)器零件定位，還要能對其進(jìn)行檢驗。模式分類器特征度量 原始數(shù)據(jù) 特征向量 類別標(biāo)識 機(jī)器視覺系統(tǒng)的組成框圖2、 在機(jī)器視覺檢測技術(shù)中：什么是點視覺技術(shù)、一維視覺技術(shù)、二維視覺技術(shù)、三維視覺技術(shù)、運動視覺技術(shù)、彩色視覺技術(shù)、非可見光視覺技術(shù)等？能否說出

2、他們的應(yīng)用領(lǐng)域病句、案例？能否描述它們的技術(shù)特點？ 答：點視覺：用一個獨立變量表示的視覺稱之為點視覺。如應(yīng)用位移傳感器測量物體的移動速度。 一維視覺：普通的CCD。 兩維視覺：用兩個獨立變量表示的視覺稱之為兩維視覺。比如普通的CCD。 三維視覺：用三個獨立變量表示的視覺稱之為三維視覺。比如用兩個相機(jī)拍攝（雙目視覺）；或者使用一個相機(jī)和一個輔助光源。 彩色視覺：用顏色作為變量的視覺稱之為彩色視覺。物體的顏色是由照射光源的光譜成分、光線在物體上反射和吸收的情況決定的。比如，一個藍(lán)色物體在日光下觀察呈現(xiàn)藍(lán)色，是由于這個物體將日光中的藍(lán)光 反射出來，而吸收了光譜中的其他部分的光譜，而同樣的藍(lán)色物體，

3、在紅色的光源照射下，則呈現(xiàn)紅紫色， 非可見光視覺技術(shù)：用非可見光作為光源的視覺技術(shù)。比如非可見光成像技術(shù)。 3、 機(jī)器視覺檢測技術(shù)中：光源的種類有哪些？不同光源的特點是什么？光照方式有幾種？不同光照方式的用途是什么？又和技術(shù)特點和要求？ 機(jī)器視覺檢測技術(shù)中光源有以下幾種：熒光燈，鹵素?zé)?光纖導(dǎo)管，LED光源，激光，紫外光等。幾種光源的特點如下：種類 名稱成本亮度穩(wěn)定度使用壽命復(fù)雜設(shè)計溫度影響熒光燈低差差一般低一般鹵素?zé)?光纖導(dǎo)管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低 光照方式有以下幾種：背景光法（背光照射）是將被測物置于相機(jī)和光源之間。這種照明方式的優(yōu)點是可將被測物的邊緣輪廓清晰地勾勒出來

4、。由于在圖像中，被測物所遮擋的部分為黑色，而未遮擋的部分為白色，因此形成“黑白分明”的易于系統(tǒng)分析的圖像。此方法被應(yīng)用于90%的測量系統(tǒng)中。前景光法（正面照射）是將燈源置于被測物和相機(jī)之前。又可分為明場照射和暗場照射。明場照射是為了獲得物體的幾乎全部信息，照射物體的光在視野范圍之內(nèi)幾乎全部反射回去；暗場照射是為了獲取物體表面的凹凸，照射物體的光在視野范圍之外有部分光反射回去。同軸光法是將燈源置于被測物和相機(jī)之間。4、 機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)中，光學(xué)系統(tǒng)的作用是什么？光學(xué)器件有哪幾種，它們各自的作用是什么？光學(xué)鏡頭有幾種類型，它們各自有何用途？光學(xué)鏡頭有哪些技術(shù)參數(shù)，各自對測量有什么影響？ 答：機(jī)器視

5、覺檢測系統(tǒng)中，光學(xué)系統(tǒng)用來采集物體的輪廓、色彩等信息。 光學(xué)器件主要有：鏡頭、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快門等。 鏡頭的作用是對成像光線進(jìn)行調(diào)焦等處理，使成像更清晰；成像器件的作用是將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換成模擬電信號；光圈的作用如同人得瞳孔，控制入射光的入射量，實現(xiàn)曝光平衡；快門的作用是將想要獲取的光學(xué)圖像照射在成像器件上，獲取想要的光學(xué)圖像，排除干涉等。 光學(xué)鏡頭的類型：標(biāo)準(zhǔn)鏡頭、廣角鏡頭、遠(yuǎn)攝鏡頭、魚眼鏡頭、反射式鏡頭、變焦鏡頭和特殊鏡頭等。 標(biāo)準(zhǔn)鏡頭的作用是獲取和人眼觀看效果類同的圖像；廣角鏡頭的作用是近距離拍攝較大場景的圖像；遠(yuǎn)攝鏡頭的作用是遠(yuǎn)距離攝取景物的較大影象，對拍攝不易接近的

6、物體，如動物、風(fēng)光、人的自然神態(tài)，均能在遠(yuǎn)處不被干擾的情況下拍攝；魚眼鏡頭的作用是近距離拍攝更大場景的圖像；反射式鏡頭的作用是更遠(yuǎn)距離攝取物體圖像；變焦鏡頭的作用是在不改變拍攝距離的情況下，能夠在較大幅度內(nèi)調(diào)節(jié)底片的成像比例。 光學(xué)鏡頭的技術(shù)參數(shù)有分辨率，失真，透光，暗角盲區(qū)。5、 光電轉(zhuǎn)換器件CCD和CMOS的作用是什么？各自的工作原理是什么，它們的差別是什么？它們有哪些主要的技術(shù)參數(shù)，其作用是什么？ 光電轉(zhuǎn)換器件CCD和CMOS的作用是作為半導(dǎo)體光敏元件把光信號轉(zhuǎn)換為電信號。 CCD（ChargeCoupled Demce）電路耦合器件的工作原理：CCD電路耦合器分三個階段采集圖像信號，首

7、先將光信號轉(zhuǎn)換為電信號，然后暫時存放在CMOS存儲器中，最后用時鐘脈沖順序讀出信號。CMOS（Complement Metal Oxide Semiconuctor）是互補(bǔ)金屬氧化物場效應(yīng)的簡稱，其工作原理為：CMOS傳感器中每一個感光元件都直接整合了放大器和模數(shù)轉(zhuǎn)換邏輯，當(dāng)感光二極管接受光照、產(chǎn)生模擬的電信號之后，電信號首先被該感光元件中的放大器放大，然后直接轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的數(shù)字信號。換句話說，在CMOS傳感器中，每一個感光元件都可產(chǎn)生最終的數(shù)字輸出，所得數(shù)字信號合并之后被直接送交DSP芯片處理。 從技術(shù)角度來講二者的主要區(qū)別如下：（a）信息讀取方式不同；（b）速度有所差別；（c）電源及耗電量；

8、（d）成像質(zhì)量 CCD和CMOS主要參數(shù):CCD或CMOS尺寸 、CCD或CMOS像素、水平分辨率、最小照度，也稱為靈敏度、 掃描制式、攝像機(jī)電源、信噪比、視頻輸出接口、鏡頭安裝方式。 6、 機(jī)器視覺檢測技術(shù)中，圖像處理的中心任務(wù)是什么？什么是圖像預(yù)處理，能否說出幾種與處理的方法和算法？邊緣檢測和邊緣提取有何區(qū)別？圖像分割有幾種方法？如何理解圖像處理中的卷積？能否描述空間域處理和變換域處理的方法和用途？ 機(jī)器視覺檢測技術(shù)中，圖像處理的中心任務(wù)是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割、匹配和識別的可靠性。 圖像預(yù)處理即在圖

9、像分析中，對輸入圖像進(jìn)行特征抽取、分割和匹配前所進(jìn)行的處理。是將每一個文字圖像分檢出來交給識別模塊識別的這一過程。 邊緣檢測使用數(shù)學(xué)方法提取圖像像元中具有亮度值（灰度）空間方向梯度大的邊、線特征的過程。邊緣提取是要保留圖像弧度變化比較劇烈的區(qū)域，從數(shù)學(xué)上最直觀的方法就是微分（對于數(shù)字圖像來說就是差分），在信號處理的角度來看，也可以說是高通濾波器，即保留高頻信號。 圖象分割有三種不同的方法，其一是將各象素劃歸到相應(yīng)物體或區(qū)域的象素聚類方法即區(qū)域法，其二是通過直接確定區(qū)域間的邊界來實現(xiàn)分割的邊界方法，其三是首先檢測邊緣象素再將邊緣象素連接起來構(gòu)成邊界形成分割。圖像分割主要包括4種技術(shù)：并行邊界分割

10、技術(shù)、串行邊界分割技術(shù)、并行區(qū)域分割技術(shù)和串行區(qū)域分割技術(shù)。 圖像處理中的卷積就是定義圖像是f(x)，模板是g(x)，然后將模版g(x)在圖像中移動，每到一個位置,就把f(x)與g(x)的定義域相交的元素進(jìn)行乘積并且求和，得出新的圖像一點（通常是灰度值），把新得到的像素集合起來就是卷積后的圖像。 空間域是指圖像本身，空間域圖像處理的方法是直接對圖像的像素進(jìn)行處理，主要是亮度（灰度級）變換和空間濾波兩種方法。7、 機(jī)器視覺算法中，你能說出幾種與檢測有關(guān)的方法，能否實踐一種算法用于機(jī)器視覺檢測（如：各階矩的應(yīng)用等）？ 有Canny邊緣檢測方法，差分邊緣檢測法，roberts邊緣檢測法，prewit

11、t邊緣檢測法，laplace邊緣檢測法，log邊緣檢測法等算法。 下面實現(xiàn)一種基于c+軟件語言的程序算法： HDIB SUSANEdgeDetectDIB(HDIB hDib)SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_WAIT);DWORD dwDataLength = GlobalSize(hDib);HDIB hNewDib = GlobalAlloc(GHND,dwDataLength);if(!hNewDib)SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);return NULL;LPBYTE lpDIB = (LPBYTE)Global

12、Lock(hNewDib);if(lpDIB = NULL)SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);return NULL;LPBYTE lpDIBSrc = (LPBYTE)GlobalLock(hDib);memcpy(lpDIB, lpDIBSrc,sizeof(BITMAPINFOHEADER)+PaletteSize(lpDIBSrc);DWORD lSrcWidth = DIBWidth(lpDIBSrc);DWORD lSrcHeight = DIBHeight(lpDIBSrc);WORD wBitCount =(LPBITMAPINFOHE

13、ADER)lpDIBSrc)->biBitCount;DWORD lSrcRowBytes =WIDTHBYTES(lSrcWidth*(DWORD)wBitCount);LPBYTE lpOldBits = FindDIBBits(lpDIBSrc);LPBYTE lpData = FindDIBBits(lpDIB);/圖像變換開始/DWORD i, j, h, k, offset;int NearPoint37;int OffSetX37 = -1, 0, 1,-2,-1, 0, 1, 2,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-

14、2,-1, 0, 1, 2, 3,-2,-1, 0, 1, 2,-1, 0, 1 ;int OffSetY37 = -3,-3,-3,-2,-2,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,2, 2, 2, 2, 2,3, 3, 3 ;if(wBitCount = 8)int thre, same, max, min;/統(tǒng)計象素亮度最大值和最小值max = min = 0;for(i=0;i<lSrcHeight;i+)for(j=0;j<lSrcWidth;j+)offset = lS

15、rcRowBytes*i+j;if(max < (int)(*(lpOldBits+offset)max = (int)(*(lpOldBits+offset);if(min > (int)(*(lpOldBits+offset)min = (int)(*(lpOldBits+offset);/相似度閾值為最大值和最小值差的1/10thre = (max-min)/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i+)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j+)/統(tǒng)計圓形鄰域內(nèi)相似的點的個數(shù)same = 0;for(h=0;h<37;h+)NearPoi

16、nth =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetYh)+(j+OffSetXh);for(h=0;h<37;h+)if(int)abs(NearPointh-NearPoint18) <= thre) same+;if(same > 27)*(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 255;else *(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 0;if(wBitCount = 24)int theSame3, theMax3, theMin3, theThre3;memset(theMax, 0, size

17、of(int)*3);memset(theMin, 0, sizeof(int)*3);for(i=0;i<lSrcHeight;i+)for(j=0;j<lSrcWidth;j+)offset = lSrcRowBytes*i+j*3;for(k=0;k<3;k+)if(theMaxk < (int)(*(lpOldBits+offset+k)theMaxk = (int)(*(lpOldBits+offset+k);if(theMink > (int)(*(lpOldBits+offset+k)theMink = (int)(*(lpOldBits+offse

18、t+k);for(k=0;k<3;k+)theThrek = (theMaxk-theMink)/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i+)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j+)memset(theSame, 0, sizeof(int)*3);for(k=0;k<3;k+)for(h=0;h<37;h+)NearPointh =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetYh)+(j+OffSetXh)*3+k);for(h=0;h<37;h+)if(int)abs(NearPointh-Ne

19、arPoint18) <= theThrek)theSamek +;if(theSame0 > 27) && (theSame1 > 27) &&(theSame2 > 27)memset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 255, 3);elsememset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 0, 3);GlobalUnlock(hDib);GlobalUnlock(hNewDib);SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);return hNewDib;8、 你

20、編寫并運行通過了哪些圖像處理的計算機(jī)程序程序，能否寫出流程圖？ 答：運用matlab編寫過讀取原始圖像，對圖像進(jìn)行灰度處理，對灰度圖像進(jìn)行直方圖、均值濾波、中值濾波、圖像銳化、表面邊緣檢測及提取等程序。 灰度處理 直方圖均值濾波中值濾波圖像銳化表面邊緣檢測9、 綜合機(jī)器視覺檢測技術(shù)課程內(nèi)容，在設(shè)計一個機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)時，設(shè)計過程應(yīng)如何進(jìn)行，需重點考慮什么問題？ 答：1）選取合理的光源； 2）選取合適的鏡頭； 3）選取合適的信息處理系統(tǒng)； 4）設(shè)計合理的檢測控制系統(tǒng)； 5）針對用戶需求根據(jù)軟件設(shè)計相對應(yīng)的程序。 個人覺得應(yīng)該重點考慮光照的方式和圖像提取的方法，合理的光照可以讓采集系統(tǒng)得到高質(zhì)量的

21、圖像，簡化軟件算法，提高檢測速度。合適的提取方法可以是任務(wù)完成的更輕松出色！ 同時，由于機(jī)器視覺是一種比較復(fù)雜的系統(tǒng)，大多數(shù)系統(tǒng)檢測對象都是運動的物體，系統(tǒng)與運動物體的匹配和協(xié)調(diào)動作尤為重要，所以系統(tǒng)給各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴(yán)格的要求。 10、 機(jī)器視覺檢測技術(shù)的輸入、輸出接口有哪些，其各自的特點及用途可否 描述？ 有Camera Link,IEEE 1394,USB2.0,Ethernet,USB3.0 Camera Link 680Mb/s IEEE 1394 400Mb/s USB2.0 480Mb/s Ethernet 1Gb/sCamera Link規(guī)范由自動圖像協(xié)會(AI

22、A)提供支持，對攝像機(jī)接口、電纜和抓幀器進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，用于轉(zhuǎn)換攝像機(jī)數(shù)據(jù)，通常通過PCITM或者PCIe®總線將數(shù)據(jù)傳送至計算機(jī)。 相比于USB接口，早期在USB1.1時代，1394a接口在速度上占據(jù)了很大的優(yōu)勢，在USB2.0推出后，1394a接口在速度上的優(yōu)勢不再那么明顯。同時現(xiàn)在絕對多數(shù)主流的計算機(jī)并沒有配置1394接口，要使用必須要購買相關(guān)的接口卡，增加額外的開支。目前單純1394接口的外置式光儲基本很少，大多都是同時帶有1394和USB接口的多接口產(chǎn)品，使用更為靈活方便。 USB2.0雖然標(biāo)稱速度可以，但事實上大多數(shù)廠商對高速狀態(tài)下的USB傳輸支持的還是很差，他們只滿足于民

23、用級別的傳輸，很難達(dá)到工業(yè)用的標(biāo)準(zhǔn)，1394相對成熟多了，不管從速度還是底層driver來看，目前我看到的，1394比USB好很多。11、 你參與了圖像采集實驗嗎？有何體會？ 參與了一些簡單的圖像采集實驗，比如用攝像頭采集一幅圖像，然后進(jìn)行圖像的各種處理，如果攝像頭是黑白攝像頭那么采集圖像后就可以對圖像進(jìn)行二值、銳化、平滑、邊緣檢測及提取等處理，攝像頭要是彩色的就要先把圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像再對圖像進(jìn)行各種處理。參與了這些圖像采集實驗后我覺得圖像采集實驗重在后期處理上當(dāng)然前期采集圖像也很重要，所以我們要更加努力學(xué)習(xí)matlab及c+還有VC中涉及到圖像處理的部分，為以后遇到更難更復(fù)雜的圖像采集實驗

24、時打下堅實的基礎(chǔ)。12、 你對本課程學(xué)習(xí)有何體會（自學(xué)和課堂）、收獲和建議？ 感覺自己還差的好多，以后還要多加學(xué)習(xí)，不會的要及時請教學(xué)長或者老師。上完這門課程感覺收獲還是蠻大的，許老師給我們看了許多國際上先進(jìn)的產(chǎn)品，更加激勵了我們在課下繼續(xù)好好學(xué)習(xí)這門課程，建議就是老師再有什么好的學(xué)習(xí)資料時希望老師可以繼續(xù)提供給我們。 二、 選擇光源和鏡頭1、 若給出被測物體的長、寬、高及測量精度，你如何選擇CCD和鏡頭組成的攝像機(jī)，以保證完成測量任務(wù)。說出計算公式、流程及過程。 答：首先，選好鏡頭。鏡頭的選擇遵循以下七個原則： 1）相機(jī)的芯片尺寸； 2）相機(jī)接口類型； 3）鏡頭工作距離； 4）鏡頭視場角； 5）鏡頭光譜特性； 6）鏡頭畸變率； 7）鏡頭機(jī)械結(jié)構(gòu)尺寸。 然后，選擇CCD。CCD的選擇綜合考慮如下五個方面： 1)感光芯片類型：線陣、面陣； 2)視頻特點：包括點頻、行頻；