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機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用秦亞航1,蘇建歡2,余榮川1(1.廣西科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,廣西柳州545006;2.河池學(xué)院,廣西宜州643006)【摘要】機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。隨著信號處理理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,該技術(shù)迅速發(fā)展。本文介紹了機(jī)器視覺的關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,其中包括光源照明技術(shù)、光學(xué)鏡頭、攝像機(jī)及圖像采集卡、圖像信號處理、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等,并論述了其主要的應(yīng)用領(lǐng)域以及存在的一些問題?!娟P(guān)鍵詞】機(jī)器視覺;圖像采集;圖像處理DevelopmentofMachineVisionandApplicationsQINYa-hang1,QINWei-nian,SUJian-huan2,YURong-chuan1(CollegeofElectricalandInformationEngineering,GuangxiUniversityofScienceandTechnology,Liuzhou545006,China;HeChiUniversiry,Yizhou643006,China)【Abstract】Thecharacteristicsofthemachinevisionsystemistoimprovetheflexibilityandautomationofproduction.Withthedevelopmentofsignalprocessingtheoryandcomputertechnology,thetechnologyisdevelopingrapidly.Thispaperintroducesthedevelopmentstatusofthekeytechnologyofmachinevision,includinglightingtechnology,opticallens,cameraandimageacquisitioncard,imagesignalprocessing,actuators,etc,anddiscussesitsmainapplicationfieldandsomeproblems.【Keywords】Machinevision;Imageacquisition;Theimageprocessing0前言機(jī)器視覺可以理解為基于視覺技術(shù)的機(jī)器系統(tǒng)或?qū)W科。美國制造工程協(xié)會機(jī)器視覺分會和美國機(jī)器人工業(yè)協(xié)會的自動(dòng)化視覺分會對機(jī)器視覺下的定義為:“機(jī)器視覺是通過光學(xué)裝置和非接觸的傳感器自動(dòng)地接受和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像,通過分析圖像獲得所需信息或用于控制機(jī)器運(yùn)動(dòng)的裝置”[1]。機(jī)器視覺是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支,它綜合了光學(xué)、機(jī)械、電子、計(jì)算機(jī)軟硬件等方面的技術(shù),涉及到計(jì)算機(jī)、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機(jī)電一體化等多個(gè)領(lǐng)域。圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展,也大大地推動(dòng)了機(jī)器視覺的發(fā)展。1機(jī)器視覺的發(fā)展歷史模式識別:起源于20世紀(jì)50年代的機(jī)器視覺,早期研究主要是從統(tǒng)計(jì)模式識別開始,工作主要集中在二維圖像分析與識別上,如光學(xué)字符識別OCR、工件表面圖片分析、顯微圖片和航空圖片分析與解釋。積木世界:20世界60年代的研究前沿是以理解三維場景為目的的三維機(jī)器視覺。1965年,Roberts從數(shù)字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結(jié)構(gòu),并對物體形狀及物體的空間關(guān)系進(jìn)行描述。他的研究工作開創(chuàng)了以理解三維場景為目的的三維機(jī)器視覺的研究。起步發(fā)展:1977年,DavidMarr教授在麻省理工大學(xué)的人工智能實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)以博士生為主體的研究小組,于1977年提出了不同于“積木世界”分析方法的計(jì)算視覺理論,該理論在80年代成為機(jī)器視覺領(lǐng)域中的一個(gè)十分重要的理論框架。蓬勃發(fā)展:20世紀(jì)80年代到20世紀(jì)90年D攝像機(jī)按照其使用的CCD器件可以分為線陣式和面陣式兩大類。線陣CCD攝像機(jī)主要用于檢測條狀、筒狀產(chǎn)品。目前在機(jī)器視覺系統(tǒng)中,以面陣CCD的應(yīng)用居多[4]。圖像采集卡又稱為圖像卡,它將攝像機(jī)的圖像視頻信號送到計(jì)算機(jī)的內(nèi)存,供計(jì)算機(jī)處理、存儲、顯示和傳輸?shù)仁褂谩F渲饕K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(jī)控制模塊,負(fù)責(zé)提供相機(jī)的設(shè)置及實(shí)現(xiàn)異步重置拍照、定時(shí)拍照;③PCI總線接口及控制模塊,主要通過PCI總線完成數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的傳輸;總線控制器應(yīng)用了burst模式,使傳輸速率可達(dá)到132Mbytes/s。④顯示模塊,負(fù)責(zé)高質(zhì)量的圖像實(shí)時(shí)顯示;⑤數(shù)字輸入/輸出模塊,本模塊允許圖像采集卡通過TTL信號與外部裝置進(jìn)行通信,用于控制和響應(yīng)外部事件。2.4圖像信號處理技術(shù)圖像信號的處理是機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心。視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法,它包括圖像變換、數(shù)據(jù)編碼壓縮、圖像增強(qiáng)復(fù)原、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)以及大規(guī)模集成電路的發(fā)展,為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,圖像處理的很多工作都可以借助硬件完成,如DSP芯片、專用圖像信號處理卡等,軟件主要完成算法中非常復(fù)雜、不太成熟或尚需不斷探索和改進(jìn)的部分。處理時(shí)間上,要求處理速度必須大于等于采集速度,才能保證目標(biāo)圖像無遺漏,完成實(shí)時(shí)處理。2.5執(zhí)行機(jī)構(gòu)機(jī)器視覺系統(tǒng)的最終功能的實(shí)現(xiàn)還需執(zhí)行機(jī)構(gòu)來完成.不同的應(yīng)用場合,執(zhí)行機(jī)構(gòu)可能不同,比如機(jī)電系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、氣動(dòng)系統(tǒng),無論哪一種,除了要嚴(yán)格保證其加工制造和裝配的精度外,在設(shè)計(jì)時(shí)還應(yīng)對動(dòng)態(tài)特性,尤其是快速性和穩(wěn)定性給予充分重視[5]。3機(jī)器視覺的典型應(yīng)用3.1工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線應(yīng)用目前機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用廣泛,主要有1、引導(dǎo)和定位:上下料使用機(jī)器視覺來定位,引導(dǎo)機(jī)械手臂準(zhǔn)確抓取。2、外觀檢測:檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品有無質(zhì)量問題,該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。3、高精度檢測:有些產(chǎn)品的精密度較高,達(dá)到0.01~0.02m,甚至μ級,是人眼無法檢測出來的,必須使用機(jī)器來完成。4、識別:數(shù)據(jù)的追溯和采集,在汽車零部件、食品、藥品等應(yīng)用較多。3.2圖像自動(dòng)解釋應(yīng)用對放射圖像、顯微圖像、醫(yī)學(xué)圖像、遙感多波段圖像、合成孔徑雷達(dá)圖像、航天航測圖像等的自動(dòng)判讀理解。由于近年來技術(shù)的發(fā)展,圖像的種類和數(shù)量飛速增長,圖像的自動(dòng)理解已成為解決信息膨脹問題的重要手段。3.3軍事應(yīng)用軍事領(lǐng)域是對新技術(shù)最渴望、最敏感的領(lǐng)域,對于機(jī)器視覺同樣也不例外。最早的視覺和圖像分析系統(tǒng)就是用于偵察圖像的處理分析和武器制導(dǎo)。機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用于航空著陸姿勢、起飛狀態(tài);彈道/火箭噴射、子彈出膛、火炮發(fā)射;爆破分析炮彈爆炸、破片分析、爆炸防御;撞擊、分離以及各種武器性能測試分析,點(diǎn)火裝置工作過程等。4機(jī)器視覺面臨的問題對于人的視覺來說,由于人的大腦和神經(jīng)的高度發(fā)展,其目標(biāo)識別能力很強(qiáng)。但是人的視覺也同樣存在障礙例如,即時(shí)具有敏銳視覺和高度發(fā)達(dá)頭腦的人,一旦置身于某種特殊環(huán)境(即時(shí)曾經(jīng)具備一定的先驗(yàn)知識),其目標(biāo)識別能力也會急劇下降。將人的視覺引入機(jī)器視覺中,機(jī)器視覺也存在著這樣的障礙。它主要表現(xiàn)在三個(gè)方面:一是如何準(zhǔn)確、高速(實(shí)時(shí))地識別出目標(biāo);二是如何有效地增大存儲容量,以便容納下足夠細(xì)節(jié)的目標(biāo)圖像;三是如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識別算法,并順利地實(shí)現(xiàn)。前兩者相當(dāng)于人的大腦這樣的物質(zhì)基礎(chǔ),這期待著高速的陣列處理單元,以及算法(如神級網(wǎng)絡(luò)、分維算法、小波變換等算法)的新突破,用極少的計(jì)算量及高度的并行性實(shí)現(xiàn)功能。另外,由于當(dāng)前對人類視覺系統(tǒng)和機(jī)理、人腦心理和生理的研究還不夠,目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)絕大多數(shù)是只適用于某一特定環(huán)境或應(yīng)用場合的專用系統(tǒng),而要建立一個(gè)可與人類的視覺系統(tǒng)相比擬的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。正因?yàn)槿绱?,賦予機(jī)器以人類視覺功能是幾十年來人們不懈追求和奮斗的目標(biāo)[6]。5結(jié)束語由于機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息,而且易于自動(dòng)處理,也易于同設(shè)計(jì)信息以及加工控制信息集成,因此,在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過程中,人們將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。但是機(jī)器視覺技術(shù)比較復(fù)雜,最大的困難在于人的視覺機(jī)制尚不清楚。盡管每一個(gè)正常人都是“視覺專家”,卻不可能用\o"內(nèi)省法"內(nèi)省法來描述自己的視覺過程。因此建立機(jī)器視覺系統(tǒng)是十分困難的任務(wù)??梢灶A(yù)計(jì)的是,隨著機(jī)器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展,它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用?!緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]張?jiān)?吳曉君,馬廷武,龐連軍.基于機(jī)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]郭靜,羅華,張濤.機(jī)器視覺與應(yīng)用[J].電子科技,2014,27(7):185-188.[3]余文勇,石繪.機(jī)器視覺自動(dòng)檢測技術(shù)[M].化學(xué)工業(yè)出版社,2013,10:6-7.[4]韓冰,林明星,丁鳳華.機(jī)器視覺技術(shù)及其應(yīng)用分析[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程.2008,12(10):24-27.[5]章煒.機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展及其工業(yè)應(yīng)用[J].紅外,2006,27(2):13.[6]趙鵬.機(jī)器視覺理論及應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,20

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