计算机学科|机器视觉系统是什么( 三 )
Blob 检测
根据上面得到的处理图像,根据需求,在纯色背景下检测杂质色斑,并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标,检测目标,并且计算出其面积的功能。
Blob 分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析,该连通域称为 Blob。经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是 blob。Blob 分析工具可以从背景中分离出目标,并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小,还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析,而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比,大大提高处理速度。
结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置,并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果,存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询,管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲,为下一步的工作作出安排;可以获知内布匹的质量情况等等。
在生产线上,人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误,但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说,机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用,我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。
一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下:
1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心,向图像采集部分发送触发脉冲。
2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时,分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3、摄像机停止扫描,重新开始新的一帧扫描,或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态,启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6、摄像机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像采集部分接收模拟视频信号通过 A/D 将其数字化,或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
从上述的工作流程可以看出,机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域,例如机器人、飞行物体导制等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。
机器视觉系统的优点有:
1、非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。
2、具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。
3、长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用,可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。
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