视觉检测与图像处理技术(视觉检测的图像识别与分析技术)

智能图像处理是指一种基于计算机的图像处理和分析技术，适用于各种应用。它是一个独立的理论和技术领域，但也是机器视觉中非常重要的技术支撑。

具有智能图像处理功能的机器视觉，相当于人在把眼睛压在机器上的同时，赋予机器智能，让机器“看得见”、“看得准”。它可以代替甚至超越人眼进行测量和判断，使机器视觉系统实现高分辨率和高速控制。而且机器视觉系统与被检测物体无接触，安全可靠。

机器视觉技术

机器视觉的起源可以追溯到20世纪60年代美国学者L.R. Roberds对多面体积木图像处理的研究，以及70年代麻省理工学院人工智能实验室开设“机器视觉”课程。20世纪80年代，全球机器视觉研究热潮开始兴起，出现了一些基于机器视觉的应用系统。20世纪90年代以来，随着计算机和半导体技术的飞速发展，机器视觉的理论和应用得到了进一步的发展。

进入21世纪后，机器视觉技术发展更快，已经广泛应用于智能制造、智能交通、医疗卫生、安全监控等多个领域。目前，随着人工智能的兴起，机器视觉技术正处于不断突破和成熟的新阶段。

在我国，机器视觉的研究和应用始于20世纪90年代。从跟踪国外品牌产品开始，经过20多年的努力，国产机器视觉从无到有，从弱到强。不仅理论研究进展很快，还出现了一些有竞争力的公司和产品。估计随着我国机器视觉的深入研发和推广，赶超世界水平并非遥不可及。

智能图像处理技术

视觉图像处理系统根据具体的应用需求对现场的数字图像信号进行运算和分析，并根据得到的处理结果控制现场设备的动作。其常见功能如下：

(1)图像采集

图像采集是从作业现场获取场景图像的过程，是机器视觉的第一步。大多数采集工具是CCD或CMOS相机或摄像机。摄像机捕捉单个图像，摄像机可以捕捉连续的实时图像。就图像而言，它实际上是三维场景在二维图像平面上的投影，图像中某一点的颜色(亮度和色度)是场景中对应点的颜色的反映。这就是我们可以用抓拍的图像代替真实场景的根本原因。

如果摄像头输出的是模拟信号，就需要将模拟图像信号进行数字化处理，并发送到计算机(包括嵌入式系统)进行处理。现在大部分相机都可以直接输出数字图像信号，可以省去模数转换这一步。不仅如此，现在相机的数字输出接口也标准化了，比如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、碧蓝之牙接口等，可以直接发送到计算机进行处理，避免了在图像输出和计算机之间增加图像采集卡的麻烦。后续的图像处理工作往往由计算机或嵌入式系统以软件的形式来完成。

(2)图像预处理

由于设备和环境因素的影响，采集到的数字场景图像往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何失真、色彩不平衡等。会阻碍后面的加工环节。因此，采集到的图像必须进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡化等。

通常采用时域或频域滤波来去除图像中的噪声。几何变换用于校正图像的几何失真；使用直方图均衡化和同态滤波来减少图像的颜色偏差。总之，通过这一系列的图像预处理技术，对采集到的图像进行“处理”，为人体机器视觉的应用提供“更好”和“更有用”的图像。

(3)图像分割

图像分割就是根据应用需求将图像划分成不同的特征区域，并从中提取感兴趣的对象。图像中常见的特征有灰度、颜色、纹理、边缘、角点等。例如，将汽车装配线的图像分割成背景区域和工件区域，提供给后续处理单元处理工件安装部分。

多年来，图像分割一直是图像处理中的一个难题。到目前为止，分割算法有很多种，但结果往往并不理想。最近，人们使用基于神经网络的深度学习方法进行图像分割，其性能优于传统算法。

(4)目标识别和分类

在制造业或安防行业，机器视觉离不开对输入图像的目标进行识别和分类，从而在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相似之处，往往目标识别完成后，目标的类别就清晰了。近年来，图像识别技术正在跨越传统方法，形成以神经网络为主流的智能图像识别方法，如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等性能优越的方法。

(5)目标定位和测量

在智能制造中，最常见的工作是安装目标工件，但往往需要在安装前对目标进行定位，安装后对目标进行测量。安装和测量都需要保持很高的精度和速度，比如毫米级精度(甚至更小)和毫秒级速度。这种高精度、高速度的定位和测量是通常的机械或人工方法难以实现的。在机器视觉中，采用图像处理的方法对安装现场的图像进行处理，遵循目标与图像之间复杂的映射关系，从而快速准确地完成定位测量任务。

(6)目标检测和跟踪

图像处理中的运动目标检测与跟踪就是检测摄像机实时捕捉的场景图像中是否存在运动目标，并预测其下一步的运动方向和趋势，也就是跟踪。并及时将这些运动数据提交给后续的分析和控制处理，形成相应的控制动作。一般采用单个摄像头进行图像采集，必要时可以采用两个摄像头模仿人的双目视觉来获取场景的立体信息，更有利于目标检测和跟踪。

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