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计算机视觉系统应用说明

-YMZPY1目录计算机视觉系统的基础知识计算机视觉系统的构成计算机视觉系统的基本原理I.视觉系统的基础知识1.人类如何辨别有缺陷的轴承？用眼睛观察异同用皮肤触摸凹凸用耳朵听转动声音放在手上感受重量用大脑思考、分析、判断人类认识外界信息80%来自视觉！用摄像头观察异同用计算机思考、分析、判断用眼睛观察异同用大脑思考、分析、判断计算机视觉系统人的视觉系统2.计算机视觉系统计算机视觉系统计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟3.计算机视觉系统的优势质量和精度保持质量和精度，无主观意识，24小时全时检测保证安全可在对人体有危害的环境下工作减少不良品在生产过程中控制不良品输出到下一道工序提高生产效率，易于管理计算机视觉检测快于人眼检测，可远程监控诊断并排除问题客户关系提高自动化保证产品质量，可维护良好的客户关系4.计算机视觉系统的应用测量(Measurement)检查（Inspection）工件定位（ObjectLocation）二维码机器刻字识别（Identification）II.计算机视觉系统的构成照明光源工业相机图像采集卡工业镜头处理软件图像拍摄图像处理检测输出结果光源照射对比度明显，目标与背景的边界清晰整体亮度均匀，整体不均匀灰度差不影响图象处理；背景尽量淡化而且均匀，不干扰图象处理；与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过度曝光。扩散反射光扩散反射光正反射光正反射光面照明面照明带有光泽的部分变亮带有光泽的部分变暗II.计算机视觉系统的基本工作原理亮度不均匀例：识别轴承上的型号等两处字样角度照射圆顶照射图像拍摄图像处理检测输出结果光源运行目的：简化图形，易于识别一般处理过程：原图：1677万种颜色灰度处理：单色，0~255灰度等级二值化处理：单色，0和255两种灰度等级像素：反映了图像的精细程度。像素越高，图像越精细。拍摄出来的图像都是由一个一个小方格（像素点）组成。对图像的处理实际上是对像素点的处理。31万像素：640（X方向）×480（Y方向）200万像素：1600（X方向）×1200（Y方向）500万像素：2432（X方向）×2050（Y方向）灰度处理：所有的像素点均改变为具有0~255灰度的浓淡数据。为什么要进行灰度处理？灰度处理减少的原始的数据量，为后续计算处理节省大量时间。多数时候并不需要对图像的RGB三个分量都进行处理二值化处理（BinaryThresholding）：阈值分割图像，使图像颜色只有0和255两种灰度数据。为什么要进行二值化处理？使图像变得简单，数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓，有利于图像的进一步处理。1677万种颜色黑白两种颜色阈值分割：定义0~255中的一个值为界限，大于这个值的像素就为白，小于这个值的像素为黑。使图像变得简单，数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓，有利于图像的进一步处理。原图阈值：10阈值：100阈值：180其它处理方法滤波（平滑、降噪）增强边缘锐化纹理分析（去骨架、连通性）图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征变换(空域和频域、几何变换、色度变换）几何形态分析（Blob分析），形状、边缘、长度、面积、圆形度位置、方向、数量、连通性等搜索匹配文字识别OCR，印刷质量OCV色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白平衡）3维测量目的：易于区分检测检测轴承钢珠遗漏的过程图像拍摄图像处理检测输出结果光源运行原图灰度处理二值化处理：阈值设定为250确定检测范围：内圆、外圆位置查找边界：基准圆找检查基准：圆心单独分析检测范围反色找出所有黑色像素连通域计算连通域像素点数判断是否为NG部分连通域几个特征之间如果互为连通域，则必须先分割后再进行识别。Blobq’ty4eaBlobq’ty3eaBlobq’ty1ea外观瑕疵、缺陷检测明亮检测颜色检测位置边缘位置安装、定位位置尺寸面积检测距离检测长、