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机器视觉技术

    机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

    机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产线添加一套“智慧眼”,其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为,得到人的视觉系统所得到的信息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成,而计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。  

    机器视觉系统是通过摄像机将被目标的光信号转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到目标的形态信息,并根据像素、亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。


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人类视觉与机器视觉的对比


人类视觉

机器视觉

适应性

适应性强,可在复杂及变化的环境中识别目标

适应性差,容易受复杂背景及环境变化的影响

智能

具有高级智能,可运用逻辑分析及推理能力识别变化的目标,并能总结规律

虽然可利用人工智能及神经网络技术,但智能很差,不能很好地识别变化的目标

彩色识别能力

对色彩的分辨能力强,但容易受人的心理影响,不能量化

受硬件条件的制约,目前一般的图像采集系统对色彩的分辨能力较差,但具有可量化的优点

灰度分辨力

差,一般只能分辨64个灰度级

强,目前一般使用256灰度级,采集系统可具有10bit12bit16bit等灰度级

空间分辨力

分辨率较差,不能观看微小的目标

目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机,通过备置各种光学镜头,可以观测小到微米大到天体的目标

速度

0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的目标

快门时间可达到10微妙左右,高速像机帧率可达到1000以上,处理器的速度越来越快

感光范围

400nm-750nm范围的可见光

从紫外到红外的较宽光谱范围,另外有X光等特殊摄像机

环境要求

对环境温度、湿度的适应性差,另外有许多场合对人有损害

对环境适应性强,另外可加防护装置

观测精度

精度低,无法量化

精度高,可到微米级,易量化

其它

主观性,受心理影响,易疲劳

客观性,可连续工作



机器视觉的常见图像处理方式

n滤波(平滑、降噪)

n增强 

n边缘锐化

n纹理分析(去骨架、连通性)

n图像分割,灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征; 

n变换(空域和频域、几何变换、色度变换)

n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 

n搜索匹配 

n文字识别OCR,印刷质量OCV 

n色彩分析(色度、色密度、光谱、自动白平衡)

n3维测量


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