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機器（qì）視覺智能圖像處理技術

進入21世紀後，機器視覺技術的發（fā）展速（sù）度更快，已（yǐ）經大規模地應用於（yú）多個領域，如智（zhì）能製造、智能交通、醫療衛生、安防監控等領域。目前（qián），隨著人工智能浪（làng）潮的興（xìng）起，機器視（shì）覺技（jì）術正處於不斷突破、走向成熟的新階（jiē）段。足球大小球

智能圖像處理是指一類基於計算機的自適應（yīng）於各種應用場合的圖像處理和分析技術，本身是一個獨立的理論和技術領域，但同時又是機（jī）器視覺中的一項十分重要的技術支撐。一般認為機器視覺“是通過光（guāng）學裝置和非接觸傳感器自動地接受和處理一個真實場景的圖像，通過分析（xī）圖像獲得所（suǒ）需信息或用於控製機器運動的（de）裝置”，可（kě）以看出（chū）智能圖像處理技術在機器視覺中占有舉足輕重的位置。

具有智能圖像處理功能的機器視（shì）覺，相當於人們在賦予機器智能的同時為機器按上了眼睛，使機器（qì）能夠“看得見”、“看得準”，可替代甚至勝過人眼做測量和判斷，使得機器視覺係統可以實現高分辨率和高速度的（de）控製（zhì）。而且，機器視覺係統與被檢測對（duì）象（xiàng）無接觸，安全可靠。

常見（jiàn）機器視覺係（xì）統主要可分為兩類，一類是基於計算機的，如工控機或PC，另一類是更加（jiā）緊湊的嵌入式（shì）設備。典型的基於工控機（jī）的機器視（shì）覺（jiào）係統主要包括：光學係統，攝像機和工控機（包含圖像采（cǎi）集（jí）、圖像處理和分析、控製/通信）等單元，如圖2所示。

機器視覺係統（tǒng）對（duì）核心的圖像處理要求算（suàn）法準確、快捷和（hé）穩定，同時還要求係（xì）統的實現成本低，升級換代方便。機器視（shì）覺的圖像處理係統對現場的數字圖像信號按照具體的應用要求進行運算和分析，根據（jù）獲得的處理結果（guǒ）來（lái）控製現場設備的動作，其常見功能（néng）如下：

（1）圖（tú）像采集圖像采集就是從工作現場獲取場（chǎng）景（jǐng）圖像的過程，是機（jī）器（qì）視覺的（de）第一步，采集工具大多為CCD或CMOS照相機或攝像機。照相機采集的是單幅的圖（tú）像，攝像機可以采集連續的現場圖像。就一幅圖像而（ér）言，它實際上是三維場景在二維圖像平（píng）麵上的投影，圖像中某一點的彩色（亮度和色度）是場景中對（duì）應點彩（cǎi）色的反映。這就（jiù）是www.17c.com可以用（yòng）采集（jí）圖像來替代真實場景的（de）根本依據所在。

如（rú）果相機（jī）是模擬信號輸出，需要將模擬圖像信號數字（zì）化後送給計（jì）算機（包括嵌入（rù）式係統）處理。現在大部分相機都可直接輸出數字圖像信（xìn）號，可以免除模數轉換這（zhè）一步驟。不僅如（rú）此，現在相機的數字輸出接口也是標準化的，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、BlueTooth接（jiē）口等，可以直（zhí）接送入計算機進行處理，以免除在圖像輸出和計算機之間加接一塊圖像采集卡的麻煩。後續的（de）圖像（xiàng）處理工作往往是由計算機或嵌入（rù）式係統以軟件（jiàn）的方式進行。

（2）圖（tú）像預處理對於采集到的數字化（huà）的現場圖像，由於受（shòu）到設備和（hé）環境因素的（de）影響，往往會受到不同程度的幹擾，如（rú）噪聲、幾何形變、彩色失（shī）調等，都會妨礙接（jiē）下來（lái）的處理環節。為此，必須對（duì）采集圖像進行預處理。常見的預處理包括噪聲消除、幾何校正、直（zhí）方圖均衡等處理。通常使用時域（yù）或頻域濾波的方法來去除圖像中的噪聲；采用幾何變（biàn）換的辦法來校正圖像（xiàng）的幾何（hé）失真；采用直方圖均衡、同態（tài）濾（lǜ）波等方法（fǎ）來減輕圖像的彩色偏離。總之（zhī），通過這一係列的圖像預處理（lǐ）技術，對采集圖像進行“加工”，為體機器（qì）視覺應用提供“更好”、“更有用”的圖像。

（3）圖（tú）像分割圖像分（fèn）割就是按照應用要求，把圖像分成各具特征的區域，從中提取出感興趣目標。在圖像中常見的特征有灰度、彩色（sè）、紋理、邊緣、角點等（děng）。例如，對汽車裝配流水線圖像進行分割，分成背景區域和工件區（qū）域，提供給後續（xù）處理單（dān）元（yuán）對工件安裝部分的處理。圖像分割多年來一直是圖像處理中的難題，至今（jīn）已有種類繁多的（de）分割（gē）算法，但是效果往往並不理想。近（jìn）來，人們利用基於神經（jīng）網絡的深度學習方法進行圖像分割，其性能勝過傳統算法。

（4）目標識（shí）別和分類在（zài）製造或安防等行業，機器（qì）視覺都離不開對輸（shū）入圖像的目標進行識別和（hé）分類處理，以便在（zài）此基礎上完成（chéng）後續的判斷和操作。識別（bié）和分類（lèi）技術有很多（duō）相同的地方，常常在目標識（shí）別完成後，目標的類別也就明確了。近來的圖像識（shí）別技術正在跨越傳統方法（fǎ），形成（chéng）以神經網絡為（wéi）主流的智能化圖像識別方法，如卷積神經網絡（CNN）、回歸神經網絡（RNN）等一類性能優越的方法。

（5）目標定位和測量在智能製造中，最常見的工作就是（shì）對目標工件進行安裝，但是在安裝前往往需要先對目標進行（háng）定位，安裝後（hòu）還需對目標進行測量。安裝和測量都需要保持較高的精度和速度，如毫米級精度（甚至更小），毫秒級速度。這種高精度、高（gāo）速度的定位和測量（liàng），倚靠通常的機械或人工的方法是難（nán）以辦到的。在機器視覺中，采用圖像處理的辦法，對（duì）安（ān）裝現場圖像進行處理，按照目標和圖（tú）像之間的複雜（zá）映射關係進行（háng）處理，從而快速（sù）精準地完成定位和測量任務（wù）。

（6）目標檢測和跟蹤圖像處理（lǐ）中的運動目標檢測和跟蹤，就是實時檢測攝像機捕獲的場景圖像中是否有運動目標，並預測它下一步的運動方向和趨（qū）勢，即跟蹤。並及時將（jiāng）這些（xiē）運動數據提交給後續的分析和控（kòng）製（zhì）處理，形成相應的控製動作（zuò）。圖像采集一般使用單個攝像機，如果需要也可以使用兩個攝像機，模仿人的雙目視（shì）覺而獲得場（chǎng）景的立體信息，這樣更加有利（lì）於目（mù）標檢（jiǎn）測和跟蹤處理（lǐ）。

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