机器视觉技术与运动控制技术相结合解析方案
机器视觉技术与运动控制技术相结合解析方案
开发视觉导引运动系统概述
过去几年里，运动控制系统已经把机器视觉作为其关键部分。越来越多的工程师和科研人员认识到当前的机器视觉技术和运动控制技术相结合对于解决复杂应用问题有相当大的帮助。软硬件技术的发展也促进了运动控制和机器视觉系统的结合，并降低了它们的开发难度和开发成本。在设计这种系统时，了解目前的技术发展、方法以及开发工具会对您的工作提供很大的帮助。
当您开发一个视觉导引运动控制系统时，有很多方面需要考虑。其中重要的一点就是如何建立该系统。比如一个视觉导引运动控制系统用于在移动电话上安装机盖，每次电话的位置和方向可能有所不同。为了使问题变得简单，假定移动电话放置在X-Y-Theta工作台来校正位置以及方向。视觉系统用来定位机盖并测量电话移动到正确位置运动系统需要移动的方向和距离。开发这样的系统也有很多的问题必须考虑到，例如视觉单元如何和运动单元关联来保证把部件移动到位。在运动和视觉单元之间建立通信需要校准。如图1所示，在校准一个视觉导引运动控制系统时，需要按照以下几个步骤进行：首先，您需要校正图像系统的所有失真，它们有可能导致错误的测量距离被传递到运动控制系统上;
然后，您需要把图像测量的距离(通常用像素表达)和工作台或电机测量的距离(通常用步进的次数或计数值)联系起来;最后，您需要把运动控制系统与视觉坐标系统相关联，从而校正两个系统的偏移。这种图像测量距离到运动控制距离的转换依赖于很多的参数，其中包括相机和被测物体间的距离以及镜头的类型。相机焦距的改变会使得物体成像的大小有所不同，因此测量的结果也会与相机移动之前有所不同。一个简单的视觉和运动控制系统框图如图1所示。
机器视觉与图像处理方法
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
机器视觉的现状及其应用
河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用
目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献
1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、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抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
外文翻译-利用机器视觉和手的运动控制来提高起重机操作员的性能
利用机器视觉和手的运动控制来提高起重机操作员的性能 摘要所有起重机固有的有效载荷摆动使人工快速，准确，安全的操作有效载荷具有挑战性。防爆起重机控制接口也增加了操作难度。本文介绍了一种新的接口，允许运营商通过移动手持设备（棒或手套）在空间自由驱动起重机。起重机轨道安装了摄像头的手提式的运动装置，它的位置是用来驱动起重机。两个控制体系结构进行了研究。第一个使用一个简单的反馈控制器，第二使用反馈和输入整形器。两个算子的研究表明，手部运动起重机控制要比使用标准按钮悬而未决的控制快速和安全。 指数条款控制接口，起重机，输入整形，机器视觉，振荡。 Ⅰ引言 起重机在维护现代工业经济活力发挥关键作用。他们的重要性表现在造船厂，建筑工地，仓库和材料处理的各种应用。起重机操纵性对于工业生产，低生产成本和工人的安全是一个重要因素。 起重机的固有特性之一有效载荷摆动或更复杂的振荡动力学像自然的倾向双摆，是不利于操作的。已作出重大努力开发控制方案以减少从发出的命令和外部干扰的振动响应。也有在控制起重机包含旋转接头的研究，这由于其非线性动力学的一个额外的水平增加了复杂性。对于运营商而言使用传统的接口，如按钮式起重机吊坠受益于振荡抑制技术。他们产生比没有这样的补偿算子更安全（不与障碍物的碰撞）和更高效的起重机运动（更快的任务完成时间和减少操作按钮）。 2010年9月26日收到手稿； 2011年4月7日修订，2011年6月10日，2012年4月6日和2012年2月9日接受。出版日期2012年6月8日，当前版本的日期2012年10月12日。这项工作是由西门子工业自动化，乔治亚理工学院制造研究中心和波音研究与技术支持。本文推荐副主编E.J.巴斯。
机器视觉系统与数字图像处理
第2章机器视觉系统与数字图像处理 2.1机器视觉系统 2.1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。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。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。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；在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.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，而机器视觉系统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
完整版机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
基于机器视觉与运动控制的蓝光激光头全自动倾斜调整系统的设计
基于机器视觉与运动控制的蓝光激光头全自动倾斜调整系统的设计 蓝光激光头精细位置调节存有问题，论文为解决上述问题，首先使用机器视觉技术，捕捉到蓝光光斑区域，针对光斑及水平间差距做出分析，在精确且具体的2轴运动控制协助下，达到激光头平面水平放置的效果；紧接着明确光斑焦距，并分析所在区域，考虑到3轴精细运动联动实际情况，找到激光头空间区域，同时还包括焦距所处区域，继而全自动倾斜调整蓝光激光头，改良了蓝光激光头模块产品，达标率超过98%。 【Abstract】There is a problem in blue ray laser head fine position adjustment，to solve the above problem，the paper firstly uses machine vision technology to capture the blue light spot area，analyzes the spot and horizontal gap，it achieved laser head level laying in horizontal placement with the control assistance of accurate and specific 2-axis motion，clear spot focal length，and analyze the area，taking into account the actual situation of 3-axis fine motion linkage，find the laser head space area，also include the area of focal length，then automatically tilt adjust blu-ray laser head，to improve blu-ray laser head module products，the compliance rate is more than 98%. 标签：机器视觉；运动控制；蓝光激光头 1 引言 光碟生产商Singulus2013年9月13日宣称：“用于存储4K内容、容量为100GB的蓝光光碟已经问世”。数字式光盘的优点突出，存储容量大，速度快，且生命周期长，改变了以往包括硬盘及磁带等为存储记录的媒体形式，得到大范围应用。对于信息其是借助光学激光头来开展写入及读出工作的，其中，蓝光光学头构成了高清信息读取不可缺少的部件，其性能所起作用较大，较大程度上影响了光盘存储器性能优劣。在蓝光光学头性能许多调整及检测工作中，尤以倾斜调整检测最为突出，确保了光盘信号的读取无误，国内生产着世界范围内最大量的光盘产品，光盘产业构成了我国信息产业十分必要的环节[1]。上述倾斜调整检查设备的研发商均是外国厂家，成本价格较贵，对国内光盘产业整体发展无益，使得光学头生产企业受制于国外技术设备，所以，考虑到上述情况，进行本次研究，旨在分析基于机器视觉与运动控制的蓝光激光头全自动倾斜调整系统的设计。 2 总体设计基于机器视觉与运动控制的蓝光激光头全自动倾斜调整系统 蓝光激光头全自动倾斜调整系统研发涵盖了多个层面内容，包括CCD机器视觉光斑定位与焦距调节设计及多轴运动控制伺服系统等，这种检测设备具有全自动化且精细的特点[2]。这种系统硬件以机械机构及计算机为主要构成部分，机械机构组成部分包括电机、传感器及气动装置等；计算机处置机器视觉图像，精细化调控多轴运动，且对焊接装置及气动装置实施调控。
机器视觉简介
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、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抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:
a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。
机器视觉应用有哪些 浅谈机器视觉软件的介绍与选择
机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉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。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、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抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。 系统可再分为 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头
计算机图像处理与机器视觉复习重点
第一章概述 点运算：在图像处理中，只输入该像素本身的灰度的运算方式。 领域运算：在图像处理中，不仅输入该像素f0本身的灰度，还要以该像素f0为中心的某局部领域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算的方式。 对比度/清晰度：画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。【维基百科，课件上没找到】 第二章图像预处理 一、灰度变换（点运算） 目的：改善图像的灰度对比度或满足图像上灰度的某些特殊要求（问题：灰度偏暗或偏亮；范围不足；局部层次差） 1、灰度范围移动处理 g(i,j)=f(i,j)+d 当d>0时，灰度范围向高端移动，图像变亮； 当d<0时，灰度范围向低端移动，图像变暗； 2、灰度线性变换 （1）整体灰度线性变换 （g a=0,g b=255） （2）局部灰度线性变换 a. 限幅灰度拉伸-局部感兴趣（局部灰度拉伸到最大限度，而无用信息被抑制为黑色 或白色的单一灰度） b. 锯齿形灰度拉伸 将输入图像中不同灰度区间[f1,f2]、[f2,f3]、[f3,f4] 进行同样的灰度拉伸，使各个灰度区间都扩展到 允许的整个灰度范围[g a,g b]。 使输入图像中原来是缓慢变化的灰度，经变换后 在这些区间的f1、f2、f3等分割点的两端灰度发生 了突变。 c. 阈值灰度拉伸-二值图像
3、灰度非线性变化 （1）对数变化 g(i,j)=log[f(i,j)] 变换后的图像中低灰度区的灰度值 得到了拉伸，即对比度增强，而高灰度区 的灰度值被压缩，并且高低灰度区的灰度 过度平滑。 （2）连续函数变化 （3）二次变化 G(x,y)=f(x,y)2，0 机器视觉与图像分析技术详解 一、要点1．与视觉相关的项目并非全都需要咨询专家的服务；在硬件供应商和开发工具供应商的帮助下，缺乏视觉系统开发经验的开发者通常也可以完成大部分（即使不是全部）开发工作，并且为他们的公司节省费用。2．在开始视觉系统开发之前，你必须回答大约五六个问题；你的答案将基本决定系统的硬件成本。3．你只要选择能够在菜单驱动环境中能使你开始设备开发工作，然后通过图形编程或语法编程来完善程序，就可大大提高效率。4．习惯 一、要点 1．与视觉相关的项目并非全都需要咨询专家的服务；在硬件供应商和开发工具供应商的帮助下，缺乏视觉系统开发经验的开发者通常也可以完成大部分（即使不是全部）开发工作，并且为他们的公司节省费用。 2．在开始视觉系统开发之前，你必须回答大约五六个问题；你的答案将基本决定系统的硬件成本。 3．你只要选择能够在菜单驱动环境中能使你开始设备开发工作，然后通过图形编程或语法编程来完善程序，就可大大提高效率。 4．习惯于视觉系统在安装之后需要悉心呵护的观念；你常常无法预见在系统运行一段时间之后可能有必要调整算法的各种理由。 成功地开发一种基于视觉的设备可能需要很多专业知识，以致许多打算这样做的开发者都不愿意尝试这种任务，而转向求助于那些通过掌握技术的方方面面细微差别建立自己职业生涯的咨询专家。通常，一位咨询专家不仅可以为你节省数倍咨询费的费用，而且还可以节省大量宝贵的时间。即使这样，有些适用于基于视觉的系统开发的紧缩包裹型软件包却使那些没有机器视觉或图像分析经验的人能泰然承担的项目数量不断增加。 如果你缺乏适当的经验，则要走好的第一步是设法确定哪些任务需要外界帮助，哪些任务是你有可能用预包装软件自己迅速完成的。提供开发工具和硬件的厂商通常可以帮助你做出这种判断。在很多情况下，这些厂商的网站都有帮助做出这种决定的工具。给一个这样的厂商打个电话，你通常就可以与一位能搜集有关你设备信息的应用工程师取得联系。在适当的时候，大多数厂商会向你推荐他们熟悉其工作情况的咨询专家。通常，最经济的办法就是，某个项目中仅仅某些部分使用咨询帮助，例如照明部分。 图像分析和机器视觉是相关而又不同的两个领域。从某种意义上说，图像分析是机器视觉的一部分。然而，从另一种意义上说，图像分析是一门更广的学科。实际上，这两领域的分界线常常是模糊不清的。 什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为： 一维离散傅里叶变换为： 二维连续函数的傅里叶变换为： 二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图 机器视觉技术与运动控制技术相结合解析方案 开发视觉导引运动系统概述 过去几年里，运动控制系统已经把机器视觉作为其关键部分。越来越多的工程师和科研人员认识到当前的机器视觉技术和运动控制技术相结合对于解决复杂应用问题有相当大的帮助。软硬件技术的发展也促进了运动控制和机器视觉系统的结合，并降低了它们的开发难度和开发成本。在设计这种系统时，了解目前的技术发展、方法以及开发工具会对您的工作提供很大的帮助。 当您开发一个视觉导引运动控制系统时，有很多方面需要考虑。其中重要的一点就是如何建立该系统。比如一个视觉导引运动控制系统用于在移动电话上安装机盖，每次电话的位置和方向可能有所不同。为了使问题变得简单，假定移动电话放置在X-Y-Theta工作台来校正位置以及方向。视觉系统用来定位机盖并测量电话移动到正确位置运动系统需要移动的方向和距离。开发这样的系统也有很多的问题必须考虑到，例如视觉单元如何和运动单元关联来保证把部件移动到位。在运动和视觉单元之间建立通信需要校准。如图1所示，在校准一个视觉导引运动控制系统时，需要按照以下几个步骤进行：首先，您需要校正图像系统的所有失真，它们有可能导致错误的测量距离被传递到运动控制系统上; 然后，您需要把图像测量的距离(通常用像素表达)和工作台或电机测量的距离(通常用步进的次数或计数值)联系起来;最后，您需要把运动控制系统与视觉坐标系统相关联，从而校正两个系统的偏移。这种图像测量距离到运动控制距离的转换依赖于很多的参数，其中包括相机和被测物体间的距离以及镜头的类型。相机焦距的改变会使得物体成像的大小有所不同，因此测量的结果也会与相机移动之前有所不同。一个简单的视觉和运动控制系统框图如图1所示。 《图像处理与机器视觉》 作业 姓名： 学号： 专业：测试计量技术及仪器 时间：2016年4月 作业一：图像增强 1、图像灰度变换。 对图像（见图1）进行对比度拉伸，通过直方图获取灰度分布的最小、最大值。 图1 灰度拉伸 算法描述： 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它广泛应用在图像增强处理中。可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素取值的动态范围。由于许多图像的灰度值是非均匀分布的，而且灰度值集中在一个小区间内的图像也是很常见的。直方图均衡化就是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法。直方图均衡化处理是以累积分布函数（Cumulative Distri-bution Function- CDF ）为基础的直方图修改法。直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。 源程序： clear;clc;close; I=imread('E:\学习\图像处理与机器视觉\灰度变换.bmp');%读取图像 [m,n,o]=size(I); grayPic=rgb2gray(I); figure,imshow(I); figure,imshow(grayPic); gp=zeros(1,256); %计算各灰度出现的概率 for i=1:256 gp(i)=length(find(grayPic==(i-1)))/(m*n); end figure,bar(0:255,gp); title('原图像直方图'); xlabel('灰度值'); ylabel('出现概率'); newGp=zeros(1,256); %计算新的各灰度出现的概率 S1=zeros(1,256); 简述机器视觉在自动驾驶中的应用 机器视觉是人类认知世界最重要的功能手段，生物学研究表明，人类获取外界信息75%依靠视觉系统，而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。 如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域，无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性，而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一，它就是机器视觉技术。 机器视觉技术发展至今已有二十多年的历史，而真正发生革命性进步的则是莫尔视觉计算理论的提出，通过实现神经网络相关算法使机器拥有同人类视觉系统同样的功能提供了可能。一般来说，机器视觉系统包含有镜头、摄像系统和图像处理系统，而其核心则是专用高速图像处理单元，也就是把存入的大量数字化信息与模板库信息进行比较处理，并快速得出结论，其运算速度和准确率是关键指标。这主要通过高效合理的算法和处理能力强大的芯片来实现。 目前，市场上已有多种高效视觉专用硬件处理器及芯片等电子器件，并且随着计算机技术的进步，更先进的算法被相继发明，如采用网格分布式处理系统能够有效的提高运算的效率。今后机器视觉的核心问题将是对图像的深入理解。 机器视觉在自动驾驶中的应用主要有以下两个方面： 一、障碍物检测 准确率是车辆自动驾驶过程中安全性的重要保证。在行驶过程中，障碍物的出现是不可预知的，也就无法根据现有的电子地图避开障碍物，只能在车辆行驶过程中及时发现，并加以处理。当前，由于自动驾驶环境的不成熟，关于障碍物的定义尚没有统一的标准。因此，可以认为一切可能妨碍车辆正常行驶的物体和影响车辆通行的异常地形都是车辆行驶过程中的障碍物。目前来看，算法主要有以下三种：1. 基于特征的;2. 基于光流场的;3. 基于立体视觉的。在三种算法中，基于立体视觉的因为既不需要障碍物的先验知识，对障碍物是否运动也无限制，还能直接得到障碍物的实际位置而成为主流研究方向。但其对摄像机标定要求较高。而在车辆行驶过程中，摄像机定标参数会发生漂移，需要对摄像机进行动态标定。 二、道路检测 自动导航是自动驾驶的必要条件，自动驾驶过程中，道路检测主要是为了确定车辆在道路中的位置和方向，以便控制车辆按照正确的路线行驶。另外，它还为后续的确定搜索范围，以及缩小的搜索空间，降低算法复杂度和误识率。然而由于现实中的道路多种多样，在加上光照、气候等各种环境因素的影响，道路检测是一个十分复杂的问题。至今仍无一个通用的算法，现有算法基本上都对道路做了一定的假设。通常采用的假设有：1特定兴趣区域假设;2道路等宽假设;3道路平坦假设。另外，道路平坦假设也为障碍物定义提供参考。 一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。机器视觉与图像分析技术详解.
(完整版)机器视觉思考题及其答案
机器视觉技术与运动控制技术相结合解析方案
图像处理与机器视觉
简述机器视觉在自动驾驶中的应用
机器视觉与视觉检测知识点归纳