基于图像处理的视觉测量技术
单目摄像头测距原理
单目摄像头测距原理单目摄像头是指只有一个镜头的摄像头，它可以通过图像处理技术实现测距功能。
在现实生活中，我们经常会遇到需要测量距离的情况，比如自动驾驶汽车需要测量前方障碍物的距离，无人机需要测量地面的高度等。
而单目摄像头测距技术的应用，正是为了满足这些需求。
接下来，我们将介绍单目摄像头测距的原理及其实现方法。
单目摄像头测距的原理主要是利用图像中的视差信息来计算距离。
视差是指当我们从不同位置观察同一物体时，由于视角的改变而导致物体在图像中位置的偏移。
通过分析这种视差，我们可以推断出物体与摄像头的距离。
具体来说，单目摄像头测距的原理可以分为以下几个步骤：1. 视差计算，首先，我们需要从单目摄像头获取到图像，并对图像进行处理，提取出图像中的特征点。
然后，我们通过比较这些特征点在不同位置的位置偏移，计算出视差信息。
2. 距离推断，根据视差信息，我们可以利用三角测量原理推断出物体与摄像头的距离。
通过已知的摄像头参数和视差信息，我们可以计算出物体的距离。
3. 距离修正，由于单目摄像头测距存在一定的误差，我们通常需要进行距离修正。
这可以通过使用其他传感器获取准确的距离信息，然后校正单目摄像头的测距结果。
实现单目摄像头测距的方法有很多种，其中比较常见的包括立体视觉法、运动视差法和结构光法等。
立体视觉法通过使用两个摄像头来模拟人类的双眼视觉，从而实现距离测量。
运动视差法则是利用摄像头和物体之间的相对运动来计算视差，从而推断出距离。
而结构光法则是通过投射特定图案到物体表面，然后利用摄像头捕捉图案的形变，从而计算出物体的距离。
总的来说，单目摄像头测距是一种基于图像处理技术的距离测量方法，它通过分析图像中的视差信息来推断物体与摄像头的距离。
虽然单目摄像头测距存在一定的局限性，比如对光照条件和物体表面的要求较高，但在许多应用场景下仍具有重要的意义。
随着图像处理技术的不断发展，相信单目摄像头测距技术将会得到进一步的完善和应用。
基于机器视觉的图像识别技术研究与应用
基于机器视觉的图像识别技术研究与应用图像识别技术是现代信息技术领域的一项热门研究方向。
基于机器视觉技术的图像识别系统已广泛应用于数字图像处理、智能交通、医学成像、安防监控、工业检测等众多领域。
本文将从以下几个方面分析机器视觉技术在图像识别领域中的最新研究与应用现状。
一、机器视觉技术概述机器视觉是一种涉及计算机的视觉处理技术，它使用数字图像或视频观察、分析和处理的一种技术。
机器视觉是计算机视觉的一种形式，主要涉及人工智能和计算机图形学技术，可帮助计算机模仿人类视觉，并在不同物体和环境条件下执行自主决策。
图像识别是机器视觉中最受欢迎的任务之一。
在图像识别任务中，机器视觉可以利用许多先进的技术，如图像特征提取、机器学习、深度学习等，来识别和分类图像中的对象、场景、色调、人脸、文本等。
这些技术可以使机器视觉系统实现自主判断，从而为从事医疗、安防、智能交通等领域提供更加优质和高效的服务。
二、图像特征提取技术图像特征提取是指抽取出图像中的特征信息，使其在识别、分类和处理等方面更具可操作性。
图像特征提取技术可以处理多种图像类型，例如灰度图像和彩色图像等。
目前，基于机器学习和深度学习技术的图像特征提取方法被广泛应用。
其中，卷积神经网络是一种常用的深度学习技术，它可以在大规模数据集上进行训练，具有较强的泛化能力和性能优势。
在图像识别任务中，卷积神经网络能够提取图像中的特征信息，例如纹理、形状、颜色、空间位置等，从而实现对图像的分类和识别。
三、机器学习技术在图像识别中的应用机器学习技术是指计算机自动学习并改进算法，以实现数据分析、分类和判断等任务。
在图像处理领域，机器学习技术被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
对于图像分类任务，机器学习技术可以利用大量的已标注图片来训练模型，以识别和分类出新的图像。
常用的机器学习算法包括支持向量机、岭回归、决策树等，这些算法具有较高的准确率和精度。
除此之外，机器学习技术还可以应用于目标检测任务中。
传感与检测技术视觉检测
02
视觉检测技术概述
定义与分类
定义
视觉检测技术是指利用计算机视觉和 图像处理技术，对图像进行采集、处 理和分析，以实现目标检测、识别、 测量和定位等功能的综合性技术。
分类
根据应用场景和检测对象的不同，视 觉检测技术可以分为表面缺陷检测、 尺寸测量、目标定位与跟踪、识别与 分类等。
视觉检测系统的组成
数据特征提取
从原始数据中提取出反映被测对象特性的特 征信息。
数据可视化
将处理后的数据以图表、图像等形式进行可 视化展示，便于分析和理解。
05
视觉检测系统设计与实现
系统架构与设计原则
架构概述
一个典型的视觉检测系统包括图 像采集、预处理、特征提取、目
标识别和结果输出等模块。
设计原则
系统设计应遵循实时性、准确性、 稳定性和可扩展性等原则，以确保 检测效果和性能。
• 实时处理速度提升：随着工业自动化和智能安防等领域的快速发展，对视觉检 测技术的实时处理速度提出了更高的要求。未来将通过算法优化、并行计算等 技术手段，提高视觉检测系统的实时处理速度。
• 多传感器融合：为了更好地满足复杂场景下的检测需求，多传感器融合将成为 视觉检测技术的发展趋势之一。通过将不同类型和功能的传感器与视觉检测技 术相结合，可以实现更全面、准确的数据采集和处理，提高检测效果。
模块间通信
模块间应采用高效的数据传输和同 步机制，确保系统实时响应和数据 处理能力。
系统硬件选型与配置
图像采集设备
选择高分辨率、高帧率的工业相机和镜头，以满 足检测精度和速度要求。
光源与滤镜
根据被检测物体的特性，选择合适的光源和滤镜， 以提高图像对比度和降低噪声。
硬件平台
基于图像分析的螺纹钢尺寸测量方法
第34卷第3期传感技术学报Vol.34No.3Mar.20212021年3月CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORSDimensions Measurement Algorithm of Rebar Based on Image Analysis*CHEN Yajun^.DING Yuanyuan,FAN Caixia.KANG Xiaobing{Department of Information Science,XVan University erf Technology,X i an Shaanxi710048,China)Abstract:Aiming at the difficult problem of automatic measurement for complex shape dimension of rebar,a rebar dimension measurement algorithm based on image analysis is proposed.Firstly,the rebar images from multiple view angles are acquired based on a CCD camera.Secondly,a series of preprocessing such as graying,image enhancement,and image segmentation are performed on the obtained rebar images.Then,a common edge detection method is implemented,and a sub-pixel edge detection algorithm is proposed for extracting high-precision rebar image edges.On this basis,three rebar dimension measurement methods based on common edge detection,sub-pixel edge detection accuracy and image projection method are proposed.The dimension parameters such as inner diameter, outer diameter,transverse rib spacing of rebar and the angle between the transverse rib and the axis can be measured based on proposed image processing algorithm.Finally,based on the calibration using checkerboard calibration target to complete unit conversion,the actual physical dimension is achieved.The experimental results show that the proposed method can realize the visual measurement of multiple main dimensions of rebar,achieve sub-pixel precision and good effect,and lay a good foundation for realizing on-line detection system of rebar dimensions based on machine vision technology.Key words:rebar；image analysis；dimensional measurement；sub-pixel；edge detectionEEACC：7320；7210doi:10.3969/j.issn,1004-1699.2021.03.005基于图像分析的螺纹钢尺寸测量方法*陈亚军*,丁圆圆，范彩霞,康晓兵(西安理工大学信息科学系，陕西西安710048)摘要:针对螺纹钢复杂形状尺寸的测量难题，提出了基于图像分析的螺纹钢尺寸测量算法。
基于图像处理技术测量马铃薯表形特征
基于图像处理技术测量马铃薯表形特征 张擞 【摘 要】利用机器视觉和图像处理技术对马铃薯的表形特征进行测量,通过测量马铃薯投影面积、缺陷面积和投影周长,对马铃薯进行品质检测.该研究可以作为检测马铃薯表形品质检测的基础.
【期刊名称】《物理实验》 【年(卷),期】2017(037)007 【总页数】5页(P53-56,60) 【关键词】马铃薯;机器视觉;图像处理;投影面积 【作 者】张擞 【作者单位】华中农业大学 理学院, 湖北 武汉 430070 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391.41 伴随着生活水平的提高，人们对自身饮食健康愈益关注. 由于马铃薯的价格适中，营养价值又高，烹饪后口味独特，消费者对马铃薯的需求量较大. 然而，马铃薯的大小无疑会影响消费者的购买欲望. 同时，中国已启动马铃薯主粮化战略，把马铃薯加工成馒头、面条、米粉等主食，马铃薯将成稻米、小麦、玉米外又一主粮. 预计2020年50%以上的马铃薯将作为主食消费[1]. 为了适应马铃薯工业化，机器视觉应用于马铃薯大小检测已成必然. 目前机器视觉技术是应用于果蔬外部品质评价的最有效的技术手段之一[2]，光谱图像技术是图像处理技术和光谱技术的完美结合[3]，可以很好反应待测对象的形状、大小等外部品质特征，这是由于研究对象所含的不同化学成分对光谱吸收有差异，在某一个特定波长下的图像对某个特征会有明显的反映，可以把这种特征快速识别出来[4]. 因此，本文利用机器视觉和图像处理技术对马铃薯进行投影面积、缺陷面积、投影周长的检测. 由图像处理可得马铃薯投影像素总数，定标板像素总数以及定标板实际大小，由可得马铃薯投影面积 其中，C1为马铃薯投影面积大小，C2为定标板实际大小，R1为马铃薯投影的像素总数，R2为定标板的像素总数. 为精确测量马铃薯投影面积大小，首先获取图片(图1)，将马铃薯与定标板(T-20/USAF-1951)(图2)拍在一张照片中，将获得的图像分割. 选取2组第1级别进行实验，获得图像(如图3)，宽度为2 mm，面积C2为10 mm×2 mm，即20 mm2. 2.1 马铃薯原始实物图的处理 为了对马铃薯进行投影面积的检测，首先应将彩色马铃薯图像转为灰度图像，使用最大类间方差法找到图片合适的阈值，使用阈值变换法把灰度图像转换成二值图像. 由于图像中存在噪声，所以要去掉噪声的影响，即对图像进行平滑滤波. 对图像进行平滑滤波一般有2种方法：线性平滑滤波法和中值滤波法[5]. 2.1.1 采用线性平滑滤波去除噪声 邻域平均法是利用Box模板对图像进行模板操作以去除噪声. 基本原理是Box模板会对当前像素及其相邻的8个像素点进行平均处理，降低突然变化的点造成的影响，以达到滤掉噪声的目的，虽然算法简单，但图像会有一定程度的模糊. 算法为以某一个像素点为中心，灰度值为F(i,j),由窗口像素组成的点集记为A,点集A内的像素数记为L，则经过邻域平均法滤波后，像素点F(i,j)对应输出为 在线性平滑滤波去除噪声,常用3×3窗的邻域平均滤波，如图4所示. 3×3窗的邻域平均滤波后的二值图像，如图5所示. 2.1.2 采用中值滤波法去除噪声 中值滤波法是把以某点为中心的小窗口内的所有像素的灰度按大小顺序排列，取中值作为该点的灰度值，以达到滤掉噪声的目的. 虽然中值滤波法处理结果平滑效果不如邻域平均法，但它能去除噪声点并保持图像边界. 对应转换公式为 其中(x,y)∈A. 中值滤波后图像如图6所示，中值滤波后的二值图像如图7所示. 2.2 定标板的处理 2组1级图像(图3)与马铃薯原始实物图(图1)在同样的条件下进行去噪，即两图去噪方法一致. 为了对马铃薯进行投影周长的检测，首先应将彩色马铃薯图像转为灰度图像，使用最大类间方差法找到图片的合适的阈值，使用阈值变换法把灰度图像转换成二值图像，采用边缘检测技术，勾勒出马铃薯的边缘(图8的边缘实则是连续的，图8放大后如图9所示)，继而求得马铃薯投影周长. 图像边缘提取的常用梯度算子有Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子等. 本文采用Canny算子进行边缘提取. Canny算子致力于寻找图像梯度局部最大值，采用双阈值方法，解决了由于噪声问题带来的斑纹现象. 马铃薯缺陷面积的测量方法与投影面积的测量方法一致. 原始图像如图10所示. 通过光谱技术对图像进行处理的方法可以测定马铃薯的投影面积，比较图5和图7可知，通过中值滤波法去除噪声后图像造成的误差较小，所以求得的阴影面积误差较小. 但是由于图像的拍摄效果总是会带来一定的误差，中值滤波后的图像也会有一定的误差，所以测得的马铃薯投影面积也会有一定的误差. 由于缺陷面积测量过程中，缺陷处颜色深浅不一致，所以转化为二值图像时，有一定的误差产生，如图11所示，使得测得缺陷面积有一定的误差. 由图像处理可得,马铃薯投影面积的像素总数R1为717 629，定标板面积的像素总数R2为3 023. 所以马铃薯投影面积R1=47.478 cm2. 马铃薯投影周长的测定过程中，马铃薯投影周长的像素总数为R1为3 108，定标板宽度对应像素R2为25，实际宽度l2为2 mm. 所以马铃薯投影周长R1=24.864 cm. 马铃薯缺陷面积的像素总数R1为106 981，定标板面积的像素总数R2为2 710. 所以马铃薯缺陷面积
图像处理与计算机视觉技术在自动驾驶中的应用
图像处理与计算机视觉技术在自动驾驶中的应用在自动驾驶的发展过程中，图像处理与计算机视觉技术扮演着重要的角色。
图像处理是指对图像进行数字化处理和分析，而计算机视觉技术则是通过计算机模拟人类视觉系统来实现对图像的理解和分析。
这两个技术的结合使得自动驾驶系统能够准确地感知和理解道路上的信息，从而实现精确的决策和控制。
本文将探讨图像处理与计算机视觉技术在自动驾驶中的应用，并介绍其中的一些关键技术。
一、感知与检测自动驾驶系统需要通过感知和检测来获取道路和周围环境的信息。
图像处理与计算机视觉技术可以通过图像传感器获取道路上的图像，并通过算法对图像进行处理和分析，从而实现对道路上的车辆、行人、交通标志等物体的检测和识别。
这些检测和识别结果将作为自动驾驶系统的输入，用于后续的决策和控制。
在感知和检测方面，一种常用的技术是目标检测。
通过使用图像处理算法，可以在图像中准确地检测出道路上的各种物体。
例如，通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）算法，可以实现对车辆、行人、交通标志等目标的检测和识别。
这些目标检测结果可以帮助自动驾驶系统准确地感知道路上的情况，从而为后续的决策和控制提供可靠的数据支持。
二、环境建模与地图构建图像处理与计算机视觉技术还可以通过图像处理算法对道路和周围环境进行建模和构建地图。
在自动驾驶系统中，准确的环境建模和地图构建对于实现精确的定位和路径规划至关重要。
通过对道路图像进行处理和分析，可以提取道路的几何信息、交通标志的位置信息以及其他重要的环境信息，从而构建出准确的道路和环境模型。
在环境建模和地图构建方面，一种常用的技术是视觉里程计。
通过对连续的图像序列进行处理和分析，可以实现车辆的精确定位和路径规划。
视觉里程计通过对相邻图像帧之间的位置和姿态变化进行估计，从而实现车辆的定位和路径规划。
这些估计结果可以与其他传感器（如惯性测量单元）的数据进行融合，从而提高定位和路径规划的精度和稳定性。
图像识别技术在机器视觉中的应用
图像识别技术在机器视觉中的应用机器视觉是一个充满活力的技术领域，涉及到图像处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域。
图像识别技术是机器视觉中的一个重要组成部分，主要用于将数字图像转换为可理解的数据以便进行机器处理。
本文将介绍图像识别技术在机器视觉中的应用。
一、基本原理图像识别技术是一种将数字图像中的特定目标或对象进行自动识别和分类的计算机技术。
其基本原理是通过对图像进行预处理、特征提取以及分类等步骤，将图像中的目标和对象进行自动判断和识别。
预处理主要包括对图像进行去噪、灰度化、尺寸调整、标准化等步骤，从而减少噪声干扰并提高图像质量。
特征提取是指从图像中获取特定目标或对象的特征信息，如颜色、形状、纹理等，以便后续分类处理。
分类是指根据特征信息将图像中的目标和对象划分成不同的类别，并进行识别和分类。
二、应用领域1.安防领域图像识别技术在安防领域中得到了广泛应用，主要用于视频监控、人脸识别等方面。
通过对视频监控画面进行处理，可以实现各种安防任务，如目标跟踪、异常检测等。
另外，人脸识别也是一个重要的应用领域，可用于识别访客、限制进入等方面。
2.自动驾驶领域图像识别技术在自动驾驶技术中也起着至关重要的作用。
通过对汽车行驶场景的图像进行处理，可以实现目标检测、车道识别、交通信号识别等多项功能。
这些技术可以有效提高自动驾驶汽车的行驶安全性和稳定性。
3.医疗领域图像识别技术在医疗领域中应用广泛，主要用于影像诊断和病检方面。
通过对影像数据的处理，可以实现疾病的早期诊断和治疗，从而提高诊断效率和准确性。
4.工业领域图像识别技术在工业领域中也起着重要作用。
通过对生产过程中的图像进行处理，可以实现缺陷检测、质量控制等多项任务。
这些技术可以有效提高生产效率和产品质量。
三、技术发展趋势图像识别技术在机器视觉中的应用范围越来越广泛，未来的发展趋势也愈加明显。
未来，图像识别技术将更加注重深度学习和神经网络等人工智能领域的技术应用。
工业表面缺陷检测算法
工业表面缺陷检测算法
工业表面缺陷检测是在工业生产中非常关键的一项任务，它通常涉及到计算机视觉和图像处理技术。
以下是一些常见的工业表面缺陷检测算法和方法：
1. 基于图像处理的阈值法：
•使用图像处理技术，通过设定合适的阈值来识别图像中的缺陷。
•阈值法适用于一些简单的场景，但对于复杂的图像和缺陷，可能需要进一步的技术。
2. 纹理分析：
•利用纹理特征进行分析，通过检测图像中的纹理变化来发现潜在的缺陷。
•典型的纹理分析方法包括灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）等。
3. 边缘检测算法：
•使用边缘检测算法，例如Canny边缘检测，来突出图像中的边缘结构。
•缺陷通常与图像中的边缘结构变化相关。
4. 深度学习：
•使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）来学习图像中的特征，并进行缺陷检测。
•深度学习在大数据和足够标注数据集的情况下，通常能够获得较好的性能。
5. 形态学处理：
•利用形态学操作，如腐蚀和膨胀，来处理图像并检测缺陷。
•形态学处理对于去除噪声和增强图像结构很有帮助。
6. 光学检测：
•利用光学技术，例如激光或光学传感器，对表面进行扫描并检测缺陷。
•光学检测通常用于检测微小缺陷和表面不平整性。
7. 热成像检测：
•使用红外热成像技术，通过测量物体表面的温度变化来检测缺陷。
•热成像检测适用于检测表面中的热量分布不均匀或温度异常。
在实际应用中，通常会结合多种技术和方法，根据具体场景的要求来设计和实施工业表面缺陷检测系统。