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發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 06

圖像處理與機(jī)器視覺(jué)第一章圖像增強(qiáng)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀　　圖像在采集過(guò)程中不可避免的會(huì)受到傳感器靈敏度、噪聲干擾以及模數(shù)轉(zhuǎn)換時(shí)量化問(wèn)題等各種因素的影響，而導(dǎo)致圖像無(wú)法達(dá)到令人滿(mǎn)意的視覺(jué)效果，為了實(shí)現(xiàn)人眼觀察或者機(jī)器自動(dòng)分析、識(shí)別的目的，對(duì)原始圖像所做的改善行為，就被稱(chēng)作圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)包涵了非常廣泛的內(nèi)容，凡是改變?cè)紙D像的結(jié)構(gòu)關(guān)系以取得更好的判斷和應(yīng)用效果的所有處理手段，都可以歸結(jié)為圖像增強(qiáng)處理，其目的就是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果，或?qū)D像轉(zhuǎn)換成更適合于人眼觀察或機(jī)器分析、識(shí)別的形式，以便從中獲取更加有用的信息?！　〕Ｓ玫膱D像增強(qiáng)處理方式包括灰度變換、直方圖修正、圖像銳化、噪聲去除、幾何畸變校正、頻域?yàn)V波和彩色增強(qiáng)等。由于圖像增強(qiáng)與感興趣的物體特性、觀察者的習(xí)慣和處理目的密切相關(guān)，盡管處理方式多種多樣，但它帶有很強(qiáng)的針對(duì)性。因此，圖像增強(qiáng)算法的應(yīng)用也是有針對(duì)性的，并不存在一種通用的、適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)合的增強(qiáng)算法。于是，為了使各種不同特定目的的圖像質(zhì)量得到改善，產(chǎn)生了多種圖像增強(qiáng)算法。這些算法根據(jù)處理空間的不同分為基于空間域的圖像增強(qiáng)算法和基于變換域的圖像增強(qiáng)算法。基于空間域的圖像增強(qiáng)算法又可以分為空域的變換增強(qiáng)算法、空域的濾波增強(qiáng)算法以及空域的彩色增強(qiáng)算法；基于變換域的圖像增強(qiáng)算法可以分為頻域的平滑增強(qiáng)算法、頻域的銳化增強(qiáng)算法以及頻域的彩色增強(qiáng)算法?！　”M管各種圖像增強(qiáng)技術(shù)已取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，形成了許多成熟、經(jīng)典的處理方法，但新的增強(qiáng)技術(shù)依然在日新月異地發(fā)展完善，不斷推陳出新，其中尤其以不引起圖像模糊的去噪聲方法（如空域的局部統(tǒng)計(jì)法）和新的頻域?yàn)V波器增強(qiáng)技術(shù)（如小波變換，K－L變換等）最為引人矚目?！　〉诙?圖像增強(qiáng)的基本方法　　一般而言，圖像增強(qiáng)是根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和圖像的模糊情況而采用特定的增強(qiáng)方法來(lái)突出圖像中的某些信息，削弱或消除無(wú)關(guān)信息，以達(dá)到強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特征的目的。常用的圖像增強(qiáng)方法有灰度變換、直方圖修正、噪聲清除、圖像銳化、頻域?yàn)V波、同態(tài)濾波及彩色增強(qiáng)等。圖像增強(qiáng)的方法主要分為兩類(lèi)：空域增強(qiáng)法和頻域增強(qiáng)法?？沼蛟鰪?qiáng)法直接針對(duì)圖像中的像素，對(duì)圖像的灰度進(jìn)行處理；頻域增強(qiáng)法是基于圖像的Fourier變換式對(duì)圖像頻譜進(jìn)行改善，增強(qiáng)或抑制所希望的頻譜?！　?.1灰度變換　　灰度變換增強(qiáng)的原理如下：設(shè)r和s分別代表原始圖像和增強(qiáng)圖像的灰度，T(?)為映...

Python 圖像處理庫(kù) Pillow 入門(mén)（含代碼）

發(fā)布時(shí)間: 2018 - 01 - 05

Python 圖像處理庫(kù) Pillow 入門(mén)（含代碼）Pillow是Python里的圖像處理庫(kù)（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強(qiáng)大的圖像處理能力，主要包括圖像儲(chǔ)存、圖像顯示、格式轉(zhuǎn)換以及基本的圖像處理操作等。 1）使用 Image 類(lèi)PIL最重要的類(lèi)是 Image class, 你可以通過(guò)多種方法創(chuàng)建這個(gè)類(lèi)的實(shí)例；你可以從文件加載圖像，或者處理其他圖像, 或者從 scratch 創(chuàng)建。要從文件加載圖像，可以使用open( )函數(shù)，在Image模塊中： from PIL import Image im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")加載成功后，將返回一個(gè)Image對(duì)象，可以通過(guò)使用示例屬性查看文件內(nèi)容： print(im.format, im.size, im.mode)('JPEG', (600, 351), 'RGB')format 這個(gè)屬性標(biāo)識(shí)了圖像來(lái)源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個(gè)二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了圖像bands的數(shù)量和名稱(chēng)，以及像素類(lèi)型和深度。常見(jiàn)的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度圖像, “RGB” 表示真彩色圖像, and “CMYK” 表示出版圖像。如果文件打開(kāi)錯(cuò)誤，返回 IOError 錯(cuò)誤。只要你有了 Image 類(lèi)的實(shí)例，你就可以通過(guò)類(lèi)的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：im.show()2）讀寫(xiě)圖像PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數(shù)從磁盤(pán)讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開(kāi)它，這個(gè)庫(kù)能夠根據(jù)文件內(nèi)容自動(dòng)確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類(lèi)的 save() 方法。保存文件的時(shí)候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個(gè)庫(kù)將會(huì)以文件名的擴(kuò)展名作為格式保存。加載文件，并轉(zhuǎn)化為png格式："Python Image Library Test"from PIL import Imageim...

當(dāng)機(jī)器視覺(jué)遇到“人工智能-工業(yè)4.0”.....

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 12 - 25

當(dāng)機(jī)器視覺(jué)遇到“人工智能-工業(yè)4.0”.....人們感知外界信息的80%是通過(guò)眼睛獲得的，圖像包含的信息量是最巨大的。機(jī)器視覺(jué)給機(jī)器人裝上了“眼睛”，成為工業(yè)4.0的重點(diǎn)，互促發(fā)展是技術(shù)的必然，更是時(shí)代的選擇。工業(yè)4.0是什么？在人類(lèi)歷史發(fā)展前期，生產(chǎn)力的增長(zhǎng)幾不可察，生活水平的提升也非常緩慢。而從200多年前開(kāi)始，生產(chǎn)力發(fā)生了飛躍性變化，這一翻天覆地的變化得益于工業(yè)革命。如果將工業(yè)的發(fā)展歷史分成4個(gè)時(shí)代，那么工業(yè)革命1.0使機(jī)器生產(chǎn)代替了手工勞動(dòng)；工業(yè)革命2.0實(shí)現(xiàn)了流水線生產(chǎn)；工業(yè)革命3.0實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化生產(chǎn)。工業(yè)生產(chǎn)方式則依次經(jīng)歷了機(jī)械化、流水線生產(chǎn)、自動(dòng)化。2013年4月，在漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上，德國(guó)正式推出工業(yè)4.0的概念，旨在提升制造業(yè)的智能化水平。德國(guó)工業(yè)4.0是指利用物聯(lián)信息系統(tǒng)(Cyber—PhysicalSystem簡(jiǎn)稱(chēng)CPS)將生產(chǎn)中的供應(yīng)，制造，銷(xiāo)售信息數(shù)據(jù)化、智慧化，最后達(dá)到快速、有效、個(gè)人化的產(chǎn)品供應(yīng)。其實(shí)質(zhì)是“互聯(lián)網(wǎng)+制造”。在成產(chǎn)層面，“工業(yè)4.0”是生產(chǎn)設(shè)備間的互聯(lián)、設(shè)備和產(chǎn)品的互聯(lián)、虛擬與現(xiàn)實(shí)的互聯(lián)，甚至是未來(lái)的萬(wàn)物互聯(lián)。工業(yè)4.0理念的提出促進(jìn)了智能工廠的實(shí)現(xiàn)，生產(chǎn)方式必將迎來(lái)巨大改變。工業(yè)4.0--機(jī)器視覺(jué)是核心目前視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用大致可分為兩類(lèi)：質(zhì)量控制和輔助生產(chǎn)。其中，質(zhì)量控制主要是指對(duì)產(chǎn)品缺陷的檢測(cè)，識(shí)別不良品，此類(lèi)設(shè)備在國(guó)內(nèi)外自動(dòng)化生產(chǎn)線已有廣泛使用。輔助生產(chǎn)則是利用視覺(jué)技術(shù)給機(jī)器人提供動(dòng)作執(zhí)行依據(jù)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)尚待開(kāi)發(fā)。工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展，勢(shì)必引起機(jī)器視覺(jué)新增長(zhǎng)。我國(guó)正處于工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展拐點(diǎn)，市場(chǎng)潛力巨大，據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟（IFR）估計(jì)，中國(guó)市場(chǎng)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展占主導(dǎo)地位，2018年全球三分之一的工業(yè)機(jī)器人將會(huì)安裝在中國(guó)，這勢(shì)必會(huì)引發(fā)機(jī)器視覺(jué)的廣泛應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)是人類(lèi)視覺(jué)的延伸，與多種技術(shù)的融合逐步加深，將成為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的重要手段。工業(yè)4.0與智能制造息息相關(guān)，而機(jī)器視覺(jué)是實(shí)現(xiàn)智能制造的重要抓手。聯(lián)為智能教育與工業(yè)4.0德國(guó)推出“工業(yè)4.0”以來(lái)，作為老牌的機(jī)器視覺(jué)人才培養(yǎng)學(xué)校，聯(lián)為智能教育不落人后，先后推出了機(jī)器視覺(jué)圖像處理實(shí)戰(zhàn)、運(yùn)動(dòng)控制卡等精品課程，不斷的為國(guó)內(nèi)大中型自動(dòng)化企業(yè)輸送大量的機(jī)器視覺(jué)工程師人才智能工廠實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)所謂“智能工廠”是指通過(guò)引入大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析優(yōu)化管理，在...

最新機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)介紹，給機(jī)器人裝上“眼睛”

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 12 - 18

最新機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)介紹，給機(jī)器人裝上“眼睛”機(jī)器視覺(jué)概述使機(jī)器具有像人一樣的視覺(jué)功能，從而實(shí)現(xiàn)各種檢測(cè)、判斷、識(shí)別、測(cè)量等功能。一個(gè)典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)組成包括：圖像采集單元（光源、鏡頭、相機(jī)、采集卡、機(jī)械平臺(tái)），圖像處理分析單元（工控主機(jī)、圖像處理分析軟件、圖形交互界面），執(zhí)行單元（電傳單元、機(jī)械單元）機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)圖像采集單元將待檢測(cè)目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，并傳送給圖像處理分析單元。圖像處理分析單元的核心為圖像處理分析軟件，它包括圖像增強(qiáng)與校正、圖像分割、特征提取、圖像識(shí)別與理解等方面。輸出目標(biāo)的質(zhì)量判斷、規(guī)格測(cè)量等分析結(jié)果。分析結(jié)果輸出至圖像界面，或通過(guò)電傳單元（PLC等）傳遞給機(jī)械單元執(zhí)行相應(yīng)操作，如剔除、報(bào)警等，或通過(guò)機(jī)械臂執(zhí)行分揀、抓舉等動(dòng)作。機(jī)器視覺(jué)優(yōu)勢(shì)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)具有高效率、高度自動(dòng)化的特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)很高的分辨率精度與速度。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)與被檢測(cè)對(duì)象無(wú)接觸，安全可靠。人工檢測(cè)與機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)的主要區(qū)別有：機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域?識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)一維碼、二維碼的解碼光學(xué)字符識(shí)別（OCR）和確認(rèn)（OCV）?檢測(cè)色彩和瑕疵檢測(cè)零件或部件的有無(wú)檢測(cè)目標(biāo)位置和方向檢測(cè)?測(cè)量尺寸和容量檢測(cè)預(yù)設(shè)標(biāo)記的測(cè)量，如孔位到孔位的距離?機(jī)械手引導(dǎo)輸出空間坐標(biāo)引導(dǎo)機(jī)械手精確定位機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的分類(lèi)?智能相機(jī)?基于嵌入式?基于PC 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的組成?圖像獲?。汗庠?、鏡頭、相機(jī)、采集卡、機(jī)械平臺(tái)?圖像處理與分析：工控主機(jī)、圖像處理分析軟件、圖形交互界面。?判決執(zhí)行：電傳單元、機(jī)械單元?光源---種類(lèi)LED：壽命長(zhǎng)/可以有各種顏色/便于做成各種復(fù)雜形狀/光均勻穩(wěn)定/可以閃光；熒光燈：光場(chǎng)均勻/價(jià)格便宜/亮度較LED高；鹵素?zé)簦毫炼忍貏e高/通過(guò)光纖傳輸后可做成；氙燈：使用壽命約1000小時(shí)/亮度高，色溫與日光接近。（大部分機(jī)器視覺(jué)照明采用LED） ?光源---光路原理照相機(jī)并不能看見(jiàn)物體，而是看見(jiàn)從物體表面反射過(guò)來(lái)的光。鏡面反射：平滑表面以對(duì)頂角反射光線漫射反射：粗糙表面會(huì)從各個(gè)方向漫射光線發(fā)散反射：多數(shù)表面既有紋理，又有平滑表面，會(huì)對(duì)光線進(jìn)行發(fā)散反射 ?光源---作用和要求在機(jī)器視覺(jué)中...

盤(pán)點(diǎn) | 機(jī)器人視覺(jué)工程師必須知道的工業(yè)相機(jī)相關(guān)問(wèn)題

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 12 - 11

盤(pán)點(diǎn) | 機(jī)器人視覺(jué)工程師必須知道的工業(yè)相機(jī)相關(guān)問(wèn)題1：工業(yè)相機(jī)的丟幀的問(wèn)題是由什么原因引起的?經(jīng)常會(huì)有一些機(jī)器視覺(jué)工程師認(rèn)為USB接口的工業(yè)相機(jī)會(huì)造成丟幀現(xiàn)象。一般而言，工業(yè)相機(jī)丟幀與工業(yè)相機(jī)所采用的傳輸接口是沒(méi)有關(guān)系的，無(wú)論是USB，還是1394、GigE、或者是CameraLink。設(shè)計(jì)不良的驅(qū)動(dòng)程序或工業(yè)相機(jī)硬件才是造成丟幀的真正原因：設(shè)計(jì)不良的工業(yè)相機(jī)之所以會(huì)發(fā)生丟幀的現(xiàn)象，其實(shí)就是資料通道的堵塞，無(wú)法及時(shí)處理,所以新的圖像進(jìn)來(lái)時(shí)，前一張可能被迫丟棄，或是新的圖像被迫丟棄。要解決這問(wèn)題，需要設(shè)計(jì)者針對(duì)驅(qū)動(dòng)程序與工業(yè)相機(jī)硬件資料傳輸?shù)拿總€(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行精密的設(shè)計(jì)。2：工業(yè)相機(jī)輸入、輸出接口有哪些?在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)中，工業(yè)相機(jī)的輸入、輸出接口有Camera Link、IEEE 1394、USB2.0、Ethernet、USB3.0幾種；3：知道被測(cè)物的長(zhǎng)、寬、高以及要求的測(cè)量精度，如何來(lái)選擇CCD 相機(jī)和工業(yè)鏡頭，選擇以上器件需要注意什么?首先要選擇合適的鏡頭。選擇鏡頭應(yīng)該遵循以下原則：1).與之相配的相機(jī)的芯片尺寸是多大；2).相機(jī)的接口類(lèi)型是哪種的，C 接口，CS 接口還是其它接口；3).鏡頭的工作距離；4).鏡頭視場(chǎng)角；5).鏡頭光譜特性；6).鏡頭畸變率；7).鏡頭機(jī)械結(jié)構(gòu)尺寸；選擇CCD 相機(jī)時(shí)，應(yīng)該綜合考慮以下幾個(gè)方面：1).感光芯片類(lèi)型；CCD 還是CMOS2).視頻特點(diǎn)；包括點(diǎn)頻、行頻。3).信號(hào)輸出接口；4).相機(jī)的工作模式：連續(xù)，觸發(fā)，控制，異步復(fù)位，長(zhǎng)時(shí)間積分。5).視頻參數(shù)調(diào)整及控制方法：Manual、RS232.同時(shí)，選擇CCD 的時(shí)候應(yīng)該注意，l inch = 16mm 而不是等于25.4mm.4：CCD 相機(jī)與CMOS 相機(jī)的區(qū)別在哪里？（1）成像過(guò)程CCD 與CMOS 圖像傳感器光電轉(zhuǎn)換的原理相同，他們最主要的差別在于信號(hào)的讀出過(guò)程不同；由于CCD僅有一個(gè)（或少數(shù)幾個(gè)）輸出節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一讀出，其信號(hào)輸出的一致性非常好；而CMOS 芯片中，每個(gè)像素都有各自的信號(hào)放大器，各自進(jìn)行電荷-電壓的轉(zhuǎn)換，其信號(hào)輸出的一致性較差。但是CCD 為了讀出整幅圖像信號(hào)，要求輸出放大器的信號(hào)帶寬較寬，而在CMOS 芯片中，每個(gè)像元中的放大器的帶寬要求較低，大大...

工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 12 - 04

工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)MVRobotVision機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)是配合工業(yè)機(jī)器人工作的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，提供高效精準(zhǔn)的視覺(jué)引導(dǎo)功能，適應(yīng)多維運(yùn)動(dòng)工業(yè)機(jī)器人對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)輕便、高速、高精度的要求，配合工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高效智能化的產(chǎn)線改造，為自動(dòng)化產(chǎn)線，傳送帶分揀，組裝、自動(dòng)碼垛卸垛以及其他復(fù)雜加工等機(jī)器人應(yīng)用提供智能視覺(jué)引導(dǎo)解決方案。2D視覺(jué)引導(dǎo)MVRobotVision機(jī)器人2D視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)主要應(yīng)用于流水線傳送跟蹤、精確定位、姿態(tài)調(diào)整三個(gè)方面。3D視覺(jué)引導(dǎo)MVRobotVision機(jī)器人3D視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)主要應(yīng)用于工件分揀、碼垛與卸垛、輸送機(jī)分揀定位三個(gè)方面。系統(tǒng)特點(diǎn)柔性化定位工裝:節(jié)約在多品種情況下傳統(tǒng)的機(jī)械定位工裝設(shè)計(jì)成本，使工裝定位環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)真正的柔性化。智能形狀識(shí)別引擎，智能視覺(jué)學(xué)習(xí)訓(xùn)練:系統(tǒng)內(nèi)嵌智能形狀識(shí)別引擎，能夠識(shí)別常見(jiàn)的基本幾何圖形。對(duì)于復(fù)雜形狀，系統(tǒng)可以進(jìn)行模板學(xué)習(xí)訓(xùn)練，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜形狀的識(shí)別精準(zhǔn)數(shù)據(jù):降低環(huán)境光影響，快速準(zhǔn)確獲取掃描數(shù)據(jù)；先進(jìn)高效的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)高速精確定位識(shí)別，精度可達(dá)0.1mm

《機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)教程》機(jī)器視覺(jué)入門(mén)必讀

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 11 - 27

作為機(jī)器視覺(jué)的研究者與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)者，最近有人問(wèn)我如果想要涉水這個(gè)領(lǐng)域，該如何下水，總是擔(dān)心自己被“淹死”在這個(gè)領(lǐng)域，又擔(dān)心自己不試試水不甘心?；仡櫫艘幌乱荒陙?lái)自己差點(diǎn)被“淹死”的經(jīng)歷，總結(jié)了一下計(jì)算機(jī)視覺(jué)入門(mén)應(yīng)該掌握的圖像處理方面的知識(shí)點(diǎn)。順便給大家一個(gè)鼓勵(lì)，小編意外涉水這個(gè)領(lǐng)域，在這之前，小編極討厭編程，打心底里認(rèn)為“圖像處理”純屬“陶冶情操”的玩意兒，一個(gè)不幸的經(jīng)歷，小編深陷其中不能自拔，在痛苦中掙扎，掙扎過(guò)后，硬著頭皮算是有了一小點(diǎn)點(diǎn)進(jìn)步。所以如果你感覺(jué)痛苦，或許就對(duì)了，那就在痛苦中前進(jìn)吧。在此送大家一句話“專(zhuān)業(yè)的人做專(zhuān)業(yè)的事”，為什么呢？一定要明白自己想做什么，是研究算法，還是樂(lè)意編程實(shí)現(xiàn)算法，還是只是想做應(yīng)用。這三個(gè)意圖是不同的，要知道自己想要什么。比如：如果是做應(yīng)用的，就不要過(guò)度在于算法的深層原理，你會(huì)用就好了。否則你會(huì)一篇混亂把自己搞的一團(tuán)糟，先把算法用起來(lái)能為我們做事情，然后心有余力再去研究為什么。下面做了一個(gè)小小的梳理，跟大家分享一下，以助快速脫離痛苦。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)1、矩陣的四則運(yùn)算及其物理意義2、邏輯運(yùn)算3、旋轉(zhuǎn)矩陣與旋轉(zhuǎn)向量4、SVD分解5、卷積的定義及運(yùn)算圖像格式的基礎(chǔ)1、圖像的存儲(chǔ)方式及圖像格式2、圖像的讀取與現(xiàn)實(shí)3、圖像存儲(chǔ)4、圖像像素與圖像圖像像素運(yùn)算1、四則運(yùn)算2、邏輯運(yùn)算3、像素提取4、通道分離與混合5、像素的意義與對(duì)比度圖像幾何運(yùn)算1、圖像放縮2、圖像旋轉(zhuǎn)3、仿射變換4、透視變換5、翻轉(zhuǎn)變換6、圖像錯(cuò)切圖像直方圖1、像素的均值與方差2、直方圖統(tǒng)計(jì)3、像素內(nèi)方差4、插值算法色彩空間1、RGB2、HSL3、YUV4、圖像灰度化（多種方法）5、色彩空間轉(zhuǎn)換6、圖像飽和度7、主色彩分析圖像濾波1、均值濾波2、中值濾波3、高斯濾波4、雙邊濾波5、椒鹽噪聲6、高斯噪聲7、低通濾波8、高通濾波9、圖像銳化圖像形態(tài)學(xué)處理1、腐蝕2、膨脹3、開(kāi)閉操作4、形態(tài)學(xué)梯度5、頂帽6、黑帽7、分水嶺8、內(nèi)梯度與外梯度邊緣檢測(cè)1、canny邊緣檢測(cè)2、Sobel 邊緣檢測(cè)3、Prewitt邊緣檢測(cè)4、LOG邊緣檢測(cè)5、Hough 圓與直線檢測(cè)6、閾值分割圖像二值化1.全局閾值法2.局部閾值法3.OSTU二值化4.得到5.Ed...

Halcon教程之單相機(jī)標(biāo)定

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 11 - 25

Halcon教程之單相機(jī)標(biāo)定在HALCON所有算子中，變量皆是如上格式，即：圖像輸入：圖像輸出：控制輸入：控制輸出。機(jī)器視覺(jué)-汪工：其中四個(gè)參數(shù)任意一個(gè)可以為空?？刂戚斎肟梢允亲兞俊⒊Ａ俊⒈磉_(dá)式；控制輸出以及圖像輸入和輸出必須是變量。 1.caltab_points：從標(biāo)定板中讀取marks中心坐標(biāo)，該坐標(biāo)值是標(biāo)定板坐標(biāo)系統(tǒng)里的坐標(biāo)值，該坐標(biāo)系統(tǒng)以標(biāo)定板為參照，向右為X正，下為Y正，垂直標(biāo)定板向下為Z正。該算子控制輸出為標(biāo)定板中心3D坐標(biāo)。2.create_calib_data：創(chuàng)建Halcon標(biāo)定數(shù)據(jù)模型。輸出一個(gè)輸出數(shù)據(jù)模型句柄。3.set_calib_data_cam_param：設(shè)定相機(jī)標(biāo)定數(shù)據(jù)模型中設(shè)置相機(jī)參數(shù)的原始值和類(lèi)型。設(shè)置索引，類(lèi)型，以及相機(jī)的原始內(nèi)參數(shù)等。4.set_calib_data_calib_object:在標(biāo)定模型中設(shè)定標(biāo)定對(duì)象。設(shè)定標(biāo)定對(duì)象句柄索引，標(biāo)定板坐標(biāo)點(diǎn)儲(chǔ)存地址。5.find_caltab：分割出圖像中的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定板區(qū)域。輸出為標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)定區(qū)域，控制6.find_marks_and_pose：抽取標(biāo)定點(diǎn)并計(jì)算相機(jī)的內(nèi)參數(shù)。輸出MARKS坐標(biāo)數(shù)組，以及估算的相機(jī)外參數(shù)。即標(biāo)定板在相機(jī)坐標(biāo)系中的位姿，由3個(gè)平移量和3個(gè)旋轉(zhuǎn)量構(gòu)成。7.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx,CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : )收集算子6的標(biāo)定數(shù)據(jù)，將標(biāo)定數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在標(biāo)定數(shù)據(jù)模型中。輸入控制分別為標(biāo)定數(shù)據(jù)模型句柄，相機(jī)索引，標(biāo)定板索引，位姿索引，行列坐標(biāo)，位姿。8.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error) 標(biāo)定一臺(tái)或多臺(tái)相機(jī)，依據(jù)CalibDataID中的數(shù)據(jù)?？刂戚敵銎骄`差。9.get_calib_data( : : CalibDataID, ItemType, ItemIdx, DataName : DataValue) 獲得標(biāo)定數(shù)據(jù)。依靠索引號(hào)和數(shù)據(jù)名稱(chēng)來(lái)返回輸出的數(shù)據(jù)值?？刹樵?xún)與模型相關(guān)的數(shù)據(jù)，與相機(jī)相關(guān)的數(shù)據(jù)（包括相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)等），與標(biāo)定對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù)，與標(biāo)定對(duì)象的姿態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)?？刂戚敵鍪且樵?xún)的標(biāo)定數(shù)據(jù)。如：get_calib_da...

OpenCV二維碼檢測(cè)與定位

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 11 - 20

Halcon學(xué)習(xí)教程之二：攝像頭獲取圖像和相關(guān)參數(shù)

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 11 - 16

Halcon學(xué)習(xí)教程之二：攝像頭獲取圖像和相關(guān)參數(shù)1、close_all_framegrabbers ( : : : ) 關(guān)閉所有圖像采集設(shè)備。2、close_framegrabber ( : : AcqHandle : ) 關(guān)閉Handle為AcqHandle的圖像采集設(shè)備。3、open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution,VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn,Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic, ExternalTrigger,CameraType, Device, Port, LineIn : AcqHandle ) 打開(kāi)圖像采集設(shè)備參數(shù)信息： Name：圖像采集設(shè)備的名稱(chēng) HorizontalResolution和VerticalResolution：分別指預(yù)期的圖像采集接口的水平分辨率和垂直分辨率 ImageWidth和ImageHeight：指預(yù)期圖像的寬度部分和高度部分。 StartRow和StartColumn：指顯示預(yù)期圖像的開(kāi)始坐標(biāo) Field：預(yù)期圖像是一半的圖像或者是完整圖像 BitsPerChannel：每像素比特?cái)?shù)和圖像通道 ColorSpace：輸出的色彩格式的抓住圖像{gray、raw、rgb、yuv、default} Generic：通用參數(shù)與設(shè)備細(xì)節(jié)部分的具體意義。 ExternalTrig...

halcon與C#混合編程之Halcon代碼調(diào)用

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 10 - 16

完成halcon與C#混合編程的環(huán)境配置后，進(jìn)行界面布局設(shè)計(jì)構(gòu)思每一個(gè)按鈕所需要實(shí)現(xiàn)的功能，將Halcon導(dǎo)出的代碼復(fù)制至相應(yīng)的C#模塊下即可。 halcon源程序：dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/貓.jpg')dev_display(Image)get_image_size(Image, Width, Height)rgb3_to_gray(Image, Image, Image, ImageGray)dev_display(ImageGray)注意：寫(xiě)halcon程序時(shí)，如果過(guò)程中的圖片需要顯示出來(lái)，則需要在每個(gè)過(guò)程中都添加dev_display（**）第一步：導(dǎo)出C#程序，建立項(xiàng)目，并添加此類(lèi) //// File generated by HDevelop for HALCON/DOTNET (C#) Version 10.0//// This file is intended to be used with the HDevelopTemplate or// HDevelopTemplateWPF projects located under %HALCONEXAMPLES%\c#using System;using HalconDotNet;public partial class HDevelopExport{ public HTuple hv_ExpDefaultWinHandle; // Main procedure private void action() { // Local iconic variables HObject ho_Image, ho_ImageGray; // Local control variables HTuple hv_Width, hv_Height; ...

聯(lián)為科普：機(jī)器視覺(jué)工業(yè)鏡頭專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)詳解（圖）

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 08 - 26

科普：機(jī)器視覺(jué)工業(yè)鏡頭專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)詳解（圖）機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，鏡頭相當(dāng)于人的眼睛，其主要作用是將目標(biāo)的光學(xué)圖像聚焦在圖像傳感器（相機(jī)）的光敏面陣上。視覺(jué)系統(tǒng)處理的所有圖像信息均通過(guò)鏡頭得到，鏡頭的質(zhì)量直接影響到視覺(jué)系統(tǒng)的整體性能。下面對(duì)機(jī)器視覺(jué)工業(yè)鏡頭的相關(guān)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)做以詳解。一、遠(yuǎn)心光學(xué)系統(tǒng)：　　指主光線平行于鏡頭光學(xué)軸的光學(xué)系統(tǒng)。而光從物體朝向鏡頭發(fā)出，與光學(xué)軸保持平行，甚至在軸外同樣如此，則稱(chēng)為物體側(cè)遠(yuǎn)心光學(xué)系統(tǒng)。光從鏡頭朝向影像，與與光學(xué)軸保持平行，甚至在軸外同樣如此，則稱(chēng)為影像側(cè)遠(yuǎn)心光學(xué)系統(tǒng)。二、遠(yuǎn)心鏡頭：　　遠(yuǎn)心鏡頭指主光線與鏡頭光源平行的鏡頭。有物體側(cè)的遠(yuǎn)心，成像側(cè)的遠(yuǎn)心，兩側(cè)的遠(yuǎn)心行頭等方式。通常的鏡頭主光線與鏡頭光軸有角度，因此工件上下移動(dòng)時(shí)，像的大小有變化。兩方遠(yuǎn)心境頭主物方，像方均為主光線與光軸平行光圈可變，可以得到高的景深，比物方遠(yuǎn)心境頭更能得到穩(wěn)定的像最適合于測(cè)量用圖像處理光學(xué)系統(tǒng)，但是大型化成本高物方遠(yuǎn)心境頭只是物方主光線與鏡頭主軸平行工件上下變化，圖像的大小基本不會(huì)變化使用同軸落射照明時(shí)的必要條件，小型化亦可對(duì)應(yīng) 像方遠(yuǎn)心境頭只是像方主光線與鏡頭光軸平行相機(jī)側(cè)即使有安裝個(gè)體差，也可以吸收攝影倍率的變化用于色偏移補(bǔ)償，攝像機(jī)本應(yīng)都采用這種鏡頭三、遠(yuǎn)心光學(xué)系統(tǒng)的特色：優(yōu)點(diǎn)：更小的尺寸。減少鏡頭數(shù)量，可降低成本。缺點(diǎn)：上下移動(dòng)物體表面時(shí)，會(huì)改變物體尺寸或位置。優(yōu)點(diǎn)：上下移動(dòng)物體表面時(shí)，不會(huì)改變物體尺寸或位置。使用同軸照明時(shí)?？墒褂酶〉某叽纭Ｈ秉c(diǎn)：未使用同軸照明時(shí)，大于標(biāo)準(zhǔn)鏡頭的尺寸。優(yōu)點(diǎn)：與MML相似，但鏡頭凸緣后端的尺寸出現(xiàn)極大差異時(shí)，會(huì)改善精確度。缺點(diǎn)：與MML相似，但成本比MML更高。四、遠(yuǎn)心：　　Telecentricity是指物體的倍率誤差。倍率誤差越小，Telecentricity越高。Telecentricity有各種不同的用途，在鏡頭使用前，把握Telecentricity很重要。遠(yuǎn)心鏡頭的主光線與鏡頭的光軸平行，Telecentricity不好，遠(yuǎn)心鏡頭的使用效果就不好；Telecentricity可以用下圖進(jìn)行簡(jiǎn)單的確認(rèn)。...

機(jī)器視覺(jué)：給智能制造一雙慧眼

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 07 - 03

機(jī)器視覺(jué)：給智能制造一雙慧眼機(jī)器視覺(jué)的原理和用途首先我先對(duì)機(jī)器視覺(jué)做一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹。我們知道人類(lèi)感知世界的一個(gè)很重要的信息來(lái)源是靠視覺(jué)，而機(jī)器視覺(jué)是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類(lèi)的視覺(jué)功能讓計(jì)算機(jī)獲得相關(guān)的細(xì)節(jié)信息并且加以理解。它的原理是計(jì)算機(jī)或者是相關(guān)圖片處理器從客觀的圖像中提取信息進(jìn)行處理，加以理解并且最終用于檢測(cè)還有控制等領(lǐng)域，它涉及的領(lǐng)域包括人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理還有模式識(shí)別等很多領(lǐng)域。由于有了圖像處理還有計(jì)算機(jī)等等自動(dòng)化設(shè)備的幫忙，機(jī)器視覺(jué)其實(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類(lèi)的極限的，所以它的優(yōu)勢(shì)也十分明顯，包括高效率、高精度、高自動(dòng)化，以及能夠很好適應(yīng)比較差的環(huán)境。所以在一些不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)的工作環(huán)境，或者是我們?nèi)祟?lèi)視覺(jué)很難滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合，機(jī)器視覺(jué)是可以用來(lái)代替人工視覺(jué)的。在這種檢測(cè)、測(cè)量、識(shí)別和定位等功能上，機(jī)器視覺(jué)更是能夠更好的勝任。除了以上這些，它還能夠提高生產(chǎn)效率以及自動(dòng)化的程度，實(shí)現(xiàn)信息集成，所以在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用很廣泛，是智能制造很重要的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用分類(lèi)我們?cè)谶@里重點(diǎn)講一下機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用是怎么樣進(jìn)行分類(lèi)的。它依照工作環(huán)境可以分為，一種是在大規(guī)?；蛘呤钦f(shuō)測(cè)試要求能力高的生產(chǎn)線上，比如說(shuō)分裝、印刷、分揀或者是在野外這樣的不適合人員工作的環(huán)境中用來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工測(cè)量或者測(cè)試。這樣能夠達(dá)到人工無(wú)法達(dá)到的可靠性，或者是自動(dòng)化程度。另外一種是必須要用到高性能或者精密儀器組件的專(zhuān)業(yè)設(shè)備。其實(shí)最早帶動(dòng)整個(gè)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的是半導(dǎo)體制造設(shè)備，比如說(shuō)上游晶圓加工的分類(lèi)切割，這樣的設(shè)備都非常依賴(lài)高精度的測(cè)量和對(duì)運(yùn)動(dòng)的部件進(jìn)行引導(dǎo)和定位。除了在工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用比較成熟之外，在一些非工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)同樣是很明顯的，具備非常大的發(fā)展運(yùn)用空間。因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)它成本低、運(yùn)用廣泛、準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)，它在交通行業(yè)，一些車(chē)牌識(shí)別、流量控制、違章識(shí)別都可以得到廣泛的運(yùn)用，比如說(shuō)另外一些細(xì)分新行業(yè)如森林防火、飛機(jī)跑道異物檢測(cè)，比如說(shuō)大疆精靈4無(wú)人機(jī)就首次引入了機(jī)器視覺(jué)。非工業(yè)領(lǐng)域同時(shí)還包括三維和多維的，機(jī)器視覺(jué)同樣也有很巨大的空間。比如說(shuō)前沿技術(shù)帶來(lái)的一些新領(lǐng)域，像無(wú)人機(jī)、服務(wù)器人都對(duì)機(jī)器視覺(jué)提出了新的要求。那么未來(lái)對(duì)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多，機(jī)器視覺(jué)也可以促進(jìn)服務(wù)機(jī)器人這樣的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，讓機(jī)器人能夠在更多的場(chǎng)合得到應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)的組成與產(chǎn)業(yè)鏈接下來(lái)我們講一下第二部分，就...

機(jī)器視覺(jué)相機(jī)介紹

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 07 - 03

機(jī)器視覺(jué)相機(jī)介紹機(jī)器視覺(jué)專(zhuān)業(yè)論壇1、簡(jiǎn)介機(jī)器視覺(jué)相機(jī)的目的是將通過(guò)鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲(chǔ)存、分析和（或者）顯示的機(jī)器設(shè)備上?？梢杂靡粋€(gè)簡(jiǎn)單的終端顯示圖像，例如利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)顯示、存儲(chǔ)以及分析圖像。2、分類(lèi) 按照芯片類(lèi)型可以分為CCD相機(jī)、CMOS相機(jī)；按照傳感器的結(jié)構(gòu)特性可以分為線陣相機(jī)、面陣相機(jī)；按照掃描方式可以分為隔行掃描相機(jī)、逐行掃描相機(jī)；按照分辨率大小可以分為普通分辨率相機(jī)、高分辨率相機(jī)；按照輸出信號(hào)方式可以分為模擬相機(jī)、數(shù)字相機(jī)；按照輸出色彩可以分為單色（黑白）相機(jī)、彩色相機(jī)；按照輸出信號(hào)速度可以分為普通速度相機(jī)、高速相機(jī)；按照響應(yīng)頻率范圍可以分為可見(jiàn)光（普通）相機(jī)、紅外相機(jī)、紫外相機(jī)等。3、CCD與CMOS區(qū)別CCD和CMOS是現(xiàn)在普遍采用的兩種圖像工藝技術(shù)，它們之間的主要差異在于傳送方式的不同，用過(guò)相機(jī)的人肯定對(duì)這兩個(gè)名詞不會(huì)陌生，可是對(duì)它們之間的性能區(qū)別，卻并不是很了解。這里將做簡(jiǎn)單的比較說(shuō)明。1）噪聲差異：由于CMOS的每個(gè)感光二極管都需要搭配一個(gè)放大器，若以百萬(wàn)像素計(jì)算的話，那就需要上百萬(wàn)個(gè)的放大器，然而放大器屬于模擬電路，很難讓所得的每個(gè)結(jié)果都保持一致。而CCD只需要一個(gè)放大器放在芯片邊緣，與CMOS相比，它的噪聲相對(duì)減少很多，大大提高了圖像品質(zhì)。2）耗電量差異：CMOS采用主動(dòng)式圖像采集方式，感光二極管所產(chǎn)生的電荷會(huì)直接由旁邊的電晶體放大輸出；而CCD為被動(dòng)式采集方式，必須外加12~18V的電壓以使每個(gè)像素中的電荷移送到傳輸通道。因此CCD就必須設(shè)計(jì)更精密的電源線路和耐壓強(qiáng)度，這樣使得CCD的耗電量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出CMOS，根據(jù)計(jì)算CMOS的耗電量?jī)H是CCD的1/8~1/10。3）分辨率差異：由于CMOS的每個(gè)像素都比CCD復(fù)雜，且其像素尺寸很難達(dá)到CCD的水平，因此，當(dāng)我們比較相同尺寸的CCD與CMOS時(shí)，CCD的分辨率通常會(huì)優(yōu)于CMOS傳感器的水平。例如，維視數(shù)字圖像技術(shù)有限公司生產(chǎn)的4.40μm*4.40μm像元大小的CCD相機(jī)分辨率為1628*1236，而5.2μm*5.2μm像元大小的CMOS相機(jī)分辨率為1280*1024，對(duì)比結(jié)果明顯得出：同尺寸大...

機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)及硬件選型

發(fā)布時(shí)間: 2017 - 06 - 06

機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)及硬件選型.pdf

機(jī)器視覺(jué)之工業(yè)鏡頭的概念及分類(lèi)

工業(yè)鏡頭的概念及分類(lèi)

??工業(yè)鏡頭的概念及分類(lèi)　　

??工業(yè)鏡頭一般稱(chēng)為攝像鏡頭或攝影鏡頭，簡(jiǎn)稱(chēng)鏡頭，其功能就是光學(xué)成像。鏡頭是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的重要組件，對(duì)成像質(zhì)量有著關(guān)鍵性的作用，它對(duì)成像質(zhì)量的幾個(gè)最主要指標(biāo)都有影響，包括：分辨率、對(duì)比度、景深及各種像差。鏡頭不僅種類(lèi)繁多，而且質(zhì)量差異也非常大，但一般用戶(hù)在進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)往往對(duì)鏡頭的選擇重視不夠，導(dǎo)致不能得到理想的圖像，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)開(kāi)發(fā)失敗。本文的目的是通過(guò)對(duì)各種常見(jiàn)鏡頭的分類(lèi)及主要參數(shù)介紹，總結(jié)各種因素之間的相互關(guān)系，使讀者掌握機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中鏡頭的選用技巧。

　　根據(jù)有效像場(chǎng)的大小劃分

　　把攝影鏡頭安裝在一很大的伸縮暗箱前端，并在該暗箱后端安裝一塊很大的磨砂玻璃。當(dāng)將鏡頭光圈開(kāi)至最大，并對(duì)準(zhǔn)無(wú)限遠(yuǎn)景物調(diào)焦時(shí)，在磨砂玻璃上呈現(xiàn)出的影像均位于一圓形面積內(nèi)，而圓形外則漆黑，無(wú)影像。此有影像的圓形面積稱(chēng)為該鏡頭的最大像場(chǎng)。在這個(gè)最大像場(chǎng)范圍的中心部位，有一能使無(wú)限遠(yuǎn)處的景物結(jié)成清晰影像的區(qū)域，這個(gè)區(qū)域稱(chēng)為清晰像場(chǎng)。照相機(jī)或攝影機(jī)的靶面一般都位于清晰像場(chǎng)之內(nèi)，這一限定范圍稱(chēng)為有效像場(chǎng)。由于視覺(jué)系統(tǒng)中所用的攝像機(jī)的靶面尺寸有各種型號(hào)，所以在選擇鏡頭時(shí)一定要注意鏡頭的有效像場(chǎng)應(yīng)該大于或等于攝像機(jī)的靶面尺寸，否則成像的邊角部分會(huì)模糊甚至沒(méi)有影像。

　　根據(jù)焦距分類(lèi)

　　根據(jù)焦距能否調(diào)節(jié)，可分為定焦距鏡頭和變焦距鏡頭兩大類(lèi)。依據(jù)焦距的長(zhǎng)短，定焦距鏡頭又可分為魚(yú)眼鏡頭、短焦鏡頭、標(biāo)準(zhǔn)鏡頭、長(zhǎng)焦鏡頭四大類(lèi)。需要注意的是焦距的長(zhǎng)短劃分并不是以焦距的絕對(duì)值為首要標(biāo)準(zhǔn)，而是以像角的大小為主要區(qū)分依據(jù)，所以當(dāng)靶面的大小不等時(shí)，其標(biāo)準(zhǔn)鏡頭的焦距大小也不同。變焦鏡頭上都有變焦環(huán)，調(diào)節(jié)該環(huán)可以使鏡頭的焦距值在預(yù)定范圍內(nèi)靈活改變。變焦距鏡頭最長(zhǎng)焦距值和最短焦距值的比值稱(chēng)為該鏡頭的變焦倍率。變焦鏡頭有可分為手動(dòng)變焦和電動(dòng)變焦兩大類(lèi)。

　　變焦鏡頭由于具有可連續(xù)改變焦距值的特點(diǎn)，在需要經(jīng)常改變攝影視場(chǎng)的情況下非常方便使用，所以在攝影領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。但由于變焦距鏡頭的透鏡片數(shù)多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所以最大相對(duì)孔徑不能做得太大，致使圖像亮度較低、圖像質(zhì)量變差，同時(shí)在設(shè)計(jì)中也很難針對(duì)各種焦距、各種調(diào)焦距離做像差校正，所以其成像質(zhì)量無(wú)法和同檔次的定焦距鏡頭相比。

實(shí)際中常用的鏡頭的焦距是從4毫米到300毫米的范圍內(nèi)有很多的等級(jí)，如何選擇合適焦距的鏡頭是在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)要考慮的一個(gè)主要問(wèn)題。光學(xué)鏡頭的成像規(guī)律可以根據(jù)兩個(gè)基本成像公式牛頓公式和高斯公式來(lái)推導(dǎo)，對(duì)于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的常見(jiàn)設(shè)計(jì)模型，我們一般是根據(jù)成像的放大率和物距這兩個(gè)條件來(lái)選擇合適焦距的鏡頭的，在此給出一組實(shí)用的計(jì)算公式：

機(jī)器視覺(jué)之工業(yè)鏡頭的概念及分類(lèi)

特殊用途的鏡頭?

　　· 顯微鏡頭（Micro），一般是指成像比例大于10:1的拍攝系統(tǒng)所用，但由于現(xiàn)在的攝像機(jī)的像元尺寸已經(jīng)做到3微米以?xún)?nèi)，所以一般成像比例大于2:1時(shí)也會(huì)選用顯微鏡頭。

　　· 微距鏡頭（Macro），一般是指成像比例為2:1～1:4的范圍內(nèi)的特殊設(shè)計(jì)的鏡頭。在對(duì)圖像質(zhì)量要求不是很高的情況下，一般可采用在鏡頭和攝像機(jī)之間加近攝接圈的方式或在鏡頭前加近拍鏡的方式達(dá)到放大成像的效果。

　　· 遠(yuǎn)心鏡頭（Telecentric），主要是為糾正傳統(tǒng)鏡頭的視差而特殊設(shè)計(jì)的鏡頭，它可以在一定的物距范圍內(nèi)，使得到的圖像放大倍率不會(huì)隨物距的變化而變化，這對(duì)被測(cè)物不在同一物面上的情況是非常重要的應(yīng)用。

　　紫外鏡頭（Ultraviolet）和紅外鏡頭（Infrared），一般鏡頭是針對(duì)可見(jiàn)光范圍內(nèi)的使用設(shè)計(jì)的，由于同一光學(xué)系統(tǒng)對(duì)不同波長(zhǎng)的光線折射率的不同，導(dǎo)致同一點(diǎn)發(fā)出的不同波長(zhǎng)的光成像時(shí)不能會(huì)聚成一點(diǎn)，產(chǎn)生色差。常用鏡頭的消色差設(shè)計(jì)也是針對(duì)可見(jiàn)光范圍的，紫外鏡頭和紅外鏡頭即是專(zhuān)門(mén)針對(duì)紫外線和紅外線進(jìn)行設(shè)計(jì)的鏡頭

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運(yùn)動(dòng)控制卡連接伺服電機(jī)的一般步驟

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1、初始化參數(shù)　　在接線之前，先初始化參數(shù)。　　在控制卡上：選好控制方式；將PID參數(shù)清零；讓控制卡上電時(shí)默認(rèn)使能信號(hào)關(guān)閉；將此狀態(tài)保存，確?？刂瓶ㄔ俅紊想姇r(shí)即為此狀態(tài)?！　≡谒欧姍C(jī)上：設(shè)置控制方式；設(shè)置使能由外部控制；編碼器信號(hào)輸出的齒輪比；設(shè)置控制信號(hào)與電機(jī)轉(zhuǎn)速的比例關(guān)系。一般來(lái)說(shuō)，建議使伺服工作中的最大設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)9V的控制電壓?！　?、接線　　將控制卡斷電，連接控制卡與伺服之間的信號(hào)線。以下的線是必須要接的：控制卡的模擬量輸出線、使能信號(hào)線、伺服輸出的編碼器信號(hào)線。復(fù)查接線沒(méi)有錯(cuò)誤后，電機(jī)和控制卡（以及PC）上電。此時(shí)電機(jī)應(yīng)該不動(dòng)，而且可以用外力輕松轉(zhuǎn)動(dòng)，如果不是這樣，檢查使能信號(hào)的設(shè)置與接線。用外力轉(zhuǎn)動(dòng)電機(jī)，檢查控制卡是否可以正確檢測(cè)到步進(jìn)伺服電機(jī)位置的變化，否則檢查編碼器信號(hào)的接線和設(shè)置　　3、試方向　　對(duì)于一個(gè)閉環(huán)控制系統(tǒng)，如果反饋信號(hào)的方向不正確，后果肯定是災(zāi)難性的。通過(guò)控制卡打開(kāi)伺服的使能信號(hào)。這是伺服應(yīng)該以一個(gè)較低的速度轉(zhuǎn)動(dòng)，這就是傳說(shuō)中的“零漂”?！　∫话憧刂瓶ㄉ隙紩?huì)有抑制零漂的指令或參數(shù)。使用這個(gè)指令或參數(shù)，看電機(jī)的轉(zhuǎn)速和方向是否可以通過(guò)這個(gè)指令（參數(shù)）控制。如果不能控制，檢查模擬量接線及控制方式的參數(shù)設(shè)置。確認(rèn)給出正數(shù)，電機(jī)正轉(zhuǎn)，編碼器計(jì)數(shù)增加；給出負(fù)數(shù)，電機(jī)反轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，編碼器計(jì)數(shù)減小。如果電機(jī)帶有負(fù)載，行程有限，不要采用這種方式。測(cè)試不要給過(guò)大的電壓，建議在1V以下。如果方向不一致，可以修改控制卡或電機(jī)上的參數(shù)，使其一致?！　?、抑制零漂　　在閉環(huán)控制過(guò)程中，零漂的存在會(huì)對(duì)控制效果有一定的影響，最好將其抑制住。使用控制卡或伺服上抑制零漂的參數(shù)，仔細(xì)調(diào)整，使電機(jī)的轉(zhuǎn)速趨近于零。由于零漂本身也有一定的隨機(jī)性，所以，不必要求伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速絕對(duì)為零?！　?、建立閉環(huán)控制　　再次通過(guò)控制卡將伺服使能信號(hào)放開(kāi)，在控制卡上輸入一個(gè)較小的比例增益，至于多大算較小，這...

圖像處理與機(jī)器視覺(jué)

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圖像處理與機(jī)器視覺(jué)第一章圖像增強(qiáng)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀　　圖像在采集過(guò)程中不可避免的會(huì)受到傳感器靈敏度、噪聲干擾以及模數(shù)轉(zhuǎn)換時(shí)量化問(wèn)題等各種因素的影響，而導(dǎo)致圖像無(wú)法達(dá)到令人滿(mǎn)意的視覺(jué)效果，為了實(shí)現(xiàn)人眼觀察或者機(jī)器自動(dòng)分析、識(shí)別的目的，對(duì)原始圖像所做的改善行為，就被稱(chēng)作圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)包涵了非常廣泛的內(nèi)容，凡是改變?cè)紙D像的結(jié)構(gòu)關(guān)系以取得更好的判斷和應(yīng)用效果的所有處理手段，都可以歸結(jié)為圖像增強(qiáng)處理，其目的就是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果，或?qū)D像轉(zhuǎn)換成更適合于人眼觀察或機(jī)器分析、識(shí)別的形式，以便從中獲取更加有用的信息?！　〕Ｓ玫膱D像增強(qiáng)處理方式包括灰度變換、直方圖修正、圖像銳化、噪聲去除、幾何畸變校正、頻域?yàn)V波和彩色增強(qiáng)等。由于圖像增強(qiáng)與感興趣的物體特性、觀察者的習(xí)慣和處理目的密切相關(guān)，盡管處理方式多種多樣，但它帶有很強(qiáng)的針對(duì)性。因此，圖像增強(qiáng)算法的應(yīng)用也是有針對(duì)性的，并不存在一種通用的、適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)合的增強(qiáng)算法。于是，為了使各種不同特定目的的圖像質(zhì)量得到改善，產(chǎn)生了多種圖像增強(qiáng)算法。這些算法根據(jù)處理空間的不同分為基于空間域的圖像增強(qiáng)算法和基于變換域的圖像增強(qiáng)算法。基于空間域的圖像增強(qiáng)算法又可以分為空域的變換增強(qiáng)算法、空域的濾波增強(qiáng)算法以及空域的彩色增強(qiáng)算法；基于變換域的圖像增強(qiáng)算法可以分為頻域的平滑增強(qiáng)算法、頻域的銳化增強(qiáng)算法以及頻域的彩色增強(qiáng)算法。　　盡管各種圖像增強(qiáng)技術(shù)已取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，形成了許多成熟、經(jīng)典的處理方法，但新的增強(qiáng)技術(shù)依然在日新月異地發(fā)展完善，不斷推陳出新，其中尤其以不引起圖像模糊的去噪聲方法（如空域的局部統(tǒng)計(jì)法）和新的頻域?yàn)V波器增強(qiáng)技術(shù)（如小波變換，K－L變換等）最為引人矚目。　　第二章圖像增強(qiáng)的基本方法　　一般而言，圖像增強(qiáng)是根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和圖像的模糊情況而采用特定的增強(qiáng)方法來(lái)突出圖像中的某些信息，削弱或消除無(wú)關(guān)信息，以達(dá)到強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局...

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