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發(fā)布時間: 2018 - 01 - 06

圖像處理與機器視覺第一章圖像增強的研究和發(fā)展現(xiàn)狀　　圖像在采集過程中不可避免的會受到傳感器靈敏度、噪聲干擾以及模數(shù)轉(zhuǎn)換時量化問題等各種因素的影響，而導(dǎo)致圖像無法達到令人滿意的視覺效果，為了實現(xiàn)人眼觀察或者機器自動分析、識別的目的，對原始圖像所做的改善行為，就被稱作圖像增強。圖像增強包涵了非常廣泛的內(nèi)容，凡是改變原始圖像的結(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)為圖像增強處理，其目的就是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果，或?qū)D像轉(zhuǎn)換成更適合于人眼觀察或機器分析、識別的形式，以便從中獲取更加有用的信息?！　〕Ｓ玫膱D像增強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、頻域濾波和彩色增強等。由于圖像增強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，但它帶有很強的針對性。因此，圖像增強算法的應(yīng)用也是有針對性的，并不存在一種通用的、適應(yīng)各種應(yīng)用場合的增強算法。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算法和基于變換域的圖像增強算法?；诳臻g域的圖像增強算法又可以分為空域的變換增強算法、空域的濾波增強算法以及空域的彩色增強算法；基于變換域的圖像增強算法可以分為頻域的平滑增強算法、頻域的銳化增強算法以及頻域的彩色增強算法?！　”M管各種圖像增強技術(shù)已取得了長足的發(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)計法）和新的頻域濾波器增強技術(shù)（如小波變換，K－L變換等）最為引人矚目?！　〉诙?圖像增強的基本方法　　一般而言，圖像增強是根據(jù)具體的應(yīng)用場景和圖像的模糊情況而采用特定的增強方法來突出圖像中的某些信息，削弱或消除無關(guān)信息，以達到強調(diào)圖像的整體或局部特征的目的。常用的圖像增強方法有灰度變換、直方圖修正、噪聲清除、圖像銳化、頻域濾波、同態(tài)濾波及彩色增強等。圖像增強的方法主要分為兩類：空域增強法和頻域增強法?？沼蛟鰪姺ㄖ苯俞槍D像中的像素，對圖像的灰度進行處理；頻域增強法是基于圖像的Fourier變換式對圖像頻譜進行改善，增強或抑制所希望的頻譜。　　2.1灰度變換　　灰度變換增強的原理如下：設(shè)r和s分別代表原始圖像和增強圖像的灰度，T(?)為映...

Python 圖像處理庫 Pillow 入門（含代碼）

發(fā)布時間: 2018 - 01 - 05

Python 圖像處理庫 Pillow 入門（含代碼）Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、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PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法創(chuàng)建這個類的實例；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Image對象，可以通過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 這個屬性標(biāo)識了圖像來源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個二元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，以及像素類型和深度。常見的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。如果文件打開錯誤，返回 IOError 錯誤。只要你有了 Image 類的實例，你就可以通過類的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：im.show()2）讀寫圖像PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數(shù)從磁盤讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開它，這個庫能夠根據(jù)文件內(nèi)容自動確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類的 save() 方法。保存文件的時候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以文件名的擴展名作為格式保存。加載文件，并轉(zhuǎn)化為png格式："Python Image Library Test"from PIL import Imageim...

當(dāng)機器視覺遇到“人工智能-工業(yè)4.0”.....

發(fā)布時間: 2017 - 12 - 25

當(dāng)機器視覺遇到“人工智能-工業(yè)4.0”.....人們感知外界信息的80%是通過眼睛獲得的，圖像包含的信息量是最巨大的。機器視覺給機器人裝上了“眼睛”，成為工業(yè)4.0的重點，互促發(fā)展是技術(shù)的必然，更是時代的選擇。工業(yè)4.0是什么？在人類歷史發(fā)展前期，生產(chǎn)力的增長幾不可察，生活水平的提升也非常緩慢。而從200多年前開始，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個時代，那么工業(yè)革命1.0使機器生產(chǎn)代替了手工勞動；工業(yè)革命2.0實現(xiàn)了流水線生產(chǎn)；工業(yè)革命3.0實現(xiàn)了自動化生產(chǎn)。工業(yè)生產(chǎn)方式則依次經(jīng)歷了機械化、流水線生產(chǎn)、自動化。2013年4月，在漢諾威工業(yè)博覽會上，德國正式推出工業(yè)4.0的概念，旨在提升制造業(yè)的智能化水平。德國工業(yè)4.0是指利用物聯(lián)信息系統(tǒng)(Cyber—PhysicalSystem簡稱CPS)將生產(chǎn)中的供應(yīng)，制造，銷售信息數(shù)據(jù)化、智慧化，最后達到快速、有效、個人化的產(chǎn)品供應(yīng)。其實質(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)實的互聯(lián)，甚至是未來的萬物互聯(lián)。工業(yè)4.0理念的提出促進了智能工廠的實現(xiàn)，生產(chǎn)方式必將迎來巨大改變。工業(yè)4.0--機器視覺是核心目前視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用大致可分為兩類：質(zhì)量控制和輔助生產(chǎn)。其中，質(zhì)量控制主要是指對產(chǎn)品缺陷的檢測，識別不良品，此類設(shè)備在國內(nèi)外自動化生產(chǎn)線已有廣泛使用。輔助生產(chǎn)則是利用視覺技術(shù)給機器人提供動作執(zhí)行依據(jù)，國內(nèi)市場尚待開發(fā)。工業(yè)機器人的發(fā)展，勢必引起機器視覺新增長。我國正處于工業(yè)機器人的發(fā)展拐點，市場潛力巨大，據(jù)國際機器人聯(lián)盟（IFR）估計，中國市場對工業(yè)機器人的發(fā)展占主導(dǎo)地位，2018年全球三分之一的工業(yè)機器人將會安裝在中國，這勢必會引發(fā)機器視覺的廣泛應(yīng)用。機器視覺是人類視覺的延伸，與多種技術(shù)的融合逐步加深，將成為實現(xiàn)自動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)，而機器視覺是實現(xiàn)智能制造的重要抓手。聯(lián)為智能教育與工業(yè)4.0德國推出“工業(yè)4.0”以來，作為老牌的機器視覺人才培養(yǎng)學(xué)校，聯(lián)為智能教育不落人后，先后推出了機器視覺圖像處理實戰(zhàn)、運動控制卡等精品課程，不斷的為國內(nèi)大中型自動化企業(yè)輸送大量的機器視覺工程師人才智能工廠實驗系統(tǒng)所謂“智能工廠”是指通過引入大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析優(yōu)化管理，在...

最新機器人視覺系統(tǒng)介紹，給機器人裝上“眼睛”

發(fā)布時間: 2017 - 12 - 18

最新機器人視覺系統(tǒng)介紹，給機器人裝上“眼睛”機器視覺概述使機器具有像人一樣的視覺功能，從而實現(xiàn)各種檢測、判斷、識別、測量等功能。一個典型的機器視覺系統(tǒng)組成包括：圖像采集單元（光源、鏡頭、相機、采集卡、機械平臺），圖像處理分析單元（工控主機、圖像處理分析軟件、圖形交互界面），執(zhí)行單元（電傳單元、機械單元）機器視覺系統(tǒng)通過圖像采集單元將待檢測目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，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，它包括圖像增強與校正、圖像分割、特征提取、圖像識別與理解等方面。輸出目標(biāo)的質(zhì)量判斷、規(guī)格測量等分析結(jié)果。分析結(jié)果輸出至圖像界面，或通過電傳單元（PLC等）傳遞給機械單元執(zhí)行相應(yīng)操作，如剔除、報警等，或通過機械臂執(zhí)行分揀、抓舉等動作。機器視覺優(yōu)勢機器視覺系統(tǒng)具有高效率、高度自動化的特點，可以實現(xiàn)很高的分辨率精度與速度。機器視覺系統(tǒng)與被檢測對象無接觸，安全可靠。人工檢測與機器視覺自動檢測的主要區(qū)別有：機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域?識別標(biāo)準(zhǔn)一維碼、二維碼的解碼光學(xué)字符識別（OCR）和確認(rèn)（OCV）?檢測色彩和瑕疵檢測零件或部件的有無檢測目標(biāo)位置和方向檢測?測量尺寸和容量檢測預(yù)設(shè)標(biāo)記的測量，如孔位到孔位的距離?機械手引導(dǎo)輸出空間坐標(biāo)引導(dǎo)機械手精確定位機器視覺系統(tǒng)的分類?智能相機?基于嵌入式?基于PC 機器視覺系統(tǒng)的組成?圖像獲?。汗庠?、鏡頭、相機、采集卡、機械平臺?圖像處理與分析：工控主機、圖像處理分析軟件、圖形交互界面。?判決執(zhí)行：電傳單元、機械單元?光源---種類LED：壽命長/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：光場均勻/價格便宜/亮度較LED高；鹵素?zé)簦毫炼忍貏e高/通過光纖傳輸后可做成；氙燈：使用壽命約1000小時/亮度高，色溫與日光接近。（大部分機器視覺照明采用LED） ?光源---光路原理照相機并不能看見物體，而是看見從物體表面反射過來的光。鏡面反射：平滑表面以對頂角反射光線漫射反射：粗糙表面會從各個方向漫射光線發(fā)散反射：多數(shù)表面既有紋理，又有平滑表面，會對光線進行發(fā)散反射 ?光源---作用和要求在機器視覺中...

盤點 | 機器人視覺工程師必須知道的工業(yè)相機相關(guān)問題

發(fā)布時間: 2017 - 12 - 11

盤點 | 機器人視覺工程師必須知道的工業(yè)相機相關(guān)問題1：工業(yè)相機的丟幀的問題是由什么原因引起的?經(jīng)常會有一些機器視覺工程師認(rèn)為USB接口的工業(yè)相機會造成丟幀現(xiàn)象。一般而言，工業(yè)相機丟幀與工業(yè)相機所采用的傳輸接口是沒有關(guān)系的，無論是USB，還是1394、GigE、或者是CameraLink。設(shè)計不良的驅(qū)動程序或工業(yè)相機硬件才是造成丟幀的真正原因：設(shè)計不良的工業(yè)相機之所以會發(fā)生丟幀的現(xiàn)象，其實就是資料通道的堵塞，無法及時處理,所以新的圖像進來時，前一張可能被迫丟棄，或是新的圖像被迫丟棄。要解決這問題，需要設(shè)計者針對驅(qū)動程序與工業(yè)相機硬件資料傳輸?shù)拿總€環(huán)節(jié)進行精密的設(shè)計。2：工業(yè)相機輸入、輸出接口有哪些?在機器視覺檢測技術(shù)中，工業(yè)相機的輸入、輸出接口有Camera Link、IEEE 1394、USB2.0、Ethernet、USB3.0幾種；3：知道被測物的長、寬、高以及要求的測量精度，如何來選擇CCD 相機和工業(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).與之相配的相機的芯片尺寸是多大；2).相機的接口類型是哪種的，C 接口，CS 接口還是其它接口；3).鏡頭的工作距離；4).鏡頭視場角；5).鏡頭光譜特性；6).鏡頭畸變率；7).鏡頭機械結(jié)構(gòu)尺寸；選擇CCD 相機時，應(yīng)該綜合考慮以下幾個方面：1).感光芯片類型；CCD 還是CMOS2).視頻特點；包括點頻、行頻。3).信號輸出接口；4).相機的工作模式：連續(xù)，觸發(fā)，控制，異步復(fù)位，長時間積分。5).視頻參數(shù)調(diào)整及控制方法：Manual、RS232.同時，選擇CCD 的時候應(yīng)該注意，l inch = 16mm 而不是等于25.4mm.4：CCD 相機與CMOS 相機的區(qū)別在哪里？（1）成像過程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的讀出過程不同；由于CCD僅有一個（或少數(shù)幾個）輸出節(jié)點統(tǒng)一讀出，其信號輸出的一致性非常好；而CMOS 芯片中，每個像素都有各自的信號放大器，各自進行電荷-電壓的轉(zhuǎn)換，其信號輸出的一致性較差。但是CCD 為了讀出整幅圖像信號，要求輸出放大器的信號帶寬較寬，而在CMOS 芯片中，每個像元中的放大器的帶寬要求較低，大大...

工業(yè)機器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng)

發(fā)布時間: 2017 - 12 - 04

工業(yè)機器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng)MVRobotVision機器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng)是配合工業(yè)機器人工作的機器視覺系統(tǒng)，提供高效精準(zhǔn)的視覺引導(dǎo)功能，適應(yīng)多維運動工業(yè)機器人對視覺系統(tǒng)輕便、高速、高精度的要求，配合工業(yè)機器人實現(xiàn)高效智能化的產(chǎn)線改造，為自動化產(chǎn)線，傳送帶分揀，組裝、自動碼垛卸垛以及其他復(fù)雜加工等機器人應(yīng)用提供智能視覺引導(dǎo)解決方案。2D視覺引導(dǎo)MVRobotVision機器人2D視覺引導(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)整三個方面。3D視覺引導(dǎo)MVRobotVision機器人3D視覺引導(dǎo)系統(tǒng)主要應(yīng)用于工件分揀、碼垛與卸垛、輸送機分揀定位三個方面。系統(tǒng)特點柔性化定位工裝:節(jié)約在多品種情況下傳統(tǒng)的機械定位工裝設(shè)計成本，使工裝定位環(huán)節(jié)實現(xiàn)真正的柔性化。智能形狀識別引擎，智能視覺學(xué)習(xí)訓(xùn)練:系統(tǒng)內(nèi)嵌智能形狀識別引擎，能夠識別常見的基本幾何圖形。對于復(fù)雜形狀，系統(tǒng)可以進行模板學(xué)習(xí)訓(xùn)練，進而實現(xiàn)復(fù)雜形狀的識別精準(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)；先進高效的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)高速精確定位識別，精度可達0.1mm

《機器視覺學(xué)習(xí)教程》機器視覺入門必讀

發(fā)布時間: 2017 - 11 - 27

作為機器視覺的研究者與項目開發(fā)者，最近有人問我如果想要涉水這個領(lǐng)域，該如何下水，總是擔(dān)心自己被“淹死”在這個領(lǐng)域，又擔(dān)心自己不試試水不甘心?；仡櫫艘幌乱荒陙碜约翰铧c被“淹死”的經(jīng)歷，總結(jié)了一下計算機視覺入門應(yīng)該掌握的圖像處理方面的知識點。順便給大家一個鼓勵，小編意外涉水這個領(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，掙扎過后，硬著頭皮算是有了一小點點進步。所以如果你感覺痛苦，或許就對了，那就在痛苦中前進吧。在此送大家一句話“專業(yè)的人做專業(yè)的事”，為什么呢？一定要明白自己想做什么，是研究算法，還是樂意編程實現(xiàn)算法，還是只是想做應(yīng)用。這三個意圖是不同的，要知道自己想要什么。比如：如果是做應(yīng)用的，就不要過度在于算法的深層原理，你會用就好了。否則你會一篇混亂把自己搞的一團糟，先把算法用起來能為我們做事情，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1、矩陣的四則運算及其物理意義2、邏輯運算3、旋轉(zhuǎn)矩陣與旋轉(zhuǎn)向量4、SVD分解5、卷積的定義及運算圖像格式的基礎(chǔ)1、圖像的存儲方式及圖像格式2、圖像的讀取與現(xiàn)實3、圖像存儲4、圖像像素與圖像圖像像素運算1、四則運算2、邏輯運算3、像素提取4、通道分離與混合5、像素的意義與對比度圖像幾何運算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、圖像錯切圖像直方圖1、像素的均值與方差2、直方圖統(tǒng)計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1、canny邊緣檢測2、Sobel 邊緣檢測3、Prewitt邊緣檢測4、LOG邊緣檢測5、Hough 圓與直線檢測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教程之單相機標(biāo)定

發(fā)布時間: 2017 - 11 - 25

Halcon教程之單相機標(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。機器視覺-汪工：其中四個參數(shù)任意一個可以為空。控制輸入可以是變量、常量、表達式；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。輸出一個輸出數(shù)據(jù)模型句柄。3.set_calib_data_cam_param：設(shè)定相機標(biāo)定數(shù)據(jù)模型中設(shè)置相機參數(shù)的原始值和類型。設(shè)置索引，類型，以及相機的原始內(nèi)參數(shù)等。4.set_calib_data_calib_object:在標(biāo)定模型中設(shè)定標(biāo)定對象。設(shè)定標(biāo)定對象句柄索引，標(biāo)定板坐標(biāo)點儲存地址。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)定點并計算相機的內(nèi)參數(shù)。輸出MARKS坐標(biāo)數(shù)組，以及估算的相機外參數(shù)。即標(biāo)定板在相機坐標(biāo)系中的位姿，由3個平移量和3個旋轉(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)定一臺或多臺相機，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)。依靠索引號和數(shù)據(jù)名稱來返回輸出的數(shù)據(jù)值?？刹樵兣c模型相關(guān)的數(shù)據(jù)，與相機相關(guān)的數(shù)據(jù)（包括相機的內(nèi)外參數(shù)等），與標(biāo)定對象相關(guān)的數(shù)據(jù)，與標(biāo)定對象的姿態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)?？刂戚敵鍪且樵兊臉?biāo)定數(shù)據(jù)。如：get_calib_da...

OpenCV二維碼檢測與定位

發(fā)布時間: 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 ) 打開圖像采集設(shè)備參數(shù)信息： Name：圖像采集設(shè)備的名稱 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：每像素比特數(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)布時間: 2017 - 10 - 16

完成halcon與C#混合編程的環(huán)境配置后，進行界面布局設(shè)計構(gòu)思每一個按鈕所需要實現(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halcon程序時，如果過程中的圖片需要顯示出來，則需要在每個過程中都添加dev_display（**）第一步：導(dǎo)出C#程序，建立項目，并添加此類 //// 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：機器視覺工業(yè)鏡頭專業(yè)術(shù)語詳解（圖）

發(fā)布時間: 2017 - 08 - 26

科普：機器視覺工業(yè)鏡頭專業(yè)術(shù)語詳解（圖）機器視覺系統(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）的光敏面陣上。視覺系統(tǒng)處理的所有圖像信息均通過鏡頭得到，鏡頭的質(zhì)量直接影響到視覺系統(tǒng)的整體性能。下面對機器視覺工業(yè)鏡頭的相關(guān)專業(yè)術(shù)語做以詳解。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，因此工件上下移動時，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變化使用同軸落射照明時的必要條件，小型化亦可對應(yīng) 像方遠(yuǎn)心境頭只是像方主光線與鏡頭光軸平行相機側(cè)即使有安裝個體差，也可以吸收攝影倍率的變化用于色偏移補償，攝像機本應(yīng)都采用這種鏡頭三、遠(yuǎn)心光學(xué)系統(tǒng)的特色：優(yōu)點：更小的尺寸。減少鏡頭數(shù)量，可降低成本。缺點：上下移動物體表面時，會改變物體尺寸或位置。優(yōu)點：上下移動物體表面時，不會改變物體尺寸或位置。使用同軸照明時?？墒褂酶〉某叽纭Ｈ秉c：未使用同軸照明時，大于標(biāo)準(zhǔn)鏡頭的尺寸。優(yōu)點：與MML相似，但鏡頭凸緣后端的尺寸出現(xiàn)極大差異時，會改善精確度。缺點：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可以用下圖進行簡單的確認(rèn)。...

機器視覺：給智能制造一雙慧眼

發(fā)布時間: 2017 - 07 - 03

機器視覺：給智能制造一雙慧眼機器視覺的原理和用途首先我先對機器視覺做一個簡要的介紹。我們知道人類感知世界的一個很重要的信息來源是靠視覺，而機器視覺是通過計算機來模擬人類的視覺功能讓計算機獲得相關(guān)的細(xì)節(jié)信息并且加以理解。它的原理是計算機或者是相關(guān)圖片處理器從客觀的圖像中提取信息進行處理，加以理解并且最終用于檢測還有控制等領(lǐng)域，它涉及的領(lǐng)域包括人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理還有模式識別等很多領(lǐng)域。由于有了圖像處理還有計算機等等自動化設(shè)備的幫忙，機器視覺其實是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類的極限的，所以它的優(yōu)勢也十分明顯，包括高效率、高精度、高自動化，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)的危險的工作環(huán)境，或者是我們?nèi)祟愐曈X很難滿足要求的場合，機器視覺是可以用來代替人工視覺的。在這種檢測、測量、識別和定位等功能上，機器視覺更是能夠更好的勝任。除了以上這些，它還能夠提高生產(chǎn)效率以及自動化的程度，實現(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)。機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用分類我們在這里重點講一下機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用是怎么樣進行分類的。它依照工作環(huán)境可以分為，一種是在大規(guī)模或者是說測試要求能力高的生產(chǎn)線上，比如說分裝、印刷、分揀或者是在野外這樣的不適合人員工作的環(huán)境中用來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工測量或者測試。這樣能夠達到人工無法達到的可靠性，或者是自動化程度。另外一種是必須要用到高性能或者精密儀器組件的專業(yè)設(shè)備。其實最早帶動整個機器視覺行業(yè)的是半導(dǎo)體制造設(shè)備，比如說上游晶圓加工的分類切割，這樣的設(shè)備都非常依賴高精度的測量和對運動的部件進行引導(dǎo)和定位。除了在工業(yè)領(lǐng)域機器視覺的應(yīng)用比較成熟之外，在一些非工業(yè)領(lǐng)域機器視覺的優(yōu)勢同樣是很明顯的，具備非常大的發(fā)展運用空間。因為機器視覺它成本低、運用廣泛、準(zhǔn)確度高的特點，它在交通行業(yè)，一些車牌識別、流量控制、違章識別都可以得到廣泛的運用，比如說另外一些細(xì)分新行業(yè)如森林防火、飛機跑道異物檢測，比如說大疆精靈4無人機就首次引入了機器視覺。非工業(yè)領(lǐng)域同時還包括三維和多維的，機器視覺同樣也有很巨大的空間。比如說前沿技術(shù)帶來的一些新領(lǐng)域，像無人機、服務(wù)器人都對機器視覺提出了新的要求。那么未來對機器視覺的應(yīng)用會越來越多，機器視覺也可以促進服務(wù)機器人這樣的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，讓機器人能夠在更多的場合得到應(yīng)用。機器視覺的組成與產(chǎn)業(yè)鏈接下來我們講一下第二部分，就...

機器視覺相機介紹

發(fā)布時間: 2017 - 07 - 03

機器視覺相機介紹機器視覺專業(yè)論壇1、簡介機器視覺相機的目的是將通過鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和（或者）顯示的機器設(shè)備上。可以用一個簡單的終端顯示圖像，例如利用計算機系統(tǒng)顯示、存儲以及分析圖像。2、分類按照芯片類型可以分為CCD相機、CMOS相機；按照傳感器的結(jié)構(gòu)特性可以分為線陣相機、面陣相機；按照掃描方式可以分為隔行掃描相機、逐行掃描相機；按照分辨率大小可以分為普通分辨率相機、高分辨率相機；按照輸出信號方式可以分為模擬相機、數(shù)字相機；按照輸出色彩可以分為單色（黑白）相機、彩色相機；按照輸出信號速度可以分為普通速度相機、高速相機；按照響應(yīng)頻率范圍可以分為可見光（普通）相機、紅外相機、紫外相機等。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，用過相機的人肯定對這兩個名詞不會陌生，可是對它們之間的性能區(qū)別，卻并不是很了解。這里將做簡單的比較說明。1）噪聲差異：由于CMOS的每個感光二極管都需要搭配一個放大器，若以百萬像素計算的話，那就需要上百萬個的放大器，然而放大器屬于模擬電路，很難讓所得的每個結(jié)果都保持一致。而CCD只需要一個放大器放在芯片邊緣，與CMOS相比，它的噪聲相對減少很多，大大提高了圖像品質(zhì)。2）耗電量差異：CMOS采用主動式圖像采集方式，感光二極管所產(chǎn)生的電荷會直接由旁邊的電晶體放大輸出；而CCD為被動式采集方式，必須外加12~18V的電壓以使每個像素中的電荷移送到傳輸通道。因此CCD就必須設(shè)計更精密的電源線路和耐壓強度，這樣使得CCD的耗電量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出CMOS，根據(jù)計算CMOS的耗電量僅是CCD的1/8~1/10。3）分辨率差異：由于CMOS的每個像素都比CCD復(fù)雜，且其像素尺寸很難達到CCD的水平，因此，當(dāng)我們比較相同尺寸的CCD與CMOS時，CCD的分辨率通常會優(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相機分辨率為1628*1236，而5.2μm*5.2μm像元大小的CMOS相機分辨率為1280*1024，對比結(jié)果明顯得出：同尺寸大...

機器視覺基礎(chǔ)及硬件選型

發(fā)布時間: 2017 - 06 - 06

機器視覺基礎(chǔ)及硬件選型.pdf

機器視覺三大組成部分

機器視覺系統(tǒng)是指用計算機來實現(xiàn)人的視覺功能，也就是用計算機來實現(xiàn)對客觀的三維世界的識別。按現(xiàn)在的理解，人類視覺系統(tǒng)的感受部分是視網(wǎng)膜，它是一個三維采樣系統(tǒng)。三維物體的可見部分投影到網(wǎng)膜上，人們按照投影到視網(wǎng)膜上的二維的像來對該物體進行三維理解。所謂三維理解是指對被觀察對象的形狀、尺寸、離開觀察點的距離、質(zhì)地和運動特征（方向和速度）等的理解。

　　機器視覺系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機、轉(zhuǎn)鼓等，它們都把三維的影像作為輸入源，即輸入計算機的就是三維管觀世界的二維投影。如果把三維客觀世界到二維投影像看作是一種正變換的話，則機器視覺系統(tǒng)所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀世界的逆變換，也就是根據(jù)這種二維投影圖像去重建三維的客觀世界。

　　機器視覺系統(tǒng)主要由三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。

　　將近80%的工業(yè)視覺系統(tǒng)主要用在檢測方面，包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的分類和選擇也集成于檢測功能中。下面通過一個用于生產(chǎn)線上的單攝像機視覺系統(tǒng)，說明系統(tǒng)的組成及功能。

　　視覺系統(tǒng)檢測生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，決定產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求，并根據(jù)結(jié)果，產(chǎn)生相應(yīng)的信號輸入上位機。圖像獲取設(shè)備包括光源、攝像機等；圖像處理設(shè)備包括相應(yīng)的軟件和硬件系統(tǒng)；輸出設(shè)備是與制造過程相連的有關(guān)系統(tǒng)，包括過程控制器和報警裝置等。數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C，進行分析和產(chǎn)品控制，若發(fā)現(xiàn)不合格品，則報警器告警，并將其排除出生產(chǎn)線。機器視覺的結(jié)果是CAQ系統(tǒng)的質(zhì)量信息來源，也可以和CIMS其它系統(tǒng)集成。

　　圖像的獲取

　　圖像的獲取實際上是將被測物體的可視化圖像和內(nèi)在特征轉(zhuǎn)換成能被計算機處理的一系列數(shù)據(jù)，它主要由三部分組成：

　　＊照明

　　＊圖像聚焦形成

　?。?/span> 圖像確定和形成攝像機輸出信號

　　1、照明

　　照明和影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，因為它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和至少30%的應(yīng)用效果。由于沒有通用的機器視覺照明設(shè)備，所以針對每個特定的應(yīng)用實例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達到最佳效果。

　　過去，許多工業(yè)用的機器視覺系統(tǒng)用可見光作為光源，這主要是因為可見光容易獲得，價格低，并且便于操作。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。但是，這些光源的一個最大缺點是光能不能保持穩(wěn)定。以日光燈為例，在使用的第一個100小時內(nèi)，光能將下降15%，隨著使用時間的增加，光能將不斷下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實用化過程中急需要解決的問題。

　　另一個方面，環(huán)境光將改變這些光源照射到物體上的總光能，使輸出的圖像數(shù)據(jù)存在噪聲，一般采用加防護屏的方法，減少環(huán)境光的影響。

　　由于存在上述問題，在現(xiàn)今的工業(yè)應(yīng)用中，對于某些要求高的檢測任務(wù)，常采用X射線、超聲波等不可見光作為光源。但是不可見光不利于檢測系統(tǒng)的操作，且價格較高，所以，目前在實際應(yīng)用中，仍多用可見光作為光源。

　　照明系統(tǒng)按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側(cè)，這種方式便于安裝。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，照像機拍攝要求與光源同步。

　　2、圖像聚焦形成

　　被測物的圖像通過一個透鏡聚焦在敏感元件上，如同照像機拍照一樣。所不同的是照像機使用膠卷，而機器視覺系統(tǒng)使用傳感器來捕捉圖像，傳感器將可視圖像轉(zhuǎn)化為電信號，便于計算機處理。

　　選取機器視覺系統(tǒng)中的攝像機應(yīng)根據(jù)實際應(yīng)用的要求，其中攝像機的透鏡參數(shù)是一項重要指標(biāo)。透鏡參數(shù)分為四個部分：放大倍率、焦距、景深和透鏡安裝。

　　3、圖像確定和形成攝像機輸出信號

　　機器視覺系統(tǒng)實際上是一個光電轉(zhuǎn)換裝置，即將傳感器所接收到的透鏡成像，轉(zhuǎn)化為計算機能處理的電信號、攝像機可以是電子管的，也可是固體狀態(tài)傳感單元。

　　電子管攝像機發(fā)展較早，20世紀(jì)30年代就已應(yīng)用于商業(yè)電視，它采用包含光感元件的真空管進行圖像傳感，將所接收到的圖像轉(zhuǎn)換成模擬電壓信號輸出。具有RS-170輸出制式的攝像機可直接與商用電視顯示器相連。

　　固體狀態(tài)攝像機是在20世紀(jì)60年代后期，美國貝爾電話實驗室發(fā)明了電荷耦合裝置（CCD），而發(fā)展起來的。它上分布于各個像元的光敏二極管的線性陣列或矩形陣列構(gòu)成，通過按一定順序輸出每個二極管的電壓脈沖，實現(xiàn)將圖像光信號轉(zhuǎn)換成電信號的目的。輸出的電壓脈沖序列可以直接以RS-170制式輸入標(biāo)準(zhǔn)電視顯示器，或者輸入計算機的內(nèi)存，進行數(shù)值化處理。CCD是現(xiàn)在最常用的機器視覺傳感器。

　　圖像處理技術(shù)

　　機器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。

　　1、圖像的增強

　　圖像的增強用于調(diào)整圖像的對比度，突出圖像中的重要細(xì)節(jié)，改善視覺質(zhì)量。通常采用灰度直方圖修改技術(shù)進行圖像增強。

　　圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計特性圖表，與對比度緊密相連。

　　通常，在計算機中表示的一幅二維數(shù)字圖像可表示為一個矩陣，其矩陣中的元素是位于相應(yīng)坐標(biāo)位置的圖像灰度值，是離散化的整數(shù)，一般取0，1，……，255。這主要是因為計算機中的一個字節(jié)所表示的數(shù)值范圍是0~255。另外，人眼也只能分辨32個左右的灰度級。所以，用一個字節(jié)表示灰度即可。

　　但是，直方圖僅能統(tǒng)計某級灰度像素出現(xiàn)的概率，反映不出該像素在圖像中的二維坐標(biāo)。因此，不同的圖像有可能具有相同的直方圖。通過灰度直方圖的形狀，能判斷該圖像的清晰度和黑白對比度。

　　如果獲得一幅圖像的直方圖效果不理想，可以通過直方圖均衡化處理技術(shù)作適當(dāng)修改，即把一幅已知灰度概率分布圖像中的像素灰度作某種映射變換，使它變成一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像，實現(xiàn)使圖象清晰的目的。

　　2、圖像的平滑

　　圖像的平滑處理技術(shù)即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中，因成像設(shè)備和環(huán)境所造成的圖像失真，提取有用信息。眾所周知，實際獲得的圖像在形成、傳輸、接收和處理的過程中，不可避免地存在著外部干擾和內(nèi)部干擾，如光電轉(zhuǎn)換過程敏感元件靈敏度的不均勻性、數(shù)字化過程的量化噪聲、傳輸過程中的誤差以及人為因素等，均會使圖像變質(zhì)。因此，去除噪聲，恢復(fù)原始圖像是圖像處理中的一個重要內(nèi)容。

　　3、圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸

　　數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是相當(dāng)龐大的，一幅512*512個像素的數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量為256 K字節(jié)，若假設(shè)每秒傳輸25幀圖像，則傳輸?shù)男诺浪俾蕿?2.4M比特/秒。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過程中，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮顯得非常重要。數(shù)據(jù)的壓縮主要通過圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。

　　圖像數(shù)據(jù)編碼一般采用預(yù)測編碼，即將圖像數(shù)據(jù)的空間變化規(guī)律和序列變化規(guī)律用一個預(yù)測公式表示，如果知道了某一像素的前面各相鄰像素值之后，可以用公式預(yù)測該像素值。采用預(yù)測編碼，一般只需傳輸圖像數(shù)據(jù)的起始值和預(yù)測誤差，因此可將8比特/像素壓縮到2比特/像素。

　　變換壓縮方法是將整幅圖像分成一個個小的（一秀取8*8或16*16）數(shù)據(jù)塊，再將這些數(shù)據(jù)塊分類、變換、量化，從而構(gòu)成自適應(yīng)的變換壓縮系統(tǒng)。該方法可將一幅圖像的數(shù)據(jù)壓縮到為數(shù)不多的幾十個特傳輸，在接收端再變換回去即可。

4、邊緣銳化

　　圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細(xì)節(jié)，形成完整的物體邊界，達到將物體從圖像中分離出來或?qū)⒈硎就晃矬w表面的區(qū)域檢測出來的目的。它是早期視覺理論和算法中的基本問題，也是中期和后期視覺成敗的重要因素之一。

　　5、圖像的分割

　　圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應(yīng)于某一物體表面，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。某本質(zhì)是將像素進行分類。分類的依據(jù)是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基本方法之一，應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、機器視覺等方面。

　　圖像分割主要有兩種方法：一是鑒于度量空間的灰度閾值分割法。它是根據(jù)圖像灰度直方圖來決定圖像空間域像素聚類。但它只利用了圖像灰度特征，并沒有利用圖像中的其它有用信息，使得分割結(jié)果對噪聲十分敏感；二是空間域區(qū)域增長分割方法。它是對在某種意義上（如灰度級、組織、梯度等）具有相似性質(zhì)的像素連通集構(gòu)成分割區(qū)域，該方法有很好的分割效果，但缺點是運算復(fù)雜，處理速度慢。其它的方法如邊緣追蹤法，主要著眼于保持邊緣性質(zhì)，跟蹤邊緣并形成閉合輪廓，將目標(biāo)分割出來；錐體圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)法和標(biāo)記松弛迭代法同樣是利用像素空間分布關(guān)系，將邊鄰的像素作合理的歸并。而基于知識的分割方法則是利用景物的先驗信息和統(tǒng)計特性，首先對圖像進行初始分割，抽取區(qū)域特征，然后利用領(lǐng)域知識推導(dǎo)區(qū)域的解釋，最后根據(jù)解釋對區(qū)域進行合并。

　　6、圖像的識別

　　圖像的識別過程實際上可以看作是一個標(biāo)記過程，即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體，給這些物體賦予特定的標(biāo)記，它是機器視覺系統(tǒng)必須完成的一個任務(wù)。

　　按照圖像識別從易到難，可分為三類問題。第一類識別問題中，圖像中的像素表達了某一物體的某種特定信息。如遙感圖像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光譜波段的反射特性，通過它即可判別出該地物的種類。第二類問題中，待識別物是有形的整體，二維圖像信息已經(jīng)足夠識別該物體，如文字識別、某些具有穩(wěn)定可視表面的三維體識別等。但這類問題不像第一類問題容易表示成特征矢量，在識別過程中，應(yīng)先將待識別物體正確地從圖像的背景中分割出來，再設(shè)法將建立起來的圖像中物體的屬性圖與假定模型庫的屬性圖之間匹配。第三類問題是由輸入的二維圖、要素圖、2·5維圖等，得出被測物體的三維表示。這里存著如何將隱含的三維信息提取出來的問題，當(dāng)是今研究的熱點。

　　目前用于圖像識別的方法主要分為決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對模式向量進行分類識別，是以定時描述（如統(tǒng)計紋理）為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的核心是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串（或稱字符串），通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。這是一種依賴于符號描述被測物體之間關(guān)系的方法。

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人工智能工程師必備干貨

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運動控制卡連接伺服電機的一般步驟

發(fā)布時間： 2018 - 01 - 09

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；讓控制卡上電時默認(rèn)使能信號關(guān)閉；將此狀態(tài)保存，確?？刂瓶ㄔ俅紊想姇r即為此狀態(tài)。　　在伺服電機上：設(shè)置控制方式；設(shè)置使能由外部控制；編碼器信號輸出的齒輪比；設(shè)置控制信號與電機轉(zhuǎn)速的比例關(guān)系。一般來說，建議使伺服工作中的最大設(shè)計轉(zhuǎn)速對應(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、使能信號線、伺服輸出的編碼器信號線。復(fù)查接線沒有錯誤后，電機和控制卡（以及PC）上電。此時電機應(yīng)該不動，而且可以用外力輕松轉(zhuǎn)動，如果不是這樣，檢查使能信號的設(shè)置與接線。用外力轉(zhuǎn)動電機，檢查控制卡是否可以正確檢測到步進伺服電機位置的變化，否則檢查編碼器信號的接線和設(shè)置　　3、試方向　　對于一個閉環(huán)控制系統(tǒng)，如果反饋信號的方向不正確，后果肯定是災(zāi)難性的。通過控制卡打開伺服的使能信號。這是伺服應(yīng)該以一個較低的速度轉(zhuǎn)動，這就是傳說中的“零漂”。　　一般控制卡上都會有抑制零漂的指令或參數(shù)。使用這個指令或參數(shù)，看電機的轉(zhuǎn)速和方向是否可以通過這個指令（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)，電機正轉(zhuǎn)，編碼器計數(shù)增加；給出負(fù)數(shù)，電機反轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，編碼器計數(shù)減小。如果電機帶有負(fù)載，行程有限，不要采用這種方式。測試不要給過大的電壓，建議在1V以下。如果方向不一致，可以修改控制卡或電機上的參數(shù)，使其一致?！　?、抑制零漂　　在閉環(huán)控制過程中，零漂的存在會對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，使電機的轉(zhuǎn)速趨近于零。由于零漂本身也有一定的隨機性，所以，不必要求伺服電機轉(zhuǎn)速絕對為零?！　?、建立閉環(huán)控制　　再次通過控制卡將伺服使能信號放開，在控制卡上輸入一個較小的比例增益，至于多大算較小，這...

圖像處理與機器視覺

發(fā)布時間： 2018 - 01 - 06

Python 圖像處理庫 Pillow 入門（含代碼）

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當(dāng)機器視覺遇到“人工智能-工業(yè)4.0”.....

發(fā)布時間： 2017 - 12 - 25

最新機器人視覺系統(tǒng)介紹，給機器人裝上“眼睛”

發(fā)布時間： 2017 - 12 - 18

西門子PLC通訊方式你知道多少？

發(fā)布時間： 2017 - 12 - 12

西門子PLC通訊方式你知道多少？西門子作為最早進入中國市場的工控廠家，其市場占有率一直非常高。西門子PLC的品質(zhì)非常好，其網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、開放性深受工控人員的喜愛，而且編程軟件分類多，使用方便。在國內(nèi)工控界具有顯著地位。雖然大家對西門子PLC都有一定的了解，但要你說出西門子PLC各種通信方式的特點，相信很多人都不能完整答出。下面就是幾種常見的西門子通信方式？一、PPI通訊PPI協(xié)議是S7-200CPU最基本的通信方式，通過原來自身的端口（PORT0或PORT1）就可以實現(xiàn)通信，是S7-200 CPU默認(rèn)的通信方式。二、RS485串口通訊第三方設(shè)備大部分支持，西門子S7 PLC可以通過選擇自由口通信模式控制串口通信。最簡單的情況是只用發(fā)送指令（XMT）向打印機或者變頻器等第三方設(shè)備發(fā)送信息。不管任何情況，都必須通過S7 PLC編寫程序?qū)崿F(xiàn)。當(dāng)選擇了自由口模式，用戶可以通過發(fā)送指令（XMT）、接收指令（RCV）、發(fā)送中斷、接收中斷來控制通信口的操作。三、MPI通訊MPI通信是一種比較簡單的通信方式，MPI網(wǎng)絡(luò)通信的速率是19.2Kbit/s~12Mbit/s，MPI網(wǎng)絡(luò)最多支持連接32個節(jié)點，最大通信距離為50M。通信距離遠(yuǎn)，還可以通過中繼器擴展通信距離，但中繼器也占用節(jié)點。MPI網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通?？梢話霺7-200、人機介面、編程設(shè)備、智能型ET200S及RS485中繼器等網(wǎng)絡(luò)元器件。西門子PLC與PLC之間的MPI通信一般有3種通信方式：1、全局?jǐn)?shù)據(jù)包通信方式2、無組態(tài)連接通信方式3、組態(tài)連接通信方式四、以太網(wǎng)通訊以太網(wǎng)的核心思想是使用共享的公共傳輸通道，這個思想早在1968年來源于廈威爾大學(xué)。 1972年，Metcalfe和David Boggs（兩個都是著名網(wǎng)絡(luò)專家）設(shè)置了一套網(wǎng)絡(luò)，這套網(wǎng)絡(luò)把不同的ALTO計算機連接在一起，同時還連...

盤點 | 機器人視覺工程師必須知道的工業(yè)相機相關(guān)問題

發(fā)布時間： 2017 - 12 - 11