機器視覺系統大體分為圖像采集和圖像處理兩個部分。

       圖像采集是工業相機與PC端通過圖像采集卡相互鏈接，圖像采集卡接收工業相機的模擬信號或數字信號，并將信號處理轉換為適用于PC端的信息。

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圖像處理技術的應用

1、圖像采集

       視覺檢測首先需要對輸入的圖片進行采集，根據項目需求不同，對樣本要求也不會相同。合理地根據項目需求，標定合適的樣本，需要通過對大量的樣本進行訓練以提升性能。

        圖像格式（像素格式）：分為黑白圖像和彩色圖像，黑白圖像的灰度等級可分為256級，即以8位來表示；而彩色圖像可由RGB(YUV)3種色彩組合而成。

2、圖像預處理

       圖像處理是用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術，一般指數字圖像處理，其主要內容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。

（1）圖像增強

       用于調整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節，改善圖像質量。有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別。包括灰度變換法、直方圖修正以及濾波等方法。

（2）圖像變換

       由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理。

（3）圖像編碼與壓縮

       圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、特征提取

       圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，有意義的特征（包括圖像的顏色、形狀、灰度和紋理等）有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

       雖然目前已有不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。

4、識別技術

       圖像識別過程實際上可以看作是一個標記過程，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。

       在很多場合，圖像所傳送的信息比其他形式的信息更豐富、真切和具體。人眼與大腦的協作使得人們可以獲取、處理以及理解視覺信息，人類利用視覺感知外界環境信息的效率很高。

5、運動目標檢測技術

       運動目標檢測主要目的是從圖像中提取出運動目標并獲得運動目標的特征信息，如顏色、形狀、輪廓等。提取運動目標的過程實際上就是一個圖像分割的過程，而運動物體只有在連續的圖像序列(如視頻圖像序列)中才能體現出來，運動目標提取的過程就是在連續的圖像序列中尋找差異，并把由于物體運動和表現出來的差異提取出來。

       常用的四種方法：連續幀間差分法、背景差分法、光流法和運動能量法。

6、目標跟蹤檢測技術

       運動目標檢測是計算機視覺和視頻處理領域非常重要和有效的研究課題，因為它是視頻目標分類和視頻跟蹤活動等許多復雜過程的關鍵步驟。因此，從給定的視頻幀序列中識別移動對象的實際形狀變得相關。

       然而，由于動態場景變化、光照變化、陰影的存在、偽裝和引導問題等各種挑戰，檢測運動中物體的實際形狀的任務變得很棘手。

       幀間差分法是檢測運動物體最常用的方法，它分別找到當前幀和前一個連續幀以及當前幀和下一個連續幀之間的差異，然后，該算法選擇兩個不同幀之間的最大像素強度值。接下來，將得到的差異幀劃分為不重疊的塊，并計算每個塊的強度總和和平均值，隨后，它使用閾值和強度平均值找到每個塊的前景和背景像素。

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當前面臨的挑戰

1、不同角度，不同外界因素（光源、顏色、相機等）影響圖像采集效果。

2、同一張圖在不同的背景下獲取，諸多因素會影響圖像的像素灰度，使圖片的特征讀取困難。

3、圖像中的物體以二維的形式呈現，識別過程中會出現少許偏差。

4、通用的視覺檢測系統，并不能適應任何環境，而要建立一個可與人的視覺系統相比的通用視覺系統是非常困難的。

5、目標之間或者目標與人之間互遮擋，尤其是在擁擠狀態下，目標檢測很不穩定，檢測結果也很不理想，這個問題還需要進一步的研究解決。

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提升圖片識別技術的有效方法

1、圖像并行處理

       并行計算是提高處理速度最有效的技術之一，圖像并行處理技術為提高圖像處理效率提供了廣闊的空間。

       圖像并行處理包括并行算法和多處理器并行硬件系統，圖像處理并行算法的執行效率依賴于多處理器系統的硬件結構。

       通常，一種并行結構只適合于一類并行算法的映射。圖像并行處理結構設計面臨的主要問題可以概括為兩個方面：其一，圖像并行處理硬件結構復雜，在實際應用中圖像處理結構的開發周期長、成本高；其二，面向圖像處理算法的硬件結構針對性設計方法導致圖像處理平臺的可重用性差，調整、擴展和升級困難。

2、數字信號處理器

       數字信號處理器是由大規模或超大規模集成電路芯片組成的用來完成某種信號處理任務的處理器。數字信號處理是將信號以數字方式表示并處理的理論和技術。

       數字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。數字信號處理的目的是對真實世界的連續模擬信號進行測量或濾波。因此在進行數字信號處理之前需要將信號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字信號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。

3、專用集成電路

       專用集成電路是為特定用戶或特定電子系統制作的集成電路。數字集成電路的通用性和大批量生產，使電子產品成本大幅度下降，推進了計算機通信和電子產品的普及，但同時也產生了通用與專用的矛盾，以及系統設計與電路制作脫節的問題。同時，集成電路規模越大，組建系統時就越難以針對特殊要求加以改變。

       智能化、自動化、數字化、信息化是未來制造業的發展大趨勢，雙翌光電致力于制造業工廠智能改造，數字化升級。我們堅信通過不斷努力與創新，能夠實現與客戶的合作共贏。如果您有相關視覺檢測方面的需求，請聯系我們。