機器視覺系統的組成
　　機器視覺系統是指用計算機來完結人的視覺功用，也就是用計算機來完結對客觀的三維國際的辨認。按現在的了解，人類視覺體系的感受部分是視網膜，它是一個三維采樣體系。三維物體的可見部分投影到網膜上，人們依照投影到視網膜上的二維的像來對該物體進行三維了解。所謂三維了解是指對被調查方針的形狀、尺度、脫離調查點的間隔、質地和運動特征（方向和速度）等的了解。
　　機器視覺系統的輸入設備可以是攝像機、轉鼓等，它們都把三維的印象作為輸入源，即輸入計算機的就是三維管觀國際的二維投影。假如把三維客觀國際到二維投印象看作是一種正改換的話，則機器視覺系統所要做的是從這種二維投影圖畫到三維客觀國際的逆改換，也就是依據這種二維投影圖畫去重建三維的客觀國際。
　　機器視覺系統首要由三部分組成：圖畫的獲取、圖畫的處理和剖析、輸出或顯現。
將近80%的工業視覺體系首要用在檢測方面，包含用于進步出產功率、操控出產進程中的產品質量、收集產品數據等。產品的分類和挑選也集成于檢測功用中。下面經過一個用于出產線上的單攝像機視覺體系，說明體系的組成及功用。 
　　視覺體系檢測出產線上的產品，決議產品是否契合質量要求，并依據成果，發作相應的信號輸入上位機。圖畫獲取設備包含光源、攝像機等；圖畫處理設備包含相應的軟件和硬件體系；輸出設備是與制作進程相連的有關體系，包含進程操控器和報警設備等。數據傳輸到計算機，進行剖析和產品操控，若發現不合格品，則報警器告警，并將其掃除出出產線。機器視覺的成果是CAQ體系的質量信息來歷，也可以和CIMS其它體系集成。
　　圖畫的獲取
　　圖畫的獲取實踐上是將被測物體的可視化圖畫和內涵特征改換成能被計算機處理的一系列數據，它首要由三部分組成：
　　＊ 照明
　?。?/span> 圖畫聚集構成
　?。?/span> 圖畫斷定和構成攝像機輸出信號
　　1、照明
　　照明和影響機器視覺系統輸入的重要因素，由于它直接影響輸入數據的質量和至少30%的運用作用。由于沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的運用實例，要挑選相應的照明設備，以到達最佳作用。
　　過去，許多工業用的機器視覺系統用可見光作為光源，這首要是由于可見光簡單取得，價格低，而且便于操作。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈?？墒?，這些光源的一個最大缺陷是光能不能保持安穩。以日光燈為例，在運用的榜首個100小時內，光能將下降15%，跟著運用時刻的添加，光能將不斷下降。因而，怎么使光能在必定的程度上保持安穩，是實用化進程中急需求處理的問題。
　　另一個方面，環境光將改動這些光源照耀到物體上的總光能，使輸出的圖畫數據存在噪聲，一般選用加防護屏的辦法，減少環境光的影響。
　　由于存在上述問題，在如今的工業運用中，關于某些要求高的檢測使命，常選用X射線、超聲波等不可見光作為光源?？墒遣豢梢姽獠焕跈z測體系的操作，且價格較高，所以，現在在實踐運用中，仍多用可見光作為光源。
　　照明體系按其照耀辦法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻亮光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能取得高對比度的圖畫。前向照明是光源和攝像機坐落被測物的同側，這種辦法便于設備。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，依據它們發作的畸變，解調出被測物的三維信息。頻亮光照明是將高頻率的光脈沖照耀到物體上，照像機攝影要求與光源同步。
　　2、圖畫聚集構成
　　被測物的圖畫經過一個透鏡聚集在靈敏元件上，好像照像機攝影相同。所不同的是照像機運用膠卷，而機器視覺系統運用傳感器來捕捉圖畫，傳感器將可視圖畫轉化為電信號，便于計算機處理。
　　選取機器視覺系統中的攝像機應依據實踐運用的要求，其中攝像機的透鏡參數是一項重要方針。透鏡參數分為四個部分：擴大倍率、焦距、景深和透鏡設備。
　　3、圖畫斷定和構成攝像機輸出信號
　　機器視覺系統實踐上是一個光電改換設備，行將傳感器所接納到的透鏡成像，轉化為計算機能處理的電信號、攝像機可以是電子管的，也可是固體狀況傳感單元。
　　電子管攝像機開展較早，20世紀30年代就已運用于商業電視，它選用包含光感元件的真空管進行圖畫傳感，將所接納到的圖畫改換成模仿電壓信號輸出。具有RS-170輸出制式的攝像機可直接與商用電視顯現器相連。
　　固體狀況攝像機是在20世紀60年代后期，美國貝爾電話實驗室發明晰電荷耦合設備（CCD），而開展起來的。它上散布于各個像元的光敏二極管的線性陣列或矩形陣列構成，經過按必定次序輸出每個二極管的電壓脈沖，完結將圖畫光信號改換成電信號的意圖。輸出的電壓脈沖序列可以直接以RS-170制式輸入規范電視顯現器，或許輸入計算機的內存，進行數值化處理。CCD是現在最常用的機器視覺傳感器。
　　圖畫處理技能
　　機器視覺系統中，視覺信息的處理技能首要依賴于圖畫處理辦法，它包含圖畫增強、數據編碼和傳輸、滑潤、邊際銳化、切割、特征抽取、圖畫辨認與了解等內容。經過這些處理后，輸出圖畫的質量得到適當程度的改進，既改進了圖畫的視覺作用，又便于計算機對圖畫進行剖析、處理和辨認。
　　1、圖畫的增強
　　圖畫的增強用于調整圖畫的對比度，杰出圖畫中的重要細節，改進視覺質量。一般選用灰度直方圖修正技能進行圖畫增強。
　　圖畫的灰度直方圖是表明一幅圖畫灰度散布狀況的計算特性圖表，與對比度緊密相連。
　　一般，在計算機中表明的一幅二維數字圖畫可表明為一個矩陣，其矩陣中的元素是坐落相應坐標方位的圖畫灰度值，是離散化的整數，一般取0，1，……，255。這首要是由于計算機中的一個字節所表明的數值規模是0~255。別的，人眼也只能分辯32個左右的灰度級。所以，用一個字節表明灰度即可。
　　可是，直方圖僅能計算某級灰度像素呈現的概率，反映不出該像素在圖畫中的二維坐標。因而，不同的圖畫有可能具有相同的直方圖。經過灰度直方圖的形狀，能判別該圖畫的清晰度和是非對比度。
　假如取得一幅圖畫的直方圖作用不抱負，可以經過直方圖均衡化處理技能作適當修正，即把一幅已知灰度概率散布圖畫中的像素灰度作某種映射改換，使它變成一幅具有均勻灰度概率散布的新圖畫，完結使圖象清晰的意圖。
　　2、圖畫的滑潤
　　圖畫的滑潤處理技能即圖畫的去噪聲處理，首要是為了去除實踐成像進程中，因成像設備和環境所構成的圖畫失真，提取有用信息。眾所周知，實踐取得的圖畫在構成、傳輸、接納和處理的進程中，不可避免地存在著外部攪擾和內部攪擾，如光電改換進程靈敏元件靈敏度的不均勻性、數字化進程的量化噪聲、傳輸進程中的差錯以及人為因素等，均會使圖畫蛻變。因而，去除噪聲，康復原始圖畫是圖畫處理中的一個重要內容。
　　3、圖畫的數據編碼和傳輸
　　數字圖畫的數據量是適當龐大的，一幅512*512個像素的數字圖畫的數據量為256 K字節，若假定每秒傳輸25幀圖畫，則傳輸的信道速率為52.4M比特/秒。高信道速率意味著高出資，也意味著普及難度的添加。因而，傳輸進程中，對圖畫數據進行緊縮顯得十分重要。數據的緊縮首要經過圖畫數據的編碼和改換緊縮完結。
　　圖畫數據編碼一般選用猜測編碼，行將圖畫數據的空間改變規則和序列改變規則用一個猜測公式表明，假如知道了某一像素的前面各相鄰像素值之后，可以用公式猜測該像素值。選用猜測編碼，一般只需傳輸圖畫數據的起始值和猜測差錯，因而可將8比特/像素緊縮到2比特/像素。
　　改換緊縮辦法是將整幅圖畫分紅一個個小的（一秀取8*8或16*16）數據塊，再將這些數據塊分類、改換、量化，然后構成自適應的改換緊縮體系。該辦法可將一幅圖畫的數據緊縮到為數不多的幾十個特傳輸，在接納端再改換回去即可。
　　4、邊際銳化
　　圖畫邊際銳化處理首要是加強圖畫中的概括邊際和細節，構成完好的物體鴻溝，到達將物體從圖畫中分離出來或將表明同一物體外表的區域檢測出來的意圖。它是前期視覺理論和算法中的基本問題，也是中期和后期視覺勝敗的重要因素之一。
　　5、圖畫的切割
　　圖畫切割是將圖畫分紅若干部分，每一部分對應于某一物體外表，在進行切割時，每一部分的灰度或紋理契合某一種均勻測度度量。某實質是將像素進行分類。分類的依據是像素的灰度值、色彩、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。圖畫切割是圖畫處理技能的基本辦法之一，運用于比方染色體分類、景象了解體系、機器視覺等方面。
　　圖畫切割首要有兩種辦法：一是鑒于度量空間的灰度閾值切割法。它是依據圖畫灰度直方圖來決議圖畫空間域像素聚類。但它只運用了圖畫灰度特征，并沒有運用圖畫中的其它有用信息，使得切割成果對噪聲十分靈敏；二是空間域區域增加切割辦法。它是對在某種意義上（如灰度級、安排、梯度等）具有類似性質的像素連通集構成切割區域，該辦法有很好的切割作用，但缺陷是運算復雜，處理速度慢。其它的辦法如邊際追蹤法，首要著眼于保持邊際性質，盯梢邊際并構成閉合概括，將方針切割出來；錐體圖畫數據結構法和符號松懈迭代法同樣是運用像素空間散布聯系，將邊鄰的像素作合理的歸并。而根據常識的切割辦法則是運用景象的先驗信息和計算特性，首要對圖畫進行初始切割，抽取區域特征，然后運用范疇常識推導區域的解說，最終依據解說對區域進行兼并。
　　6、圖畫的辨認
　　圖畫的辨認進程實踐上可以看作是一個符號進程，即便用辨認算法來區分景象中已切割好的各個物體，給這些物體賦予特定的符號，它是機器視覺系統有必要完結的一個使命。
　　依照圖畫辨認從易到難，可分為三類問題。榜首類辨認問題中，圖畫中的像素表達了某一物體的某種特定信息。如遙感圖畫中的某一像素代表地上某一方位地物的必定光譜波段的反射特性，經過它即可判別出該地物的種類。第二類問題中，待辨認物是有形的全體，二維圖畫信息已經滿足辨認該物體，如文字辨認、某些具有安穩可視外表的三維體辨認等。但這類問題不像榜首類問題簡單表明成特征矢量，在辨認進程中，應先將待辨認物體正確地從圖畫的布景中切割出來，再設法將建立起來的圖畫中物體的特點圖與假定模型庫的特點圖之間匹配。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明。這兒存著怎么將隱含的三維信息提取出來的問題，當是今研討的熱點。
　　現在用于圖畫辨認的辦法首要分為決策理論和結構辦法。決策理論辦法的根底是決策函數，運用它對形式向量進行分類辨認，是以守時描繪（如計算紋理）為根底的；結構辦法的核心是將物體分化成了形式或形式基元，而不同的物體結構有不同的基元串（或稱字符串），經過對不知道物體運用給定的形式基元求出編碼鴻溝，得到字符串，再依據字符串判別它的屬類。這是一種依賴于符號描繪被測物體之間聯系的辦法。
　　那么，機器視覺系統規劃的難點都有哪些？
　　本文首要總結了一下五點，
　　榜首：打光的安穩性
　　工業視覺運用一般分紅四大類：定位、丈量、檢測和辨認，其中丈量對光照的安穩性要求最高，由于光照只需發作10-20%的改變，丈量成果將可能差錯出1-2個像素，這不是軟件的問題，這是光照改變，導致了圖畫上邊際方位發作了改變，即便再厲害的軟件也處理不了問題，有必要從體系規劃的視點，掃除環境光的攪擾，一起要確保主動照明光源的發光安穩性。當然經過硬件相機分辯率的提高也是進步精度，抗環境攪擾的一種辦法了。比方之前的相機對應物空間尺度是1個像素10um，而經過提高分辯率后變成 1個像素5um，精度近似可以以為提高1倍，對環境的攪擾天然增強了。
　　第二：工件方位的紛歧致性
　　一般做丈量的項目，無論是離線檢測，仍是在線檢測，只需是全自動化的檢測設備，首要做的榜首步工作都是要能找到待測方針物。每次待測方針物呈現在攝影視場中時，要能精確知道待測方針物在哪里，即便你運用一些機械夾具等，也不能特別高精度確保待測方針物每次都呈現在同一方位的，這就需求用到定位功用，假如定位不精確，可能丈量工具呈現的方位就不精確，丈量成果有時會有較大差錯
　　第三：標定
　　一般在高精度丈量時需求做以下幾個標定，一光學畸變標定（假如您不是用的軟件鏡頭，一般都有必要標定），二投影畸變的標定，也就是由于您設備方位差錯代表的圖畫畸變校對，三物像空間的標定，也就是具體算出每個像素對應物空間的尺度。
　　不過現在的標定算法都是根據平面的標定，假如待丈量的物理不是平面的，標定就會需求作一些特種算法來處理，一般的標定算法是處理不了的。
　　此外有些標定，由于不方面運用標定板，也有必要規劃特別的標定辦法，因而標定不必定能經過軟件中已有的標定算法悉數處理。
　　第四：物體的運動速度
　　假如被丈量的物體不是靜止的，而是在運動狀況，那么必定要考慮運動含糊對圖畫精度（含糊像素=物體運動速度*相機曝光時刻），這也不是軟件可以處理的。
　　第五：軟件的丈量精度
　　在機器視覺系統運用中軟件的精度只能依照1/2—1/4個像素考慮，最好依照1/2，而不能向定位運用相同到達1/10-1/30個像素精度，由于丈量運用中軟件可以從圖畫上提取的特征點十分少。