12012研究生機器視覺課程檢測及課程設計內容1、什么是機器視覺，它的目標是什么？能否畫出機器視覺檢測系統的結構方塊圖，并說出它們的工作過程原理和與人類視覺的關系？機器視覺是機器(通常指計算機)對圖像進行自動處理并報告“圖像中有什么”的過程，也就是說它識別圖像中的內容。圖像中的內容往往是某些機器零件，而處理的目標不僅要能對機器零件定位，還要能對其進行檢驗。原始數據----------------特征向量____________________類別標識■特征度量模式分類器-----------機器視覺系統的組--------■>2、在機器視覺檢測技術中：什么是點視覺技術、一維視覺技術、二維視覺技術、三維視覺技術、運動視覺技術、彩色視覺技術、非可見光視覺技術等？能否說體的移動速度。攝(雙目視覺)；或者使用一個相機和一個輔助光源。光下觀察呈現藍色，是由于這個物體將日光中的藍光反射出來，而吸收了光譜中3、機器視覺檢測技術中：光源的種類有哪些？不同光源的特點是什么？光照方式有幾種？不同光照方式的用途是什么？又和技術特點和要求？2低高差好差好差低低高差好差好差低成本亮度穩定度使用壽命溫度影響稱差一般好一差一般好一般低一般高一般鹵素燈+光纖導管一般一般一般一般光照方式有以下幾種:背景光法(背光照射)是將被測物置于相機和光源之間。這種照明方式的優點是可將被測物的邊緣輪廓清晰地勾勒出來。由于在圖像中，被測物所遮擋的部分為黑色，而未遮擋的部分為白色，因此形成“黑白分明”的易于系統分析的圖像。此方法被應用于90%的測量系統中。前景光法(正面照射)是將燈源置于被測物和相機之前。又可分為明場照射和暗場照射。明場照射是為了獲得物體的幾乎全部信息，照射物體的光在視野范圍之內幾乎全部反射回去；暗場照射是為了獲取物體表面的凹凸，照射物體的光在視野范圍之外有部分光反射回同軸光法是將燈源置于被測物和相機之間。各自的作用是什么？光學鏡頭有幾種類型，它們各自有何用途？光學鏡頭有哪些技答：機器視覺檢測系統中，光學系統用來采集物體的輪廓、色彩等信息。的作用是對成像光線進行調焦等處理，使成像更清晰；成像器件的作用是將光學現曝光平衡；快門的作用是將想要獲取的光學光學鏡頭的類型：標準鏡頭、廣角鏡頭、遠攝鏡頭、魚眼鏡頭、反射式鏡頭、變焦鏡頭和特殊鏡頭等。標準鏡頭的作用是獲取和人眼觀看效果類同的圖像；廣角鏡頭的作用是近距離拍攝較大場景的圖像；遠攝鏡頭的作用是遠距離攝取景物的較大影3象，對拍攝不易接近的物體，如動物、風光、人的自然神態，均能在遠處不被干擾的情況下拍攝；魚眼鏡頭的作用是近距離拍攝更大場景的圖像；反射式鏡頭的作用是更遠距離攝取物體圖像；變焦鏡頭的作用是在不改變拍攝距離的情況下，能夠在較大幅度內調節底片的成像比例。光學鏡頭的技術參數有分辨率，失真，透光，暗角盲區。們的差別是什么？它們有哪些主要的技術參數，其作用是什么？光電轉換器件CCD和CMOS的作用是作為半導體光敏元件把光信號轉換為電信CCD(Charge-CoupledDemce)電路耦合器件的工作原理：CCD電路耦合器分三個階段采集圖像信號，首先將光信號轉換為電信號，然后暫時存放在CMOS存儲器中，CMOS(ComplementMetalOxideSemiconuctor)是互補金屬氧化物場效應的簡稱，其工作原理為：CMOS光元件都直接整合了放大器和模數轉換邏輯，當感光二極管接受光照、產生模擬的電信號之后，電信號首先被該感光元件中的放大器放大，然后直接轉成對應的數字信號。換句話說，在CMOS傳感器中，每一個感光元件都可產生最終的數字輸出，所得數字信號合并之后被直接送交DSP芯片處理。從技術角度來講二者的主要區別如下：(a)信息讀取方式不同；(b)速度有所差別；(c)電源及耗電量；(d)成像質量S輸出接口、鏡頭安裝方式。種與處理的方法和算法？邊緣檢測和邊緣提取有何區別？圖像分割有幾種方法？如何理解圖像處理中的卷積？能否描述空間域處理和變換域處理的方法和用途？從而改進特征抽取、圖像分圖像預處理即在圖像分析中，對輸入圖像進行特征抽取、分割和匹配前所進行的處4理。是將每一個文字圖像分檢出來交給識別模塊識別的這一過程。邊緣檢測使用數學方法提取圖像像元中具有亮度值(灰度)空間方向梯度大的邊、線特征的過程。邊緣提取是要保留圖像弧度變化比較劇烈的區域，從數學上最直觀的方法就是微分(對于數字圖像來說就是差分)，在信號處理的角度來看，也可以說是高通濾波器，即圖象分割有三種不同的方法，其一是將各象素劃歸到相應物體或區域的象素聚類方法即區域法，其二是通過直接確定區域間的邊界來實現分割的邊界方法，其三是首先檢測圖像分割主要包括4種技術：并行邊界分割技術、串行邊界分割技術、并行區域分割技術和串行區域分割技術。fxg(x)，然后將模版g(x)在圖像中移一點(通常是灰度值)，把新得到的像素集合起來就是卷積后的圖像?？臻g域是指圖像本身，空間域圖像處理的方法是直接對圖像的像素進行處理，主要是亮度(灰度級)變換和空間濾波兩種方法。器視覺檢測(如：各階矩的應用等)？Cannyroberts測法，prewitt邊緣檢測下面實現一種基于C++軟件語言的程序算法：HDIBSUSANEdgeDetectDIB(HDIBhDib){SetCursor(LoadCursor(NULL,IDC_WAIT));DWORDdwDataLength=GlobalSize(hDib);HDIBhNewDib=GlobalAlloc(GHND,dwDataLength);if(!hNewDib){SetCursor(LoadCursor(NULL,IDC_ARROW));returnNULL;}LPBYTElpDIB=(LPBYTE)GlobalLock(hNewDib);5if(lpDIB==NULL){SetCursor(LoadCursor(NULL,IDC_ARROW));returnNULL;}LPBYTElpDIBSrc=(LPBYTE)GlobalLock(hDib);memcpy(lpDIB,IpDIBSrc,sizeof(BITMAPINFOHEADER)+PaletteSize(lpDIBSrc));DWORDlSrcWidth=DIBWidth(lpDIBSrc);DWORDlSrcHeight=DIBHeight(lpDIBSrc);WORDwBitCount=((LPBITMAPINFOHEADER)lpDIBSrc)->biBitCount;DWORDlSrcRowBytes=WIDTHBYTES(ISrcWidth*((DWORD)wBitCount));LPBYTElpOldBits=FindDIBBits(lpDIBSrc);LPBYTElpData=FindDIBBits(lpDIB);//圖像變換開始//////////////////////////////////////////DWORDi,j,h,k,offset;intNearPoint[37];intOffSetX[37]={-1,0,1,6-2,-1,0,1,2,-3,-2,-1,0,1,2,3,-3,-2,-1,0,1,2,3,-3,-2,-1,0,1,2,3,-2,-1,0,1,2,-1,0,1};intOffSetY[37]={-3,-3,-3,-2,-2,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,intthre,same,max,min;//統計象素亮度最大值和最小值max=min=0;for(i=0;i<ISrcHeight;i++)for(j=0;j<ISrcWidth;j++){offset=ISrcRowBytes*i+j;if(max<(int)(*(lpOldBits+offset)))max=(int)(*(lpOldBits+offset));if(min>(int)(*(lpOldBits+offset)))min=(int)(*(lpOldBits+offset));}//相似度閾值為最大值和最小值差的thre=(max-min)/10;7for(i=3;i<ISrcHeight-3;i++)for(j=3;j<ISrcWidth-3;j++){//統計圓形鄰域內相似的點的個數same=0;~|for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h]=(int)(*(lpOldBits+ISrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])));for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18]))<=thre)same++;if(same>27)*(lpData+ISrcRowBytes*i+j)=255;else*(lpData+ISrcRowBytes*i+j)=0;}}if(wBitCount==24){inttheSame[3],theMax[3],theMin[3],theThre[3];|memset(theMax,0,sizeof(int)*3);memset(theMin,0,sizeof(int)*3);for(i=0;i<ISrcHeight;i++)for(j=0;j<ISrcWidth;j++){offset=ISrcRowBytes*i+j*3;for(k=0;k<3;k++){if(theMax[k]<(int)(*(IpOIdBits+offset+k)))}8theMax[k]=(int)(*(IpOIdBits+offset+k));if(theMin[k]>(int)(*(IpOIdBits+offset+k)))theMin[k]=(int)(*(IpOIdBits+offset+k));}9for(k=0;k<3;k++)theThre[k]=(theMax[k]-theMin[k])/10;for(i=3;i<ISrcHeight-3;i++)for(j=3;j<ISrcWidth-3;j++){memset(theSame,0,sizeof(int)*3);for(k=0;k<3;k++){for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h]=(int)(*(lpOldBits+ISrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])*3+k));for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18]))<=theThre[k])theSame[k]++;}if((theSame[0]>27)&&(theSame[1]>27)&&(theSame[2]>27))memset(lpData+ISrcRowBytes*i+j*3,255,3);elsememset(lpData+ISrcRowBytes*i+j*3,0,3);}}GIobalUnlock(hDib);GlobalUnlock(hNewDib);SetCursor(LoadCursor(NULL,IDC_ARROW));returnhNewDib;8、你編寫并運行通過了哪些圖像處理的計算機程序程序,能否寫出流程圖?答：運用matlab編寫過讀取原始圖像，對圖像進行灰度處理，對灰度圖像進行直方圖、均值濾波、中值濾波、圖像銳化、表面邊緣檢測及提取等程序。直方圖均值濾波中值濾波圖像銳化表面邊緣檢測9、綜合機器視覺檢測技術課程內容，在設計一個機器視覺檢測系統時，設計過程應如何進行，需重點考慮什么問題？答：1)選取合理的光源；2)選取合適的鏡頭；3)選取合適的信息處理系統；4)設計合理的檢測控制系統；5)針對用戶需求根據軟件設計相對應的程序。個人覺得應該重點考慮光照的方式和圖像提取的方法，合理的光照可以讓采集系統得到高質量的圖像，簡化軟件算法，提高檢測速度。合適的提取方法可以是任務完成的更輕松出色！同時，由于機器視覺是一種比較復雜的系統，大多數系統檢測對象都是的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。有CameraLink,IEEE1394,USB2.0,Ethernet,USB3.0CameraLink680Mb/sIEEE1394400Mb/sUSB2.0480Mb/sEthernetGbsCameraLink規范由自動圖像協會(AIA)提供支持，對攝像機接口、電纜和抓幀器進行了標準化，用于轉換攝像機數據，通常通過PCITM或者PCIe?總線將相比于USB接口，早期在USB1.1時代，1394a接口在速度上占據了很大的優勢，在USB2.0推出后，1394a接口在速度上的優勢不再那么明顯。同時現在絕對多數主流的計算機并沒有配置1394接口，要使用必須要購買相關的接口卡，增加額外的開支。目前單純1394接口的外置式光儲基本很少，大多都是同時帶有1394和USB接口的多接口產品，使用更為靈活方便。USB2.0雖然標稱速度可以，但事實上大多數廠商對高速狀態下的USB傳輸支持的還是很driver，目前我看到的，1394比USB好很參與了一些簡單的圖像采集實驗，比如用攝像頭采集一幅圖像，然后進行圖像的二值、銳化、平滑、邊緣檢測及提取等處理，攝像頭要是彩色的就要先把圖像轉化為灰度圖像再對圖像進行各種處理。參與了這些圖像采集實驗后我覺得圖像采集實驗重在后期處理上當然前期采集圖像也很重要，所以我們要更加努力學習matlab及C++還有VC中涉及到圖像處理的部分，為以后遇到更難更復雜的圖像采集實驗時打下堅實的基礎。12、你對本課程學習有何體會(自學和課堂)、收獲和建議？感覺自己還差的好多，以后還要多加學習，不會的要及時請教學長或者老師。上完這門課程感覺收獲還是蠻大的，許老師給我們看了許多國際上先進的產品，更加激勵了我們在課下繼續好好學習這門課程，建議就是老師再有什么好的學習資料時希望老師可以繼續提供給我們。二、選擇光源和鏡頭1、若給出被測物體的長、寬、高及測量精度，你如何選擇CCD和鏡頭組成的攝像機，以保證完成測量任務。說出計算公式、流程及過程。答：首先