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介观尺度零件变视场结构光显微立体视觉测量方法研究

目录

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摘要...........................................................................................................................................................I ABSTRACT.............................................................................................................................................III 第一章绪论.. (1)

1.1研究背景及意义 (1)

1.2课题研究现状 (7)

1.2.1三维测量方法 (7)

1.2.2结构光显微视觉测量技术研究现状 (16)

1.2.3介观尺度投影镜头研究现状 (22)

1.2.4结构光远心显微立体视觉研究现状 (24)

1.3本文主要工作 (27)

第二章大倍率双远心变焦镜头近轴设计 (33)

2.1三镜组结构双远心变焦系统 (34)

2.1.1变焦方程 (34)

2.1.2镜组间隔与放大倍率之间的关系 (36)

2.1.3三镜组结构双远心系统分类 (37)

2.2四镜组结构双远心变焦系统 (44)

2.2.1四镜组结构双远心变焦系统数学模型 (44)

2.2.2四镜组结构双远心变焦系统分类 (45)

2.2.3模型求解 (54)

2.3本章小结 (54)

第三章变焦镜头像差设计理论和方法 (55)

3.1薄透镜模型设计方法 (56)

3.1.1薄透镜中心拉格朗日变化 (58)

3.1.2薄透镜中心物像共轭变化 (59)

3.1.3薄透镜中心光阑变化 (61)

2.1.4薄透镜模型像差设计 (61)

上海交通大学博士学位论文

3.2厚透镜模型设计方法 (66)

3.2.1厚透镜镜组光线追计 (66)

3.2.2厚透镜中心物像共轭变化 (69)

3.2.3厚透镜中心光阑变化 (71)

3.2.4厚透镜模型像差设计 (72)

3.3混合模型设计方法 (73)

3.4本章小结 (74)

第四章微型投影仪照明部分设计及变焦镜头结构设计 (75)

4.1微型DLP投影仪照明设计 (75)

4.1.1照明系统要求 (75)

4.1.2照明方式 (75)

4.1.3Zemax照明设计 (76)

4.1.4TIR棱镜设计 (77)

4.2变焦镜头机械结构设计 (79)

4.2.1光学设计 (79)

4.2.2变焦镜头结构设计 (90)

4.2.3装调与检测 (96)

4.3本章小结 (100)

第五章双目远心立体视觉系统标定与相位匹配 (101)

5.1远心镜头数学模型 (101)

5.2远心镜头标定 (105)

5.2.1基于二维靶标标定 (105)

5.2.2基于三维靶标标定 (112)

5.3图像矫正 (114)

5.3.1畸变矫正 (114)

5.3.2行对齐矫正 (116)

5.4实验验证 (130)

5.5本章小结 (137)

第六章误差分析及精度实验 (139)

6.1测量误差与精度分析 (139)

目录

6.1.1像元量化引起的误差 (140)

6.1.2系统结构与测量精度分析 (142)

6.1.3匹配误差引起的测量误差 (144)

6.2实验与精度分析 (145)

6.2.1立体标定误差 (145)

6.2.2行对齐矫正误差 (145)

6.2.3相位匹配实验 (146)

6.2.4测距实验及分析 (147)

6.3本章小结 (151)

第七章全文总结 (153)

7.1主要结论 (153)

7.2主要创新点 (156)

7.3研究展望 (157)

参考文献 (159)

附录1符号与标记 (169)

附录2图目录 (173)

附录3表目录 (177)

致谢 (179)

攻读博士学位期间已发表或录用的论文 (181)

上海交通大学博士学位论文

第一章绪论

第1页

第一章绪论

1.1研究背景及意义

介观尺度是指介于宏观尺度和微观尺度之间,尺寸范围为0.1mm ~10mm [1]。介观尺度零件由于其尺寸小、易集成、能耗低、成本低等优点,在国防工业、航空航天、微电子、生物医学等多个领域都有广泛的应用及前景。在国防领域,微制导系统、微武器装备及微侦察系统能够大大提升国防实力和军队战斗力;在航空航天领域,微卫星零部件、微推进系统可以大大减少卫星体积、减轻重量、延长使用寿命;在微电子领域,微马达、微型夹持、微装配系统能够提高电子封装可靠性;在生物医学领域,微外科手术使用微型机器人进入病人体内或血管内进行医学检查和医疗手术,可以大大减轻手术风险和病人痛苦。因此,介观尺度微零件相关制造以及测试技术已成为近

十年来机械学科研究的一个前沿和热点。

图1-1微系统技术尺寸[2]

Fig.1-1Dimensions in micro system technology

介观尺度零件的推广应用离不开微机电系统(MEMS)的发展。微机电系统在日本通常被称为微机械(micro machines),在欧洲通常被称作微系统技术(micro system technology)。微系统技术通常指与微观制造相关的技术,但至今还没有一个明确的被广泛接受的定义[2]。微系统技术在最近二十几年中获得了飞速的发展。微系统技术的

三维全景全景环视360全景的概述

https://www.doczj.com/doc/b64558964.html, 三维全景全景环视360全景的概述 三维全景也称为全景环视或360度全景。它是一种运用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄然后进行后期缝合并加载播放程序来完成的一种三维虚拟展示技术。从实现的虚拟效果专业程度来分,有柱状全景与球形360全景两种。柱状全景实现起来比较简单,它仅仅是对场景沿着水平方向进行环绕拍摄,然后拼合起来的全景,因此它只能够左右水平移动浏览,无法展现天空和地面的实际景象。球形360全景在拍摄与后期制作上要求较高,在拍摄时,需要沿着水平与垂直两个方向进行多角度环视拍摄,经过拼接缝合后可以实现上下与左右方向的360度的全视角展示,可以让观看者获得身临其境的感受。球型360全景在浏览中可以由观赏者对图像进行放大、缩小、移动观看角度后等操作。经过深入的编程,还可实现场景中的热点连接、多场景之间虚拟漫游、雷达方位导航等功能。三维全景技术广泛应用于宾馆酒店、旅游景点、房产家居、休闲会所、汽车展示、城市建筑规划等网络虚拟展示。 一、宾馆酒店全景虚拟展示高清晰三维全景展示,就像来到现场一样的参观,发挥酒店电子商务最大效益为您免费投放至酒店订房联盟网站平台,是您酒店超越竞争对手的有力武器!酒店三维全景虚拟导览,把的酒店的真实场景数字化,全方位搬到网络上。观众轻松点击鼠标,可以上下左右,走近,退远的观看酒店的客房,套房,会议室,商务空间,餐饮空间,娱乐休闲空间,360度观看,就像来到现场一样。结合酒店导航示意图,可以在酒店实现边走边看。充分展现酒店的设施环境。整合音乐,导游解说,多媒体手法为一体的高清晰度三维全景虚拟导览把酒店轻松“搬”到了客户面前,是酒店展示推广的最新有力武器.

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别,检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度,大小,形态等,工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸,表面缺陷等。不同的应用场合,就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高,就需要选择高分辨率的影像采集装置;有的检测需要产品的彩色信息,就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性,目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大,但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像,再用计算机进行图像处理得到相关检测信息,形成对被测产品的判断决策,最后将该决策信息发送到分拣装置,完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示: 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步,它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源,光学镜头,相机,图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息,做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测,并最大限度地减少对硬件系统的依赖性,而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢,误判率高,对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强,数据编码和传输,平滑,边缘锐化,分割,特征提取,目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言,最终是要实现次品(含不同种类的次品)与合格品的分离即分拣,这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合,分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种,除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要,必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分 成几部分实现? 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么?有那些方法可以得到图像? 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义? 数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理? 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩 色,有多少种颜色? 对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为? 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为: D = lg(Power_max / Power_min)×20; 对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

基于HALCON的双目立体视觉系统实现

图1双目立体成像原理图图3一般双目立体视觉系统原理图 由此可计算出空间中某点P在左摄像机坐标系中的坐标为: 因此,只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点,并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数,就可以确定这个点的三维坐标。 1.2双目立体视觉的系统结构以及精度分析 由上述双目视觉系统的基本原理可知,为了获得三维空间中某点的三维坐标,需要在左右两个摄像机像面上都存在该点的相应点。立体视觉系统的一般结构为交叉摆放的两个摄像机从不同角度观测同一被测物体。图3为原理图。这样通过求得两个图像中相应点的图像坐标,便可以由双目立体视觉测量原理求取三维空间坐标。事实上,获取两幅图像也可以由一个摄像机实现,如一个摄像机通过给定方式的运动,在不同位置观测同一个静止的物体,或者通过光学成像方式将两幅图像投影到一个摄像机,都可以满足要求。 各种双目视觉系统结构各有优缺点,这些结构适用于不同的应用场合。对要求大测量范围和较高测量精度的场合,采用基于双摄像机的双目立体视觉系统比较合适;对测量范围要求比较小,对视觉系统体积和质量要求严格,需要高速度实时测量对象,基于光学成像的单摄像机双目立体视觉系统便成为最佳选择。 基于双摄像机的双目立体视觉系统必须安装在一个稳定的平台上,在进行双目视觉系统标定以及应用该系统进行测量时,要确保摄像机的内参(比如焦距)和两个摄像机相对位置关系不能够发生变化,如果任何一项发生变化,则需要重新对双目立体视觉系统进行标定。 视觉系统的安装方法影响测量结果的精度。测量的精度可由下式得出: 上式中⊿z表示测量得出的被测点与立体视觉系统之间距离的精度,z指被测点与立体视觉系统的绝对距离,f指摄像机的焦距,b表示双目立体视觉系统的基线距,⊿d表示被测点视差精度。 为了得到更高的精度,应该使摄像机的焦距以及基线长度增大,同时应该使被测物体尽可能的靠近立体视觉系统。另外这个精度和视差的精度有直接的关系。在HALCON中一般情况下视差结果可以精确到1/5~1/10个像素,如果一个像素代表7.4μm那么视差的精度可以达到1μm。图4表示深度测量的精度和各个参数之间的关系(假设视差精度为1μm)。 如果b和z之间的比值过大,立体图像对之间的交迭区域将非常小,这样就不能够得到足够的物体表面信息。b/z可以取的最大值取决于物体的表面特征。一般情况下,如果物体高度变化不明显,b/z可以取的大一些;如果物体表面高度变化明显,则b/z的值要小一些。无论在任何情况下,要确保立体图像对之间的交迭区域足够大并且两个摄像机应该大约对齐,也就是说每个摄像机绕光轴旋转的角度不能太大。

图形创意设计的视觉理念.

大众文艺 大论文出自浙江农林大学科研课题,项目编号:2351000376我们正生活在一个资讯高度发达的时代,如何成为观者在茫茫讯息中锁定的焦点?怎样的设计作品才是具有了备受关注的超凡气质?王受之先生在他的《世界现代设计史》一书中首先提到“所谓设计,指的是把一种设计、规划、设想、问题解决的方法,通过视觉的方式传达出来的活动过程”。那么图形创意设计的视觉传达根植于何处呢?图像的视觉理念是什么呢? 图形作为视觉注目的中心,图形创意的优劣直接影响到观者的注目程度,好的图形不仅要在强烈的视觉冲击下,抓住观者的视线,作品还应该是洋溢着一种吸引人去分析的美丽——富有创意、简洁又充满着哲理,这样的作品才能够历久弥新。 一、图形的创意性 生活处处离不开创意,没有创意的生活是灰色的,死板而又毫无生机可言的。那么创意来源于哪里呢?创意来源于对生活敏锐的观察,创意来源于我们的新奇的想象,来源于一种非常规的思维。譬如:很多事物,在我们眼中是司空见惯的,但在孩子的 眼中是新奇的,因为孩子的思维没有太多的定式,对一切都充满了好奇,他们的思维宛若神来之笔,随心描绘。记得儿子第一次做电动自行车的经历,他说“车子前面好像装了一个电风扇”, 还记得哪本书看到的一个孩子形容马路上车多时说“马路上的车

像箭一样向我射过来”。这种没有被生活模式化的思维就是一种创造,发现就是创造。罗丹说过“生活中不是缺少美,而是缺少发现美的眼睛”。我们需要做的是去发现美,发现不同于以往的美,暂时丢掉那些固守的思维,打破常规,如孩童一样,始终保持一颗新奇而敏感的心,去重新观察,确立崭新的视角,会发现事物的多种角度和样貌是我们所不曾知道的,从而展开丰富的创想,创造出独特而新奇的视觉形象。 对于图形创意设计而言,就是围绕主题所展开的一种开放式的思维创意,它绝不是一种现实的简单再现,一如鲁道夫?阿恩海姆在他的《艺术与视知觉》中阐述的一样“视觉形象永远不是对于感性材料的机械复制,而是对现实的一种创造性的把握。它把握的形象是含有丰富的想象性、创造性、敏锐性的美的形象。观看世界的活动被证明是外部客观事物本身的性质与观看的本性之间的相互作用。”所以无论是运用头脑风暴,还是由感知形象及各部分感官对世界的认知而引发的形象联想;由经验的积累、沉淀所迸发出来的具有潜意识的、非逻辑的、快速的直觉思维, 还是由理性推理而衍生的逻辑思维,它无疑是拓展了主题的表现和表达的广度和深度,再经过头脑的综合分析、提取、分解和整合,创造出又“新”又“奇”,并且富有个性,又与众不同的视觉形象,又加之独特的表现手法,别出心裁的视觉感受,这样的图形才更具有吸引力,更可以达成深度传播的目的。 创意的灵感和风格并非灵感乍现,难以捉摸,它是可以捕捉的,有很多的方法可以遵循,例如形象联想、意向联想、异影图形、正负形、剪缺图形、同构图形、混维图形等,都可以成为不朽创意的方法来源,如绝对伏特加酒的创意,堪称完美,再如福田繁雄的领带,幽默风趣,出神入化,但是无论运用怎样的方法去创作,它的差异都来自于设计师的自身的差异,是设计师综合素质的体现。 二、图形的寓意性 “言有尽,意无穷”的境界,也是图形创意所追求的,除了主题意识表达的准确外,图形还应该是富有寓意、耐人寻味的。过于直白的图形设计不仅乏味无法达到传播的目的,也是对于观者智慧的一种忽视。芬兰的设计师博凯伶,作品以简洁、强烈和尖锐而著称,他曾经这样说过“什么是好?好的海报应该把观众当作有智慧的人来

视觉检测系统报告

视觉检测系统报告 年春季学期研究生课程考核(阅读报告、研究报告)考核科目:视觉测量系统学所在院(系):电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:***学 号:10S001***学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人: 视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在,已有15年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统,其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元,是按照每年 8、8%的增长速度增长的。而在中国,这个数字目前看来似乎有些庞大,但是随着加工制造业的发展,中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国,这种应用也在逐渐被认知,且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%~50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元

机器视觉测量技术1.

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 (多媒体介绍) 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性,因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观)视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉(预处理):对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测),提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉:在以物体为中心的坐标系中,恢复物体的完整三维图,识别三维物体,并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构:根据系统模型(非具体的事例)来研究系统的结构。(某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑) 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理,毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合,精确定量感知,危险场景,不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

双目视觉成像原理

双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来,这个差别,我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体(包括动物和人体形体)测量中,由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一,获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示,图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul,vl)和ar(ur,vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像,称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点,分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线,即投影线alOl和arOr,它们的交点即为世界空间中的对象点A(X,Y,Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1:立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3.1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理,图2所示为简单的平视双目立体成像原理图,两摄像机的投影中心的连线的距离,即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处,坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后,图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处,这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐

三维全景介绍

三维全景简介 一、什么就是三维全景 数字化实景展示其本质就是三维全景与多媒体技术相融合的高科技数媒产物。三维全景技术就是目前全球范围内迅速发展并逐步流行的一种视觉新技术。它给人们带来全新的真实现场感与交互式的感受。 三维全景也称为全景环视或360度全景,它就是一种运用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄然后进行后期缝合并加载播放程序来完成的一种三维实景展示技术。它提供了一种在互联网上直观展示物体的新方法,可以对一个现实物体进行360度观瞧,增加对产品的直观认识,此技术可广泛应用于各种产品在互联网上最全面、最直观的立体展示。 三维全景图在拍摄与后期制作上要求较高,在拍摄时,需要沿着水平与垂直两个方向进行多角度环视拍摄,经过拼接缝合后可以实现上下与左右方向的360度的全视角展示可以让观瞧者获得身临其境的感受。 三维全景在浏览中可以由观赏者对图像进行放大、缩小、移动观瞧角度后等操作。经过深入的编程,还可实现场景中的热点连接、多场景之间数字化漫游、雷达方位导航、语言解说、视频介绍、添加背景音乐、场景中具体的人或物等细节介绍、文字说明、高清图片细节展示、在线联系客服、电话客服、邮件支持、分享给微博或好友等特色实用功能。 二、三维全景特点 1、极具真实感 三维全景属于就是实地取景后对照片进行的技术处理,它的取材完全来自于现实场景。再加上它本身的三维特点,故三维全景极具真实感。让人有身临其境的感觉。 2、人机交互性强 三维全景可以随着观瞧者的操作而作出前后、远近、上下等动作,观瞧者可以根据自己的意愿随意浏览,人机互动性很强。 3、画面高清 三维全景在取景时所使用的单反相机像素极高,拍摄的效果属于就是高清效果。同时使用flash播放,而flash就是矢量的,故三维全景图像在播放时,不会因为图像的扩大、缩小、旋转等操作而出现失真的情况。 4、播放流畅 三维全景在互联网上的应用十分方便,可以很灵活的嵌入到网页。基于flash的播放使用的就是流媒体播放技术,对于网络带宽的要求较低,可以很顺畅的实现三维全景图像的播放。 5、可塑性强 三维全景以flash动画技术做为扩展平台,具有较强的可塑性,可以根据不同的需要实现众多功能扩展。如:添加背景音乐、解说、添加天空云朵等。 6、保密性强 主要针对网络应用而设计。根据三维全景特点,设计有域名定点加密(全景仅仅只能够在指定的域名下播放,下载后无法显示)、图片分割式加密等多种手段,以上加密全景仍可正常浏览,但无法下载,从而有效的保护了图片的版权。

视觉检测原理介绍

技术细节 本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术,基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术,成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术,使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。 图1 控制系统流程图 光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等),从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来,通过后续的系统进行下一步操作,主要分为以下几部分 CCD/CMOS图像采集部分 系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200,帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器,从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度,需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值,再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集,即视频信号的量化处理过程,图像采集处理过程如图所示:

图2 图像采集处理过程 数据处理部分 在自动检测中,是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域,每一个区域都满足特定区域的一致性,且是连通的,不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配,基于特征的匹配方法一般分为四个步骤:特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。 算法基本步骤如下: 1)利用图像的色彩、灰度、边缘、纹理等信息对异源图像分别进行分割,提取区域特征; 2)进行搜索匹配,在每一匹配位置将实时图与基准图的分割结果进行融合,得到综合分割结果; 3)利用分割相似度描述或最小新增边缘准则找出正确匹配位置。 设实时图像分割为m个区域,用符号{A1,A2,… Am}表示,其异源基准图像分割为n个区域,用符号{B1,B2,…Bn}表示。分割结果融合方法如下: 在每一个匹配位置,即假设的图像点对应关系成立时,图像点既位于实时图中,又位于其异源基准图像中,则融合后区域点的标识记为:(A1B1,A1B2,…,A2B1,A2B2,…)。标识AiBj表示该点在实时图中位于区域i,在基准图中位于区域j。算法匹配过程如下图所示:

双目视觉成像原理讲解学习

双目视觉成像原理

双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来,这个差别,我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体(包括动物和人体形体)测量中,由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一,获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示,图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul,vl)和ar(ur,vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像,称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点,分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线,即投影线alOl和arOr,它们的交点即为世界空间中的对象点A(X,Y,Z)。这就是立体视觉的基本原理。

图1:立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3.1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理,图2所示为简单的平视双目 立体成像原理图,两摄像机的投影中心的连线的距离,即基线距为b 。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处,坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后,图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f 处,这个虚拟的图像平面坐标系O1uv 的u 轴和v 轴与和摄像机坐标系的x 轴和y 轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P 在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上,则点P 图像坐标的Y 坐标相同,即v1=v2。由三角几何关系得到: c c 1z x f u = c c 2z )b -x (f u = v 1 c c 21z y f v v ==

视觉设计总监职责_视觉设计总监工作内容

视觉设计总监职责_视觉设计总监工作内容 视觉设计总监职责1 1、负责公司店铺整体形象的创意设计,把握店铺的整体风格和视觉呈现,全面提升网站的整体视觉效果; 2、配合运营和项目负责人实现各种视觉效果的呈现 3、根据运营推广方案更新优化店铺图片,并配合店铺活动及促销方案优化产品页面; 4、带过团队,善于沟通,懂得如何有效合理分工,增强团队凝聚力 5、管理美工团队,负责团队成员能力的培养及整个设计团队水平的提升; 视觉设计总监职责2 1、主要对接抖音及短视频产品的站内活动设计需求,完成设计需求; 2、负责运营设计团队的管理及产出质量的把控和提升; 3、要有较强的个人能力,有能力独立高水准完成大型的站内活动需求,追求设计的细节; 4、探讨适合业务的视觉调性、表现方法和视觉趋势,制定设计规范; 5、对设计抱有创作热情,并且能找到设计中的平衡点,具备成熟的设计观;

6、要求单兵作战能力强,更有丰富带队经验。 视觉设计总监职责3 1、负责公司整体形象设计,品牌网站及各个平台的页面设 计及品牌的整体视觉风格和规范,把握所有输出视觉的整体风 格和视觉形象,全面提升公司整体视觉效果; 2、负责公司各类宣传推广的广告创意及视觉设计(包括视觉、网页、广告、手册、品牌艺术表现等方面)的基调和表现形式,达到公司要求的营销与传播效果; 3、能精准的找寻产品卖点,生成图文并茂、有美感、吸引 购买力的设计,对自身作品有高的要求; 4、负责视觉团队培训、考核等团队日常工作管理,充分调 动团队的__意能力及创意效率; 视觉设计总监职责4 1、解读品牌调性,梳理文案逻辑,根据需求确定店铺各类 设计方向; 2、参与产品前期界面视觉风格研究、设计流行趋势分析, 协同部门完成产品创意制作; 3、负责线上平台的设计、协助改版和更新,包括界面设计、编辑和美化等; 4、积极融入团队,主动提升专业,主动配合领导完成各项 工作; 视觉设计总监职责5

360度全景立体成像实验

实验报告 课程名称: 《视觉信息应用技术》 指导老师: 章海军 张冬仙 成绩:__________________ 实验名称: 实验二 360度全景立体成像实验 实验类型: 设计型 同组学生姓名:___________ 一、实验目的和要求(必填) 二、实验内容和原理(必填) 三、主要仪器设备(必填) 四、操作方法和实验步骤 五、实验数据记录和处理 六、实验结果与分析(必填) 七、讨论、心得 一、实验目的和要求 本实验的目的是综合运用立体视觉的原理,实现一种360度全景立体成像的技术方法,为立体视觉在大地测量、军事侦察及星际探测等诸多领域的实际应用提供新的途径。要求实验者学习掌握两组序列数码照片(具有双眼视差)的拍摄方法,学习和熟练运用序列照片的拼接方法及拼接软件,自行编制或学习掌握360度全景立体图像的制作软件及制作方法等。 二、实验内容和原理 实验内容:利用双眼成像与立体视觉的知识,构建用一架双镜头数码相机拍摄两组序列照片(含双眼视差)的实验装置;采用这一拍摄装置,一次性或分次拍摄两组序列照片;运用序列照片的拼接软件,将这两组序列照片分别拼接成两张360度全景图像;再用补色立体图像的制作软件,将它们合成为360度全 景立体图像(也可用软件先制成多幅补色立体图像序列,再拼接成360度全景立体图像)。 实验原理:360度全景立体成像的原理如图1所示。通过360度旋转一架双镜头数码相机的方法,拍摄得到两组序列照片[图1(a)];用软件拼接方法,分别将这两组序列照片拼接成两张360度全景照片[图1(b)];由于这两张全景照片互相存在横向视差,利用补色法立体图像制作软件,即可制作合成一张360度全景立体图像。 图1 实现360度全景立体成像的序列图像拍摄原理图 (a) (b)

视觉创意表达和图形创意练习 -

《视觉创意表达》教案 课题名称:第一章视觉创意表达的基本概念 课题内容:1. 1视觉创意的思维方式 课题时间:2课时 一、视觉创意表达的概念: 视觉创意表达是把一种计划、规划、设想通过视觉的形式传达出来的活动过程。(等同于设计,把创意也就是计划、规划、设想—信息用视觉的语言表达出来的活动)。 到底什么是设计?怎样去设计?打个比方,这里有一个杯子。如果有人对你说:“请设计一下这个杯子吧”。你该怎么办呢?即使你知道这个杯子是你的设计对象,但是你也会感觉不知道怎样去设计它进而发现自己越来越不认识这个杯子了。 如果我们从杯子再扩展到盘子,把十几种同样是玻璃器皿却具有微妙差别的容器摆在你的面前,让你去界定哪些是杯子,哪些是盘子时,你又该如何去确定那个分界线呢? 如此这般,你就会感到对杯子更加不了解了。其实这种情况并不能说明你对杯子的认识有所倒退,相反,因为你不再是毫无意识的将此物品定义为杯子,而是进行了更深层次的思考,你对这个杯子有了更深层次的感受。 将已知的事物陌生化,然后在思考其深层次的真实本质,才能找到设计的突破口,就以杯子而言,材质是玻璃的,玻璃有什么样的特点?,如果是透明的,可不可以改一下颜色,可不可以换成不同的材质,可不可以设计一款不同的造型,换一个不同的图案或者将之变为一个功能多的杯子?或者你还能挖掘出更深的含义。 让我们轻轻地将手肘撑在桌子上,托着脸来看这个世界,眼前的一切似乎也会随之不同。我们观看世界的视角和感受世界的方法可能有千万种,只要能够下意识的将这些角度和感受的方法运用到日常生活中,就是设计。 (一)创意的思维方式(设计的关键:设计中的设计) 创意是什么?创意是传统的叛逆;是打破常规的哲学;是破旧立新;是超越自我,超越常规的导引; 形成创意的思维方式 ⑴水平思考法 水平思维就是在解决问题时广泛涉猎不同领域进行横向思考,充分利用各种外部信息以获得答案。可以锻炼思维的广阔性、灵活性和创造性。对于一个主题

机器视觉检测分解

研究背景: 产品表面质量是产品质量的重要组成部分,也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术,大致经历了三个阶段,分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 (1)人工目视检测法 (2)频闪检测法 无损检测技术 (1)涡流检测法 (2)红外检测法 (3)漏磁检测法 计算机视觉检测技术 (1)激光扫描检测法 (2)CCD 检测法 采用荧光管等照明设备,以一定方向照射到物体表面上,使用CCD摄像机来扫描物体表面,并将获得的图像信号输入计算机,通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后,提取图像中的表面缺陷的相关特征参数,再进行缺陷图像识别,从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点:实时性好,精确度高,灵活性好,用途易于扩充,非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点: 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主,没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备,对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上,对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例,但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高,对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷:砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出: 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷,但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看,对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性,造成缺陷误判。 国外研究发展现状: 20 世纪90 年代后,基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[],该系统具有自学习分类功能,应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接,极大地提高了检测系统实时的运算速度,有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i,该系统运用了自学习神经

单目视觉图像深度测量方法研究

单目视觉图像深度测量方法研究 相机与其它传感器相比,具有能够直观反映客观世界、数据量大、信息丰富等特点,而且通常价格较低、配置方便,是自动化装置和机器人感知环境传感器中的优先选择之一。但由于普通相机在拍摄时获得的是被拍摄场景投影到成像平面上的二维图像,丢失了场景的深度信息,这使得机器无法通过图像直接得到场景中物体的远近、大小和运动速度等信息,因此需要从二维图像中恢复深度信息,即深度测量。深度测量在工业自动化、智能机器人、目标检测和跟踪、智能交通、三维建模和3D视频制作等领域都有广泛的应用。深度测量方法有很多种,其中基于单目视觉的图像深度测量方法具有设备简单、成本低廉、操作方便等特点而成为研究热点,并且单目相机体积小,重量轻,在一些有空间大小或载荷限制的特定场合以及手眼系统等应用中,需要或只能使用基于单目视觉的图像深度测量方法,而目前该测量方法还很不成熟,有必要对其计算原理、技术方法等方面进行研究。 因此本文对基于单目视觉的图像深度测量方法开展研究,主要工作和创新点如下:(1)提出一种基于熵和加权Hu氏不变矩的目标物体绝对深度的测量方法。该方法用普通单目相机拍摄同一场景的两幅图像,拍摄时保持相机的参数不变,将相机沿光轴方向移动,分别在物距间隔为d的前后两处各拍摄一幅图像,然后采用LBF模型的方法分割出图像中的物体,并求出各个目标物体像的面积,再将物体像的熵的相对变化率和加权Hu氏不变矩结合起来实现图像内物体的自动匹配,最后运用本文推导的公式计算出各个目标物体的绝对深度。文中采用真实场景图像对该方法进行了实验验证并与其他方法进行了对比,结果表明了该方法的有效性。(2)提出一种基于SIFT特征的目标物体绝对深度的测量方法,该方法同样需要按照上面的方法获取同一场景的两幅图像,然后分别对这两幅图像进行图像分割和SIFT特征点提取,并进行图像中的目标物体匹配,接着用凸包和几何形状约束从匹配物体中选出一对最佳直线段,最后根据光学成像原理利用直线段长度计算出场景中静态目标物体的绝对深度信息。 由于是通过被测量物体上的两个SIFT特征点所成的直线段长度来计算出物体的绝对深度信息的,所以该方法鲁棒性较好,不受场景中被测量目标物体部分遮挡或缺失的限制,对比实验表明该方法测量精度高于现有其他方法。(3)提出一种基于梯度信息和小波分析的单幅图像相对深度测量方法。该方法首先利用图像

机器视觉系统概述.

2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 美国制造工程师协会(SME Society of Manufacturing Engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA Robotic Industries Association)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点: ■精度高 作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者,而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外,视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中,制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件,在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异,但都包括以下几个过程; ■图像采集 光学系统采集图像,图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性,例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制

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