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机器视觉工业缺陷检测的那些事-彩客网手机版

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【摘要】:

常用的图像处理算法:

 

1、图像变换:(空域与频域、几何变换、色度变换、尺度变换)

几何变换:图像平移、旋转、镜像、转置;

尺度变换:图像缩放、插值算法(最近邻插值、线性插值、双三次插值);

空域与频域间变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,有时候需要将空间域变换到频域进行处理。例如:傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为频域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

 

2、图像增强:

图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

 

灰度变换增强(线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换);

直方图增强(直方图统计、直方图均衡化);

图像平滑/降噪(邻域平均法、加权平均法、中值滤波、非线性均值滤波、高斯滤波、双边滤波);

 

图像(边缘)锐化:梯度锐化,roberts算子、laplace算子、sobel算子等;

 

3、纹理分析(取骨架、连通性);

 

4、图像分割:

 

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

 

(1)阈值分割(固定阈值分割、最优/otsu阈值分割、自适应阈值分割);

 

(2)基于边界分割(canny边缘检测、轮廓提取、边界跟踪);

 

(3)hough变换(直线检测、圆检测);

 

(4)基于区域分割(区域生长、区域归并与分裂、聚类分割);

 

(5)色彩分割;

 

(6)分水岭分割;

 

5、图像特征:

 

(1)几何特征(位置与方向、周长、面积、长轴与短轴、距离(欧式距离、街区距离、棋盘距离));

 

(2)形状特征(几何形态分析(blob分析):矩形度、圆形度、不变矩、偏心率、多边形描述、曲线描述);

 

(3)幅值特征(矩、投影);

 

(4)直方图特征(统计特征):均值、方差、能量、熵、l1范数、l2范数等;直方图特征方法计算简单、具有平移和旋转不变性、对颜色像素的精确空间分布不敏感等,在表面检测、缺陷识别有不少应用。

 

(5)颜色特征(颜色直方图、颜色矩)

 

(6)局部二值模式( lbp)特征:lbp对诸如光照变化等造成的图像灰度变化具有较强的鲁棒性,在表面缺陷检测、指纹识别、光学字符识别、人脸识别及车牌识别等领域有所应用。由于lbp 计算简单,也可以用于实时检测。

 

6、图像/模板匹配:

 

轮廓匹配、归一化积相关灰度匹配、不变矩匹配、最小均方误差匹配

 

7、色彩分析

色度、色密度、光谱、颜色直方图、自动白平衡

 

8、图像数据编码压缩和传输

 

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

 

9、表面缺陷目标识别算法:

 

传统方法:贝叶斯分类、k最近邻(knn)、人工神经网络(ann)、支持向量机(svm)、k-means等;

 

10、图像分类(识别)

 

图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。

 

11、图像复原

 

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

 

现有可用的视觉检测软件/库

 

 

1、可二次开发的视觉系统:labview、dvt、halcon、opencv等。

 

2、常用的视觉检测软件/库

 

视觉开发软件工具 halcon、visionpro、labview、opencv, 还有evision、mil、sapera等。

 

(一)、halcon:底层功能算法多,运算性能快,功能齐全,容易上手,开发项目周期短。非开源项目,商用收费,价格较贵。

 

  halcon:halcon是德国mvtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它是一套image processing library,由一千多个各自独立的函数,以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波,色彩以及几何,数学转换,型态学计算分析,校正,分类辨识,形状搜寻等等基本的几何以及影像计算功能。整个函数库可以用c,c ,c#,visual basic和delphi等多种普通编程语言访问。halcon为大量的图像获取设备提供接口,保证了硬件的独立性。

 

(二)opencv:功能算法相对较多(比halcon少),开源,可用于商用,开发周期较长(比halcon长),有些算法要自己写。

 

opencv是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在linux、windows和mac os操作系统上。其核心轻量级而且高效——由一系列 c 函数和少量 c 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。opencv用c 语言编写,它的主要接口也是c 语言。该库也有大量的python, java and matlab/octave的接口,如今也提供对于c#, ruby的支持。opencv可以在 windows, android, maemo, freebsd, openbsd, ios,linux 和mac os等平台上运行。

 

opencv出身:opencv是intel开源计算机视觉库。其核心由一系列 c 函数和少量 c 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。opencv 的特点拥有包括300多个c函数的跨平台的中、高层 api 跨平台:windows, linux;免费(free):无论对非商业应用和商业应用;速度快;使用方便。

 

opencv具有以下的特征:(1)开源计算机视觉采用c/c++编写。(2)使用目的是开发实时应用程序。(3)独立与操作系统、硬件和图形管理器。(4)具有通用的图象/视频载入、保存和获取模块。(5)具有底层和高层的应用开发包。

 

应用opencv能够实现以下功能:(1)对图象数据的操作,包括分配、释放、复制和转换数据。(2)对图象和视频的输入输出,指文件和摄像头作为输入,图象和视频文件作为输出。(3)具有对距陈和向量的操作以及线性代数的算法程序,包括距阵、解方程、特征值以及奇异值。(4)可对各种动态数据结构,如列表、队列、集合、树和图等进行操作。(5)具有基本的数字图象处理能力,如可进行滤波、边缘检测、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、直方图和图象金字塔等操作。

 

(6)可对各种结构进行分析,包括连接部件分析、轮廓处理、距离变换、各种距的计算、模板匹配、hongh变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合和delaunay三角划分等。(7)对摄像头的定标,包括发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计和立体对应。(8)对运动的分析,如对光流、运动分割和跟踪的分析。(9)对目标的识别,可采用特征法和隐马尔科夫模型(hmm)法。(10)具有基本的gui功能,包括图像与视频显示、键盘和鼠标事件处理及滚动条等。(11)可对图像进行标注,如对线、二次曲线和多边形进行标注,还可以书写文字(目前之支持中文)。

 

(三)visionpro

 

 visionpro是美国康耐视cognex公司提供全套视觉彩客网下载的解决方案。visionpro提供多种开发工具拖放式界面、简单指令码和编程方式等,全面支持所有模式的开发。用户利用visionpro quickbuild™可以无需编程配置读取、选择并优化视觉工具,决定产品是否合格。用户也可以利用c 、c#、vb及.net开发管理应用程序。vision pro提供的.net程序接口允许用户采用面向对象的高级语言编程访问所有工具,以高效开发客户的专用视觉方案。

 

(四)labview

 

  labview是一种程序开发环境,由美国国 家仪器(ni)公司研制开发,使用的是图形化编辑语言g编写程序,产生的程序是框图的形式。labview软件是ni设计平台的核心,也是开发测量或控制系统的理想选择。labview开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具,旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。

 

hsv颜色识别-hsv基本颜色分量范围

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在hsv空间进行的,然后对于基本色中对应的hsv分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。

 

h:  0 — 180

 

s:  0 — 255

 

v:  0 — 255

 

hsv(色相/饱和度/明度)颜色空间是表示类似于rgb颜色模型的颜色空间的模型。根据色相通道(channel)对颜色类型进行建模,因此在需要根据颜色对对象进行分割的图像处理任务中非常有用。饱和度的变化代表颜色成分的多少。明度通道描述颜色的亮度。

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