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基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述

基于机器视觉的产品识别检测技术研究

摘要:机器视觉检测系统采用 CCD 照相机将被检测的目标转换 成图像信号,传送给图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信 息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽 取目标特征,如面积、数量、位置,再根据预设的允许度和其他条件 输出结果,包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等,实现自动 识别功能。机器视觉的研究是从 20 世纪 60 年代中期开始 70 年代已 形成几个重要研究分支:目标制导的图像处理、图像处理和分析的并 行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统 的知识库等。 关键词:机器视觉;CCD 相机;图像处理;产品检测。

引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断, 它是一项综合技 术,其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学 成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等,机器视觉更强调实用 性,要求能够适应工业生产中恶略的环境,要有通用的工业接口。电 视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能, 它作为早期人工智能的一部分,由于技术条件的限制进展缓慢。后来 在随着计算机技术的快速发展,机器视觉的研究得到了迅速发展 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,机 器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。 在中国机器视觉 技术应用开始与 90 年代,目前国内机器视觉大多为外国品牌,不过 随着机器视觉的应用,国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时,随 着配套基础设施建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对机器视 觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究 所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试, 这都将促进工业检 测自动化技术向智能化发展。

一、机器视觉 1.机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能, 从客观事物的 图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和 控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像 采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。 系统首先通过 CCD 相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号, 然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布 ! 亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容 许度和其他条件输出判断结果。 在工业应用中,机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技 术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传 感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术 等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个 成功的工业机器视觉应用系统。机器视觉更强调实用性,要求能够适 应工业生产中恶劣的环境, 要有合理的性价比, 要有通用的工业接口, 能够由普通工作者来操作,有较高的容错能力和安全性,不会破坏工 业产品,必须有较强的通用性和可移植性。对机器视觉工程师来说, 不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、 电一体化的综合能力。机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度, 因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机 器视觉,它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

2.机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于 60 年代初期, 电视摄像技术的成熟与计算 机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。 它作为早期人工智能研究 的一部分,由于技术条件的限制,进展缓慢。80 年代初,在 D·Marr 提出的计算视觉理论指导下,机器视觉研究得到了迅速发展,成为现 代科技研究的一个热点。90 年代,随着计算机技术的快速发展,机 器视觉在工业中得以应用, 如印刷电路扳的检验、 高精度导弹的制导、 机器人装配线、汽车流量检测等方面都有机器视觉系统的应用。 经过 40 来年的研究,机器视觉在深度和广度两方面都取得了很 大的进展,积累了丰富的学术研究成果,各种相关文献大量出现,已 经成长为一门内容十分丰富的独立学科, 在应用研究方面也取得了不 小的进展,如图纸的自动录入、光学字符阅读器、机器人视觉系统在 工业生产装配线上的应用等都十分引人注目。近年来,随着计算机技 术的高速发展,机器视觉系统的成本大幅度地下降。为应用研究奠定 了坚实的基础,应用视觉研究正在蓬勃兴起,前景十分光明。 回顾机器视觉的研究历史,可以看到两条相当清晰的道路:理论 与方法研究和应用研究。前者从纯学术的角度出发,研究模拟人类视 觉的各种理论与算法(如特征抽取 !双目立体视觉、运动与光流、由 线条图到实体、由阴影到形体、由纹理到形体等等) ;后者从实际问 题出发,研究识别、检测等问题(如工件的识别、印刷用电路板的检 验、字符识别等) 。总的来说,学术研究与应用研究相差很远,原因 可能是纯学术研究做了过多偏离实际情况的假设, 低估了实际问题的

复杂性, 造成其成果难以实用化。 当然, 机器视觉本身是十分复杂的, 研究只能逐步深入。 二、基于机器视觉的产品识别检测 1.图像特征识别技术研究 (1)遥感图像特征识别算法

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测, 提出一种基于 多目标化和


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