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图像分析和处理模块涉及哪些方面?

图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割。

       由于现场环境、CCD图像光电转换、传输电路及电子元件都会使图像产生噪声,这些噪声降低了图像的质量从而对图像的处理和分析带来不良影响,所以要对图像进行预处理以去噪。图像增强目是针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像复原是通过计算机处理,对质量下降的图像加以重建或复原的处理过程。图像复原很多时候采用与图像增强同样的方法,但图像增强的结果还需要下一阶段来验证;而图像复原试图利用退化过程的先验知识,来恢复已被退化图像的本来面目,如加性噪声的消除、运动模糊的复原等。图像分割的目的是把图像中目标区域分割出来,以便进行下一步的处理。

表面缺陷检测

图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。

       特征提取的作用是从图像像素中提取可以描述目标特性的表达量,把不同目标间的差异映射到低维的特征空间,从而有利于压缩数据量、提高识别率。表面缺陷检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等,用这些多信息融合的特征向量来区可靠地区分不同类型的缺陷;这些特征之间一般存在冗余信息,即并不能保证特征集是最优的,好的特征集应具备简约性和鲁棒性,为此,还需要进一步从特征集中选择更有利于分类的特征,即特征的选择。图像识别主要根据提取的特征集来训练分类器,使其对表面缺陷类型进行正确的分类识别。

       数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显示缺陷类型、位置、形状、大小,对图像进行存储、查询、统计等。

       机器视觉表面缺陷检测主要包括2维检测和3维检测,前者是当前的主要表面缺陷检测方式,也是本文的着重论述之处。

       机器视觉在工业检测、包装印刷、食品工业、航空航天、生物医学工程、军事科技、智能交通、文字识别等领域得到了广泛的应用。工业检测领域是机器视觉应用中比重最大的领域,主要用于产品质量检测、产品分类、产品包装等,如:零件装配完整性检测,装配尺寸精度检测,位置/角度测量,零件识别,PCB板检测,印刷品检测,瓶盖检测,玻璃、烟草、棉花检测,以及指纹、汽车牌照、人脸、条码等识别。表面质量检测系统是工业检测的极其重要的组成部分,机器视觉表面缺陷检测在许多行业开始应用,涉及钢板、玻璃、印刷、纺织品、木材、瓷砖、钢轨等多种关系国计民生的行业和产品。



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点击次数:27更新时间:2021-05-24