機器視覺技術及應用

前言

自動化技術在我國現代化建設進程中具有重要地位。五十多年來，自動化技術對我國社會主義現代化建設的眾多領域發(fā)揮了重要作用，產生了深遠影響。最具代表性的兩彈一星的成功發(fā)射、載入飛船的順利返回、嫦娥探月的環(huán)繞飛行等充分體現了自動化技術在國家重大工程應用中的示范作用。自動化技術也有力地推動著我國整體工業(yè)的發(fā)展和改變著人們的生活方式，如集成制造系統的普及推廣使機械加工制造自動化程度達到了更高的水平，服務機器人代替家政進入了家庭，改善了人們的生活環(huán)境，如此等等。我國正在全面建設小康社會，走新型工業(yè)化道路，促進信息化與工業(yè)化的“兩化”融合，實現工業(yè)、農業(yè)、國防和科學技術現代化。在此進程中，自動化技術起著不可替代的橋梁作用。這就迫切需要高等學校自動化專業(yè)辦學機構和廣大教師進行深入研究和探索，如何能夠為各行各業(yè)輸送大量具有工程實踐能力和應用創(chuàng)新能力的工程應用型自動化專業(yè)高級技術人才。在“教育部高等學校自動化專業(yè)教學指導分委員會”主任委員吳澄院士領導下，針對我國高等教育發(fā)展快、規(guī)模大、社會各行各業(yè)對工程應用型自動化專業(yè)人才需求量大的特點，按照大眾化高等教育階段分類指導的思想和原則，抓住有利時機，成立了“工程應用型自動化專業(yè)課程體系研究與教材建設委員會”，對工程應用型自動化專業(yè)的知識體系、課程體系、能力培養(yǎng)等進行了有益的探索，為工程應用型自動化專業(yè)人才培養(yǎng)、教材建設奠定了基礎。工程應用型自動化專業(yè)涉及面廣、行業(yè)多，其人才培養(yǎng)模式與課程體系涉及的因素眾多復雜，包括如何結合通識教育，拓寬應用口徑、突出專業(yè)重心、強化實踐教育、理論聯系實際、提高應用創(chuàng)新能力等，其中構建既不照搬研究型、也不雷同技能訓練型的工程應用型自動化專業(yè)課程體系，編寫一套有利于促進面向不同行業(yè)、應對不同層次問題的工程應用型學生個性發(fā)展的一流教材尤為重要，著力培養(yǎng)學生由解決工程實際問題到提出新問題的探索思維方式，即運用知識的創(chuàng)新能力?！敖逃扛叩葘W校自動化專業(yè)教學指導分委員會”在對工程應用型自動化專業(yè)課程體系研究的基礎上，從全國遴選有工程應用背景、有教材編寫經驗的教授與專家，組織編寫了這套工程應用型自動化專業(yè)系列教材，這對工程應用型自動化專業(yè)人才的創(chuàng)新能力培養(yǎng)具有重要意義。

內容概要

　　機器視覺系統的基本組成原理和圖像處理基礎，重點介紹機器視覺系統涉及的新技術、新方法、新器件及機器視覺的典型應用案例。全書共分10章，第1章簡要介紹機器視覺技術的基本概念、系統構成以及發(fā)展趨勢；第2章介紹機器視覺系統的硬件技術和教學實驗設備；第3章介紹機器視覺組態(tài)軟件XAVIS；第4章介紹圖像處理技術；第5、6章分別介紹機器視覺應用最普遍的尺寸測量技術與缺陷檢測技術；第7章介紹模式識別技術；第8章介紹圖像融合技術；第9章介紹基于機器視覺的運動目標跟蹤技術；第10章介紹三維重構的初級視覺理論與方法?！　　稒C器視覺技術及應用》重在理論聯系實際，在每一章都安排有涉及編者教學科研的典型機器視覺系統案例或機器視覺實驗專題?！稒C器視覺技術及應用》主要內容都具有工程應用項目研究的工業(yè)實際背景，每章配套的典型案例、習題和實驗均選自工業(yè)實際對象，很多來自科研項目研究的實際內容。配套的教學實驗提供了30余種實驗案例和200多種機器視覺算法庫函數供學生做實驗選學，并為樂于動手的學生提供了自學習實驗環(huán)節(jié)，也為有興趣深入鉆研機器視覺理論的學生介紹了圖像融合、視覺跟蹤以及三維重構的新理論和新方法。.，　　《機器視覺技術及應用》既可作為大專院校自動化、計算機、電氣工程、機電一體化等專業(yè)的教材，也適用于從事測量、檢測、控制及機器視覺等系統研究、設計和開發(fā)的科研與工程技術人員參考。

作者簡介

韓九強，西安交通大學自動控制研究所所長，教育部高等學校自動化專業(yè)教學指導分委員會副主任委員，全國自動化專業(yè)教材編審委員會委員，陜西省儀器儀表學會副理事長。主要研究方向：智能測控理論與應用，機器視覺技術與圖像信息融合，嵌入式技術與智能儀器。韓九強教授先后完成國家與省部基金、國際合作項目以及大中型企業(yè)產學研課題70余項；獲各級教學科研成果獎勵30余次，其中獲國家科學技術進步二等獎1項、省部級教學科研成果一等獎3項、二等獎2項、三等獎4項；獲國家發(fā)明專利6項；獲軟件著作權2項；在國內外期刊與國際會議上發(fā)表學術論文180余篇，其中SCI／EI檢索60余篇；主編出版學術著作3部。

書籍目錄

第1章 緒論1.1 機器視覺技術發(fā)展與應用1.1.1 機器視覺技術發(fā)展現狀1.1.2 機器視覺技術的應用1.2 機器視覺系統組成1.2.1 系統硬件1.2.2 組態(tài)軟件1.3 機器視覺方法分類1.3.1 尺寸測量1.3.2 缺陷檢測1.3.3 模式識別1.3.4 圖像融合1.3.5 目標跟蹤1.3.6 三維重構1.4 機器視覺發(fā)展趨勢習題與實驗參考文獻第2章 機器視覺硬件技術2.1 鏡頭技術2.1.1 視場角2.1.2 焦距2.1.3 自動調焦2.1.4 濾光鏡2.2 攝像機技術2.2.1 數字攝像機2.2.2 分辨率2.2.3 幀速2.2.4 智能相機2.2.5 相機接口2.3 光源技術2.3.1 前光源2.3.2 背光源2.3.3 環(huán)形光源2.3.4 點光源2.3.5 可調光源2.4 圖像采集卡2.5 攝像機標定技術2.5.1 成像幾何模型2.5.2 典型標定方法2.5.3 標定策略2.6 ZM-VSl200機器視覺教學實驗平臺習題與實驗參考文獻第3章 機器視覺組態(tài)軟件XAVIS3.1 XAVIS簡介3.2 XAVIS基本操作3.2.1 主窗口3.2.2 子窗口3.2.3 操作示例3.3 XAVIS基本函數3.3.1 參數類型3.3.2 文件操作3.3.3 控制函數3.3.4 功能函數3.3.5 擴展函數3.4 XAVIS接口技術3.4.1 動態(tài)鏈接庫技術3.4.2 自定義算法庫加載3.5 XAVIS編程實例3.5.1 邊緣提取3.5.2 圖像濾波3.5.3 尺寸測量3.5.4 印刷體字符檢測3.5.5 三維重構3.6 提示和操作技巧習題與實驗第4章 圖像處理技術4.1 圖像增強4.1.1 空域圖像增強4.1.2 頻域圖像增強4.2 圖像分割4.2.1 雙峰法4.2.2 迭代法4.2.3 大津法4.2.4 判別分析法4.2.5 一維最大熵方法4.3 邊緣提取4.3.1 邊緣定義及分類4.3.2 邊緣檢測算子4.3.3 輪廓提取方法4.4 數學形態(tài)學分析4.4.1 數學形態(tài)學原理4.4.2 圖像數學形態(tài)學基本運算4.4.3 圖像數學形態(tài)學應用4.5 圖像投影4.6 圖像特征提取4.6.1 圖像特征4.6.2 興趣點提取4.6.3 直線提取4.6.4 圓弧提取4.7 配準定位方法4.7.1 圖像配準數學建模4.7.2 圖像配準方法4.7.3 圖像配準的主要步驟習題與實驗參考文獻第5章 尺寸測量技術5.1 長度測量5.1.1 距離測量5.1.2 多距離測量和齒長測量5.1.3 線段測量5.2 面積測量5.2.1 基于區(qū)域標記的面積測量5.2.2 基于輪廓向量的面積測量5.3 圓測量5.3.1 正圓的測量方法5.3.2 多圓測量5.3.3 利用曲率識別法識別圓5.3.4 橢圓的測量方法5.4 線弧測量5.4.1 基于Harris角點檢測的線弧分離5.4.2 基于哈夫變換的線弧分離5.5 角度測量習題與實驗參考文獻.第6章 缺陷檢測技術6.1 缺陷檢測的分類方法6.2 瑕疵缺陷檢測6.2.1 瑕疵缺陷圖像特點6.2.2 瑕疵缺陷檢測算法6.2.3 應用實例6.3 劃痕檢測6.3.1 劃痕圖像的特點6.3.2 劃痕檢測算法6.3.3 應用實例6.4 焊點檢測與分類方法6.4.1 PCB焊點的分類6.4.2 焊點檢測與分類算法6.4.3 應用實例習題與實驗第7章 模式識別技術7.1 字符識別7.1.1 印刷體字符識別7.1.2 手寫體字符識別算法7.2 條碼識別7.2.1 條碼技術7.2.2 一維條碼識別7.2.3 二維條碼識別7.3 車牌識別7.3.1 車牌圖像預處理7.3.2 車牌字符分割與識別7.4 工件識別7.4.1 工件識別方法7.4.2 識別實例7.5 醫(yī)學圖像識別7.5.1 血管識別7.5.2 細胞識別習題與實驗參考文獻第8章 圖像融合技術8.1 圖像融合分類8.1.1 像素級融合8.1.2 特征級圖像融合8.1.3 決策級圖像融合8.2 圖像融合算法8.2.1 基本圖像融合算法8.2.2 金字塔圖像融合算法8.2.3 小波變換圖像融合算法8.3 圖像融合的評價標準8.3.1 主觀評價標準8.3.2 客觀評價標準8.4 圖像融合應用8.4.1 多光照圖像融合8.4.2 多聚焦圖像融合8.4.3 異質圖像融合習題與實驗參考文獻第9章 目標跟蹤技術9.1 檢測與跟蹤的關系9.2 運動目標檢測9.2.1 相鄰幀間差分算法9.2.2 背景差分算法9.3 運動目標跟蹤9.3.1 特征匹配搜索算法9.3.2 均值漂移算法9.3.3 目標遮擋跟蹤算法9.4 運動目標跟蹤實例9.4.1 無遮擋目標跟蹤實例9.4.2 有遮擋目標跟蹤實例習題與實驗參考文獻第10章 三維重構技術10.1 三維重構技術分類10.2 三維重構基本概念10.2.1 輻射度10.2.2 目標表面朝向10.2.3 反射類型與反射模型10.3 SFS三維重構算法10.3.1 基于混合反射模型的SFS算法(AHRM)10.3.2 AHRM算法實例分析10.3.3 基于透視成像模型的SFS算法(APM)10.3.4 APM算法的實例分析10.3.5 SFS三維重構變分算法10.3.6 變分算法實例分析10.4 光度立體學10.4.1 光度立體視覺法10.4.2 算法實例習題與實驗參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：1.1.2 機器視覺技術的應用機器視覺技術正在被廣泛地應用于各種生產活動，可以說需要人類視覺的場合幾乎都有機器視覺的應用，特別是在許多人類視覺無法感知的場合，如在精確定量感知、高速檢測判定、危險場景感知和不可見物體感知等情況下，機器視覺技術更顯示出其無可比擬的優(yōu)越性。機器視覺技術的應用主要包括如下幾個方面。1.在工業(yè)檢測中的應用工業(yè)檢測是指在工業(yè)生產中運用一定的測試技術和手段對生產環(huán)境、工況、產品等進行測試和檢驗，其檢測結果是對生產過程進行控制的重要指標，直接影響著生產效率和質量。在現代自動化大生產中，視覺檢測往往是不可缺少的重要環(huán)節(jié)。如汽車零件結構尺寸、藥品包裝正誤、IC字符印刷質量、電路板焊接好壞等，都需要工人通過卡尺、量規(guī)或者顯微鏡等工具進行觀測檢驗。人工檢測的弊端很多，主要體現在以下6個方面。（1）人工檢測勞動強度大、生產效率低。（2）人工檢測沒有嚴格統一的質量標準，直接影響產品的檢驗一致性。（3）在一些高速的生產環(huán)節(jié)，人工檢測無法實現實時全檢，只能對部分產品進行抽檢。（4）在高精度檢測要求下，人工檢測很難達到精度要求，而且檢測成本居高不下。（5）在某些高溫或有毒生產現場，無法通過人工方式對產品質量進行檢測。（6）人工檢測的數據無法及時準確地納入質量管理系統，不利于測控管系統集成。隨著現代工業(yè)的發(fā)展和進步，特別是在一些高精度加工產業(yè)，傳統的檢測手段已遠遠不能滿足生產的需要。機器視覺技術則因其具備在線檢測、實時分析、實時控制的能力以及高效、經濟、靈活的優(yōu)點，成為現代檢測技術中一種重要的技術手段。機器視覺技術在微尺寸、大尺寸、復雜結構尺寸和異型曲面尺寸檢測中具有突出的優(yōu)勢和特點：對于微尺寸測量，機器視覺技術不僅具有非接觸的特點，還可以通過調節(jié)攝像系統的分辨率和放大倍數方便地實現不同測量范圍的高精度測量；對于大尺寸測量，機器視覺技術可以通過拼接零件不同部位的圖像，分析得到零件的完整結構尺寸；對于復雜結構零件（如齒輪、螺紋、凸輪等）測量，機器視覺技術只需要一幅或多幅圖像就可以獲得復雜結構的輪廓信息。機器視覺工業(yè)檢測就其檢測性質和應用范圍而言，分為定量檢測和定性檢測兩大類，每類又分為不同的子類。除了對各種零件幾何尺寸的測量，機器視覺技術在工業(yè)在線檢測的應用還包括印制電路板檢查、鋼板表面自動探傷、大型工件平行度和垂直度測量、容器容積或雜質檢測、機器零件的自動識別和分類等。

編輯推薦

《機器視覺技術及應用》是教育部高等學校自動化專業(yè)教學指導分委員會規(guī)劃工程應用型自動化專業(yè)系列教材。

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