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您的位置>首頁>新聞動態> 機器視覺領域,大家對圖像處理及分析模塊了解么?

發布時間: 2021-08-30    瀏覽量:919
缺陷檢測,機器視覺

  圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與恢復、缺陷檢測和目標分割。

  由于場景環境、CCD圖像的光電轉換、傳輸電路和電子元器件等都會使圖像產生噪聲,降低圖像質量,給圖像處理和分析帶來不利影響,因此需要對圖像進行預處理去除噪聲。圖像增強的目的是強調給定圖像的整體或局部特征,使原始不清晰的圖像清晰或強調一些有趣的特征,放大圖像中不同物體特征之間的差異,抑制不感興趣的特征,提高圖像質量,豐富信息量,增強圖像的解釋和識別效果。圖像恢復是通過計算機處理重建或恢復質量下降的圖像的過程。圖像復原往往采用與圖像增強相同的方法,但圖像增強的結果需要在下一階段進行驗證;然而,圖像恢復試圖利用退化過程的先驗知識來恢復已經退化的原始圖像,例如加性噪聲和恢復運動模糊。圖像分割的目的是分割圖像中的目標區域,以便進一步處理。

缺陷檢測實測項目


  圖像分析模塊主要涉及特征提取、特征選擇和圖像識別。

  特征提取的作用是從圖像像素中提取能夠描述物體特征的表達式,并將不同物體之間的差異映射到低維特征空間,有利于壓縮數據,提高識別率。通常從表面缺陷檢測中提取的特征包括紋理特征、幾何特征、顏色特征、變換系數特征等。這些多信息特征向量用于可靠區分不同類型的缺陷;一般這些特征之間存在冗余信息,即不能保證特征集是的,好的特征集應該具有簡潔性和魯棒性。因此,需要進一步從特征集中選擇更有利于分類的特征,即特征選擇。圖像識別主要是根據提取的特征集訓練分類器,使其能夠正確分類識別表面缺陷的類型。

  數據管理和人機界面模塊可以在顯示器上立即顯示缺陷類型、位置、形狀和尺寸,并對圖像進行存儲、查詢和統計。

  機器視覺已廣泛應用于工業檢測、包裝印刷、食品工業、航空航天、生物醫學工程、軍事科技、智能交通、字符識別等領域。工業檢測領域是機器視覺應用中占比的領域,主要用于產品質量檢測、產品分類、產品包裝等。如零件裝配完整性檢查、裝配尺寸精度檢查、位置/角度測量、零件識別、PCB板檢查、印刷品檢查、瓶蓋檢查、玻璃、煙草和棉花檢查,以及指紋、汽車牌照、人臉和條形碼識別。表面質量檢測系統是工業檢測中極其重要的一部分。機器視覺表面缺陷檢測已經在很多行業得到應用,涉及鋼板、玻璃、印刷、紡織、木材、瓷磚、鋼軌等涉及國計民生的行業和產品。