《视觉检测》PPT课件

第八章 视觉检测,本章在对视觉检测技术进行全面概括的基础上，重点讲述视觉传感器、数字图像检测与处理的基本理论，并以机器人视觉系统和自动调焦系统为例，说明视觉检测系统在实际中的应用。,8.1 视觉检测技术概述,8.1.1 视觉检测及特点 视觉检测的基本任务就是要实现物体几何尺寸的精确检测或对物体完成精确定位。 视觉检测技术就是利用图像检测器件(如CCD摄像器件) 采集图像，并用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。 视觉检测的目的之一就是要寻找人类视觉规律，而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统 视觉检测具有非接触、动态响应快、量程大、可直接与计算机联接等优点，视觉检测所能检测的对象十分广泛，可以说对对象是不加选择的。,8.1 视觉检测技术概述,8.1.2 视觉检测系统的组成 视觉检测系统的构成如图所示。 狭义的视觉传感器可以只包括摄像器件，广义的视觉传感器除了镜头和摄像器件外，还可以包括光源、图像存储体和微处理器件与图像存储体以及微处理器等部分集成在一起的数字器件。,8.1 视觉检测技术概述,一、光源 1.光源的选择 用于视觉检测的光源应满足以下几点要求： （1）照度要适中 （2）亮度要均匀 （3）亮度要稳定 （4）不应产生阴影 （5）照度可调 2.光源的照明方式 光源的照明一般有以下几种方式，图如书308页所示。 漫反射照明方式、透射照明方式、结构光照明方式和定向照明方式,8.1 视觉检测技术概述,二、镜头 1.镜头的作用 （1）成像功能（2）聚焦功能 （3）变焦功能 2.镜头的技术指标 (1)焦距 (2)光圈 (3)安装方式 3.镜头的种类 按照焦距大小可以分为广角镜头、标准镜头、长焦距镜头；按变焦方式可以分为固定焦距镜头、手动变焦距镜头、电动变焦距镜头；按光圈方式可以分为固定光圈镜头、手动变光圈镜头、自动变光圈镜头；按安装方式可以分为普通安装镜头、隐蔽安装镜头。,8.1 视觉检测技术概述,三、图像存储体 图像存储体可以分为外置式和内置式两种。外置式图像存储体为独立单元，它一般单独供电，功能较为全面，可以适用于微机系统、笔记本电脑、微处理器和可编程控制器等，成本也较高。内置式图像存储体一般为卡式结构称为图像卡)，可以直接插入计算机扩展槽内，使用方便、成本低，并可以充分利用计算机的软硬件资源。,8.1 视觉检测技术概述,8.1.3 计算机视觉 一、计算机视觉 二、计算机视觉要达到的目的 1.根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离。 2.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数。 3.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理性质。,8.1 视觉检测技术概述,4.根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。 计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。 计算机视觉研究的本质问题就是利用二维投影图像来重够三维物体的可视部分。 三、实现计算机视觉的途径 1.仿生学方法 2.工程方法,8.2 视觉传感器,摄像器件称为视觉传感器。它的作用相当于人眼的视网膜。摄像器件的主要作用是将镜头所成的像转变为数字或模拟电信号输出。它是视觉检测的核心部件。 8.2.1 CCD的基本工作原理 CCD有两种基本类型：一是电荷包存储在半导体与绝缘体之间的界面，并沿界面传输，这类器件称为表面沟道 CCD(SCCD)；二是电荷包存储在离半导体表面一定深度的体内，并在半导体内沿一定方向传输，这类器件称为体沟道或埋沟道器件(BCCD)。,8.2 视觉传感器,一、CCD光敏元件工作原理 CCD基本结构图,8.2 视觉传感器,二、电荷转移原理 CCD转移电压 CCD电荷转移原理,8.2 视觉传感器,三、CCD的输入输出结构 1.电荷注入 2.电荷输出 四、CCD的特性参数 1.转移效率和转移损失率 2.工作频率 8.2.2 CCD器件 视觉检测系统采用的摄像机分为电子管式摄像机和固体器件摄像机CCD两种。CCD是利用内光电效应由单个光敏元件构成的集成化光电传感器。它集电荷存贮、移位和输出为一体。应用于成像技术、数据存贮和信号处理电路等。,8.2 视觉传感器,一、CCD线阵摄像器件工作原理。 线阵列固体摄像器件基本结构简图如图所示。 线型CCD 摄像器件有两种基本形式：一是单沟道线型 ICCD，另一是双沟道线阵ICCD。,8.2 视觉传感器,二、面阵ICCD 场传输面阵CCD和行传输面型CCD结构原理如图。,8.2 视觉传感器,三、ICCD的基本特性参数 1.转换特性 2. 动态范围 3.分辨率 8.2.3 光电位置传感器(PSD) 光电位置传感器（PSD）是一种对入射到光敏面上的光点位置敏感的光电器件，其输出信号与光点在光敏面上的位置有关。它利用半导体的横向光电效应来测量入射点的位置。目前在光学定位、跟踪、位移、角度测量和虚拟现实设备中获得了广泛的应用。 PSD分为一维和二维两种类型。,8.2 视觉传感器,一、一维PSD的工作原理 图是PSD的断面结构示意图。 二、二维PSD的工作原理 二维PSD输出信号和光点位置之间关系如图所示。,8.2 视觉传感器,PSD具有以下几个特点： 1.响应速度高； 2.位置分辨率高； 3.位置输出与光点强度及尺寸无关，只与其入射光点的位置有关； 4.可同时检测入射光点的强度和位置，将输出信号进行运算处理后可得到位置输出信号，而 将所有信号电极的输出相加后得到与入射光强成正比的输出。,8.3 数码照相机,数码照相机又称数字照相机，随着电脑的普及对电脑图像处理技术的认同，数码照相机在视觉检测方面得到了广泛的应用。 8.3.1 数码照相机的特点 1.用途的多样性 2.直接数字化 3.无污染 4.即拍即显 5.图、声同时记录 6.多样呈现 7.快速远距离传送 8.应用灵活性大 9.正常消耗低,8.3 数码照相机,8.3.2 数码照相机的组成原理 一、数码照相机的组成原理 数码照相机主要由光学镜头、感光传感器（CCD或CMOS）、模数转换器（A/D）、图像处理器（DSP）、图像存储器（Memory）、液晶显示器（LCD）、端口、电源和闪光灯等组成。 数码照相机是利用光电传感器(CCD或CMOS)的图像感应功能，将物体反射的光转换为数码信号，经压缩后储存于内建的存储器上。,8.3 数码照相机,其组成框图如示。,8.3 数码照相机,二、主要部件及技术参数 1.镜头 2.快门 3.存储器件 4.分辨率 5.色彩位数 6.信号输出形式 8.3.3 数码照相机的发展 照相机的设计方向是轻、细、灵及快。,8.4 数字图像处理基础,8.4.1图像处理概述 一、图像的含义 图像是指景物在某种成像介质上再现的视觉信息，图像是具有特定信息的某种集合体，本质上可认为图像是数据的集合。 二、象素和灰度 三、图像的分类 1.灰度图像 按灰度分类有二值图像和多灰度图像，多层次灰度图像按应用的不同，有各种不同的灰度层次。,8.4 数字图像处理基础,2.色彩图像 按照色彩分类，可分为单色图像和彩色图像。 3.运动分类 按照运动分类，图像可分为静态图像和动态图像。 4.按时空分布分类 按时空分布分类，图像可分为二维图像（平面图像）和三维图像(立体图像)。 四、常用的图像处理方法 1.光信息处理 2.电学模拟处理 3.数字处理 4.光学计算机混合处理,8.4 数字图像处理基础,五、数字图像处理及研究的主要内容 数字图像处理的基本构成如图所示。,8.4 数字图像处理基础,8.4.2 图像数字化及图像变换 一、图像数字化 二、图像变换 图像变换如下：,8.4 数字图像处理基础,8.4.3 图像数据压缩与编码 图像编码与压缩从本质上来说就是对要处理的图像源数据按一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的数据信息。压缩通过编码来实现，或者说编码带来压缩的效果。所以，一般把此项处理称之为压缩编码。 一、图像数据压缩与编码的必要性和可能性,8.4 数字图像处理基础,二、图像数据压缩与编码的分类 1.若以信息保真为出发点可分为 (1)冗余度压缩法 (2)熵压缩法 2.若以具体编码技术为出发点可分为,8.4 数字图像处理基础,8.4.4 图像增强和图像复原 一、图像增强 二、图像恢复,8.4 数字图像处理基础,8.4.5 数字图像分析 数字图像分析是图像处理的高级阶段，它所研究的是使用机器分析和识别周围物体的视觉图像，从而可得出结论性的判断，也叫图像识别。 一、图像分割 图像分割的方法大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法两大类。 1.边缘检测 2.区域生长法,8.4 数字图像处理基础,二、图像特征提取 图像特征是指图像的原始特征或属性。要使计算机具有识别的本领，就要得到图像的各种特征，称之为图像特征提取。 1.纹理特征提取 2.形状特征提取 8.4.6 图像理解 图像理解的研究涉及或包含研究获取图像的方法、装置和具体应用的实践，形成了所谓的计算机视觉。,8.4 数字图像处理基础,一、图像理解的特点 1.分阶段的信息处理带来了信息的多层表示。 2.对图像的解释，是以某种形式的描述实现的。 3.图像的正确解释离不开知识的引导，这一点对人的视觉理解也适合，即经验对视觉理解的重要性。 二、应考虑的几个重要问题 1.从图像中提取哪些信息。 2.这些信息在图像中怎样表示。 3.在理解过程中计算机必须具有哪些知识。 4.最合适的图像处理程序是什么。 5.知识以及各个阶段图像处理的结果如何表示。,8.5 视觉检测技术应用,8.5.1 视觉检测技术应用概 1.工业上的应用 2.各类检验、监视中的应用 3.商业上的应用 4.遥感方面的应用 5.医疗方面的应用 6.军事方面的应用 8.5.2 机器人视觉系统 机器人就是由计算机控制的能模拟人的感觉、动作和具有自动行走能力而又足以完成有效工作的装置。而对特殊的机器人来说，视觉系统是机器人在危险环境中自主规划，完成复杂的作业所必不可少的。 它可分为六个主要部分：传感、预处理、分割、描述、识别以及知识表达和解释。,8.5 视觉检测技术应用,一、机器人视觉系统的组成 其总体结构 如图所示，系 统由硬件和软 件两大部分组 成。,8.5 视觉检测技术应用,1.硬件组成及完成功能如下： (1)景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD像和超声波传感器、结构化设备。 (2)视频信号数字化设备：它是把摄像机、CCD像传感器输出的全电视信号转化成计算机方便使用的数字信号。 (3)视频信号快速处理器：完成视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现，包括 systolic 结构、基于DSP的快速处理器及PIPE视觉处理机。 (4)计算机及其外部设备：根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外部设，来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 (5)机器人或机器手及其控制器。,8.5 视觉检测技术应用,2.软件 (1)机器人视觉信息处理算法：图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 (2)机器人控制软件。 二、机器人视觉技术的应用 1.给装配机器人(机器手)配备视觉装置。 2.给行走机器人配备视觉装置。 三、机器人视觉与触觉的融合,8.5 视觉检测技术应用,图是一个典型手眼系统，一般工作可分为如下五个步骤。,8.5 视觉检测技术应用,8.5.3 自动调焦系统 图像测量中的典型自动调焦系统原理图如图所示。,