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視覺檢測中如何提高圖片處理速度與質(zhì)量?
2023-07-26
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機(jī)器視覺系統(tǒng)大體分為圖像采集和圖像處理兩個(gè)部分。

圖像采集是工業(yè)相機(jī)與PC端通過圖像采集卡相互鏈接,圖像采集卡接收工業(yè)相機(jī)的模擬信號或數(shù)字信號,并將信號處理轉(zhuǎn)換為適用于PC端的信息。


01圖像處理技術(shù)的應(yīng)用


1、圖像采集

視覺檢測首先需要對輸入的圖片進(jìn)行采集,根據(jù)項(xiàng)目需求不同,對樣本要求也不會相同。合理地根據(jù)項(xiàng)目需求,標(biāo)定合適的樣本,需要通過對大量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練以提升性能。

圖像格式(像素格式):分為黑白圖像和彩色圖像,黑白圖像的灰度等級可分為256級,即以8位來表示;而彩色圖像可由RGB(YUV)3種色彩組合而成。

圖像采集卡的附加功能:觸發(fā)功能、燈源控制功能、基本I/O功能、相機(jī)復(fù)位功能、時(shí)序輸出功能、串口通訊功能、電源輸出功能等。

2、圖像預(yù)處理

圖像處理是用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析,以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù),一般指數(shù)字圖像處理,其主要內(nèi)容包括圖像壓縮,增強(qiáng)和復(fù)原,匹配、描述和識別3個(gè)部分。

(1)圖像增強(qiáng)

用于調(diào)整圖像的對比度,突出圖像中的重要細(xì)節(jié),改善圖像質(zhì)量。有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征,擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別。包括灰度變換法、直方圖修正以及濾波等方法。

(2)圖像變換

由于圖像陣列很大,直接在空間域中進(jìn)行處理,涉及計(jì)算量很大。因此,往往采用各種圖像變換的方法,如傅立葉變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù),將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理,不僅可減少計(jì)算量,而且可獲得更有效的處理。

(3)圖像編碼與壓縮

圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量,以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法,它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。

3、特征提取

圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來,有意義的特征(包括圖像的顏色、形狀、灰度和紋理等)有圖像中的邊緣、區(qū)域等,這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。

雖然目前已有不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法,但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。

4、識別技術(shù)

圖像識別過程實(shí)際上可以看作是一個(gè)標(biāo)記過程,其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理(增強(qiáng)、復(fù)原)后,進(jìn)行圖像分割和特征提取,從而進(jìn)行判決分類。

在很多場合,圖像所傳送的信息比其他形式的信息更豐富、真切和具體。人眼與大腦的協(xié)作使得人們可以獲取、處理以及理解視覺信息,人類利用視覺感知外界環(huán)境信息的效率很高。

5、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測技術(shù)

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測主要目的是從圖像中提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息,如顏色、形狀、輪廓等。提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的過程實(shí)際上就是一個(gè)圖像分割的過程,而運(yùn)動(dòng)物體只有在連續(xù)的圖像序列(如視頻圖像序列)中才能體現(xiàn)出來,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取的過程就是在連續(xù)的圖像序列中尋找差異,并把由于物體運(yùn)動(dòng)和表現(xiàn)出來的差異提取出來。

常用的四種方法:連續(xù)幀間差分法、背景差分法、光流法和運(yùn)動(dòng)能量法。

6、目標(biāo)跟蹤檢測技術(shù)

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺和視頻處理領(lǐng)域非常重要和有效的研究課題,因?yàn)樗且曨l目標(biāo)分類和視頻跟蹤活動(dòng)等許多復(fù)雜過程的關(guān)鍵步驟。因此,從給定的視頻幀序列中識別移動(dòng)對象的實(shí)際形狀變得相關(guān)。

然而,由于動(dòng)態(tài)場景變化、光照變化、陰影的存在、偽裝和引導(dǎo)問題等各種挑戰(zhàn),檢測運(yùn)動(dòng)中物體的實(shí)際形狀的任務(wù)變得很棘手。

幀間差分法是檢測運(yùn)動(dòng)物體最常用的方法,它分別找到當(dāng)前幀和前一個(gè)連續(xù)幀以及當(dāng)前幀和下一個(gè)連續(xù)幀之間的差異,然后,該算法選擇兩個(gè)不同幀之間的最大像素強(qiáng)度值。接下來,將得到的差異幀劃分為不重疊的塊,并計(jì)算每個(gè)塊的強(qiáng)度總和和平均值,隨后,它使用閾值和強(qiáng)度平均值找到每個(gè)塊的前景和背景像素。

02當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)


1、不同角度,不同外界因素(光源、顏色、相機(jī)等)影響圖像采集效果。

2、同一張圖在不同的背景下獲取,諸多因素會影響圖像的像素灰度,使圖片的特征讀取困難。

3、圖像中的物體以二維的形式呈現(xiàn),識別過程中會出現(xiàn)少許偏差。


4、通用的視覺檢測系統(tǒng),并不能適應(yīng)任何環(huán)境,而要建立一個(gè)可與人的視覺系統(tǒng)相比的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。

5、目標(biāo)之間或者目標(biāo)與人之間互遮擋,尤其是在擁擠狀態(tài)下,目標(biāo)檢測很不穩(wěn)定,檢測結(jié)果也很不理想,這個(gè)問題還需要進(jìn)一步的研究解決。

03提升圖片識別技術(shù)的有效方法


1、圖像并行處理

并行計(jì)算是提高處理速度最有效的技術(shù)之一,圖像并行處理技術(shù)為提高圖像處理效率提供了廣闊的空間。

圖像并行處理包括并行算法和多處理器并行硬件系統(tǒng),圖像處理并行算法的執(zhí)行效率依賴于多處理器系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)。

通常,一種并行結(jié)構(gòu)只適合于一類并行算法的映射。圖像并行處理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)面臨的主要問題可以概括為兩個(gè)方面:其一,圖像并行處理硬件結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在實(shí)際應(yīng)用中圖像處理結(jié)構(gòu)的開發(fā)周期長、成本高;其二,面向圖像處理算法的硬件結(jié)構(gòu)針對性設(shè)計(jì)方法導(dǎo)致圖像處理平臺的可重用性差,調(diào)整、擴(kuò)展和升級困難。

2、數(shù)字信號處理器

數(shù)字信號處理器是由大規(guī)模或超大規(guī)模集成電路芯片組成的用來完成某種信號處理任務(wù)的處理器。數(shù)字信號處理是將信號以數(shù)字方式表示并處理的理論和技術(shù)。

數(shù)字信號處理與模擬信號處理是信號處理的子集。數(shù)字信號處理的目的是對真實(shí)世界的連續(xù)模擬信號進(jìn)行測量或?yàn)V波。因此在進(jìn)行數(shù)字信號處理之前需要將信號從模擬域轉(zhuǎn)換到數(shù)字域,這通常通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)。而數(shù)字信號處理的輸出經(jīng)常也要變換到模擬域,這是通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)的。

3、專用集成電路

專用集成電路是為特定用戶或特定電子系統(tǒng)制作的集成電路。數(shù)字集成電路的通用性和大批量生產(chǎn),使電子產(chǎn)品成本大幅度下降,推進(jìn)了計(jì)算機(jī)通信和電子產(chǎn)品的普及,但同時(shí)也產(chǎn)生了通用與專用的矛盾,以及系統(tǒng)設(shè)計(jì)與電路制作脫節(jié)的問題。同時(shí),集成電路規(guī)模越大,組建系統(tǒng)時(shí)就越難以針對特殊要求加以改變。

4、圖像采集卡

傳統(tǒng)的攝像頭系統(tǒng)每秒捕獲并傳輸多個(gè)千兆像素,這些像素需要實(shí)時(shí)處理或壓縮。盡管攝像頭傳感器技術(shù)和支持接口正在迅速發(fā)展,但是傳統(tǒng)的基于PCIe/CPU/GPU的PC體系結(jié)構(gòu)卻缺乏以這種數(shù)據(jù)速率捕獲,處理和存儲圖像所需的性能。

基于高端FPGA的圖像采集卡具有超快的收發(fā)器和巨大的板載內(nèi)存帶寬,為實(shí)時(shí)處理和壓縮提供了必要的基礎(chǔ)設(shè)施。開放式FPGA架構(gòu)允許開發(fā)人員定制其采集路徑,并嵌入自己的圖像處理算法和壓縮塊。