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機(jī)器視覺學(xué)習(xí)需要知道的幾大關(guān)鍵點(diǎn)

發(fā)布時間:2017-01-16 責(zé)任編輯:sherry

 【導(dǎo)讀】機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機(jī)器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實現(xiàn)信息集成,是實現(xiàn)計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。
 
機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來,機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息,根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征,進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
 
發(fā)展
 
如今,中國正成為世界機(jī)器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一,應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經(jīng)濟(jì)的各個行業(yè)。其重要原因是中國已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心,高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線,使許多具有國際先進(jìn)水平的機(jī)器視覺系統(tǒng)和應(yīng)用經(jīng)驗也進(jìn)入了中國。
 
經(jīng)歷過長期的蟄伏,2010年中國機(jī)器視覺市場迎來了爆發(fā)式增長。數(shù)據(jù)顯示當(dāng)年,中國機(jī)器視覺市場規(guī)模達(dá)到8.3億元,同比增長48.2%,其中智能相機(jī)、軟件、光源和板卡的增長幅度都達(dá)到了50%,工業(yè)相機(jī)和鏡頭也保持了40%以上的增幅,皆為2007年以來的最高水平。
 
工作原理
 
機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)采用CCD照相機(jī)將被檢測的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號,圖像處理系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征,如面積、數(shù)量、位置、長度,再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果,包括尺寸、角度、個數(shù)、合格 / 不合格、有 / 無等,實現(xiàn)自動識別功能。
工作原理
概述
 
機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機(jī)器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實現(xiàn)信息集成,是實現(xiàn)計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。
 
典型結(jié)構(gòu)
 
一個典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括以下五大塊:
 
照明
 
照明是影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素,它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。由于沒有通用的機(jī)器視覺照明設(shè)備,所以針對每個特定的應(yīng)用實例,要選擇相應(yīng)的照明裝置,以達(dá)到最佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白熾燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈??梢姽獾娜秉c(diǎn)是光能不能保持穩(wěn)定。如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定,是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面,環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量,所以可采用加防護(hù)屏的方法來減少環(huán)境光的影響。照明系統(tǒng)按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中,背向照明是被測物放在光源和攝像機(jī)之間,它的優(yōu)點(diǎn)是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機(jī)位于被測物的同側(cè),這種方式便于安裝。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變,解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機(jī)拍攝要求與光源同步。
 
鏡頭
 
FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亞象素*相機(jī)尺寸/PRTM(零件測量公差比)
 
鏡頭選擇應(yīng)注意:
 
①焦距②目標(biāo)高度 ③影像高度 ④放大倍數(shù) ⑤影像至目標(biāo)的距離 ⑥中心點(diǎn) /節(jié)點(diǎn)⑦畸變
 
視覺檢測中如何確定鏡頭的焦距
 
為特定的應(yīng)用場合選擇合適的工業(yè)鏡頭時必須考慮以下因素:
 
· 視野 - 被成像區(qū)域的大小。
 
· 工作距離 (WD) - 攝像機(jī)鏡頭與被觀察物體或區(qū)域之間的距離。
 
· CCD - 攝像機(jī)成像傳感器裝置的尺寸。
 
· 這些因素必須采取一致的方式對待。如果在測量物體的寬度,則需要使用水平方向的 CCD 規(guī)格,等等。如果以英寸為單位進(jìn)行測量,則以英尺進(jìn)行計算,最后再轉(zhuǎn)換為毫米。
 
參考如下例子:有一臺 1/3” C 型安裝的 CCD 攝像機(jī)(水平方向為 4.8 毫米)。物體到鏡頭前部的距離為 12”(305 毫米)。視野或物體的尺寸為2.5”(64 毫米)。換算系數(shù)為 1” = 25.4 毫米(經(jīng)過圓整)。
 
FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米
 
FL = 1464 毫米 / 64 毫米
 
FL = 按 23 毫米鏡頭的要求
 
FL = 0.19” x 12” / 2.5”
 
FL = 2.28” / 2.5”
 
FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch
 
FL = 按 23 毫米鏡頭的要求
 
注:勿將工作距離與物體到像的距離混淆。工作距離是從工業(yè)鏡頭前部到被觀察物體之間的距離。而物體到像的距離是 CCD 傳感器到物體之間的距離。計算要求的工業(yè)鏡頭焦距時,必須使用工作距離
 
高速相機(jī)
 
按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為:標(biāo)準(zhǔn)分辨率數(shù)字相機(jī)和模擬相機(jī)等 。要根據(jù)不同的實際應(yīng)用場合選不同的相機(jī)和高分辨率相機(jī):
 
按成像色彩劃分,可分為彩色相機(jī)和黑白相機(jī);
 
按分辨率劃分,像素數(shù)在38萬以下的為普通型,像素數(shù)在38萬以上的高分辨率型;
 
按光敏面尺寸大小劃分,可分為1/4、1/3、1/2、1英寸相機(jī);
 
按掃描方式劃分,可分為行掃描相機(jī)(線陣相機(jī))和面掃描相機(jī)(面陣相機(jī))兩種方式;(面掃描相機(jī)又可分為隔行掃描相機(jī)和逐行掃描相機(jī));
 
按同步方式劃分,可分為普通相機(jī)(內(nèi)同步)和具有外同步功能的相機(jī)等。
 
圖像采集卡
 
圖像采集卡只是完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)的一個部件,但是 它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口:黑白、彩色、模擬、數(shù)字等等。
 
比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡,可以將圖像迅速地傳送到計算機(jī)存儲器進(jìn)行處理。有些采集卡有內(nèi)置的多路開關(guān)。例如,可以連接8個不同的攝像機(jī),然后告訴采集卡采用那一個相機(jī)抓拍到的信息。有些采集卡有內(nèi)置的數(shù)字輸入以觸發(fā)采集卡進(jìn)行捕捉,當(dāng)采集卡抓拍圖像時數(shù)字輸出口就觸發(fā)閘門。

視覺處理器
 
視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機(jī)速度較慢時,采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)。采集卡傳輸圖像到存儲器,進(jìn)而計算分析。當(dāng)前主流配置的PLC,且配置較高,視覺處理器已經(jīng)幾乎退出市場。
 
應(yīng)用案例
 
在布匹的生產(chǎn)過程中,像布匹質(zhì)量檢測這種有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成,在現(xiàn)代化流水線后面常??煽吹胶芏嗟臋z測工人來執(zhí)行這道工序,給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率(即“零缺陷”)。對布匹質(zhì)量的檢測是重復(fù)性勞動,容易出錯且效率低。
 
流水線進(jìn)行自動化的改造,使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實時、準(zhǔn)確、高效的流水線。在流水線上,所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進(jìn)行自動確認(rèn)(以下簡稱“布匹檢測”)。采用機(jī)器視覺的自動識別技術(shù)完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中,用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。
 
特征提取辨識
 
一般布匹檢測(自動識別)先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像,在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn);然后拍攝被檢測的圖像,再將兩者進(jìn)行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復(fù)雜一些:
 
1. 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像,每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。
 
2. 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。
 
3. 由于布匹快速運(yùn)動對光線產(chǎn)生反射,圖像中可能會存在大量的噪聲。
 
4. 在流水線上,對布匹進(jìn)行檢測,有實時性的要求。
 
由于上述原因,圖像識別處理時應(yīng)采取相應(yīng)的算法,提取雜質(zhì)的特征,進(jìn)行模式識別,實現(xiàn)智能分析。
 
Color檢測
 
一般而言,從彩色CCD相機(jī)中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅(R)綠(G)藍(lán)(B)三個成分組成,來表示RGB色彩空間中的一個點(diǎn)。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似,在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因,我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近。
 
Blob檢測
 
根據(jù)上面得到的處理圖像,根據(jù)需求,在純色背景下檢測雜質(zhì)色斑,并且要計算出色斑的面積,以確定是否在檢測范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標(biāo),檢測目標(biāo),并且計算出其面積的功能。
 
Blob分析(Blob Analysis)是對圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析,該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化(Binary Thresholding)處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo),并可計算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小,還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析,而是對圖形的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE)來表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于象素的算法相比,大大提高處理速度。
 
結(jié)果處理和控制
 
應(yīng)用程序把返回的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫或用戶指定的位置,并根據(jù)結(jié)果控制機(jī)械部分做相應(yīng)的運(yùn)動。
 
根據(jù)識別的結(jié)果,存入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行信息管理。以后可以隨時對信息進(jìn)行檢索查詢,管理者可以獲知某段時間內(nèi)流水線的忙閑,為下一步的工作作出安排;可以獲知內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等。
 
應(yīng)用現(xiàn)狀
 
在國外,機(jī)器視覺的應(yīng)用普及主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè),其中大概40%-50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。具體如PCB印刷電路:各類生產(chǎn)印刷電路板組裝技術(shù)、設(shè)備;單、雙面、多層線路板,覆銅板及所需的材料及輔料;輔助設(shè)施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件;電子封裝技術(shù)與設(shè)備;絲網(wǎng)印刷設(shè)備及絲網(wǎng)周邊材料等。SMT表面貼裝:SMT工藝與設(shè)備、焊接設(shè)備、測試儀器、返修設(shè)備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼片劑、膠粘劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等;再流焊機(jī)、波峰焊機(jī)及自動化生產(chǎn)線設(shè)備。電子生產(chǎn)加工設(shè)備:電子元件制造設(shè)備、半導(dǎo)體及集成電路制造設(shè)備、元器件成型設(shè)備、電子工模具。機(jī)器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測的各個方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。除此之外,機(jī)器視覺還用于其他各個領(lǐng)域。
 
而在中國,視覺技術(shù)的應(yīng)用開始于90年代,因為行業(yè)本身就屬于新興的領(lǐng)域,再加之機(jī)器視覺產(chǎn)品技術(shù)的普及不夠,導(dǎo)致以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白。目前國內(nèi)機(jī)器視覺大多為國外品牌。國內(nèi)大多機(jī)器視覺公司基本上是靠代理國外各種機(jī)器視覺品牌起家,隨著機(jī)器視覺的不斷應(yīng)用,公司規(guī)模慢慢做大,技術(shù)上已經(jīng)逐漸成熟。
 
隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高,3D機(jī)器視覺也開始進(jìn)入人們的視野。3D機(jī)器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫(yī)藥產(chǎn)品的評級。它可以提高合格產(chǎn)品的生產(chǎn)能力,在生產(chǎn)過程的早期就報廢劣質(zhì)產(chǎn)品,從而減少了浪費(fèi)節(jié)約成本。這種功能非常適合用于高度、形狀、數(shù)量甚至色彩等產(chǎn)品屬性的成像。
 
在行業(yè)應(yīng)用方面,主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、煙草、交通、物流等行業(yè),用機(jī)器視覺技術(shù)取代人工,可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè),可以使用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類,不會出現(xiàn)大多快遞公司人工進(jìn)行分揀,減少物品的損壞率,可以提高分揀效率,減少人工勞動。
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