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圖像分析和處理模塊涉及哪些方面?

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強與復原、缺陷的檢測和目標分割。

       由于現場環境、CCD圖像光電轉換、傳輸電路及電子元件都會使圖像產生噪聲,這些噪聲降低了圖像的質量從而對圖像的處理和分析帶來不良影響,所以要對圖像進行預處理以去噪。圖像增強目是針對給定圖像的應用場合,有目的地強調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調某些感興趣的特征,擴大圖像中不同物體特征之間的差別,抑制不感興趣的特征,使之改善圖像質量、豐富信息量,加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。圖像復原是通過計算機處理,對質量下降的圖像加以重建或復原的處理過程。圖像復原很多時候采用與圖像增強同樣的方法,但圖像增強的結果還需要下一階段來驗證;而圖像復原試圖利用退化過程的先驗知識,來恢復已被退化圖像的本來面目,如加性噪聲的消除、運動模糊的復原等。圖像分割的目的是把圖像中目標區域分割出來,以便進行下一步的處理。

表面缺陷檢測

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可以描述目標特性的表達量,把不同目標間的差異映射到低維的特征空間,從而有利于壓縮數據量、提高識別率。表面缺陷檢測通常提取的特征有紋理特征、幾何形狀特征、顏色特征、變換系數特征等,用這些多信息融合的特征向量來區可靠地區分不同類型的缺陷;這些特征之間一般存在冗余信息,即并不能保證特征集是最優的,好的特征集應具備簡約性和魯棒性,為此,還需要進一步從特征集中選擇更有利于分類的特征,即特征的選擇。圖像識別主要根據提取的特征集來訓練分類器,使其對表面缺陷類型進行正確的分類識別。

       數據管理及人機接口模塊可在顯示器上立即顯示缺陷類型、位置、形狀、大小,對圖像進行存儲、查詢、統計等。

       機器視覺表面缺陷檢測主要包括2維檢測和3維檢測,前者是當前的主要表面缺陷檢測方式,也是本文的著重論述之處。

       機器視覺在工業檢測、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、文字識別等領域得到了廣泛的應用。工業檢測領域是機器視覺應用中比重最大的領域,主要用于產品質量檢測、產品分類、產品包裝等,如:零件裝配完整性檢測,裝配尺寸精度檢測,位置/角度測量,零件識別,PCB板檢測,印刷品檢測,瓶蓋檢測,玻璃、煙草、棉花檢測,以及指紋、汽車牌照、人臉、條碼等識別。表面質量檢測系統是工業檢測的極其重要的組成部分,機器視覺表面缺陷檢測在許多行業開始應用,涉及鋼板、玻璃、印刷、紡織品、木材、瓷磚、鋼軌等多種關系國計民生的行業和產品。



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