机器视觉测量技术

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1、机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学2007.384目录第一章绪论1.1概述1.2机器视觉的研究内容1.3机器视觉的应用1.4人类视觉简介1.5颜色和知觉1.6光度学1.7视觉的空间知觉1.8几何基础第二章图像的采集和量化2.1采集装置的性能指标2.2电荷藕合摄像器件2.3CCD相机类2.4彩色数码相机2.5常用的图像文件格式2.6照明系统设计第三章光学图样的测量3.1全息技术3.2散斑测量技术3.3莫尔条纹测量技术3.4微图像测量技术第四章标定方法的研究4.1干涉条纹图数学形成与特征4.2图像预处理方法4.3条纹倍增法4.4条纹图的旋滤波算法

2、第五章立体视觉5.1立体成像845.2基本约束5.3边缘匹配5.4匹域相关性5.5从x恢复形状的方法5.6测距成像第六章标定6.1传统标定6.2Tsais万能摄像机标定法6.3Weng’s标定法6.4几何映射变换6.5重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件（多媒体介绍）第九章典型测量系统设计分析9.1光源设计9.2图像传感器设计9.3图像处理分析9.4图像识别分析附：教学实验1、视觉坐标测量标定实验2、视觉坐标测量的标定方法。3、视觉坐标测量应用实验4、典型零件测量方法等。84第一章绪论1.1概述人类在征服自然、改造自然和推

3、动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。1.2机器视觉的研究内容1输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、超声成像、CT等数字

4、化设备2低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角点、边缘、线条色彩等特征。3中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定4高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并确定物体的位置和方向。5体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格—据此风格设计的具体建筑）1.3机器视觉的应用工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优

5、越十足。1零件识别与定位84生产线机器人足球赛2产品检验外形、表面、装配位置、超声探测内部裂纹和气孔3移动机器人双目识别恢复场景。无人驾驶汽车4遥感图像分析航空摄影、气象卫星、资源卫星航空摄影：利用普通摄影机航拍。制图、制导用气象卫星：红外成像、气象云图海洋资源：合成孔径雷达，获取海辰形象。找矿农作物调查，自然灾害测报，生态环境检测。5医学图像分析X射线、CT（ComputerTomography）、核磁共振MRI（magneticresonanceimaging），超声成像。作用：(1)图像增强、标记、染色距离X力量速度（有效作用力）(2)

6、专家系统，自动研制6安全鉴别、监视跟踪车辆识别、车牌号识别人脸、眼底、指纹、表情7其他体育运动分析：游泳84制衣（人体扫描）影视制作1.4人类视觉简介1人眼所能看到的光谱范围，只是电磁波辐射范围的很小的一部分，为380nm－780nm，可见光谱红外780紫蓝青绿黄橙红380紫外2人眼的构造角膜占表面的1/6具有屈光作用晶状体、玻璃体等都有屈光作用视网膜：杆状细胞（暗）玻璃体晶状体(调焦)视网膜虹膜瞳孔锥状细胞（明）3视觉信息处理（1）亮度(2)形状（3）运动（4）颜色（5）深度感（6）通道（7）并行人眼对运动物体特别敏感锥状细胞有三种，分别对

7、430、540、570，敏感，构成了三基色原理的基础。深度感因视差而产生视觉过程：84A1C2B2A2CBA光刺激视网膜接收光路光路视网膜接收视觉通道大脑皮层处理1存储参考图像2信息处理3特征提取4决策5描述响应（1）视觉的时间特性视觉在时间上有累积效应对一般的物体进行观察时，接收光的总能量E与物体可见面积、表面宽度L和时间距（观察时间长度）T成正比。另外：人对光的感觉有潜伏期，多次闪光会导致闪烁的知觉。降龙十八章（2）视觉的空间特性小而弱的光点单独呈现时可能看不见，但当多个连在一起作为一个大的光点时同时呈现时便能看见了。视觉度表示人所能看到

8、景物细节的准确性。认知解像觉察定位84觉察：检测在视野中的某个给定物体是否存在定位：对两物体相对位置精确辨别的能力解像：对一视觉形状各组成部分之间距离的辨别能力认知