管制玻璃瓶缺陷检测-(8177)

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1、第一章绪论1．1机器视觉1．1．1机器视觉简介f11机器视觉是指通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布

2、、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念【2】。一个典型的机器视觉应用系统一般包括光源、光学成像模块、图像采集模块、图像处理与分析模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，其结构如图1．1所示【3】。图1．1典型工业机器视觉系统结构需要注意的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大的区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字

3、图像处理有着明显区别，它有着以下特点[31：(1)相对来说，机器视觉更是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，这些技术相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。(2)机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性能价格比，要有通用的工业接口，能够由普通工人来操作，有较高的容错能力，有较高的安全性，不会破坏工业产品，还必须有较强的通用性和可移植性。

4、(3)对机器视觉工程师来说，不光要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。(4)机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理理论中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。1．1．2机器视觉的发展机器视觉是一个相当新，发展十分迅速的研究领域。机器视觉技术的研究在开始阶段，基本上是基于二维的，采用的也多数是以模式识别的方法完成分类工作。Roberts首先成功地对三维积木世界进行了解释，其后，Huffman、Clowes以及

5、Waltz等人对积木世界进行了迸一步地研究并分别解决了由线段解释景物和处理阴影的问题12】。这一系列的对积木世界的研究工作对机器视觉的研究发展起到了促进作用，但对稍微复杂的景物却难以奏效。到了20世纪70年代初期机器视觉在遥感图片和生物医学图片分析技术中取得卓有成效的成果，MIT(MassachusettsInstituteofTechnology美国麻省理工学院)人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程。70年代中期，以Marr、Barrow和Tenebaum等人为代表的一些研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程，其核心

6、是从图像恢复物体的三维形状。其中，以Marr的理论影响最为深远。在其理论中注重表示的重要性和从不同层次上去研究信息处理问题，在计算理论和算法实现上又特别强调计算理论的重要性。这些理论多数是建立在对人类感知三维信息分析的基础上，尽管这些方法在数学上是可行的，但出于各种于扰的存在以及逆成像等问题，使得问题的解不唯一或依赖于初始条件。。进入80年代后期，随着移动机器人等问题的研究，机器视觉与之密切结合，因而大量应用空间几何以及物理知识来研究机器视觉。在这一时期的研究中，引入了主动视觉的研究方法，并采用了距离传感器以及引入多传感器融合技

7、术、神经网络技术等新的方法和手段，从而使机器视觉技术获得迅速发展，并有力地促进了相关的应用。1．1．3机器视觉的应用目前机器视觉在科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生、信息技术等领域都得到了广泛应用[31。(1)医学方面：对染色体切片、癌细胞切片、x射线图像、超声波图像的自动检查、诊断，注射器针头的质量检查，药片包装有无缺损等。(2)工业方面：生产线上自动焊接、切割加工，大规模集成电路生产线上自动连接引线、对准芯片和封装，纺织印染业自动分色、配色，木材、焊缝、铸件杂质和断口，瓷片、玻璃产品、印刷品等在线质量检查，零件尺寸测量

8、等。(3)农业方面：农产品质量自动检验与分级，涉及水果、农作物籽粒、蔬菜、家畜、禽蛋等，如自动分辨并剔除己发芽的土豆，获取作物生长状态信息，农业种质资源管理、植物病理研究、遗传细胞工程研究等。(4)军事方面：自动监视军事目标，自动发现、跟踪运动耳标，自动巡航捕获