機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用機(jī)械表面損傷檢測課件

機(jī)器視覺檢測技術(shù)

——機(jī)械零件表面損傷檢測農(nóng)業(yè)電氣化與自動化2014112035機(jī)器視覺技術(shù)又稱計(jì)算機(jī)視覺，一般是由CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、帶有圖像處理軟件的計(jì)算機(jī)、光照系統(tǒng)組成。CCD相機(jī)可以將所需識別的對象和背景以圖像的形式記錄下來，將對象的光學(xué)信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?。圖像采集卡則將CCD采集的電信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號，供計(jì)算機(jī)處理。處理后的數(shù)字信號需轉(zhuǎn)變成視頻，由顯示器顯示。光照系統(tǒng)為圖像采集提供合適的照明，便于對圖像的處理。圖像處理軟件完成對圖像的分析、處理，是增強(qiáng)圖像質(zhì)量的操作，目的在于抑制或消除圖像中在圖像生成、傳輸和變換過程中器材、隨機(jī)噪點(diǎn)等不利影響。檢測裝置圖RGB色彩系統(tǒng)由于人眼的吸收特性，所看到的彩色是所謂的紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)的各種組合。國際標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定的特定波長的三原色：紅色=700nm，綠色=546.1nm，藍(lán)色=435.8nm轉(zhuǎn)為灰度圖像將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，是通過計(jì)算每一個(gè)RGB像素的等效灰度或者亮度Y來進(jìn)行的。最簡單地，Y取平均值：Y=（R+B+G）/3通常由于紅色、黃色較亮，藍(lán)色較暗，采用加權(quán)的方法：Y=R+G+B損壞區(qū)域檢測邊緣提取物體的邊緣是由灰度不連續(xù)所反映的，常見的邊緣是階躍性邊緣，兩邊的灰度值有顯著不同。采用閾值處理方法無法將色彩不同的壞損與非壞損區(qū)域分開。灰度閾值選取與(1)波峰間的間隔、(2)噪聲內(nèi)容、(3)光源的均勻性等有關(guān)。而本例中Y值變化平緩，不適用與閾值處理的方法。基于梯度的邊緣檢測邊緣可以理解為沿某一特定方向上，局部灰度的顯著變化，這一變化越強(qiáng)烈，越說明這一位置存在邊緣。從圖形剖面圖的灰度一維函數(shù)f(x)可以看出，邊緣的灰度值會有明顯的局部變化。它的一階導(dǎo)數(shù)則會在邊緣處達(dá)到一個(gè)極大值。邊緣檢測算子為了在圖像中找到邊緣的強(qiáng)度和方向，選擇梯度作為工具。大小為方向（對于x軸的角度）為利用邊緣算子可以計(jì)算圖像中某一像素的灰度值的梯度，由于梯度向量的方向與邊緣的方向垂直，即可描述圖像的邊緣。區(qū)域生長主要思想是將事先選中的種子點(diǎn)周圍符合某種相似特征判斷的像素點(diǎn)集合起來以構(gòu)成區(qū)域。

然后以新合并點(diǎn)為中心，繼續(xù)檢查周圍區(qū)域，合并符合特征的區(qū)域，摒棄不符合的區(qū)域，以此循環(huán)。具體算法1.對圖像逐行掃描，需找R亮度及G亮度同時(shí)發(fā)生變化的點(diǎn)，若是則做標(biāo)記，繼續(xù)向后尋找。2.對圖像每個(gè)可疑損點(diǎn)，尋找其2×2平方毫米領(lǐng)域內(nèi)是否有其他損點(diǎn)存在，若沒有則說明此點(diǎn)是噪聲點(diǎn)，恢復(fù)原值；若小于7點(diǎn)，且不與其他區(qū)域相連，則由于所求面積太小，可以忽略不計(jì)，認(rèn)為此點(diǎn)不是損點(diǎn)，否則認(rèn)為此區(qū)域很可能是點(diǎn)蝕區(qū)域，則把周圍全部標(biāo)記為壞損區(qū)域。3.求得所有損壞像素點(diǎn)的數(shù)目，根據(jù)每像素點(diǎn)所代表的面積，計(jì)算壞損區(qū)域的總面積。參考文獻(xiàn)《基于機(jī)器視覺技術(shù)的機(jī)械零件表面損傷檢測》阮寶科《數(shù)字圖像處理（第三版）》[美]RafaelC.Gonzalez,