機(jī)器視覺技術(shù)及應(yīng)用全套課件完整版電子教案

機(jī)器視覺技術(shù)及應(yīng)用主要內(nèi)容口機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用□

機(jī)器視覺系統(tǒng)組成

口機(jī)器視覺方法分類□機(jī)器視覺發(fā)展趨勢(shì)第1章

緒論機(jī)器視覺是用機(jī)器代替人眼進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別、判斷和測(cè)量，主要研究用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺功能。

機(jī)器視覺技術(shù)涉及目標(biāo)對(duì)象的圖像獲取技術(shù)、對(duì)圖像

信息的處理技術(shù)以及對(duì)目標(biāo)對(duì)象的測(cè)量和識(shí)別技術(shù)?！鲈诠I(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，相對(duì)于傳統(tǒng)測(cè)量檢驗(yàn)方法，機(jī)器視覺技術(shù)的最大優(yōu)點(diǎn)是快速、準(zhǔn)確、可靠與智能化，

對(duì)提高產(chǎn)品檢驗(yàn)的一致性、產(chǎn)品生產(chǎn)的安全性、降低

工人勞動(dòng)強(qiáng)度以及實(shí)現(xiàn)企業(yè)的高效安全生產(chǎn)和自動(dòng)化

管理具有不可替代的作用。第1章

緒論機(jī)器視覺技術(shù)是一項(xiàng)綜合技術(shù)，包括視覺傳感器技術(shù)、光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、數(shù)字圖像

處理技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技

術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)等。機(jī)器視覺技術(shù)的特點(diǎn)不僅在

于模擬人眼功能，更重要的是它能完成人眼所不能

勝任的某些工作。1.1

機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用1.1.1

機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀人類感知外部世界主要是通過(guò)視覺、觸覺、聽覺和嗅覺等感覺器官，其中約80%的信息是通過(guò)視

覺器官獲取的。機(jī)器視覺系統(tǒng)就是通過(guò)攝像機(jī)和

計(jì)算機(jī)來(lái)對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行測(cè)量、識(shí)別和判斷。但

是，機(jī)器視覺和人類視覺有著本質(zhì)上的不同，機(jī)

器視覺系統(tǒng)主要應(yīng)用于不適合人工作業(yè)或者人類

視覺無(wú)法達(dá)到要求、以及高速大批量工業(yè)產(chǎn)品制

造自動(dòng)生產(chǎn)流水線的一些場(chǎng)合。520世紀(jì)70年代，

David

Marr提出了視覺計(jì)算理論，明確規(guī)范了視覺研究體系。計(jì)算機(jī)視覺以視覺計(jì)算理論為基

礎(chǔ)，為視覺研究提供了統(tǒng)一的理論框架。>

上世紀(jì)80年代以來(lái)，并經(jīng)歷了從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用的發(fā)展階段，從簡(jiǎn)單的二值圖像處理到高分辨率多灰度的

圖像處理以至于彩色圖像處理，從一般的二維信息處理

到三維視覺模型和算法的研究都取得了很大進(jìn)展。1.1.1

機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

目前，發(fā)展最快、使用最多的機(jī)器視覺技術(shù)主要集中在歐美、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)。在國(guó)內(nèi)，機(jī)器視覺技術(shù)產(chǎn)品普及還不夠深入，

國(guó)內(nèi)在機(jī)器視覺產(chǎn)品與國(guó)外先進(jìn)的機(jī)器視覺技術(shù)與設(shè)備相比還有較

大的差距。在科研領(lǐng)域，涌現(xiàn)出大量機(jī)器視覺科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者，對(duì)

機(jī)器視覺算法研究取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但未能將機(jī)器視覺應(yīng)用技術(shù)列

入教學(xué)計(jì)劃和課程體系。因此加快發(fā)展我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的機(jī)器視

覺產(chǎn)品是當(dāng)務(wù)之急，在高等院校自動(dòng)化專業(yè)、計(jì)算機(jī)專業(yè)、機(jī)電一

體化專業(yè)開設(shè)機(jī)器視覺應(yīng)用技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)也迫在眉睫。1.1.1

機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用：工業(yè)檢測(cè)是指在工業(yè)生產(chǎn)中運(yùn)用一定的測(cè)試技術(shù)和手段對(duì)生產(chǎn)環(huán)境、工況、產(chǎn)品等進(jìn)行測(cè)試和檢驗(yàn)。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步，特別是在

一些高精度加工產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)的檢測(cè)手段已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足生產(chǎn)的需要。機(jī)器視覺技術(shù)在微尺寸、大尺寸、復(fù)雜結(jié)構(gòu)尺寸和異型曲面尺寸檢測(cè)中具有突出的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，還包括印刷電路板檢查、鋼板表面自動(dòng)探

傷、大型工件平行度和垂直度測(cè)量、容器容積或雜質(zhì)檢測(cè)、機(jī)器零件

的自動(dòng)識(shí)別和分類等。1.1.2機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用一是對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)、標(biāo)記等，幫助醫(yī)生診斷疾病，協(xié)助醫(yī)生對(duì)感興趣的區(qū)域進(jìn)行測(cè)量和比較；二是利用專家知識(shí)系統(tǒng)

對(duì)圖像進(jìn)行分析和解釋，給出建議診斷結(jié)果?！?/p>

在智能交通中的應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)在智能交通中可以完成自動(dòng)導(dǎo)航、交通狀況監(jiān)測(cè)、目標(biāo)車輛跟蹤等任務(wù)。1.1.2機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用光學(xué)系統(tǒng)

圖像傳感器(鏡頭、光路)

(CCD/CMOS

相機(jī))圖像采集卡圖像存儲(chǔ)設(shè)備

嵌入式計(jì)算機(jī)

輸出結(jié)果1.2

機(jī)器視覺系統(tǒng)組成典型的視覺檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成：光源目標(biāo)圖像處理工具庫(kù)光源*m*Processing

EasyHccess師3·6s!mEURESYSA

傳感器m,aima

e劫eVision作為機(jī)器視覺系統(tǒng)的重要組成部分，機(jī)器視覺軟件主要通過(guò)對(duì)圖像的分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)待

測(cè)目標(biāo)特定參數(shù)的檢測(cè)和識(shí)別。機(jī)器視覺軟件

主要完成圖像增強(qiáng)、圖像分割、特征抽取、模

式識(shí)別、圖像壓縮與傳輸?shù)人惴▋?nèi)容，有些還

具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)通信功能。1.2.2組態(tài)軟件目前機(jī)器視覺軟件主要向高性能與可組態(tài)兩方面發(fā)展。

一方面，機(jī)器視覺軟件的競(jìng)爭(zhēng)已從過(guò)去單

純追求軟件多功能化轉(zhuǎn)向?qū)z測(cè)算法的準(zhǔn)確性、高效性的競(jìng)爭(zhēng)；另一方面，機(jī)器視覺軟件正由定制方式朝著通用、可視化組態(tài)方式發(fā)展。

目前市

場(chǎng)上已有的通用組態(tài)軟件主要是國(guó)外的HALCON、IGauge和WiT等，這些軟件技術(shù)較為成熟、功能豐富，但價(jià)格昂貴，不便在國(guó)內(nèi)推廣。1.2.2

組態(tài)軟件Dperator/PorcdureOnerstor/Frocedrebyie'Width:

283Height:141BarcodeF

ound:1BarCode.13.00624603994,-4.22848320007,3.24426289531,-4.78293377991,5.36788749595,-4Qrientatian:

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×ProqamActiyeInterfsiCreste中w西安交通大學(xué)自動(dòng)控制研究所在機(jī)器視覺組態(tài)軟件開發(fā)方面進(jìn)行了大量工作，研發(fā)成功具有

自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的機(jī)器視覺組態(tài)軟件XAVIS

。它

是一款可供機(jī)器視覺教學(xué)和機(jī)器視覺測(cè)控系統(tǒng)

二次開發(fā)的大型視覺組態(tài)軟件，其功能特點(diǎn)完

全可以與HALCON

、IGauge

等國(guó)外大型機(jī)器

視覺軟件相媲美，并配備了完整的學(xué)習(xí)文檔和

教學(xué)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)設(shè)備。1.2.2組態(tài)軟件邊緣檢測(cè)區(qū)域邊緣檢測(cè)邊緣提取區(qū)域邊緣提取閥值分割區(qū)域閾值分割圖像反色區(qū)域圖像反色圖像濾波區(qū)域圖像濾波圖像增強(qiáng)區(qū)域圖像增強(qiáng)膨脹腐蝕區(qū)域膨脹腐蝕圖像細(xì)化區(qū)域圖像細(xì)化區(qū)域輪廊平滑圖像投影區(qū)域圖像投影圖像差分外緣跟蹤圖像填充彩色圖標(biāo)記輪麻轉(zhuǎn)彩色圖保留關(guān)注區(qū)域均值濾波圖像相減分割圖像連接灰度直方圖轉(zhuǎn)灰度圖0.0000000.000000138.000000:293imagergct1magelimage2imege3imsgetimage5image6a[o]a[1]a[2]a[3]a[4]a[5]a[7]a[8]a[0]b[0]nWidth:Left:113

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aWidth:RectPointInvertlinaee2,image3,rect):RectEdgeGet(imege3,inage4,rect,COITOUR);RectPingHua(imege4,inage5,rect,BSMOOTH);RectherieLneCircleGness5,imcsek,rect,0,0D,cshowimage(image);GetDLength(f,p);SetColcx

(2,red);GenLines

(b,c,d,e);n

],h[],f[]);SetColor(1,ereen);m=(h[i]-f[i]-10);;[,spe0c(iCforGe確定

取消線弧測(cè)量(harris))image5image6rect000a[]b[]B

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它圖像區(qū)半學(xué)

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0畢經(jīng)C2E9半空C3163平年04160文

件?

控制語(yǔ)句?

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?基本算法測(cè)

量?

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配?字符識(shí)別?

條形碼?劃痕缺陷?

焊點(diǎn)檢測(cè)?目標(biāo)跟綜?

圖像融合?

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Inageoutputirputinputingutinputoutputoutput參數(shù)區(qū)ValueWatchXavis-

季件線弧分離.hnt文件)

編輯

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數(shù)

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行

窗口(1)幫助(4)原圖像輸出圖像區(qū)

域guasswith距離比最小距離線段長(zhǎng)起始點(diǎn)xRectImegeLnhance(image,imagel,rect,PDINTLINER);RectThresholaCovert(imegel,inageZ,rect,PAIBIETHRESHDLD,O);Progr

anReadimagshowimag

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始Xavis-零件線孤分。起始占，代碼區(qū)C:\Docunents

and.|×2x回壓水報(bào)夾答辯(08..I,c,aD,c,f設(shè)

置

區(qū)a[e]ontnn:14:32Ur1>

尺寸檢測(cè)在傳統(tǒng)的尺寸測(cè)量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被測(cè)工件上針對(duì)某個(gè)參數(shù)進(jìn)行多次測(cè)量后取平均值。

這些檢測(cè)設(shè)備或檢測(cè)手段測(cè)量精度低、測(cè)試速度慢，測(cè)

試數(shù)據(jù)無(wú)法及時(shí)處理，不適合自動(dòng)化的生產(chǎn)?；跈C(jī)器

視覺的尺寸測(cè)量方法具有成本低、精度高、安裝簡(jiǎn)易等

優(yōu)點(diǎn)，其非接觸性、實(shí)時(shí)性、靈活性和精確性等特點(diǎn)可

以有效的解決傳統(tǒng)檢測(cè)方法存在的問(wèn)題。1.3

機(jī)器視覺方法分類R《*不文交蔭罩孔徑檢測(cè)系統(tǒng)2西安交通大學(xué)自動(dòng)控制研究所被測(cè)物的尺寸測(cè)量通常包括多個(gè)參數(shù)尺寸，如距離測(cè)量、圓測(cè)量、角度測(cè)量、線弧測(cè)量、區(qū)域測(cè)量等。1.3

機(jī)器視覺方法分類(a)

工件齒寬與間距測(cè)量

(b)

蔭罩孔徑自動(dòng)檢測(cè)判定系統(tǒng)28.4623.378.978.8g8.87缺陷檢測(cè)在現(xiàn)代工業(yè)連續(xù)、大批量自動(dòng)化生產(chǎn)中，涉及到各種各樣的質(zhì)量檢測(cè)，如工件表面是否有劃痕、印刷品是否有油污

或破損、字符印刷正誤和電路板線路正誤檢查等。機(jī)器視

覺檢測(cè)法，即利用圖像處理和分析對(duì)產(chǎn)品可能存在的缺陷

進(jìn)行檢測(cè)，這種方法采用非接觸的工作方式，安裝靈活，

測(cè)量精度和速度都比較高。同一臺(tái)機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備可以

實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)品的多參數(shù)檢測(cè)，為企業(yè)節(jié)約大筆設(shè)備開支。1.3

機(jī)器視覺方法分類1.3

機(jī)器視覺方法分類利用機(jī)器視覺技術(shù)完成產(chǎn)品缺陷檢測(cè)的一些實(shí)例，包括陶瓷鐲、瓶蓋、電池、鏡頭等。缺陷檢測(cè)實(shí)例陶

瓷

鋪

電

池?cái)z

像

機(jī)

鏡

頭瓶

蓋笛

子陶

瓷模式識(shí)別模式識(shí)別的應(yīng)用非常廣泛，目前技術(shù)比較成熟的有文字識(shí)別(手寫漢字輸入、票據(jù)自動(dòng)識(shí)別和處

理等)和語(yǔ)音識(shí)別(主要用于語(yǔ)音輸入、自動(dòng)翻

譯、聲音識(shí)別等)、生物特征與生物信息處理(

包括指紋識(shí)別、聲音識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別

、筆跡識(shí)別、步態(tài)識(shí)別等個(gè)人身份鑒定技術(shù))、

視覺與圖像分析(用于農(nóng)作物估產(chǎn)、資源勘察、氣象預(yù)報(bào)和軍事偵察等)等三大類。1.3

機(jī)器視覺方法分類1.3

機(jī)器視覺方法分類鑰匙識(shí)別實(shí)例：(a)

待測(cè)對(duì)象

(b)識(shí)別結(jié)果1

(c)

識(shí)別結(jié)果2圖像融合基本原理是利用多幅圖像間在時(shí)間或空間上的冗余或互補(bǔ)信息，依據(jù)一定的融合算法合成一幅滿足某種需

要的新圖像。例如，紅外傳感器可以探測(cè)目標(biāo)的工作

狀態(tài)，可見光圖像則包含豐富的細(xì)節(jié)信息，它們的融

合較單一傳感器而言，可以大大提高目標(biāo)的可探測(cè)性

和識(shí)別可靠性。1.3

機(jī)器視覺方法分類1.3

機(jī)器視覺方法分類(a)CT

圖像

(b)NMR

圖像

(c)

融合結(jié)果圖像融合技術(shù)的應(yīng)用：視覺跟蹤視覺跟蹤是指對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取、識(shí)別和跟蹤，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如

位置、速度、加速度和運(yùn)動(dòng)軌跡等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)

動(dòng)目標(biāo)的行為理解，以完成更高一級(jí)的檢測(cè)任務(wù)。

視覺跟蹤在很多領(lǐng)域都有非常重要的作用，最常見

的是對(duì)于民宅、停車場(chǎng)、銀行等公共場(chǎng)合的監(jiān)視。1.3

機(jī)器視覺方法分類1.3

機(jī)器視覺方法分類(a)

目標(biāo)模型選取

(b)圖像序列第188幀

(c)

圖像序列第194幀交通場(chǎng)景中對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛的跟蹤結(jié)果：三維重構(gòu)三維重構(gòu)是通過(guò)分析一幅或者多幅圖像的灰度信息，結(jié)合某些先驗(yàn)知識(shí)獲得物體三維表面形狀的技術(shù)。在醫(yī)療方面

,

外科手術(shù)時(shí)，可以利用器官的三維形狀數(shù)據(jù)協(xié)助診斷組

織局部的病變狀況；在空間技術(shù)方面，通過(guò)對(duì)衛(wèi)星返回的

地表圖像進(jìn)行三維形狀恢復(fù)，可以獲得星球表面山巒河流

等地貌分布，進(jìn)一步建立該地區(qū)的全景模型，進(jìn)行地質(zhì)結(jié)

構(gòu)分析等；在工業(yè)檢測(cè)中，利用工件的三維幾何信息進(jìn)行

多維度的特征提取和識(shí)別，有助于提高工件識(shí)別效率。1.3

機(jī)器視覺方法分類1.3

機(jī)器視覺方法分類下圖是利用三維重構(gòu)技術(shù)恢復(fù)人體某器官內(nèi)部三維形狀的結(jié)果：√多傳感器信息融合方法研究深層初級(jí)視覺理論和方法研究主動(dòng)視覺的研究√完整三維場(chǎng)景重構(gòu)/視覺并行計(jì)算結(jié)構(gòu)的研究/√通用視覺信息系統(tǒng)的研究機(jī)器視覺的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)主要包含以下幾方面：1.4

機(jī)器視覺發(fā)展趨勢(shì)隨著中國(guó)加工制造業(yè)的發(fā)展，對(duì)于機(jī)器視覺技術(shù)與產(chǎn)品的需求將逐漸增多，機(jī)器視覺產(chǎn)品將更

加豐富，檢測(cè)技術(shù)水平不斷提高，基于機(jī)器視覺

的自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)將廣泛用于生產(chǎn)生活的各種領(lǐng)

域和場(chǎng)合。機(jī)器視覺系統(tǒng)將使人們的生產(chǎn)活動(dòng)朝

著更智能、更便捷的方向發(fā)展。1.4

機(jī)器視覺發(fā)展趨勢(shì)=主要內(nèi)容□

鏡頭技術(shù)□

攝像機(jī)技術(shù)□

光源技術(shù)□

圖像采集卡□攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)□

ZM-VS1200

機(jī)器視覺教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)第2章機(jī)器視覺硬件技術(shù)在人類感知外部信息的過(guò)程中，通過(guò)視覺獲得信息占全部獲取信息量的75%以上。模擬生物宏觀視覺功能

的圖像傳感器得到越來(lái)越多的關(guān)注。隨著機(jī)器視覺理

論的長(zhǎng)足進(jìn)步，給其應(yīng)用帶來(lái)千載難逢的機(jī)遇。以基

于機(jī)器視覺的現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)在現(xiàn)代工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國(guó)防

以及科學(xué)研究等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。第2章機(jī)器視覺硬件技術(shù)據(jù)估計(jì)，全球圖像處理市場(chǎng)以每年8.8%

的速度迅速

增長(zhǎng)。從近兩年機(jī)器視覺國(guó)際博覽會(huì)上看，機(jī)器視覺

檢測(cè)軟硬件平臺(tái)產(chǎn)品主要來(lái)自日本、韓國(guó)和加拿大等

國(guó)家，但價(jià)格昂貴。國(guó)內(nèi)在此方面研究相對(duì)較晚，還

未見正式視覺檢測(cè)平臺(tái)產(chǎn)品。我們?cè)诖朔矫孢M(jìn)行了卓

有成效的研究開發(fā)工作，推出了ZM-VS1300

視覺測(cè)

控平臺(tái)，應(yīng)用于產(chǎn)品尺寸測(cè)量判定、缺陷劃痕檢測(cè)以

及集成芯片管腳測(cè)量等具體項(xiàng)目上，為實(shí)施視覺測(cè)控

系統(tǒng)的國(guó)產(chǎn)化奠定了基礎(chǔ)。第2章機(jī)器視覺硬件技術(shù)圖像傳感器(CCD/CMOS

相機(jī))輸出結(jié)果嵌入式計(jì)算機(jī)

圖像存儲(chǔ)設(shè)備圖像采集卡光源為視覺系統(tǒng)提供足夠的照度，

鏡頭將被測(cè)場(chǎng)景中的目標(biāo)成像到視覺傳感器

(CCD)

的靶面上，將其轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，圖像采集卡將電信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

數(shù)字圖像信息，即把每一點(diǎn)的亮度轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶燃?jí)數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)為一幅或多幅圖像；

計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)圖像存儲(chǔ)、處理，并給出測(cè)量結(jié)果和輸出控制信號(hào)。第2章機(jī)器視覺硬件技術(shù)視覺檢測(cè)處理系統(tǒng)框圖(微觀宏觀)光學(xué)系統(tǒng)(鏡頭、光路)光源目標(biāo)圖像處理工具庫(kù)光源*m*Processing

EasyHccess師3·6s!mEURESYSA

傳感器m,aima

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InageoutputinputinputinputinputoutputoutputAnfnuk圖

像

區(qū)平零n

44n早

經(jīng)C1

7

1半登C2E?半

空

3

1

6平年C4

100工CV邊緣檢測(cè)區(qū)域邊緣檢測(cè)

邊緣提取區(qū)域邊緣提取

閥值分割區(qū)域閾值分割

圖像反色區(qū)域圖像反色

圖像濾波區(qū)域圖像濾波

圖像增強(qiáng)區(qū)域圖像增強(qiáng)

膨脹腐蝕區(qū)域膨脹腐蝕

圖像細(xì)化區(qū)域圖像細(xì)化

區(qū)域輪廓平滑

圖像投影區(qū)域圖像投影圖像差分外緣跟蹤圖像填充彩色圖標(biāo)記輪麻

轉(zhuǎn)彩色圖保留關(guān)注區(qū)域

均值濾波圖像相減分割圖像連接灰度直方圖轉(zhuǎn)灰度圖0.0000000.000000138.000000Progr

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條

形

碼?劃痕缺陷?

焊點(diǎn)檢測(cè)?

目標(biāo)跟綜?

圖像融合?

相機(jī)梁作?

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Watch lx

2×(image5,imeeel口:203<備實(shí)物圖。從圖中可以看出該機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)備由

前光源、背光源、數(shù)字?jǐn)z

像機(jī)、計(jì)算機(jī)組成。待檢

測(cè)工件放置于背光源上的

成像臺(tái)上，數(shù)字相機(jī)對(duì)其

進(jìn)行圖像采集，進(jìn)而將采

集的圖像及其處理結(jié)果在

計(jì)算機(jī)上顯示。

第2章機(jī)器視覺硬件技術(shù)

右圖為某機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)鏡頭是集聚光線，使成像單元能獲得清晰影像的結(jié)構(gòu)。光學(xué)鏡頭目前有監(jiān)控級(jí)和工業(yè)級(jí)兩種，監(jiān)控級(jí)鏡頭主要適用于圖

像質(zhì)量不高、價(jià)格較低的應(yīng)用場(chǎng)合；工業(yè)級(jí)鏡頭由于圖像質(zhì)

量好、畸變小、價(jià)格高，主要應(yīng)用于工業(yè)零件檢測(cè)和科學(xué)研

究等應(yīng)用場(chǎng)合。視場(chǎng)角和焦距是光學(xué)鏡頭最重要的技術(shù)參數(shù)，

濾光鏡的使用也是鏡頭技術(shù)的重要組成部分。2.1

鏡頭技術(shù)FOV=L/M

M=h/H=V/U

a=2·0=2·arctg(L/2V)2.1.1

視場(chǎng)角焦距是從鏡片中心到底片或CCD

等成像平面的距離。鏡頭焦距的長(zhǎng)短決定著視場(chǎng)角的大小，焦距越短，視場(chǎng)角就越大，觀察范圍也越大，但遠(yuǎn)物體不清

楚；焦距越長(zhǎng)，視場(chǎng)角就越小，觀察范圍也越小，

很遠(yuǎn)的物體也能看清楚，短焦距的光學(xué)系統(tǒng)比長(zhǎng)

焦距的光學(xué)系統(tǒng)有更佳聚集光的能力。2.1.2

焦距其中d為CCD

尺寸，這里注意景物范圍和d要保持一致性，即同為高或同為寬。實(shí)際選用時(shí)還應(yīng)留有余量，應(yīng)當(dāng)選

擇比計(jì)算值略小的焦距。以CCD

為例，計(jì)算焦距參考如下公式：a=2·θ=2·arctg(L/2V)=2·arctg(d/2f)焦距2.1.2自動(dòng)調(diào)焦相機(jī)的調(diào)焦利用電子測(cè)距器自動(dòng)進(jìn)行，當(dāng)采集圖片時(shí)，根據(jù)被攝目標(biāo)的距離，電子測(cè)距器可以把前后移動(dòng)

的鏡頭控制在相應(yīng)的位置上，或旋轉(zhuǎn)鏡頭至需要位置，使

被攝目標(biāo)成像達(dá)到最清晰?！?/p>

自動(dòng)調(diào)焦有幾種不同的方式，目前應(yīng)用最多的是主動(dòng)式紅外系統(tǒng)。從相機(jī)發(fā)光元件發(fā)射出一束紅外線光，照射到被

攝物主體后反射回相機(jī)，感應(yīng)器接收到回波。相機(jī)根據(jù)發(fā)

光光束與反射光束所形成的角度來(lái)測(cè)知拍攝距離，實(shí)現(xiàn)自

動(dòng)對(duì)焦。

2.1.3

自動(dòng)調(diào)焦

>濾光鏡原理能按照規(guī)定的需要改變?nèi)肷涔獾墓庾V強(qiáng)度分布或使其偏振狀態(tài)發(fā)生變化。波長(zhǎng)

(nm)濾光鏡對(duì)不同波長(zhǎng)光波的光通量2.1.4

濾光鏡濾光鏡樣品攝像機(jī)是獲取圖像的前端采集設(shè)備，它以面陣

CCD

或CMOS圖像傳感器為核心部件，外加同步信號(hào)產(chǎn)生電路、視頻信號(hào)處理電路及電源等組合而成。它是機(jī)器視覺系統(tǒng)

中不可或缺的重要組成部分。攝像機(jī)采集圖像質(zhì)量的好壞

直接影響后期圖像處理的速度與效果。所以選取一個(gè)各項(xiàng)

指標(biāo)符合要求的攝像機(jī)至關(guān)重要。攝像機(jī)技術(shù)2ZeZ圖像傳感器CCD

電荷耦合器件攝像機(jī)

(Charge

Coupled

Device)

:感光像元在接收輸入光后，產(chǎn)生電荷轉(zhuǎn)移，形成輸出電壓。分為線陣和面陣兩種。性價(jià)比高，受到廣泛應(yīng)用。

CMOS攝像機(jī)

(Complementary

Metal

OxideSemiconductor):

互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體，體積小、耗電少、價(jià)格低，在光學(xué)分辨率、感光度、信噪比和高速成像等已超

過(guò)CCD。攝像機(jī)技術(shù)2Z.Z數(shù)字?jǐn)z像機(jī)主要由感光傳感器

(CCD

或CMOS)

、

模數(shù)轉(zhuǎn)換器

(A/D)

、

圖像處理器

(DSP)

、

圖像存儲(chǔ)器(Memory)

、

液晶顯示器

(LCD)

、

端口、電源和閃光燈等組成；>

)原理：利用光電傳感器

(CCD

或CMOS)

的圖像感應(yīng)功能，將物體反射的光轉(zhuǎn)換為數(shù)碼信號(hào)，經(jīng)壓縮后儲(chǔ)存于

內(nèi)建的存儲(chǔ)器上。優(yōu)點(diǎn)：具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性和噪聲抑制能力，能提供高分辨率的圖像信息。2.2.1數(shù)字?jǐn)z像機(jī)機(jī)器視覺領(lǐng)域的相機(jī)分辨率就是其能夠拍攝最大圖片的面積，通

常以像素為單位，分辨率越大，圖

片的面積越大，文件(容量)也越

大。通常，分辨率表示成每一個(gè)

方向上的像素?cái)?shù)量，比如640×480,那它的分辨率就達(dá)到了307200像素，也就是常說(shuō)的30

萬(wàn)像素。2560*1920(4.92mp)2048*1536(3.1mp)1600*1200(1.92mp)括號(hào)內(nèi)象素?cái)?shù)單位為百萬(wàn)

為括號(hào)外分辨率乘積2.2.2

分辨率相機(jī)分辨率>

幀速指視頻畫面每秒鐘傳播的幀數(shù)，用于衡量視頻信號(hào)傳輸?shù)乃俣龋瑔挝粸閹?秒

(fps)。→

動(dòng)態(tài)畫面實(shí)際上是由一幀幀靜止畫面連續(xù)播放而成的，機(jī)器視覺系統(tǒng)必須快速采集這些畫面并將其顯示在屏

幕上才能獲得連續(xù)運(yùn)動(dòng)的效果。采集處理時(shí)間越長(zhǎng)，幀速就越低，如果幀速過(guò)低的話畫面就會(huì)產(chǎn)生停頓、跳躍的現(xiàn)象。>

一般對(duì)于機(jī)器視覺系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，每秒60幀較為理想。2.2.3

幀速智能相機(jī)

(Smart

Camera)是一種高度集成化的微小型機(jī)器視覺系統(tǒng)。它將圖像的采集、處理與

通信功能集成于單一相機(jī)內(nèi)，從而提供了具有多

功能、模塊化、高可靠性、易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)器視覺

系統(tǒng)。同時(shí)，由于應(yīng)用了最新的DSP、FPGA

及

大容量存儲(chǔ)技術(shù)，其智能化程度不斷提高，可滿

足多種機(jī)器視覺的應(yīng)用需求。2.2.4

:智能相機(jī)智能相機(jī)的組成圖像傳感單元：

CCD/CMOS

相機(jī)，它將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為模擬圖像?！?/p>

圖像采集單元：圖像采集卡，模擬圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的存儲(chǔ)。圖像處理軟件：如幾何邊緣的提取、圖像的濾波和降噪、灰度直方圖的計(jì)算、簡(jiǎn)單的定位和搜索等?！?/p>

網(wǎng)絡(luò)通信裝置：完成控制信息、圖像數(shù)據(jù)的通信任務(wù)。2.2.4

智能相機(jī)2.2.4

智能相機(jī)工業(yè)智能相機(jī)測(cè)控裝置同時(shí)檢測(cè)工件的五種參數(shù)，檢測(cè)速度達(dá)500件/分鐘，已成功用于工業(yè)產(chǎn)品尺寸、缺陷、形狀工業(yè)智能相機(jī)測(cè)控裝置及其應(yīng)用IEEE1394(FireWire)接口：即插即用串行接口，可同時(shí)支持63個(gè)像機(jī)，每個(gè)相距4.5米，最遠(yuǎn)可達(dá)72米。支持800Mbits/s

甚至3200Mbits/s的傳輸速度。USB

接口：是一種應(yīng)用非常普遍的串型接口。傳輸速率可達(dá)480Mbits/s,可供多達(dá)127個(gè)設(shè)備同時(shí)使用。每根USB接線長(zhǎng)度可達(dá)5米，和Hub

配合使用可以使距離達(dá)到30米。USB

連線上提供了5V

、500mA的電源。2.2.5

相機(jī)接口光源是機(jī)器視覺系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分，在機(jī)器視覺系統(tǒng)中十分重要。>

光源的主要功能是以合適的方式將光線投射到待測(cè)物體上，突出待測(cè)特征部分對(duì)比度。好的光源能夠改善

整個(gè)系統(tǒng)的分辨率，減輕后續(xù)圖像處理的壓力。對(duì)于不同的檢測(cè)對(duì)象，必須采用不同的照明方式才能突出被測(cè)對(duì)象的特征，有時(shí)可能需要采取幾種方式的

結(jié)合，而最佳的照明方法和光源的選擇往往需要大量

的試驗(yàn)才能找到。2.3

光源技術(shù)CCD印刷式字符側(cè)視圖背景部分θ刻字式字符側(cè)視圖表面反射光工件前光源是指放置在待測(cè)物前方的光源，主要應(yīng)用于檢測(cè)反光與不平整表面。印刷式字符采用高角度照明方式效果較好，

而刻字式字符采用低角度照明效果俱佳。2.3.1前光源待測(cè)部分動(dòng)輪胎上的數(shù)字編號(hào)凸出于輪胎側(cè)表面，且與背景顏色相同，因此很難判別。但是采用前光源高角度照明法可以在相片上產(chǎn)生

微妙的“凸出”效果，數(shù)字編號(hào)可清晰的浮現(xiàn)出來(lái)。X

4

6

02.3.1

'前光源高角度照明法下輪胎數(shù)字編號(hào)的圖片待測(cè)輪胎在檢測(cè)輪盤上的字符時(shí)，鑒于文字是刻在涂層表面上，采用低角度照明法，采集的圖片中原本凹陷入輪盤里的字符與背

景形成了鮮明的對(duì)比，十分易于后續(xù)圖像處理。2.3.1前光源低角度照明法下輪盤字符的圖片待測(cè)輪盤

2.3.1前光源

在檢測(cè)生產(chǎn)線上黃油瓶蓋上的點(diǎn)式印刷字符是否合格時(shí)，通過(guò)采用合適的前光源技術(shù)，拍攝圖像中點(diǎn)陣字符的每個(gè)前光源照明法下瓶蓋印刷字符的圖片點(diǎn)都清晰可見。背光源放置于待測(cè)物體背面。■主要應(yīng)用于被測(cè)對(duì)象的輪廓檢測(cè)、透明體的污點(diǎn)缺陷檢測(cè)、液晶文字檢查、小型電子元件尺寸和外形檢測(cè)、軸承外觀和

尺寸檢查、半導(dǎo)體引線框外觀

和尺寸檢查等。

2.3.2

背光源

背光源工件工件遮光處不透光CCD環(huán)形光源與CCD

鏡頭同軸安放，

一般與鏡頭邊緣相對(duì)齊。環(huán)形光源的優(yōu)點(diǎn)在于可直接安裝在鏡頭上，與待測(cè)物體距離合適時(shí)，可大大減少陰影、提

高對(duì)比度，實(shí)現(xiàn)大面積熒光照明。環(huán)形光源對(duì)檢測(cè)高反射材料表面的缺陷極佳，非常適合電路板和BGA

(球柵陣列封裝)缺陷的檢測(cè)。CCD環(huán)形光源工件2.3.3環(huán)形光源用藍(lán)色環(huán)形光源照射待測(cè)BGA

焊點(diǎn)和金屬導(dǎo)線，既去除了金屬導(dǎo)線圖案又突出了焊點(diǎn)，圖像中僅焊點(diǎn)部分呈白色。

還可清晰看到左上方的瑕疵。(a)

待測(cè)BGA

焊點(diǎn)

(b)

藍(lán)色環(huán)形光源下BGA

焊點(diǎn)的圖片2.3.3環(huán)形光源a中電容器上的白色印刷字符與黑色背景形成鮮明對(duì)比圖b中水晶振蕩器上的印刷字符也突出于金屬外殼之上a

用環(huán)形光源拍攝電容器圖片

b用環(huán)形光源拍攝晶振圖片電子元器件字符檢測(cè)2.3.3

環(huán)形光源結(jié)構(gòu)緊湊，能夠使光線集中照射在一個(gè)特定距離的小視場(chǎng)范圍。點(diǎn)光源為機(jī)器視覺中的待測(cè)物提供明亮、均勻的光

照，使拍攝的圖像對(duì)比度高。2.3.4

點(diǎn)光源表面反射光工件安裝方式實(shí)物圖CCD(a)

凸輪齒輪

(b)點(diǎn)光源照射下凸輪表面圖像凸輪缺陷檢測(cè)檢測(cè)凸輪齒輪損傷缺陷時(shí)，可采用平行度較高的點(diǎn)光源照明2.3.4

點(diǎn)光源

2.3.4

點(diǎn)光源

檢測(cè)一維條形碼也可以選用點(diǎn)光源直接照射感興趣區(qū)域(a)

待測(cè)一維條碼

(b)點(diǎn)光源下條形碼圖像條碼檢測(cè)后

部盟6920354800399米暴藩的牙根可調(diào)光源是通過(guò)電流調(diào)整器、亮度控制器或頻閃控制器來(lái)調(diào)整光源亮度或頻閃速度的一種光源。電流調(diào)整器和亮度控制器：包括單信道與雙信道輸出的恒流控制器，四信道帶觸摸屏的亮度控制器，RGB

光源彩色分量調(diào)節(jié)控制器?！?/p>

頻閃控制器：

一種為L(zhǎng)ED光源提供頻閃電源和連續(xù)控制的直流電源控制器，主要用于實(shí)現(xiàn)對(duì)最新一代高電流LED光

源、大面積線組光源，也包括大面積表面貼片背光源的控

制。2.3.5可調(diào)光源

2.4

圖像采集卡

同步信號(hào)

定時(shí)器同步信號(hào)發(fā)生器(垂直/水平)圖像采集卡結(jié)構(gòu)框架視頻信號(hào)2

輸入4水平/垂直

同步分離器像素時(shí)鐘

輸入多路視頻信號(hào)輸入采樣保持單元同步信號(hào)

輸出圖像

緩沖

隊(duì)列總線空間物體表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系是由攝像機(jī)成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)就是攝像機(jī)參數(shù)，為了得到這些參數(shù)而進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)與計(jì)算的過(guò)程稱為攝像機(jī)標(biāo)定。在標(biāo)定過(guò)程中通常要利用數(shù)學(xué)方法對(duì)從數(shù)字圖像中獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過(guò)這些數(shù)學(xué)處理，可以得到攝像機(jī)

的內(nèi)部和外部參數(shù)。2.5

攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)其中，(X,Y,Z)是在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)。(x?,y?)是理想小孔攝像機(jī)模型下

p

點(diǎn)的物理圖像坐標(biāo)，單位為毫米，f為焦距。(u,v)

是計(jì)算機(jī)圖

像坐標(biāo)系中空間任意一點(diǎn)

點(diǎn)的成像點(diǎn)的實(shí)際圖像坐標(biāo)，單位是像素?cái)?shù)。2.5.1

成像幾何模型,2.5.1

成像幾何模型由于圖像點(diǎn)的像素坐標(biāo)(u,v)表示的是像素位于數(shù)字圖像數(shù)組中的行數(shù)和列數(shù)，并沒有用物理單位表示該像素在

圖像中的位置，因此建立了以物理單位(毫米)來(lái)表示

的圖像物理坐標(biāo)系o-xy,它與o-uv圖像像素坐標(biāo)系的

關(guān)系如下圖所示：u=SxXu+UoV=SyXu+Vofu=fsx,f=fsyM?只與攝像機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān)，稱為攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)；M?

只與攝像機(jī)相

對(duì)于世界坐標(biāo)系的方位有關(guān)，稱為攝像機(jī)外部參數(shù)；X

為空間點(diǎn)在世界

坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)，M為3×4矩陣，稱為透視變換矩陣。

2.5.1

成像幾何模型得空間點(diǎn)的實(shí)際三維坐標(biāo)與像素坐標(biāo)之間的關(guān)系如下：不失一般性，可以令l??=1

。如果知道N(N>5)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)參照物的

控制點(diǎn)的坐標(biāo)(x,y,zw)以及其對(duì)應(yīng)的圖像上的坐標(biāo)(u,v),11個(gè)

參數(shù)就可以用線性最小二乘算法計(jì)算。利用最優(yōu)化算法的攝像機(jī)標(biāo)定方法直接線性變換方法使用的模型是：2.5.2

典型標(biāo)定方法(x,y,z)

是標(biāo)準(zhǔn)參照物上的三維控制點(diǎn)坐標(biāo)，且

(u,v?)是標(biāo)準(zhǔn)參照物上控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際圖像坐標(biāo)，這些圖像點(diǎn)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)獲得。(u;,v;)是校正后的圖像點(diǎn)坐標(biāo)，Au,(u,v,)和Av,(u,,v?)是在圖像點(diǎn)處的鏡頭畸變校正，通過(guò)相應(yīng)的優(yōu)化算法計(jì)算得到。在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，當(dāng)考慮非線性畸變時(shí)直接線性變換方法中圖像點(diǎn)與三維空間中控制點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系則是：2.5.2

典型標(biāo)定方法■

該平臺(tái)由以下幾部分組成：光源、鏡頭、CCD

攝像機(jī)、架桿

、機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)盤、光電傳感器、及圖像處理模塊等。平臺(tái)軟件使

用XAVIS

機(jī)器視覺組態(tài)軟件。2.6

ZM-VS1200機(jī)器視覺教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)機(jī)器視覺組態(tài)軟件XAVIS

最基本的實(shí)驗(yàn)功能如下：1.

尺寸測(cè)量：實(shí)現(xiàn)工件的多參數(shù)的尺寸測(cè)量和顯示2.

配準(zhǔn)測(cè)量：實(shí)現(xiàn)工件的配準(zhǔn)定位測(cè)量與判定3.

跟蹤測(cè)量：實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體的圖像跟蹤測(cè)量與識(shí)別4.

光學(xué)字符識(shí)別：實(shí)現(xiàn)光學(xué)字符的測(cè)量、處理和識(shí)別5.

條形碼識(shí)別：實(shí)現(xiàn)條形碼的測(cè)量、處理和識(shí)別6.

劃痕檢測(cè)：實(shí)現(xiàn)各類工件表面劃痕的測(cè)量、處理和標(biāo)定7.

缺陷檢測(cè)：實(shí)現(xiàn)各類工件表面缺陷的測(cè)量、識(shí)別和標(biāo)定

8.

焊點(diǎn)檢測(cè)：實(shí)現(xiàn)PCB焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)、識(shí)別和分類9.

形狀匹配：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜圖像工件形狀的測(cè)量與識(shí)別2.6

ZM-VS1200機(jī)器視覺教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)=

第3章

機(jī)器視覺組態(tài)軟件XAVIS主要內(nèi)容>

XAVIS簡(jiǎn)介>

XAVIS基本操作>

XAVIS基本函數(shù)>

XAVIS接口技術(shù)>

XAVIS

編程實(shí)例

3.1

XAVIS簡(jiǎn)介

>

組成：人機(jī)交互界面、數(shù)據(jù)和代碼管理模塊以及算法庫(kù)>

最大特點(diǎn)：采用開放式結(jié)構(gòu)提高開發(fā)效率選擇函數(shù)和參數(shù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)程序執(zhí)行函數(shù)并將其插入到程序代碼中動(dòng)態(tài)地調(diào)整和檢查產(chǎn)生的程序顯示結(jié)果(變量)3.2|XAVIS

基本操作主窗口分為五個(gè)區(qū)域：>

標(biāo)題欄>

菜單欄>

工具欄>

窗口區(qū)域>

狀態(tài)欄主窗口參教區(qū)

□□區(qū)Valua

Wetch

Real

Valua1mage

nWidth:380

nHeight:284位深：8image]

nWidth:380

nHeight:284位深：8centx

138centy

133centx1

139

centy]

132angle

0.000342affpara[1]

0.400178affpara[2]

0.000000affpara[3]

-0.400170affpara[4]0.916438

affpara[5]

0.000000

affparal[0]

0.916438

affparal[1]

-0.400178

affpara1[2]

0.000000

affparal[3]

0.400178

V<

》

045678101121311111AReadinage(Image

Registration\ImgInit.bmp,inage);showinage(image);SatColor(1,rad);DrawRectangle(rect);SetColor(1,blue);GenText(10,10,0,基準(zhǔn)圖像，blue);ReadinageCImageRegistration\ImgSanp.bmp,inage1):showinage(imaze1);GenText

(10,10,0,待配準(zhǔn)圖像，blue);CalImgCent(image,centx,centy);CalImgCent(image1,centx1,centy1);CalImgAngle(inage,angle);CalImgAngle(inage1,anglel);GenAffinePara(centx,centy,centx1,centy1,angle,angle1,affpara[6],affparal.4AffineTransImage(inage,image1,affpara[6],affparal5

showinage(image1);6RectThresholdCovert(inage1,image2,rect,IIEDAITHFESNDLD,1);7《6[6],D);>設(shè)置區(qū)|

凸舶定|

曼

|T

●

□

x

2×?

angleanglelaffpera[6]affpsral[6]cantycentx1centylXavis-

配準(zhǔn)測(cè)量文件)

編輯

)查看(V)函數(shù)

運(yùn)行

窗口()

幫助()質(zhì)心縱坐標(biāo)質(zhì)心橫坐標(biāo)質(zhì)心縱坐標(biāo)遍轉(zhuǎn)角滴轉(zhuǎn)角仿射變換1仿射變換2代碼區(qū)rect

Left:66

Top:47

Right:208

Bottom:123

CentYCentXCentYAngle

Angle

outputoutputanglel

0.412053affpara[0]

0.916438(GenAffinePara)-

(變換矩陣生成)確定就

緒

質(zhì)心植坐標(biāo)Progran數(shù)字取消CentXcentxg

XavisEe工程P)查看(V)

環(huán)境(A)幫助H)口

!

iXXavisEe工程編輯面板

空=[}繪圖面板夏空*.xav

文

件冰.XaV一工程框就緒組態(tài)模式框架□

區(qū)一工作區(qū)-工具欄菜單欄消息框×A2

4

5

6

7

8

9

10

12Xavis

軟件演示系統(tǒng)二維圖像顯示控ab|就緒視圖組態(tài)視圖定制81功能按鈕開始

復(fù)位XavisEe工程P)查看(V)

環(huán)境(A)幫助()A四

B圓?0XavisEe工程…編輯面板

編輯繪圖面板

繪圖*.xav文件結(jié)果顯示二維圖像：三維圖像：三維圖像顯示顯示顯示區(qū)數(shù)字i日……①…4二維圖像：

圖寬：300圖高：300位深：24三維圖像：

3D

模型圖像Xavis

軟件演示系統(tǒng)功能按鈕開始三維圖像顯示二維圖像顯示3D顯示S)幫助(H)運(yùn)行模式結(jié)果顯示主窗口包括四個(gè)子窗口：視圖顯示窗口參數(shù)設(shè)置窗口變量信息窗口程序編譯窗口3.2.2

子窗口圖標(biāo)按鈕功能/*'注釋當(dāng)前選中語(yǔ)句，程序運(yùn)行時(shí)被注釋的語(yǔ)句不會(huì)

執(zhí)

行

；當(dāng)前選中語(yǔ)句上移一行；當(dāng)前選中語(yǔ)句下移一行；刪除當(dāng)前選中語(yǔ)句；撤銷上次操作。為方便代碼操作，編譯窗口工具區(qū)提供五個(gè)按鈕，各按鈕作用如下：子窗口g

ū

?

Piogm0

Readimag=(gongjanl.tmpimagel:showimage(mag=|:DrasFoclangleliecll:

lTPh

ei

hll

i

!ai

ee.

)e:ct.DIEDAITHRESHOLD.1):

l

i

l,.

l

GEXAb.cls|shoowwim

t|

cll,

0|S

l

:PcirHfrectlet

loo.ightbethoml11GenLnelleftb.right

b.1):12GenLinellaft.c.right.c,1;13SetCcl2.wal;CStngFomsll":A",GenTexi110,10.20,strgueentReclCcnvee:Cchn2te19e.egemegecgeAVERANTDUR)IecCOe4Iecy,mage3,aelimage3mape2,imDielancEdoeGelFecReclcJree1osmananwatfiveHCnocrecect基本操化

膨脹腐蝕區(qū)域膨脹腐蝕圖像細(xì)化強(qiáng)波色割取測(cè)增濾反分提檢域圖像像增強(qiáng)域圖像像濾波域圖像像反色域聞值值分割域過(guò)緣絳提取域邊緣緣檢測(cè)區(qū)圖區(qū)圖區(qū)圖區(qū)閥區(qū)邊區(qū)邊區(qū)域圖像細(xì)化

區(qū)域輪所平滑圖像投影區(qū)域圖像投影圖像差分傾斜矯正日一化圖外絳跟蹤圖像填充彩色圖標(biāo)記輪麻轉(zhuǎn)彩色圖保留關(guān)注區(qū)域

均值濾波圖原相減分割圖像連接灰度直方圖轉(zhuǎn)灰度圖

凸

C%

它

國(guó)□|

×

2x跪定

取消[Edg=Deted]-邊緣檢測(cè)|nageedgea|aNNn多數(shù)區(qū)

ValusWateh

操作示例文件正)編輯您)

查看v)

函

數(shù)文運(yùn)行

窗

口

)

幫

助

)

件原圖像邊綜圖像算法Oizin

lmagsculpu14sho,ReclangelecllXavia

2.04□回區(qū)控制語(yǔ)句?圖像區(qū)代碼區(qū)設(shè)置區(qū)3.一參數(shù)區(qū)VaueWalchRealVauemocnWdih:377nHeigt313位深8teclL-ft:200Ter7gRizht

226

Boltcm

211magr1nw'dh:377nHeigt313位深8mage2nw/dh:377nHeigt313位深8maoe3nwdh:377nHeigt313位深8mage4n'w'dh:377nHeigt.313位深.8A63.500000176.000000112.000000let200.0000000p79.000000liart225.000000battom211.000000sr克：63500000Kavis

2.04文件在)

編輯E

)

查看()

函數(shù)口

品

留圖像區(qū)運(yùn)行

窗口()

幫助)

執(zhí)行程序

□|×2x

停止程序單步執(zhí)行程序復(fù)位3.2

操作示例

3.3XAVIS基本函數(shù)

XAVIS軟件是由C語(yǔ)言開發(fā)的，其語(yǔ)法和語(yǔ)義有一定的特殊性和獨(dú)立性，包括參數(shù)類型、文件操

作、控制函數(shù)和顯示函數(shù)等。

3.3.1

參數(shù)類型

按照數(shù)據(jù)顯示方式的不同，可分為控制數(shù)據(jù)(

數(shù)值、字符串和區(qū)域)和圖標(biāo)數(shù)據(jù)(圖像)按照應(yīng)用目的的不同，可分為輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)XAVIS支持的數(shù)據(jù)類型有10種數(shù)據(jù)類型說(shuō)明IntInts整型數(shù)據(jù)整型數(shù)組DoubleDoubles雙精度型數(shù)據(jù)

雙精度型數(shù)組CRectCRects矩形區(qū)域矩形區(qū)域數(shù)組CStringCStrings字符串字符串?dāng)?shù)組CDibCDibs位圖位圖數(shù)組

3.3.1

參數(shù)類型

XAVIS支持的數(shù)據(jù)類型Readimage

函數(shù)

打開各種標(biāo)準(zhǔn)圖片類型Readimage(c:lrgb.bmp,image);//打開c:lrgb.bmp文件并存入圖像句柄image

中Readimage(th1.bmp,image1);//打開XAVIS默認(rèn)圖像目錄下的th1.bmp文件并存入圖像句柄image1中Writeimage

函數(shù)將圖像句柄保存為文件Writeimage(c:\rgb1.bmp,image);//

將image存為C:\rgb1.bmp

文件Showimage

函數(shù)

將圖像顯示在圖像窗口中Readimage(C:\rgb.bmp,image);Showimage(image);3.3.2

文件操作XAVIS提供了以下控制函數(shù)：if條件判斷函數(shù)if(value_if);……//中間代碼endif(O;for循環(huán)控制函數(shù)for(param_for=begin_for,end_for,step_for);……//中間代碼endfor();while循環(huán)控制函數(shù)while(value_while);……//中間代碼3.3.3

控制函數(shù)end(;函數(shù)功能Drawrectangle(rect)讓用戶選擇一個(gè)矩形區(qū)域Showrectangle(rect)在圖上顯示一個(gè)矩形區(qū)域SetRect(X1,Y1,X2,Y2,rect)構(gòu)造矩形區(qū)域RectConvertToPoint(rect,x1,y1,x2,y2)將矩形區(qū)域轉(zhuǎn)化為坐標(biāo)值

3.3.4

功能函數(shù)

XAVIS提供29個(gè)功能函數(shù)用于輔助開發(fā)，共分為5類。1.

區(qū)域操作函數(shù)函數(shù)功能SetColor(penwidth,color)設(shè)置畫筆寬度和顏色SetWindowSize(width,height)設(shè)置視圖顯示窗口的大小

3.3.4

功能函數(shù)

2.

窗口控制函數(shù)函數(shù)功能GenText(x,y,n

Weight,textstr)輸出字符信息GenTexts([x],[y],Weight,[textstr],color)輸出多個(gè)字符信息GenCircle(x,y,radius)在圖上畫一個(gè)圓GenCircles(x,y,radius)在圖上畫多個(gè)圓Genline(x1,y1,x2,y2)在圖上畫一條線段Genlines([x1],[y1],[x2],[y2])在圖上畫多條線段Genrectangle(x1,y1,x2,y2)在圖上畫一個(gè)矩形框Genrectangles([x1],[y1],[x2],[y2])在圖上畫多個(gè)矩形框GenCross(x,y)在圖上畫一個(gè)十字GenCrosses([x],[y])在圖上畫多個(gè)十字GenPolyline([x],[y])在圖上畫一個(gè)多邊形3.3.4

功能函數(shù)3.

繪圖函數(shù)函數(shù)功能GetIlength([x],length)得到整形數(shù)組長(zhǎng)度GetDlength([x],length)得到double數(shù)組長(zhǎng)度SetIlength([x],length)設(shè)置整形數(shù)組長(zhǎng)度SetDlength([x],length)設(shè)置double數(shù)組長(zhǎng)度CStringFormat(str_in,str_out);構(gòu)造字符串DoubleToInt(dx,ix)雙精度浮點(diǎn)型轉(zhuǎn)整型IntToDouble(dx,ix)整型轉(zhuǎn)雙精度浮點(diǎn)型

3.3.4

功能函數(shù)

4.

數(shù)組和字符串控制函數(shù)函數(shù)功能TimerBegin(timel)開始計(jì)時(shí)TimerEnd(timel,time2)停止計(jì)時(shí)Sleep(time)使程序暫停一定時(shí)間SetScaler(pix,realvalue)設(shè)置圖像比例尺GetRealValue(pix,realvalue)由比例尺計(jì)算實(shí)際尺寸

3.3.4

功能函數(shù)

5.

輔助功能函數(shù)功能OpenFrame(Image

Width,ImageHeight,

preWidth,preHeight,exposure,kind)打開并設(shè)置相機(jī)GrabFrame(Image)相機(jī)采集圖像StopFrame()停止相機(jī)OutControl(channel,state)設(shè)置I/O口狀態(tài)ReadIOControl(channel,state)讀取I/O口狀態(tài)

3.3.5

擴(kuò)展函數(shù)

XAVIS提供兩類擴(kuò)展函數(shù)用于對(duì)圖像采集器的支持。一

類是用于操作相機(jī)；

一類是提供I/O接口用于各種控制

設(shè)備輔助對(duì)相機(jī)的操作。3.4

XAVIS接口技術(shù)XAVIS通過(guò)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)技術(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展性接口，用戶可以通過(guò)該接口自由添加新算法，更

新算法庫(kù)。動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)

(DLL)是一個(gè)包含可由多個(gè)程序同時(shí)使用的代碼和數(shù)據(jù)的庫(kù)。通過(guò)使用DLL,程

序可以由相對(duì)獨(dú)立的組件組成，實(shí)現(xiàn)模塊化。3.4.1

動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)技術(shù)丙部函數(shù)和接口函數(shù)內(nèi)部函數(shù)指只在算法類內(nèi)部調(diào)用的函數(shù)，接口函數(shù)指能加載到XAVIS軟件中，即提供給用戶調(diào)用的函數(shù)。接口函數(shù)的規(guī)定接口類定義了接口函數(shù)需要的所有信息，包括菜單資源ID、

函數(shù)菜單名和函數(shù)所屬算法類別。XAVIS

根據(jù)函數(shù)所屬算法類別和菜單資源ID將其加載到相應(yīng)位置，并按照函數(shù)菜單名顯示；當(dāng)用戶調(diào)用該函數(shù)時(shí)

,參數(shù)設(shè)置窗口根據(jù)參數(shù)個(gè)數(shù)、參數(shù)類型和參數(shù)說(shuō)明信息控制相應(yīng)的

控件顯示，用于函數(shù)設(shè)置。用戶在添加新算法時(shí)，可以調(diào)用CFunclnfo

類提供的設(shè)置操作完成接口函數(shù)的上述所有信息。3.4.2

自定義算法庫(kù)加載邊緣提取Readimage(JCgongjianL.bmp,image);//讀取圖像

showimage(image);

//顯示原圖

EdgeDetect(image,image2,CAN