基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器人视觉算法 参考答案
1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集
机器视觉算法开发软件----HALCON
机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显
著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；
机器视觉算法基础(DOC)
机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理
摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域
目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)
机器视觉算法笔记
1、相机的信噪比、SNR=1时（光强可探测到的最小光强，绝对灵敏度），动态增益为光强.sat/光强.min（dB/位），量子效率是波长的函数：η=η（λ）--CCD比CMOS灵敏，动态范围大。 2、数据结构：图像、区域和亚像素轮廓 图像：彩色摄像机采集的是每个像素对应的三个采样结果（RGB三通道图像）、图像通道可被看作一个二维数组，设计语言中的表示图像的数据结构；两种约定：离散函数（点对点）R→R n、连续函数：R2→R n。 区域：可以表示一幅图像中一个任意的像素子集，区域定义为离散平面的一个任意子集：R ∈Z2，将图像处理闲置在某一特定的感兴趣区域（一幅图像可被看作图像所有像素点的矩形感兴趣区域）。二值图像特征区域：用1表示在区域内的点，用0表示不在区域内的点；行程表示法：每次行程的最小量的数据表示行程的纵坐标、行程开始和行程结束对应横坐标值。行程编码较二值图像节省存储空间（行程编码保存在16位整数，须要24个字节，而采用二值图像描述区域，每个像素点占1个字节，则有35个字节）。行程编码保存的只是区域的边界。为描述多个区域，采用链表或数组来保存采用形成编码描述的多个区域，每个区域的信息是被独立保存和处理的。 亚像素轮廓：比像素分辨率更高的精度（亚像素阈值分割或亚像素边缘提取）。轮廓基本上可被描述成多表型，然后用排序来说明哪些控制点是彼此相连的，在计算机里，轮廓只是用浮点数表示的横和纵坐标所构成的数组来表示。 3、图像增强：硬件采集的图像质量不好，可应用软件进行增强。 灰度值变换：由于光源照明的影响，局部的图像会产生对比度与设定值不一致，需要局部的去增强对比度。为提高变换速度，灰度值变换通常通过查找表（LUT）来进行（将灰度输入值变换后输出保存到查找表中），最重要的灰度值变换是线性灰度值比例缩放：f(g)=ag+b（ag 表示对比度，b表示亮度）。为了自动获取图像灰度值变换参数a、b的值，通过图像感兴趣区域的最大与最小灰度值设置出a、b的值（灰度值归一化处理）。灰度直方图表示某一灰度值i出现的概率。对于存在很亮和很暗的区域，图像归一化时需要去除一小部分最暗、最亮的灰度值（用2个水平线截取区域），再进行图像归一化处理，将对比度提高（鲁棒的灰度归一化处理）。 辐射标定：传感器收集的能量与图像实际灰度值的关系是非线性时候（一般需要是线性的，提高某些处理算法的精确度），对非线性相应求其逆响应的过程就是辐射标定。取q=？对响应函数求逆运算得到线性响应，求q的过程既是标定。 图像平滑：抑制由于多种原因产生的图像噪声（随即灰度值）。干扰后灰度值=图像灰度值+噪声信号（将噪声看作是针对每个像素平均值为0且方差是б2的随机变量），降噪方法之一、时域平均法，采集多幅图像进行平均，标准偏差将为原来的1/根号n，求的平均值后，将任意一幅图像减去平均，即为该幅图像的噪声；方法之二、空间平均操作法，通过像素数(2n+1)*(2m+1)的一个窗口进行平均操作，会使边缘模糊（计算量非常大，进行(2n+1)*(2m+1)次操作）；方法之三、递归滤波器，在前一个计算出的值的基础上计算出新的值，较方法一速度快了30倍；满足所有准则（平滑程度准则t，以及XXs滤波）的高斯滤波器：高斯滤波器是可分的，所以可以非常高效率的被计算出来，能够更好地抑制高频部分。若更关注质量，则应采用高斯滤波器；若关注执行速度，首选使用均值滤波器。 傅里叶变换：将图像函数从空间域转变到频率域，可以再进行频率高低的滤波操作平滑。 4、插值算法：图像被放大不清晰时，通过插值增加放大的增多的像素
机器视觉入门知识详解
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现 系别信息工程系 专业名称通信工程 班级学号 098204232 学生姓名俞浩然 指导教师欧巧凤 二O一三年五月
毕业设计（论文）任务书 I、毕业设计(论文)题目： 基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现 II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求： 学习数字图像处理技术，深入研究中轴变换的各种算法原理，采用MATLAB编程，完成中轴变换，要求算法效率较高，且能较好的抑制噪声。 具体要求如下： 1﹑充分了解数字图像处理原理 2、熟悉MATLAB开发环境，图像转换、骨架提取等相关算法 3、采用Matlab实现图像二值化和中轴变换 3、比较各种算法的处理效果；并进行算法性能分析 III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间： 第1周-第3周：查找资料，翻译英文文献，撰写开题报告。 第4周-第8周：程序流程框图编制、源程序设计，系统软件设计及调试。 第9周-第13周：实验数据分析。 第14周-第16周：撰写毕业论文，准备答辩。
Ⅳ、主要参考资料： [1].[美]恩格尔 W K. Digital Signal Processing Using MATLAB [M]. 西安:西安交通大学出版社，2002 [2].[美] Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization with MATLAB(Second Edition) [M].北京:电子工业出版社，2002 [3]. [美]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）[M]. 北京：电子工业出版社，2005 [4]. [美]冈萨雷斯.数字图像处理（第二版）[M]. 北京：电子工业出版社，2007 2007 [5]. 张化光,刘鑫蕊,孙秋野.MATLAB/SIMULINK实用教程[M].北京:人民邮电出版社, 2011 [6].秦筱威一种有效的骨架毛刺去除算法[J].华中科技大学学报,2004,(12): 28-31 [7]. 杨承磊, 孟祥旭等. 带状图像交叉区域的骨架求解算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2000, (9): 677-681. 信息工程系通信工程专业类 0982042 班 学生（签名）： 填写日期：自2013年2月21日至2013年 5 月 28 日 指导教师（签名）： 助理指导教师(并指出所负责的部分)： 通信工程系主任（签名）：
基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2020-2027 Published Online November 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/ca434218.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/ca434218.html,/10.12677/csa.2019.911227 Design and Implementation of Drop Detection Algorithm Based on OpenMv Zihong Yang, Wenjie Yang, Jia Liu* School of Information Engineering, Wuhan Business University, Wuhan Hubei Received: Oct. 22nd, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019 Abstract Today, the number of elderly people in society is on the rise, but also accompanied by a growing number of elderly security problems, such as falls, sudden illness, dementia, and a series of a threat to the elderly life problems, and in this paper, the fall problem is proposed based on a OpenMv fall detection algorithm, mainly through OpenMv cameras to capture images for image arithmetic for the elderly fall state. The fall detection proposed in this paper is mainly realized through OpenMv’s built-in function library and the three-frame difference algorithm, and then the fluctuation range of the body center coordinates of the elderly is adjusted to determine whether the elderly has fallen. Keywords Elderly, Camera, Fall Detection, Three Frame Difference Algorithm 基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现 杨子弘，杨文杰，刘佳* 武汉商学院信息工程学院，湖北武汉 收稿日期：2019年10月22日；录用日期：2019年11月6日；发布日期：2019年11月13日 摘要 现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv *通讯作者。
解读机器视觉系统解析及优缺点
解读机器视觉系统解析及优缺点 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，IC上的字符识别等。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、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。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。 机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；
2_D骨架提取算法研究进展_廖志武
2009年9月 第32卷 第5期四川师范大学学报(自然科学版) Journal of Sichuan Nor mal University (Natural Science )Sep t .,2009Vol .32,No .5 收稿日期:2009-07-01 基金项目:国家自然科学基金(60873102),中国博士后基金(20070410843)和四川省教育厅重点基金(07Z A090)资助项目作者简介:廖志武(19692),女,副教授,主要从事图像处理和模式识别算法研究 22D 骨架提取算法研究进展 廖志武 1,2 (1.四川师范大学计算机科学学院,四川成都610068; 2.四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,四川成都610068) 摘要:关注22D 骨架提取问题,将其算法分为骨架提取的对称轴分析方法、细化方法以及形状分解方法 3大类,分别给出了这3类方法的基本思想和发展脉络,希望通过这样的工作为模式识别、可视化和医学图 像处理等相关领域的同行提供一个比较系统和清晰的整体算法框架的参考. 关键词:骨架;骨架提取;细化;对称轴分析;形状表示 中图分类号:TP391.14 文献标识码:A 文章编号:100128395(2009)0520676213 do i:10.3969/j .iss n.100128395.2009.05.029 0 引言 早在20世纪50年代,就有人提出对字符进行压缩以获得比输入字符笔划宽度更细的字符细线 表示(又被叫做骨架)[1] ,这种表示最早被用于字符识别,又逐渐被推广应用于很多领域.在不同的领域骨架的作用是不同的,例如在计算机图形学中,由于骨架保持了物体的拓扑信息,这样可以利用骨 架对带状(ribbon 2like )形状进行重构[224] ;在文字识别中,由于骨架是字符一种信息量较少以及在噪声影响下具有稳健性的替代物,骨架常用来直接识别被噪声影响和扭曲的字符 [529] ;在医学图像处理中 骨架则一般被作为分层匹配中粗匹配的特征[10] . 为了更好的表述骨架提取理论和算法,我们在这一章中先给出骨架的定义,然后介绍“好”骨架的评价标准,最后,给出现有骨架提取方法的分类和本文的结构安排. 骨架(skelet ons )是一种形状特征,是由一些细(或者比较细)的弧线和曲线集合构成的原始形状 的一个表示,这些弧线和曲线能够保持原始形状的相连性 [1] .这种相连性称为原始形状的拓扑性质. 但是,在不同的背景下,骨架也有一些不同的定义,例如H.B lum [11] 认为对称性是骨架的一个最重要 的性质,并且,将骨架定义为是由原始形状边缘点的对称中心构成的点的集合.无论哪种定义,都是 将骨架作为原始形状的替代物.所以一个“好”骨架应该满足以下的几个条件[8] : (1)骨架应该与原始形状接近; (2)骨架应该符合人类的视觉; (3)骨架的粗细应该是一个像素(或者接近一 个像素); (4)骨架应该独立于原始形状的位置、尺寸、质量和解析度[2] ; (5)在噪声和允许的扭曲下,骨架应该是稳定的; (6)骨架计算的算法复杂度低,自动化程度高. 本文中对各个算法的评价均按照以上标准进行的.好的骨架有一些显而易见的优点,比如,骨架比形状或形状的轮廓在噪声和扭曲中更稳定;骨架在保持形状的拓扑和几何性质的同时还能有效降低计算复杂度等.由于骨架特征的上述优点,骨架提取算法成为模式识别、基于内容的图像检索、医学图像处理、遥感图像处理、可视化和虚拟现实等领域的研究热点. 骨架提取(skelet onizati on )是指根据不同的定义和算法提取原始形状骨架的方法. 在文[1]中作者评述了近300种细化方法,随着骨架提取技术的发展和新思想以及新方法的引入,近年来,一些新的不同种类的骨架提取算法不断出现 [5210,12226] ,总结这一领域内最新的研究进展 和热点成为一个迫切的问题.本文在文[122,27]的
机器视觉在焊点检测中的应用
机器视觉在焊点检测中的应用 杨英豪柳青崔洁 （中国电子科技集团公司第四十五研究所，北京101601） 摘要：本文主要阐述了利用图像处理的一些算法来对半导体封装过程中的焊点进行检测，主要包括了图像预处理，自动阈值图像分割，图像膨胀，空洞填充，图像连通，区域开圆运算，形状检测，计算区域特征等算法。并通过大量实验确定了参数，得到一种确实可行的应用方法去完成焊点的检测。 关键词：半导体设备；机器视觉；焊点检测（PBI）； Application of Inspect ball bonding with Machine Vision Yang Yinghao Liu Qing Cui Jie Abstract: This article introduces inspecting ball bonding with some Machine Vision algorithm on process of encapsulating semiconductor device, which mainly contain Image Pretreatment, Image Segmentation with auto threshold, Image expanding, File up hole, Image connection, Generate circle region , Inspect circularity shape, Calculate Circle radius. Then we can get a good method to achieve Inspecting ball bonding through make a lot of experiments to decide the parameter. Keywords: semiconductor device; Machine Vision; Inspect ball bonding 1.引言 如今伴随数字产品已在人们生活中的大量使用，半导体设备制造业得到迅猛的发展，键合机就是半导体封装其中很重要的一个工序，而焊线后检测（PBI：Post Bond Inspect）又是键合机提高机器性能，拓展机器功能的一个重要课题。 目前流行的焊线质检方式是焊完线后人工质检，浪费人力，且不能实时完成质检。而本文就如何利用机器视觉自动实现精准，快速，稳定的焊线后检测进行了讨论和研究——本文主要检测的是焊球的位置和偏差，得到了一种性能优越的图像处理方法，经过实验验证，精度可以达98%以上。 2.半导体机器视觉系统构成 机器视觉系统的主要目的是给机器或自动生产线添加一套类似人眼的视觉系统。其原理是由计算机或图像处理器以及相关的设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。 机器视觉系统构成： 1.图像获取：照明光源，光学镜头，工业相机，图像采集卡。 2.图像处理：图像处理软件。 图2-1 机器视觉系统
halcon知识点
1. 无论读入什么图像，读入图像显示效果明显和原始图像不一致，哪怕是从相机读入的图像，也是明显颜色差异。什么原因引起 初步诊断是，显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是default ，而是其它选项。此时可以通过查阅相关参数，调用set_system解决，也可以在编辑-》参数选择-》颜色查找表进行更改。 2. 裁剪图像；从图像上截取某段图像进行保存。如何实现该操作 首先应该知道，region不具有单独构成图像的要素，他没有灰度值。有用过opencv 的应该知道ROI（感兴趣区域），设置好它后，对图像的大部分操作就转为图像的一个矩形区域内进行。类似的，halcon有domain 概念。首先设置好一个矩形区，然后使用reduce_domain（是一个矩形区域）后，再使用crop_domain 就裁剪出图像。 3. 读入bmp，或tiff 图像显示该图不是bmp文件或不能读。原因是什么 这个常有新手询问，画图，图像管理器都能打开，又或者是相机采集完直接存到硬盘。Halcon 读取图像在windows下面到最后是调用windows库函数实现读图功能。咱不清楚到底是怎么调用的。对于图像格式，在读图函数F1说明很细。基本bmp 如果文件头不是bw还是bm(百度百科bmp格式查找，编写此处时无网络，后续可能忘记)，就读不进来。其他规格欢迎补充。解决办法，如果是相机采集，就在内存直接转换(参见halcon到里面的halcon和bitmap互转)；如果是采完的图片，大部分通过画图工具转换为24位bmp格式，即可解决。
4.读入avi文件报错。 Halcon 通过directshow或另一个格式解析视频，正常来说应该可以读入市面大部分视频，实际测试发现只能读入最标准的avi文件格式。如果需要临时处理，需要下格式工厂等工具转化为最标准的avi文件格式(论坛叶诺有发帖说明)。 5. Region 或xld 筛选。 Halcon提供了丰富的region 和xld筛选方法。Region可以使用select_shape_xld，选择出符合要求的区域，如果不能满足还可以通过类似region feature 这样关键字组合成的算子获取区域特征，然后通过tuple 排序或相加减，再通过tuple_find 确定是对应哪个区域的特征。同样的halcon也提供了select_contours_xld 进行轮廓筛选。 6. Halcon分几类对象，每个类的功用是 Halcon总分俩大类，tuple和图标对象obj 。Tuple涵盖了对所有基础数据类型的封装，可以理解为她是halcon定义的数组类。Obj 是alcon定义图标类基类。衍生出了许多类型，其中Region ，Xld，Image 其中最主要的类型。 7. F1说明，参数部分-array 是什么意思 该符号说明，该参数接受一组输入，对tuple就是一组tuple，对obj 就是通过concat_obj或其它操作产生的一组obj元组。 8. 俩个相对方形物体的距离计算。
图像骨架提取
实验八图像骨架提取 一、实验要求 1.设计并实现对数字图像进行骨架提取。 2.分析所得到的结果。 二、实验原理 1.实验环境 MATLAB 2.图像的骨架提取原理 ●图像细化 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization）的一种操作运算。一个图像的骨架由一些线和曲线（比较理想的是单像素宽度），骨架可以提供一个图像目标的尺寸和形状信息，因而在数字图像分析中具有重要的地位，图像细化（骨架化）是进行图像识别、线条类图像目标分析的重要手段。 ●骨架的定义及提取原理 比较普遍的方法是采用目标（Object）中轴（Medial Axis）的概念。中轴线的点（像素点）定义为距离目标边界上两个点等距的那些像素。 在图像处理中实现这种等距的计算一般有两个途径。 一是使用距离变换（Distance Transform）的方法（在此不讨论）。 另外一个方法介绍如下： 思路：想象一个图像目标四周被火点燃，燃烧的速度四周保持一致，那么四周由边界向质心方向(向内部中心)燃烧时，相互遇到的那条线，就是中轴线。
以长方形为例，可以想象，分别会有许多内接圆，分别沿着长方形（矩形）的四个角向中心方形移动。 拓扑方法是实现图像骨架化的有利工具，我们可以定义一些图像目标边界上可以删除的像素点，以便最后获得图像目标的骨架。 但是，我们还要求保持图像目标（一般常用于线条类的图像目标）的连通性（Connectivity），还不能改变图像目标的个数，不能改变目标内的空洞个数，也不能改变不同目标的相互关系（位置关系等等），一旦有些像素涉及到改变上述内容的，则一律不能被当作删除的图像像素。 我们可以利用一个3x3模板来检测一个像素是否应该被删除掉。假定3乘3大小的图像中，中心点（黑点）被删除，那么会有如下两种情形： （1）顶端两个像素和右下端两个像素被分离了，这样就会将原来的一个目标（物体）分为两个，不符合细化操作的要求。 （2）(因为如果这九个点只是一个物体的局部)顶端两个像素和右下端两个像素可能是由外部的像素点进行连接的，那么所有像素点（黑点）会形成一个空洞，如果中心点被删除，则会将孔洞消除，又违背了前面提及的细化的规则。 三、实验内容 1.图像骨架提取的程序流程图：
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业4、0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术就是如何工作的、它为什么就是实现流程自动化与质量改进的正确选择等。小编为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉就是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统就是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布与亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有: 为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用:
现场有两个振动盘,振动盘1作用就是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用就是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶就是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 案例二:视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率与设备的正常运行,提高生产效率。 案例三:啤酒厂采用的填充液位检测系统案例:
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信 号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
机器视觉工业镜头计算方法
机器视觉工业镜头计算方法（一） 2012年8月1日艾菲特光电 一、机器视觉中工业镜头的计算方式 1、WD 物距工作距离（Work Distance，WD）。 2、FOV 视场视野（Field of View，FOV） 3、DOV 景深（Depth of Field）。 4、Ho:视野的高度 5、Hi:摄像机有效成像面的高度(Hi来代表传感器像面的大小) 6、PMAG:镜头的放大倍数 7、f:镜头的焦距 8、LE:镜头像平面的扩充距离 二、相机和镜头选择技巧 1、相机的主要参数: 感光面积SS（Sensor Size） 2、镜头的主要参数: 焦距FL（Focal Length） 最小物距Dmin（minimum Focal Distance） 3、其他参数: 视野FOV（Field of View） 像素pixel FOVmin=SS（Dmin/FL） 如：SS=6.4mm，Dmin=8in，FL=12mm pixel=640*480 则：FOVmin=6.4（8/12）=4.23mm 4.23/640=0.007mm 如果精度要求为0.01mm，1pixels=0.007mm<0.01mm 结论：可以达到设想的精度 三、工业相机传感器尺寸大小：（单位：mm） (3.2mm×2.4mm)；1/3″：(4.8mm×3.6mm)；1/2″：(6.4mm×4.8mm)； (8.8mm×6.6mm)；1″：(12.8mm×9.6mm)；
四、CCD相机元件的尺寸 型号高度比长度（mm）宽度（mm）对角线（mm）1/6" 4:3 1.73 2.3 2.878 1/4" 4:3 2.4 3.2 4 1/3" 4:3 3.6 4.8 6 1/2" 4:3 4.8 6.4 8 1/1.8" 4:3 5.3 7.2 8.9 2/3" 4:3 6.6 8.8 11 1" 4:3 9.6 12.8 16 4/3" 4:3 13.5 18 22.5 五、线阵传感器尺寸（单位：mm）