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機器視覺模式匹配的基礎:光源、相機、算法

2020-12-24 11:19:53

機器視覺模式匹配的基礎:光源、相機、算法

污黄瓜影院免费人類從第 一次睜開眼睛開始就學會了識別模式。那是一隻鳥!那是一架飛機!那些是字母A, B和C!如果午夜成版人黄瓜app不能從周圍環境中挑選出特定的物體並加以分類,午夜成版人黄瓜app的視覺就沒有什麽用處了。

機器視覺係統還需要能夠發現和識別模式。任何機器視覺任務的第 一步都是模式匹配,即根據形狀屬性(如邊緣)的預期排列,在視場中定位目標。這個過程是如何工作的?

事實證明,有許多方法可以執行模式匹配,因為這是一項涉及大量數據處理的任務,優化流程至關重要。在最基本的層次上,它涉及到使用圖像中單個像素的強度來確定形狀的輪廓(或邊緣)在哪裏。如果這些輪廓的排列與基於統計分析的模板模式的排列合理地相似,則視覺係統將輸出一個匹配。


對比是王最 大

由於邊緣的檢測是基於單個像素的不同強度,因此良好的對比度是非常重要的。這一要求導致了照明安排的各種創新,如軸上照明,照亮垂直於表麵的光和穹頂照明,從各個方向提供一致的照明。這也是必要的,以盡量減少環境光和眩光來自反射表麵。良好的光照可以限度地檢測相關邊緣,並最小化對不存在的邊緣的感知。

還有一些圖像處理算法,當光靠良好的光照是不夠的時候,可以顯示出圖像的某些特征。閾值化是這種圖像處理算法的一個例子,它通過計算不同強度下像素數量的直方圖來確定強度閾值。該算法逐像素查看圖像,將閾值以下的所有像素設置為黑色,閾值以上的所有像素設置為白色。

在Visionscape機器視覺軟件中的閾值化示例。

機器視覺檢測

尋找一種模式

在機器視覺係統在產品線上,它需要知道自己在尋找什麽。係統的操作人員通過提供模板映像告訴它要查找什麽。然後係統會記住形狀,包括邊緣的位置以及相對於模板模式的整體大小它們之間的距離。重要的是視覺係統能夠找到相同的模式在不同的大小和方向。

一旦係統知道它想要找到什麽,它就開始分析捕獲圖像的像素數據。像素的強度範圍從0到255,這些值可用於計算。為了找到物體的邊緣,該軟件通過執行像素減法來尋找對比度的大變化。如果減法的結果接近於零,那麽這兩個像素就不構成一條邊。強度上的巨大差異——無論是正的還是負的——表明可能存在一個邊緣。

像素減法的結果存儲在數據結構中,軟件水平和垂直掃描修改後的圖像表示,以找到輪廓。它記錄輪廓的相對距離,然後查找參考圖像和任何發現的形狀之間的統計相似性。可以改變係統的統計容忍度,以使匹配的可能性更大或更小。高容差將使誤報更常見,而將容差設置在較低級別的係統更有可能錯過真正的比賽。


機器視覺的未來:深度學習

在傳統的機器視覺中,您需要準確地告訴係統您希望它尋找什麽。這可能需要大量的編程工作。如果係統能夠自己找出要查找的內容,那不是很好嗎?這就是將深度學習算法融入工業機器視覺係統背後的推動力。

深度學習利用卷積神經網絡(CNNs)等先進算法,讓計算機根據一組訓練數據來學習它們需要做什麽。不需要指定一個對象的精 確輪廓,一係列的圖像被呈現給係統,指定它們要麽包含感興趣的對象,要麽不包含。在這個訓練期間,這些算法自己發現圖像的哪些屬性表明目標可能存在。這導致了更強的識別率,因為視覺係統處理大量數據的能力使它在識別物體的定義特征方麵比人類做得更好。

機器視覺正在迅速發展,專門研究它的工程師們也在不斷地展望未來。未來幾年可能會在照明、相機設備和機器視覺算法方麵帶來大量創新,使工業自動化比以往任何時候都更加精簡和靈活。

 



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