機(jī)器視覺應(yīng)用軟件開發(fā)步驟及流程

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重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)
         

          
         
         


        
       
      
     
    
   

機(jī)器視覺工程應(yīng)用主要可劃分為硬件和軟件兩大部分。

硬件：工程應(yīng)用的第一步就是硬件選型。硬件選型很關(guān)鍵，因?yàn)樗悄愫竺婀ぷ鞯幕A(chǔ)。主要是光源、工業(yè)相機(jī)和鏡頭選擇。

軟件：目前業(yè)內(nèi)商業(yè)庫主要有Halcon，康耐視，DALSA，evision，NI等，開源庫有OpenCV.其中NI的labview+vision模塊。

機(jī)器視覺工程應(yīng)用的基本開發(fā)思路是：

一、圖像采集，二、圖像分割，三、形態(tài)學(xué)處理，四、特征提取，五、輸出結(jié)果。

下面在Halcon下對(duì)這四個(gè)步驟進(jìn)行講解。

一、圖像采集：

Halcon通過imageacquisition interfaces對(duì)各種圖像采集卡及各種工業(yè)相機(jī)進(jìn)行支持。其中包括：模擬視頻信號(hào)，數(shù)字視頻信號(hào)Camera Link,數(shù)字視頻信號(hào)IEEE 1394,數(shù)字視頻信號(hào)USB2.0,數(shù)字視頻信號(hào)Gigabit Ethernet等。 
Halcon通過統(tǒng)一的接口封裝上述不同相機(jī)的image acquisition interfaces,從而達(dá)到算子統(tǒng)一化。不同的相機(jī)只需更改幾個(gè)參數(shù)就可變更使用。

Halcon圖像獲取的思路：1、打開設(shè)備，獲得該設(shè)備的句柄。2、調(diào)用采集算子，獲取圖像。

1、打開設(shè)備，獲得該設(shè)備的句柄。

open_framegrabber('DahengCAM', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'interlaced', 8, 'gray', -1, 'false','HV-13xx', '1', 1, -1, AcqHandle) //連接相機(jī)，并設(shè)置相關(guān)參數(shù)

2、調(diào)用采集算子，獲取圖像。

grab_image (Image, AcqHandle) //（同步采集）完后處理圖像，然后再采集圖像。采集圖像的速率受處理速度影響。

grab_image_async (Image, AcqHandle,MaxDelay) //（異步采集），一幅畫面采集完后相機(jī)馬上采集下一幅畫面，不受處理速度影響。其中第三個(gè)參數(shù)為：MaxDelay，表示異步采集時(shí)可以允許的最大延時(shí)，本次采集命令距上次采集命令的時(shí)間不能超出MaxDelay，超出即重新采集。

圖像采集其他相關(guān)算子：

     grab_image_start，該算子開始命令相機(jī)進(jìn)行異步采集。只能與grab_image_async（異步采集）一起使用。

例子：

* Select a suitable image acquisition interface nameAcqName

open_framegrabber(AcqName,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1.0,\

                 'default','default','default',-1,-1,AcqHandle)

grab_image(Image1,AcqHandle)//進(jìn)行同步采集

* Start next grab

grab_image_start(AcqHandle,-1.0)//命令相機(jī)進(jìn)行異步圖像采集開始

* Process Image1 ...

* Finish asynchronous grab + start next grab

grab_image_async(Image2,AcqHandle,-1.0)//讀取異步采集的圖像

* Process Image2 ...

close_framegrabber(AcqHandle)

3、相機(jī)參數(shù)讀寫

讀取相機(jī)參數(shù)：

info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)

寫相機(jī)參數(shù)：

set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )

二、圖像分割：

圖像分割的定義： 
所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割開來，這些區(qū)域是互相不交叉的，每個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。

1、基于閾值的圖像分割

threshold —采用全局閾值分割圖像。

格式：    threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )

自動(dòng)全局閾值分割的方法：

（1）計(jì)算灰度直方圖 
（2）尋找出現(xiàn)頻率最多的灰度值（最大值） 
（3）在threshold中使用與最大值有一定距離的值作為閾值

代碼：

gray_histo(Regions, Image，AbsoluteHisto, RelativeHisto) //計(jì)算出圖像區(qū)域內(nèi)的絕對(duì)和相對(duì)灰度值直方圖。

PeakGray := sort_index(AbsoluteHisto)[255] //求出出現(xiàn)頻率最多的灰度值

threshold(Image,Region,0,PeakGray-25)

bin_threshold — 使用一個(gè)自動(dòng)確定的閾值分割圖像。

格式：    bin_threshold(Image : Region : : )

dyn_threshold —使用一個(gè)局部閾值分割圖像。

格式：    dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )

例子：

mean_image(Image,Mean,21,21)

dyn_threshold(Image,Mean, RegionDynThresh,15,'dark')

var_threshold —閾值圖像局部均值和標(biāo)準(zhǔn)差的分析。

格式：    var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : ) 

2、基于邊緣的圖像分割：尋找區(qū)域之間的邊界

watersheds —從圖像中提取分水嶺和盆地。

格式：    watersheds(Image : Basins, Watersheds : : )

watersheds_threshold —使用閾值從圖像中提取分水嶺和盆地。

格式：    watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )

3、基于區(qū)域的圖像分割：直接創(chuàng)建區(qū)域

三、形態(tài)學(xué)處理

形態(tài)學(xué)處理以集合運(yùn)算為基礎(chǔ)。

腐蝕、膨脹、開操作、閉操作是所有形態(tài)學(xué)圖像處理的基礎(chǔ)。

開操作（先腐蝕再膨脹）使對(duì)象的輪廓變得光滑，斷開狹窄的間斷和消除細(xì)的突出物。

閉操作（先膨脹再腐蝕）消彌狹窄的間斷和長細(xì)的鴻溝，消除小的孔洞，填補(bǔ)輪廓線的斷裂。

形體學(xué)基礎(chǔ)算子：

erosion1 
dilation1 
opening 
closing

常用的形態(tài)學(xué)相關(guān)算子 
connection 
select_shape 
opening_circle 
closing_circle 
opening_rectangle1 
closing_rectangle1 
complement 
difference 
intersection 
union1 
shaps_trans 
fill_up

形態(tài)學(xué)高級(jí)算子： 
boundary 
skeleton

四、特征提?。?/p>

1、區(qū)域特征：

area 
moments

smallest_rectangle1

smallest_circle

convexity：區(qū)域面積與凸包面積的比例

contlength：區(qū)域邊界的長度

compactness

2、灰度特征

estimate_noise

select_gray

五、輸出結(jié)果：

（1）獲取滿足條件的區(qū)域

（2）區(qū)域分類，比如OCR

（3）測(cè)量

（4）質(zhì)量檢測(cè)

原文引自：http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html

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