机器视觉技术及其应用
机器视觉技术是近20~30年出现的新技术,它涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术的主要特点是速度快、信息量大、功能多。它可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取部分将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。图像处理和识别部分主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。输出显示和控制部分将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
机器视觉技术的应用非常广泛,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。例如,在激光焊接中的应用,通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。在大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查跟踪,提高生产效率和准确度。
傅里叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。
图像灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。灰度变换分为线性变换和非线性变换。常用的灰度变换形式有全域线性变换、分段线性变换等。
机器视觉技术是近现代科学技术的重要组成部分,它可以广泛应用于各个领域,提高生产效率和准确度,避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。