机器视觉第5章 尺寸测量技术
机器视觉第5章 尺寸测量技术
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直线拟合的哈夫变换方法
直线函数:y=px+q
图像空间XY:(x, y) 参数空间PQ:(p, q)
Y (x2, y2)
(x1, y1)
O
X
Q
q=-x1p+y1
q’
q=-x2p+y2
O
p’
P
点--线对偶性:
图像空间中共线的点,对应在参
数空间中相交的线。
参数空间中相交于一点的所有直
Hough变换的基本思想:依次检查图像上的每个棋子(特定 像素)。对每个棋子,找到所有包含它的容器(直线),并 为每个容器的计数器加1。遍历结束后,统计每个容器 所包含的棋子数量。当图像上某个直线包含的特定像素 足够多时,就可以认为直线存在。
第5章 尺寸测量技术
L4
A L1
B L8
L6
L7
L2
L3
Hough变换时,依次对像素A、B进行处理
像素A的处理结果:L1、L2、L3、L4等直线的计数器加1; 像素B的处理结果:L2、L6、L7、L8等直线的计数器加1; 最终结果:除L2外,其余直线区域的计数器值均为1。
根据图像大小设定阈值T,规定若某个直线计数器内包含 的特定像素数量>T,则认为此直线存在。
第5章 尺寸测量技术
5.5 角度测量
在工业零件视觉检测的应用中,经常需要对工件中的一些 角度进行测量。
螺母正视图中每条边相互的夹角大小及是否相等 零件底面与侧面的垂直度检测
角度检测的关键是对所测角度的两条边线的提取,然后利 用斜率计算公式得到两条线的夹角。
可采用以上介绍的方法,得出两条直线方程
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
视觉尺寸检测原理
![视觉尺寸检测原理](https://img.taocdn.com/s3/m/05b843ce82d049649b6648d7c1c708a1284a0aa4.png)
视觉尺寸检测原理一、引言1. 背景介绍:视觉尺寸检测在计算机视觉领域的应用2. 论文目的:详细介绍视觉尺寸检测的原理和方法3. 论文结构:分几个部分展开论述二、视觉尺寸检测的基本概念1. 尺寸检测的定义:从图像中检测目标物体的尺寸信息2. 尺寸检测的分类:基于像素的尺寸检测和基于对象的尺寸检测3. 尺寸检测的重要性:在图像识别、目标检测等应用中的作用三、视觉尺寸检测的方法1. 基于模板匹配的尺寸检测方法a. 相关性分析:计算图像与模板的相似度b. 模板匹配:在图像中寻找与模板相似的局部区域c. 尺寸估计:根据匹配结果计算目标物体的尺寸2. 基于特征提取的尺寸检测方法a. 边缘检测:从图像中提取边缘信息b. 特征点检测:从边缘中识别出特征点c. 特征匹配:计算特征点之间的相似度,估计尺寸3. 基于机器学习的尺寸检测方法a. 训练数据集:准备包含已知尺寸的图像和对应尺寸标注的数据集b. 模型训练:利用训练数据集训练机器学习模型c. 尺寸检测:将待检测图像输入模型,输出尺寸估计结果四、视觉尺寸检测的应用1. 目标检测:利用视觉尺寸检测技术检测目标物体尺寸,提高目标检测的准确率2. 图像分割:将图像分割成多个区域,利用尺寸信息进行区域特征提取和分类3. 场景理解:利用视觉尺寸检测技术分析场景中的物体尺寸关系,辅助场景理解五、总结与展望1. 总结:对视觉尺寸检测原理和方法进行总结2. 展望:探讨未来视觉尺寸检测技术的发展趋势和应用领域1. 背景介绍:视觉尺寸检测在计算机视觉领域的应用视觉尺寸检测,顾名思义,是指通过计算机视觉技术对图像中的物体或区域进行尺寸测量和判断的过程。
在计算机视觉领域,视觉尺寸检测的应用场景丰富多样,包括但不限于以下几个方面:1. 图像处理:在图像处理领域,视觉尺寸检测可以用于图像分割、目标识别和追踪等任务。
通过对图像中物体的尺寸进行检测,可以有效地将图像中的目标与背景进行区分,从而为后续的图像分析和处理提供便利。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
![基于机器视觉的尺寸测量应用综述](https://img.taocdn.com/s3/m/5306ae0aeffdc8d376eeaeaad1f34693daef1032.png)
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
尺寸测量是一种广泛应用于工程、建筑、制造、医疗等领域的技术,其目的是通过测
量物体的尺寸大小来进行检测、分析和控制。
近年来,随着机器视觉技术的发展和应用的
普及,基于机器视觉的尺寸测量应用在各个领域得到了广泛应用和研究。
1. 二维尺寸测量:二维尺寸测量是一种常见的测量方法,通过获取物体在二维平面
上的几何特征来进行测量。
在基于机器视觉的尺寸测量中,常用的方法包括边缘检测、连
通区域分析和拟合等。
这些方法可以在图像中自动提取出物体的轮廓,并测量出物体的长度、宽度和面积等尺寸信息。
3. 实时尺寸测量:实时尺寸测量是一种要求对物体的尺寸进行实时测量的应用场景。
在基于机器视觉的尺寸测量中,实时性是一个重要的考虑因素。
为了达到实时测量的要求,常用的方法包括并行计算、硬件加速和优化算法等。
这些方法可以提高测量速度,使尺寸
测量能够在实时性要求较高的场景中应用。
光学视觉检测技术的尺寸测量
![光学视觉检测技术的尺寸测量](https://img.taocdn.com/s3/m/c9d51299e53a580216fcfee4.png)
光学视觉检测技术的尺寸测量
机器视觉检测系统的优势主要体现在,非接触检测测量、长时间稳定工作等,利用机器视觉解决方案,可以节省大量劳动力资源,为公司带来可观利益,因此其应用也越来越广泛。
机器视觉系统具有测量功能,能够自动测量产品的外观尺寸,比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
尺寸测量无论是在产品的生产过程中,还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤,而机器视觉在尺寸测量方面有其独特的技术优势。
比如,这种非接触测量方法既可以避免对被测对象的损坏又适合被测对象不可接触的情况,如高温、高压、流体、环境危险等场合;同时机器视觉系统可以同时对多个尺寸一起测量,实现了测量工作的快速完成,适于在线测量;而对于微小尺寸的测量又是机器视觉系统的长处,它可以利用高倍镜头放大被测对象,使得测量精度达到微米以上。
机器视觉之尺寸测量是基于相对测量法,通过溯源、倍率标定、自动提边和屏幕图像测量来推算出实物大小。
在精密测量中,倍率要求35*以上以获得微米级精度,此时的视觉线宽度不到5mm,对于测量5mm以上的物件需要移位解析读数与视窗测量合成来完成。
对于微小尺寸的精密测量,利用机器视觉系统通过安装高倍工业镜头或显微镜头,从微小的生物细胞直径、数量,到细小的装配缝隙大小,再到较小的机械零件、电子产品的尺寸测量等各个领域都是机器视觉系统的用武之地。
虽然实现尺寸测量的方法很多,但大多数测量重复性、高效性和鲁棒性不高。
事实表明,基于机器视觉技术的尺寸测量具有良好的连续性和高精度,大大提高了工业在线测量的实时性和准确性,同时生产效率和产品质量控制也得到明显提升。
视觉几何尺寸测量教案
![视觉几何尺寸测量教案](https://img.taocdn.com/s3/m/2e95b6bdc9d376eeaeaad1f34693daef5ef713b1.png)
视觉几何尺寸测量教案教案标题:视觉几何尺寸测量教案教学目标:1. 了解视觉几何尺寸测量的基本概念和原理。
2. 掌握常见的视觉几何尺寸测量方法。
3. 能够应用所学知识解决实际问题。
教学重点:1. 视觉几何尺寸测量的基本概念和原理。
2. 常见的视觉几何尺寸测量方法。
教学难点:1. 如何应用所学知识解决实际问题。
教学准备:1. 教学投影仪或电子白板。
2. 相应的教学资料和案例。
教学过程:Step 1:导入新知介绍视觉几何尺寸测量的概念和重要性,引发学生的兴趣和思考。
可以通过展示一些实际测量的案例或图片来激发学生的好奇心。
Step 2:讲解基本概念和原理详细讲解视觉几何尺寸测量的基本概念和原理,包括图像尺寸、视角、相机参数等相关知识。
可以结合具体的示意图或动画进行讲解,帮助学生理解。
Step 3:介绍常见的测量方法介绍常见的视觉几何尺寸测量方法,如直接测量、三角测量、相似三角形测量等。
对每种方法进行详细解释,并给出实际应用的案例,让学生理解其原理和使用场景。
Step 4:案例分析和讨论提供一些具体的案例,让学生运用所学知识进行分析和解决。
可以在小组或全班进行讨论,鼓励学生积极参与,提出自己的见解和解决方案。
Step 5:实践操作组织学生进行实践操作,使用相应的测量工具和软件进行视觉几何尺寸测量。
可以提供一些简单的实验任务,让学生亲自动手进行测量,并记录测量结果。
Step 6:总结和拓展总结本节课的重点内容,强调视觉几何尺寸测量的重要性和应用领域。
鼓励学生进一步拓展和应用所学知识,可以提供一些相关的学习资源和参考书目。
Step 7:作业布置布置相关的作业,如练习题或实践任务,巩固学生对所学知识的理解和应用能力。
鼓励学生积极完成作业,并提供必要的指导和支持。
教学评估:1. 课堂参与度:观察学生在课堂上的积极参与程度,包括提问、回答问题和参与讨论的情况。
2. 实践操作表现:评估学生在实践操作中的表现,包括准确性、操作规范性和结果记录的完整性。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
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基于机器视觉的尺寸测量应用综述作者:韩茜茜耿世勇路向阳来源:《河南科技》2019年第05期摘要:随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势。
本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高。
关键词:机器视觉;尺寸测量;研究現状;测量精度中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(2019)05-0008-03Abstract: With the continuous development of machine vision technology and the continuous improvement of industrial intelligence level, the application of machine vision in dimension measurement has become the development trend of dimension measurement. Firstly, this paper expounded the characteristics and methods of machine vision, introduced that the hardware part of machine vision size measurement system was mainly composed of computer, light source, image sensor, lens and the object under test, and the software part was mainly composed of image preprocessing, image filtering, edge detection and other image processing algorithms. Then, it analysed the research status at home and abroad and machine vision. The development trend of perceptual measurement technology was pointed out. Beginning with software algorithms, better image processing algorithms were constantly developed to improve the accuracy and robustness of the algorithms involved in image processing and analysis of each process.Keywords: machine vision;dimension measurement;research status;measurement accuracy机器视觉是指通过计算机来模拟人的视觉功能。
机器视觉第5章 尺寸测量技术 PPT
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直线拟合的最小二乘法
直线函数:y=ax+b,a、b是待定常数。
记:i=yi-(axi+b)
i反映计算值y与实际值yi的偏差,可正可负。 用i的平方反映估计值与实际值的偏差。
n
对拟合直线上的若干点,当它们的偏差平方和
2 i
最小,
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时,矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像,对像素(xi, yi) ,将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi),依次代入直线的极坐标方程,计算r的值, 根据当前r、,将对应的累加器加1,即: M[r][]=M[r][]+1。
第5章内容
长度测量 面积测量 圆测量 线弧测量 角度测量
5.1 长度测量
长度测量是尺寸测量技术中应用最广泛的一种测量, 基于机器视觉的长度测量发展迅速,技术比较成熟。特 别是测量精度高、速度快,对在线有形工件的实时 NG(No Good)判定、监控分检方面应用广泛。
直线间距离测量 线段长度测量
直线拟合的哈夫变换方法
点--线对偶性:
1. 图像空间XY中共线的点,对应在参数空间PQ中相交的线。 2. 参数空间PQ中相交于一点的所有直线,在图像空间XY里
都有共线的点与之对应。
结论:在PQ平面上相交直线最多的点,对应在XY平面上 的直线就是解。
问题:在XY平面中用斜率描述的直线存在斜率P无穷大(即 直线垂直)的情况,会给计算带来不便,一般采用点-正 弦曲线对偶。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间, 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性,所以受噪声和 边界间断的影响较小,比较鲁棒(Robust)。
基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计
![基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计](https://img.taocdn.com/s3/m/e1f6d7dabb0d4a7302768e9951e79b8968026817.png)
CHNTDZ47LE-32负载器光源控制器图1 机器视觉系统的电路硬件布局图断路器主要是对电路220 V器视觉系统不工作时将其断电;再将其接通。
在满足基本的过压和过流的同时图2 两个四槽宽度和工件的整体宽度同理,可以测出D2、D3的距离,分别为30.0204100 mm。
圆孔半径个圆孔的C1,C2,C3,C4的半径R1,R2,R3,其具体步骤为:Step1:添加CogFindCircle,添加输入图像Step2:打开CogFindCircleTool,设置“卡尺数量径”等参数,角度范围设置为360°,然后将圆弧移动到待测圆孔位置。
Step3:运行结果。
在LastRun.InputImage圆孔之间的距离两个圆孔之间的距离D 4,其具体步骤为:CogDistanceCircleCircleTool 工具,并将Image Outputlmage 连接到CogDistanceCircleCircleTool 的图3 圆孔半径检测结果InputImage ,将CogFindCircleTooll 和CogFindCircleTool Result.GetCircle(结果传送到CogDistanceCircleCircleTool 入CircleA 、CircleB ,如图4所示。
查看运行结果。
将鼠标移动到测量结果的标注线上可看到两圆孔间的距离数据,D 4=131.580 0 mm 。
工件内部夹角求两个耳朵和中间横线的夹角A 1、A 2,其具体步骤此案例的操作逻辑是,先使用找线工具找出三条边再分别使用量角工具量出被测角的角度。
添加CogFind 并将Image Source 的OutputImage 连接到Cog图3 圆孔半径检测结果FindLineTool 的InputImage 。
Step 2:设置CogFindLineTool 工具参数并运行开CogFindLineTool 界面,在工件图像界面调整手柄大小并将其拖拽到需要识别的边缘,然后单击“运行行结果。
机器视觉在尺寸测量中的应用
![机器视觉在尺寸测量中的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/60a47cff5ef7ba0d4a733b42.png)
机器视觉在尺寸测量中的应用
尺寸测量是机器视觉的主要应用之一。
包括产品的一维、二维和三维尺寸测量,这种测量方法不但速度快、非接触、易于自动化,而且还精度高。
CCD摄像机与显微镜相结合可以进行细微的尺寸测量,如晶圆测量、芯片测量等。
相比于传统的人工测量和机械测量方式而言,机器视觉系统精度高(一般可到
0.01mm)、速度快(100毫秒左右)、可靠性高,不受工人的心理因数干扰,客观,可靠,重复性高,非接触无损伤,大量使用于:
1. 圆的内外径测量;
2. 工件长,宽,高的测量;
3. 五金件的各项尺寸测量;
4. 连接器管脚间距,平整度检测;
精诚视觉开发的基于视觉的测量系统,具有如下特点:
1. 基于功能强大的视觉软件;
2. 借助可靠的亚像素算法和形状拟合算法;
3. 精度高,速度快,稳定性高;
4. 易于调整,灵活方便;
5. 测量数据可存储,便于建立统计分析,便于快速发现问题,解决问题;
6. 尺寸异常的工件图像可以存储,便于分析,查找原因。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计
![基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计](https://img.taocdn.com/s3/m/fe4f021e3d1ec5da50e2524de518964bcf84d2dc.png)
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计随着工业生产的发展,对零件的质量与精度要求越来越高,而传统的人工尺寸检测与测量方法已经无法满足这些要求。
因此,基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统应运而生。
本文将针对这一问题进行探讨。
一、介绍机器视觉技术是一门利用计算机视觉进行模式识别、目标检测和三维重建等方面的技术。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统利用计算机视觉技术,可以实现对零件尺寸的高精度检测与测量。
二、系统设计1. 摄像设备选择在设计基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统时,首先需要选择合适的摄像设备。
一般来说,高分辨率的摄像头能够提供更精确的检测结果。
2. 图像采集与处理图像采集是系统中的核心环节之一,通过摄像设备采集零件的图像,并对图像进行处理,提取出需要检测的特征。
图像处理算法可以采用边缘检测、二值化、滤波等方法,以提高图像的清晰度和信噪比。
3. 特征提取与分析在图像处理的基础上,需要进一步提取出零件的特征信息。
可以通过边缘检测算法提取零件的轮廓信息,或者利用模板匹配的方法提取出关键特征点。
4. 尺寸计算与结果输出根据零件的特征信息,结合相应的几何测量原理,可以计算出零件的尺寸参数。
一般来说,可以计算出零件的长、宽、高等尺寸参数,以及一些特殊形状的测量参数。
三、系统优势基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统相比传统的人工测量方法具有以下优势:1. 精度高:机器视觉系统可以实现对零件尺寸的高精度测量,减少了人为因素对测量结果的影响。
2. 自动化程度高:系统可以实现对多个零件的自动化测量,减少了人工测量的工作量,提高了工作效率。
3. 可靠性好:机器视觉系统的测量结果可靠性高,可以避免人工测量过程中的主观误差。
4. 数据可视化:测量结果可以通过电脑显示进行直观展示与分析,方便人们对零件质量进行评估。
四、应用领域基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统在很多领域都有广泛的应用,例如汽车制造、航空航天、电子电气等行业。
机器视觉测量技术概论
![机器视觉测量技术概论](https://img.taocdn.com/s3/m/7d997f4f6d175f0e7cd184254b35eefdc8d31522.png)
•70年代 出现某些视觉应用系统.70年代中期,麻省理工学院 (MIT)人工智能(AI)试验室正式开设“机器视觉” ( Machine Vision) 课程.
机器视觉测量技术
MIT AI 试验室,David Marr于1977年提出了不同 于“积木世界”分析措施旳计算视觉理论 (computational vision) .
20世纪80年代 机器视觉取得了蓬勃发展,新概念 、新措施、新理论不断涌现。例如,基于感知特征 群旳物体辨认理论框架,主动视觉理论框架,视觉 集成理论框架等.
机器视觉测量技术
许多国际会议都反应了该领域旳最新进展,例如: Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); Int. Conf. on Computer Vision(ICCV); Int. Conf. on Pattern Recognition(ICPR); Int. Conf. on Robotics and Automation(ICRA); Workshop on Computer Vision, SPIE. 还有许多学报期刊也包括了这一领域旳最新研究成果, 如: IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI); Computer Vision, Graphics, and Image Processing(CVGIP); IEEE Trans. on Image Processing; Machine Vision and Applications; Image and Vision Computing; Pattern Recognition.
基于机器视觉的轴类零件几何尺寸测量
![基于机器视觉的轴类零件几何尺寸测量](https://img.taocdn.com/s3/m/963cb39451e79b8968022652.png)
缘检测, 提 出 了一种 自适应 开关 中值 滤波 算 法 , 该 方 法滤 除噪 声效 果 明显 , 开发 了轴 类 零件 尺 寸测 量
系统 , 实现 了轴的 尺寸及 其 参数 的 测 量。 实验 结果 表 明 , 改进 的 滤 波 器可 以较 好 的 保存 图像 的二 维
边 缘信 息 , 且在 允许 误 差 范围 内采 用机 器视 觉的非 接 触测量 方 法 可 以 实现 对 轴 的基 本参 数 的 快速 准
确测量。
关 键词 : 自适应 开 关 中值 滤 波 ; 尺 寸测 量 ; 图像 处理
中图分 类号 : T H1 2 2 ; T P 2 2 4 文 献标 识码 : A
me nt s ys t e m i s d e v e l o pe d ba s e d on t h e r e a l i z a t i o n f o r s h a f t d i me n s i o n a n d pa r a me t e r s . Th e e x p e r i me n t a l r e s u l t i n d i c a t e s t h a t t h i s il f t e r i s b e t t e r a b l e t o p r e s e r v e 2- D e d g e s t r u c t u r e s o f t he i ma g e,a n d f a s t ・ a c c u r a t e
Ge o me t r i c Di me ns i o ns M e a s ur e me nt f o r Sh af t Ba s e d o n M ac hi n e Vi s i o n
高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法探究
![高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法探究](https://img.taocdn.com/s3/m/d15d91d46aec0975f46527d3240c844769eaa030.png)
高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法探究机器视觉技术在工业领域中扮演着重要的角色,其中三角形尺寸测量算法是机器视觉应用中的一个核心任务。
本文将探究高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法的算法原理和实现方法,旨在提升机器视觉系统的测量精度和效率。
一、算法原理机器视觉三角形尺寸测量算法的核心原理是通过图像处理和几何计算来实现。
基本流程可以分为以下几个步骤:1. 图像预处理:对输入图像进行预处理,包括灰度化、滤波、二值化等操作,以提高图像质量和对比度,方便后续的图像分析和处理。
2. 轮廓提取:利用图像分割算法,如Canny边缘检测算法,提取出目标区域的轮廓。
通过对轮廓进行闭合操作和噪声过滤,得到目标区域的准确轮廓。
3. 三角形特征提取:根据准确轮廓,使用Hough变换或直线拟合等方法检测三角形的边缘线段。
根据边缘线段的交点信息,确定三角形的三个顶点坐标。
4. 三角形尺寸计算:根据三个顶点的坐标,通过几何计算方法计算三角形的边长和角度。
常用的方法包括直线距离计算、角度余弦定理等。
5. 结果输出:将测量结果以可视化的方式输出,比如在图像上绘制出三角形的边长和角度信息,同时将测量结果传递给其他系统进行后续处理。
二、算法实现为了实现高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法,可以考虑以下几个方面的优化:1. 图像预处理优化:选择合适的灰度化算法和滤波算法,根据实际情况进行参数调整,以提高图像的清晰度和对比度。
2. 轮廓提取优化:针对目标区域复杂的背景和噪声干扰,可以使用形态学操作、自适应阈值等方法进行优化,以得到准确的目标轮廓。
3. 三角形特征提取优化:结合直线检测和角点检测算法,提高对三角形边缘线段和顶点的准确检测率。
可以使用基于直线拟合的方法来优化边缘线段的提取。
4. 三角形尺寸计算优化:选择合适的几何计算方法和数据结构,以提高计算效率和精度。
可以使用优化的三角函数计算方法或者近似计算方法。
5. 算法整体优化:对算法的整体流程进行细节优化,避免重复计算和冗余操作。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
![基于机器视觉的尺寸测量应用综述](https://img.taocdn.com/s3/m/d0ced2f809a1284ac850ad02de80d4d8d15a0109.png)
基于机器视觉的尺寸测量应用综述随着机器视觉技术的不断发展,基于机器视觉的尺寸测量应用得到了广泛应用。
尺寸测量是指通过机器视觉技术对物体的尺寸进行测量和分析,常见的应用包括工业自动化、质量控制、医学影像、交通管理等领域。
本文将综述机器视觉尺寸测量的相关应用和技术。
工业自动化是机器视觉尺寸测量的主要应用之一。
在工业生产过程中,对产品尺寸的准确测量是保证生产质量的重要环节。
机器视觉技术可以通过摄像头获取产品的图像,并利用图像处理和分析算法对产品进行尺寸测量。
在电子生产线上,机器视觉可以用于检测电子元器件的尺寸是否符合标准要求,以及确定产品的位置和姿态。
质量控制也是机器视觉尺寸测量的重要应用领域。
在制造业中,对产品质量的要求越来越高,而机器视觉技术可以准确地检测产品的尺寸是否合格。
在汽车制造过程中,机器视觉可以用于检测汽车零部件的尺寸和形状,确保零部件的准确装配。
机器视觉还可以用于检测包装箱中物体的尺寸和数量,实现自动化的包装质检。
医学影像领域也是机器视觉尺寸测量的重要应用之一。
医学影像通常包含大量的图像信息,通过机器视觉技术可以提取和分析这些图像信息,得到病人的尺寸和形状数据。
在肿瘤治疗过程中,机器视觉可以用于测量肿瘤的大小和位置,辅助医生制定治疗方案。
机器视觉还可以用于分析人体骨骼的尺寸和形状,帮助医生进行骨科手术的规划和操作。
交通管理领域也广泛应用了基于机器视觉的尺寸测量技术。
在交通监控系统中,机器视觉可以用于检测车辆的尺寸和重量,以及判断车辆是否超载。
机器视觉还可以用于测量道路标线的宽度和距离,判断车辆是否车道偏离,从而提高交通安全性。
基于机器视觉的尺寸测量应用具有广泛的应用前景和市场需求。
随着技术的不断进步和应用领域的扩大,相信机器视觉尺寸测量技术将在各个行业中得到更广泛的应用。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
![基于机器视觉的尺寸测量应用综述](https://img.taocdn.com/s3/m/6a69c32acec789eb172ded630b1c59eef8c79a3b.png)
总667期第五期2019年2月河南科技Henan Science and Technology基于机器视觉的尺寸测量应用综述韩茜茜耿世勇路向阳(中原工学院电子信息学院,河南郑州450000)摘要:随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势。
本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高。
关键词:机器视觉;尺寸测量;研究现状;测量精度中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1003-5168(2019)05-0008-03 Review of Dimesion Measurement Based on Machine VisionHAN Xixi GENG Shiyong LU Xiangyang(School of Electronic and Information,Zhongyuan University of Technology,Zhengzhou Henan450000)Abstract:With the continuous development of machine vision technology and the continuous improvement of indus⁃trial intelligence level,the application of machine vision in dimension measurement has become the development trend of dimension measurement.Firstly,this paper expounded the characteristics and methods of machine vision,in⁃troduced that the hardware part of machine vision size measurement system was mainly composed of computer,light source,image sensor,lens and the object under test,and the software part was mainly composed of image preprocess⁃ing,image filtering,edge detection and other image processing algorithms.Then,it analysed the research status at home and abroad and machine vision.The development trend of perceptual measurement technology was pointed out. Beginning with software algorithms,better image processing algorithms were constantly developed to improve the ac⁃curacy and robustness of the algorithms involved in image processing and analysis of each process. Keywords:machine vision;dimension measurement;research status;measurement accuracy机器视觉是指通过计算机来模拟人的视觉功能。
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F a, b i2 yi axi b
i 1 i 1
n
n
2
极值原理:
F a F b
n n n n xi yi xi yi n ③ a i 1 i 1 i 1 2 xi yi axi b 0 2 n n i 1 2 n xi xi ② n i 1 i 1 2 yi axi b 0 1 n a n ① i 1 b yi xi n i 1 n i 1
第5章 尺寸测量技术
第5章 尺寸测量技术
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业,包括 物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件 待测几何参数。 传统尺寸测量精度低、速度慢、无法满足大规模自 动化生产的需要。 基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量, 具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。不 但可以获取在线产品的尺寸参数,同时可对产品作出在线 实时判定和分检。
2. 依次逐行检测至扫描结束。
3. 循环取得各点的标号,根据不同的标号,将像素加到对 应的数组。 4. 计算各个连通区域的面积及个数等。
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Hough算法的改进
基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法
首先通过边缘检测获得图像边缘,对边缘像素进行分 块处理,利用PCA得到所有掩膜范围内的主元方向,将 获得的局部方向信息映射到参数空间,侧重利用其统计 规律来模糊约束 Hough变换极角范围,达到减少运算量 和存储累计矩阵的目的。
直线间距离测量 线段长度测量
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5.1.1 距离测量
基本步骤:
1)对定位距离的两条直线进行识别和拟合。(关键步骤) 2)得到直线方程后,根据数学方法计算两线间的距离。
直线是图像的基本特征之一,研究直线检测算法具有重要意义 。
一般,物体平面图像的轮廓可近似为直线及弧的组合,因此,对
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第5章内容
长度测量
面积测量 圆测量 线弧测量 角度测量
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5.1 长度测量
长度测量是尺寸测量技术中应用最广泛的一种测量, 基于机器视觉的长度测量发展迅速,技术比较成熟。特 别是测量精度高、速度快,对在线有形工件的实时 NG(No Good)判定、监控分检方面应用广泛。
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直线拟合的哈夫变换方法
具体步骤:
1. 将r空间量化,得到二维矩阵M[r][];
根据极坐标表示法, r 是直线到原点的距离。设图像的对 角线长度为n,固定左上角为原点,则r的取值范围为[0, n]。 令以1度为增量,则的取值范围为[0, 359]。 此时,M是一个n行360列的二维矩阵。 矩阵中任一元素 M[r][]所存储的值就是图像中由参数 (r,) 决定的直线上所拥有的像素数。
i反映计算值y与实际值yi的偏差,可正可负。
用i的平方反映估计值与实际值的偏差。
n
2 对拟合直线上的若干点,当它们的偏差平方和 i 最小,
可以保证每个点的偏差都不会大。
i 1
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直线拟合的最小二乘法
问题归结为:确定y=ax+b中的常数a、b ,使F(a, b)最小
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5.1.2 线段测量
在工件检测中,经常要测量多边形工件的边长,即测量 两个端点间的线段的长度。线段测量的核心是在图像中 找到线段的两个端点,通常这些端点是图像中的角点。
基于Harris角点检测的线段测量方法流程:
1)对采集到的工件图像进行角点提取; 2)对工件图像进行轮廓提取; 3)利用轮廓信息对角点位置进行精确定位; 4)根据检测到的角点计算角点间的距离。
物体轮廓的检测与识别可以转化为对这些基元的检测与提取。
在运动图像分析和估计领域,也可以采用直线对应法实现刚体旋
转量和位移量的测量。 两种经典的直线拟合(检测)算法:最小二乘法、哈夫(霍夫)变换法
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直线拟合的最小二乘法
直线函数:y=ax+b,a、b是待定常数。
记:i=yi-(axi+b)
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直线拟合的最小二乘法
直线函数:y=ax+b,a和b是待定常数。
极值原理:
a
n xi yi xi yi
i 1 i 1 i 1
n
n
n
n x xi i 1 i 1
n 2 i n
2
1 n a n b yi xi n i 1 n i 1
检测精度受参数离散间隔制约
只能指出图像中某条直线的存在,不能给出直线段的完整描 述(端点坐标和长度信息等)
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Hough算法的改进
随机Hough变换(RHT)
随机选取两个边缘点,由这两点唯一确定参数空间的一个 点,这是多到一的映射,避免了传统 Hough 变换一到多映射 的庞大计算量。在实现累积时,采用动态链表结构,只对多 到一映射所得到的参数分配单元进行累积,从而降低了内存 需求,提高运算速度。
参数空间映射图像
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应用Hough变换对倾斜表格图像纠偏
(a) 倾斜的表格图像
p
(b) 对(a)二值化
o
(c)Hough变换累加数组
q
(d)最长直线的角度纠正倾斜图像
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直线拟合的哈夫变换方法
优点:
针对有噪图像具有稳定性由于Hough变换利用了图像全局特性,所以受噪声和 边界间断的影响较小,比较鲁棒(Robust)。 Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
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直线拟合的哈夫变换方法
直线函数:y=px+q
Q q’
q=-x1p+y1
图像空间XY:(x, y) 参数空间PQ:(p, q)
(x1, y1) ( x2 , y 2 )
r=x1cos+y1sin
r=x2cos+y2sin 点--正弦曲线对偶:图像空间中的点(x, y)映射到r参数空间
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直线拟合的哈夫变换方法
假设:1)图像上的直线是一个容器; 2)直线上的点(图像中的特定像素)是放在容器中的棋 子。 由于图像上任一像素可以同时属于多根直线,即可 看成每个棋子(像素)可以同时放在多个容器中(直线)。 Hough变换的基本思想:依次检查图像上的每个棋子 (特定 像素)。对每个棋子,找到所有包含它的容器 (直线),并 为每个容器的计数器加 1 。遍历结束后,统计每个容器 所包含的棋子数量。当图像上某个直线包含的特定像素 足够多时,就可以认为直线存在。
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L4 A L6 L2 L3
B L8
L1
L7
Hough变换时,依次对像素A、B进行处理
像素A的处理结果:L1、L2、L3、L4等直线的计数器加1; 像素B的处理结果:L2、L6、L7、L8等直线的计数器加1; 最终结果:除L2外,其余直线区域的计数器值均为1。
根据图像大小设定阈值T,规定若某个直线计数器内包含 的特定像素数量>T,则认为此直线存在。
结论:在 PQ 平面上相交直线最多的点,对应在 XY 平面上 的直线就是解。
问题:在XY平面中用斜率描述的直线存在斜率P无穷大(即 直线垂直)的情况,会给计算带来不便,一般采用点-正 弦曲线对偶。
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直线拟合的哈夫变换方法
直线的极坐标方程: r=xcos+ysin
参数空间r :(r, ),(0, ),r(-R, R)
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5.5 角度测量
在工业零件视觉检测的应用中,经常需要对工件中的一些 角度进行测量。
螺母正视图中每条边相互的夹角大小及是否相等 零件底面与侧面的垂直度检测
角度检测的关键是对所测角度的两条边线的提取,然后利 用斜率计算公式得到两条线的夹角。
可采用以上介绍的方法,得出两条直线方程
最小二乘法可以方便、快速地求解直线方程。
缺点:拟合出的两条直线可能不平行。一般采用一条直 线上多点到另一条直线的距离平均值来近似计算。
思考题:一张图上有多条直线,如何将离散的像素点分 到正确的直线类中?
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直线拟合的哈夫变换方法
Hough 变换 [Hough , 1962] 是一种利用图像全局特征 将特定形状的边缘连接起来,形成连续平滑边缘的一种方 法。 它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间, 实现对已知解析式曲线的识别。
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5.5 角度测量
设 直线L1、L2的斜率存在,分别为k1、k2。
设L1沿逆时针方向转动到L2的转向角为。
则,两条直线的夹角计算公式为:tan = (k2-k1)/(1+k1k2)
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5.2 面积测量
面积测量在工业测量领域中应用十分广泛,例如目前 比较成熟的基于机器视觉技术的果品自动筛选设备、金属 腐蚀测试设备等,都是对面积测量技术的直接应用。
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5.2.1 基于区域标记的面积测量
具体步骤: 1. 将图像二值化,对二值图像,从左到右,从上到下,依 次检验每个像素,如果发现某像素值为0,则依次检测该 点的右上、正上、左上、左前共4个点的像素值,判断其 是否与已标示区域连通,并标示物体,将物体的像素值 改为该像素所在区域的标号。
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Hough算法的改进
随机Hough变换与最小二乘法结合进行直线检测