机器视觉检测的分析简答作业及答案要点

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容一、回答下列问题：1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。

图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。

机器视觉系统的组成框图2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。

如应用位移传感器测量物体的移动速度。

一维视觉：普通的CCD。

两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。

比如普通的CCD。

三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。

比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。

彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。

物体的颜色是由照射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。

比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，在红色的光源照射下，则呈现红紫色，非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。

比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。

几种光源的特点如下：光照方式有以下几种：背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。

这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。

由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。

此方法被应用于90%的测量系统中。

前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。

又可分为明场照射和暗场照射。

明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。

同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。

4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。

光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。

镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔，控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学图像照射在成像器件上，获取想要的光学图像，排除干涉等。

光学镜头的类型：标准镜头、广角镜头、远摄镜头、鱼眼镜头、反射式镜头、变焦镜头和特殊镜头等。

标准镜头的作用是获取和人眼观看效果类同的图像；广角镜头的作用是近距离拍摄较大场景的图像；远摄镜头的作用是远距离摄取景物的较大影象，对拍摄不易接近的物体，如动物、风光、人的自然神态，均能在远处不被干扰的情况下拍摄；鱼眼镜头的作用是近距离拍摄更大场景的图像；反射式镜头的作用是更远距离摄取物体图像；变焦镜头的作用是在不改变拍摄距离的情况下，能够在较大幅度内调节底片的成像比例。

光学镜头的技术参数有分辨率，失真，透光，暗角盲区。

5、光电转换器件CCD和CMOS的作用是什么？各自的工作原理是什么，它们的差别是什么？它们有哪些主要的技术参数，其作用是什么？光电转换器件CCD和CMOS的作用是作为半导体光敏元件把光信号转换为电信号。

CCD（Charge—Coupled Demce）电路耦合器件的工作原理：CCD电路耦合器分三个阶段采集图像信号，首先将光信号转换为电信号，然后暂时存放在CMOS存储器中，最后用时钟脉冲顺序读出信号。

CMOS（Complement Metal Oxide Semiconuctor）是互补金属氧化物场效应的简称，其工作原理为：CMOS传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑，当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号。

换句话说，在CMOS传感器中，每一个感光元件都可产生最终的数字输出，所得数字信号合并之后被直接送交DSP芯片处理。

从技术角度来讲二者的主要区别如下：（a）信息读取方式不同；（b）速度有所差别；（c）电源及耗电量；（d）成像质量CCD和CMOS主要参数:CCD或CMOS尺寸、CCD或CMOS像素、水平分辨率、最小照度，也称为灵敏度、扫描制式、摄像机电源、信噪比、视频输出接口、镜头安装方式。

6、机器视觉检测技术中，图像处理的中心任务是什么？什么是图像预处理，能否说出几种与处理的方法和算法？边缘检测和边缘提取有何区别？图像分割有几种方法？如何理解图像处理中的卷积？能否描述空间域处理和变换域处理的方法和用途？机器视觉检测技术中，图像处理的中心任务是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

图像预处理即在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。

是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别的这一过程。

边缘检测使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。

边缘提取是要保留图像弧度变化比较剧烈的区域，从数学上最直观的方法就是微分（对于数字图像来说就是差分），在信号处理的角度来看，也可以说是高通滤波器，即保留高频信号。

图象分割有三种不同的方法，其一是将各象素划归到相应物体或区域的象素聚类方法即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘象素再将边缘象素连接起来构成边界形成分割。

图像分割主要包括4种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。

图像处理中的卷积就是定义图像是f(x)，模板是g(x)，然后将模版g(x)在图像中移动，每到一个位置,就把f(x)与g(x)的定义域相交的元素进行乘积并且求和，得出新的图像一点（通常是灰度值），把新得到的像素集合起来就是卷积后的图像。

空间域是指图像本身，空间域图像处理的方法是直接对图像的像素进行处理，主要是亮度（灰度级）变换和空间滤波两种方法。

7、机器视觉算法中，你能说出几种与检测有关的方法，能否实践一种算法用于机器视觉检测（如：各阶矩的应用等）？有Canny边缘检测方法，差分边缘检测法，roberts边缘检测法，prewitt 边缘检测法，laplace边缘检测法，log边缘检测法等算法。

下面实现一种基于c++软件语言的程序算法：HDIB SUSANEdgeDetectDIB(HDIB hDib){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_WAIT));DWORD dwDataLength = GlobalSize(hDib);HDIB hNewDib = GlobalAlloc(GHND,dwDataLength);if(!hNewDib){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return NULL;}LPBYTE lpDIB = (LPBYTE)GlobalLock(hNewDib);if(lpDIB == NULL){SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return NULL;}LPBYTE lpDIBSrc = (LPBYTE)GlobalLock(hDib);memcpy(lpDIB, lpDIBSrc,sizeof(BITMAPINFOHEADER)+PaletteSize(lpDIBSrc));DWORD lSrcWidth = DIBWidth(lpDIBSrc);DWORD lSrcHeight = DIBHeight(lpDIBSrc);WORD wBitCount =((LPBITMAPINFOHEADER)lpDIBSrc)->biBitCount; DWORD lSrcRowBytes =WIDTHBYTES(lSrcWidth*((DWORD)wBitCount)); LPBYTE lpOldBits = FindDIBBits(lpDIBSrc);LPBYTE lpData = FindDIBBits(lpDIB);//图像变换开始////////////////////////////////////////// DWORD i, j, h, k, offset;int NearPoint[37];int OffSetX[37] = { -1, 0, 1,-2,-1, 0, 1, 2,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-3,-2,-1, 0, 1, 2, 3,-2,-1, 0, 1, 2,-1, 0, 1 };int OffSetY[37] = { -3,-3,-3,-2,-2,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,2, 2, 2, 2, 2,3, 3, 3 };if(wBitCount == 8){int thre, same, max, min;//统计象素亮度最大值和最小值max = min = 0;for(i=0;i<lSrcHeight;i++)for(j=0;j<lSrcWidth;j++){offset = lSrcRowBytes*i+j;if(max < (int)(*(lpOldBits+offset))) max = (int)(*(lpOldBits+offset));if(min > (int)(*(lpOldBits+offset))) min = (int)(*(lpOldBits+offset));}//相似度阈值为最大值和最小值差的1/10thre = (max-min)/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i++)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j++){//统计圆形邻域内相似的点的个数same = 0;for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h]))); for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= thre) same++;if(same > 27)*(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 255;else *(lpData+lSrcRowBytes*i+j) = 0;}}if(wBitCount == 24){int theSame[3], theMax[3], theMin[3], theThre[3];memset(theMax, 0, sizeof(int)*3);memset(theMin, 0, sizeof(int)*3);for(i=0;i<lSrcHeight;i++)for(j=0;j<lSrcWidth;j++){offset = lSrcRowBytes*i+j*3;for(k=0;k<3;k++){if(theMax[k] < (int)(*(lpOldBits+offset+k)))theMax[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));if(theMin[k] > (int)(*(lpOldBits+offset+k)))theMin[k] = (int)(*(lpOldBits+offset+k));}}for(k=0;k<3;k++)theThre[k] = (theMax[k]-theMin[k])/10;for(i=3;i<lSrcHeight-3;i++)for(j=3;j<lSrcWidth-3;j++){memset(theSame, 0, sizeof(int)*3);for(k=0;k<3;k++){for(h=0;h<37;h++)NearPoint[h] =(int)(*(lpOldBits+lSrcRowBytes*(i+OffSetY[h])+(j+OffSetX[h])*3+k)); for(h=0;h<37;h++)if(((int)abs(NearPoint[h]-NearPoint[18])) <= theThre[k])theSame[k] ++;}if((theSame[0] > 27) && (theSame[1] > 27) &&(theSame[2] > 27))memset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 255, 3);elsememset(lpData+lSrcRowBytes*i+j*3, 0, 3);}}GlobalUnlock(hDib);GlobalUnlock(hNewDib);SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_ARROW));return hNewDib;8、你编写并运行通过了哪些图像处理的计算机程序程序，能否写出流程图？答：运用matlab编写过读取原始图像，对图像进行灰度处理，对灰度图像进行直方图、均值滤波、中值滤波、图像锐化、表面边缘检测及提取等程序。