基于LabVIEW的机器视觉实验系统开发

基于LabVIEW的机器视觉实验系统开发
针对精密测控技术与仪器实验室的虚拟仪器实践平台，对其嵌入式测控系统的图像处理功能进行再开发。

为虚拟仪器课程设计提供技术支持，开发一套集表现性、可欣赏性、实用性和应用性与一体的视觉平台。

针对以上要求，本平台以电子芯片表面为处理对像，以图像处理的手段实现不同芯片的识别功能，平台的实现具体应包括以下几个部分：
1)硬件平台搭建，包括摄像头、CCD、图像采集卡等。

2)软件平台搭建，包括：
a)图像处理程序，包括视觉系统基本功能模块的搭建；
b)平台交互界面，在Labview环境下调用所采集图像与图像处理的功
能模块，完成对图像的处理等功能。

1系统介绍
图1 机器视觉实验平台流程
该系统主要由图像获取和图像处理平台组成，系统流程如图1所示。

1.1硬件平台的搭建
硬件部分主要包括成像CCD及摄像头、图像采集卡、数据传输线和计算机
等，其实物如图2所示。

图2 机器视觉系统硬件
1.1.1 相机（成像CCD 和摄像头）的选择
本系统是一个视觉系统的演示平台，以电子芯片表面为处理对象，为了应用在更多其它对象上，所以假定视觉范围为100×100mm2，对于芯片表面的字符要求能检测出0.2mm 大小的线条或瑕疵。

根据以上条件，可以将0.2mm 假定为理论像素值。

也就是说，只要像素值能达到0.2mm ，就可以满足测量精度方面要求。

根据上面计算相机X 方向或Y 方向的分辨率公式为：
100（X/Y 方向视野范围）÷0.2（X/Y 方向理论像素值）=200（X/Y 方向分辨率）
可知，只要相机的分辨率高于200×200，就是适合此系统的相机。

通过调查市场现有相机参数，同时考虑到成本，本系统的相机CCD 采用奥尼克斯的MBC-5050，其主要参数为：
成像器件：1/3英寸CCD 信号系统：CCIR 黑白制式
CCD
摄像头
PXI-1409图像采集卡
数据传输线
有效像素：500×582
水平分辨率：420电视线
最小照度：0.03Lux
信噪比：≧48dB
功率：3.5W
摄像头采用厂家的computar配套摄像头，CCD及摄像头实物如图3所示。

图3 MBC-5050成像CCD及配套摄像头
1.1.2图像采集卡的选择
图像采集卡采用Ni的PXI-1409，如图4所示。

该卡最多可以支持4个标准(RS-170，CCIR)或非标准相机，可进行高分辨率测量级图像采集和科学图像开发。

选择采集卡时，要考虑和所选相机的是否匹配。

其它设备有计算机、电源、摄像头支架等。

图4 PXI-1409图像采集卡
1.2软件平台的搭建
软件平台主要完成从硬件获取图像、处理原始图像、显示处理结果等功能。

软件平台使用LabVIEW 7.1、IMAQ Vision 8.0（试用版）等软件进行系统开发。

LabVIEW特有的数据流式编程和IMAQ Vision 强大的图像处理能力极大地缩短了系统的开发周期、降低了成本。

系统软件的交互界面如图5所示。

图5 机器视觉实验平台交互界面
1.2.1图像获取
该部分主要用来获取原始图像以进行后面的图像处理，labview中既可以方便地对现有图像进行处理，也可以从硬件设备（照相机）获取图像进行实时处理。

本软件中同时提供了这两种图像获取方式，如图6所示。

图6 选择原始图像来源
图7为从硬件获取图像并将其显示的labview代码。

图7 从相机获取图像程序代码
1.2.2图像几何变换
该部分主要是对原始图像进行镜像、缩放、旋转等几何变换，图8 是对原始图像进行旋转变换的效果图。

图8 图像旋转变换
在对一些诸如环形条形码识别的图像处理中，需要将环状的图像转换为矩形，该软件中的“曲边拉直”提供了这样的功能，使用时需要先设定环形的中心坐标、内外半径以及参与变换的起始角度，就能得到变换结果，图9中将一个简单的环形文字变换为易识别易处理得线条状。

图9 将环形图像变换为矩形图像
1.2.3图像点处理
这部分是各种图像处理中经常用到的预处理功能，主要包括图像反色、阈值变换等。

在阈值变换中，提供了两种选取阈值的方法，一种是直接输入阈值，另一种是基于迭代法的阈值计算。

该方法是先根据经验改定一个阈值T1，然后对图像中小于T1与大于T1的像素点进行统计，从而得到另一个阈值T2，具体计算公式如下：
∑∑∑∑+=+
==
=⋅+
⋅=
255
1
255
10
02111
1
T i i
T i i
T i i
T i i
n
i
n n
i n T
其中，ni 为图像中阈值为i 的像素点个数。

用上面的公式得到阈值T 2 后，付给T 1，代回公式继续进行迭代，直到最后的T 2=T 1。

利用该公式对图8中原始图像进行图像二值化，得到的结果如图10所示，其中初始阈值为127，计算阈值为185，图10右图为左图的反色变换。

图10 图像阈值变换与反色变换
上面的公式也有可能不收敛，因此使用该方法进行计算时有可能得不到正确的阈值，但对于直方图形如图11所示的图像，其特征是背景色与物体的像素值相差较大，且两者之间有明显的低谷，对于这样的图像，上面的公式是有效的。

图11 图8中原始图像的直方图
1.2.4 图像滤波
这部分主要实现图像的各种滤波功能，在图像处理中，可以根据检测对象的
背景像素点
芯片像素点
特征选择适当的滤波类型，从而提取出感兴趣的图像特征。

图12显示了对二值化图像进行轮廓提取得到的效果。

图12 对二值化图像进行轮廓提取
1.2.5数学形态学变换
数学形态学是科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。

形态学的用途主要是获取物体拓扑和结构信息，它通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。

在图象处理中的应用主要是：(1)利用形态学的基本运算，对图象进行观察和处理，从而达到改善图象质量的目的；(2)描述和定义图象的各种几何参数和特征，如面积、周长、连通度、颗粒度、骨架和方向性等。

图13是几种常用数学形态学变换的效果。

(a) 原始图像
(b) 腐蚀(c) 膨胀
(d) 开运算(e) 闭运算
图13 数学形态学变幻
1.2.6图像信息查看
在图像处理的过程中，有时需要了解图像的灰度分布和某些关键点附近的像素信息，该软件中的图像信息查看就是为这样的目的设计的。

在处理过程中，可以随时查看当前图像的灰度直方图，如图11所示。

同时，也可以在当前图像中点击感兴趣的位置，查看该点相邻的7×7矩阵范围内像素点的灰度值，如图14所示。

图14 显示图像中某点附近像素点的灰度值
1.2.7自定义功能
前面的模块都是在图像处理任务中经常用到的，但对于某一个特定的检测对象和检测任务，在基本处理的基础上，还需要某些特定的处理功能，这些功能往往要根据不同的需要自己动手来进行开发。

自定义功能模块对应的就是这样的功能。

2结束语
该平台使用方便，可直接在上面设计自己的图像处理方案，并直接验证其结果。

使用者可以在基本功能的基础上，开发出专门的图像处理、图像检测工具。

该平台既可以作为图像处理入门的示例教程，也可以作为虚拟仪器及Labview学习的
教程使用。