机器视觉关键技术的现状及应用展望_唐向阳

收稿日期:2003-04-08.基金项目:国家计划委员会高科技产业化基金(项目编号:计高技[2000]1882号);中国烟草

专卖局烟草科学研究与技术开发基金(项目编号:国烟科[2001]504号).

第一作者简介:唐向阳(1967～),男,博士后,副教授.主要研究方向:机电一体化和流体传动与控制技术.

E -mail :tangxiangyang @sohu .com

机器视觉关键技术的现状及应用展望唐向阳,张勇,李江有,黄岗,杨松,关宏

(云南昆船设计研究院新产品研究所,云南昆明　650051)

摘要:简要介绍了机器视觉的概念及机器视觉系统的组成,接着重点阐述了照明光源、镜头、摄像机及图像采集卡、图像处理卡、集成式视觉组件等关键技术的发展现状,最后扼要介绍了在工业检测、农产品分选、机器人导航、医学影像分析、交通管理、安全监控等多个领域的应用情况.

关键词:机器视觉;LED 光源;CCD 摄像机;DSP ;视觉传感器

中图分类号:TP391文献标识码:A 文章编号:1007-855X (2004)02-0036-04

Present Situation and Applications of Machine Vision 's Key Techniques TANG Xiang -yang ,ZHANG Yong ,LI Jiang -you ,HUANG Gang ,YANG Song ,GUAN Hong

(Yunnan K unchuan Design &Research Institute of KSEC ,Kunming ,650051,China )

Abstract :M achine vision ,an important branch of Artificial Intelligence ,is one of the most impo rtant information processing techniques .The concept of machine vision and the configuration of a typical machine vision system have been briefly introduced at first ,and the deve lopment status of machine vision 's key techniques have been explained in detail ,such as illuminating resource ,o ptical lens ,camera ,image frame grabber ,image processing card ,integrated vision unit ,and so o n .The technique of machine vision has found an incre asingly wide utilization in many fields ,such as industrial detection ,agricultural products classification ,robot navigation ,medical image analysis ,traffic m anagement ,safety monitor ,and so on .Key words :m achine vision ;LED illumination resource ;CCD camera ;digital signal processing ;vision

sensor

0引言

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.一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决

策模块和机械执行模块,如图1所示[1,2].首先采

用摄像机获得被测目标的图像信号,然后通过

A /D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理

系统,根据像素分布、亮度和颜色等信息,进行各

种运算来抽取目标的特征,然后再根据预设的判

别准则输出判断结果,去控制驱动执行机构进行

相应处理.

机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等.机器视觉强调实用性,要求能够适应工业现场恶劣的环境,要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性,并具有较强的通用性和可移植性.它更强调实时性,要求高速度和高精度.

第29卷第2期2004年4月 昆明理工大学学报(理工版)Journal of Kunm ing University of Science and Tec hnology (S cience and Technology )Vol .29　No .2　Apr .2004

DOI :10.16112/j .cn ki .53-1223/n .2004.02.009

1机器视觉关键技术的发展现状

在机器视觉系统中,关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等几个方面.

1.1光源

在机器视觉应用系统中,好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,起着非常重要的作用,它并不是简单的照亮物体而已.光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别,增加对比度;同时还应保证足够的整体亮度,物体位置的变化不应该影响成像的质量.在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光.对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理,物体的几何形状、背景等要素.光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等,同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命.表1列出了几种主要光源的相关特性[2].

表1　各种光源对比

光　源

颜　色 寿命/h 发光亮度特 点 卤素灯

白色,偏黄5000～7000很亮发热多,较便宜荧光灯

白色,偏绿5000～7000亮较便宜LED 灯

红,黄,绿,白,蓝60000～100000较亮发热少,固体,能做成很多形状氙灯

白色,偏蓝3000～7000亮发热多,持续光电致发光管由发光频率决定5000～7000较亮发热少,较便宜

在光源方面值得注意的是,LED 光源因其显色性好,光谱范围宽,能覆盖可见光的整个范围,且发光强度高,稳定时间长,随着其制造工艺和技术的成熟,价格的降低,它必将得到越来越广泛的应用,成为图像领域新的亮点.还有高频荧光灯因其发光强度高、性价比好,在某些应用场合也是很好的选择.

1.2光学镜头

光学镜头相当于人眼的晶状体,在机器视觉系统中非常重要.一个镜头的成像质量优劣,即其对像差校正的优良与否,可通过像差大小来衡量,常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种.对定焦镜头和变焦镜头来讲,同一档次的定焦镜头的像差肯定比变焦镜头的小,因为变焦镜头必须折衷考虑,使各种不同焦距下的成像质量都相对较好,不允许出现某个焦距(在变焦范围内)下很差的情况.所以在机器视觉应用系统中,根据被测目标的状态应优先选用定焦镜头[3].此外再综合考虑图像的放大倍率、视场大小、光圈大小、焦距、视角大小等因素进行具体选择.

当然,镜头与摄像机的安装接口也是应考虑的一个重要因素.

1.3摄像机和图像采集卡

摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化.高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据,是整个系统成功与否的又一关键所在.目前在机器视觉系统中,CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用.CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类.线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息,被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过,才能获得完整的图像,因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测;而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息.

目前的线阵CCD 摄像机产品主要有两大类,一类以Basler L301bc 和L301kc 为代表,如图2所示,从中可以清楚地看到:在同一时刻,R 、G 、B 传感器输出的信息不是对应被摄物料的同一位置,而是三个不同的位置,即存在R 、G 、B 错位的问题.另一类以Dalsa 公司的TR -33和TR -34系列的摄像机为代表,如图3所示,采用了三棱镜分光技术把物料上同一位置反射回来的光线的红色分量送到R 传感器输出,绿色分量送到G 传感器输出,蓝色分量送到B 传感器输出,即同一时刻,R 、G 、B 传感器输出的信息是被摄物料的同一位置的颜色信息.第一类产品价格比较便宜,在检测精度和系统实时性要求不是很高的应用场合使用较广泛;第二类产品的价格则比较昂贵,主要用于检测精度高、实时性强、必须获得高质量图像的系统.

在机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照,完成图像采集与数字化,协调整个系统的重要设备.它一般具有以下功能模块:(1)图像信号的接收与A /D 转换模块,负责图像信号的放大与数字化;(2)摄像机控制输入输出接口,主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、定时拍照等;(3)总线接

37第2期 唐向阳,张勇,李江有,等:机器视觉关键技术的现状及应用展望